近期在tornado\mongodb\ansible mongodb中有个find()方法非常牛逼,能够将集合中全部的表都传出来,一開始我这么写 class Module_actionHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self, *args, **kwargs): coll = self.application.db.waitfish hosts = coll.find({}, {'hostname':1,"_id":0}) mo…

MongoDB数据库中查询数据(下) 在find中,options参数值为一个对象,用来设置查询数据时使用的选项,下面我们来对该参数值对象中可以使用的属性进行介绍: 1. fields; 该属性值为一个对象,该对象中各属性名用来显示指定在查询结果中需要包含或排除的字段.该属性值可以为1或0,当属性值为1时,代表需要在查询结果中包含该字段,当属性值为0时,代表需要在查询结果中排除该字段.注意:在使用fields属性时,需要统一使用属性值1或属性值0来设置除_id字段之外的所有字段. 首先我们来看下…

在MongoDB数据库中查询数据(上) 在MongoDB数据库中,可以使用Collection对象的find方法从一个集合中查询多个数据文档,find方法使用方法如下所示: collection.find(selector, [options]); selector值为一个对象,用于指定查询时使用的查询条件,options是可选的参数,该参数值是一个对象,用于指定查询数据时所选用的选项. find方法返回一个代表游标的Cursor对象,在该游标中包含了所有查询到的数据文档信息.可以使用Curso…

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起…

  与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆…

一:NoSql数据库 什么是NoSQL? NoSQL,指的是非关系型的数据库.NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称. NoSQL用于超大规模数据的存储.(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据).这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展. 为什么使用NoSQL ? 今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据.用户的个人信息,社交网络,地理…

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起…

本文目录:1.集合的特征2.集合的无序性3.表中记录的无序性4.集合的"序"和物理存储顺序之间的关系5.查询结果(虚拟表)的无序性.随机性6.为什么总是强调"无序"?7.什么时候的结果是有序的?8.索引的"序" 1.集合的特征 关系型数据库,一方面它是数据库,可以存储数据,另一方面,它是关系的,也就是基于关系模型的.在关系型数据库中,专门为关系模型设计了对应的"关系引擎",关系引擎中包含了语句分析器.优化器.查询执行器.语句分…

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute…

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t…