Aggregate的使用,有利于我们对MongoDB中的集合进行进一步的拆分. 示例: db.collection.aggregate( {$match:{x:1}, {limit:10}, {$group:{_id:"$age"}}} ); 操作符介绍: $project:包含.排除.重命名和显示字段 $match:查询,需要同find()一样的参数 $limit:限制结果数量 $skip:忽略结果的数量 $sort:按照给定的字段排序结果 $group:按照给定表达式组合结果 $u…

聚合函数是用来统计每个分组的统计信息,它们要跟 group by 一起使用,用来将每个分组所有数据 聚合 成一条统计数据. 包括 max/min/count/avg/sum 等. -- 按照部门进行分组统计的语句 select deptno, -- 因为按照 deptno 分组,select 中只能有 deptno 字段 count(*), -- 每个分组多少条数据 max(sal), -- 每个分组工资的最大值 min(sal), -- 每个分组工资的最小值 avg(sal), -- 每个分组…

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的…

public static void OnQuery_QXData(string DBName, string tablename,string layername)        {            if (ConnectionString == null) OnCreateDB();            MoDataBase = MoClient.GetDatabase(DBName);            var collection = MoDataBase.GetCollec…

概述 数据存储是为了可查询,统计.若数据只需存储,不需要查询,这种数据也没有多大价值 本篇介绍Mongodb 聚合查询(Aggregation) 固定集合(Capped Collections) 准备工作 准备10000条数据 var orders = new Array(); for (var i = 10000; i < 20000; i++) { orders[i] = { orderNo: i + Math.random().toString().substr(3, 3), price:…

概念 聚合函数是对一组值执行计算并返回单一的值 主要的聚合函数 count distinct Group MapReduce 1.count db.users.count() db.users.count({"uname":"hxf1"}) db.users.count({"salary":{"$gt":15000} }) db.users.find({"salary":{"$gt":1…

聚合函数 最大值  $max db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_max : {$max: "$likes"}}}]) 最小值  $min db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_min : {$min: "$likes"}}}]) 求和   $sum db.mycol.aggregate([…

Mongodb-aggregate 在工作中经常遇到一些mongodb的聚合操作,和mysql对比起来,mongo存储的可以是复杂的类型,比如数组,字典等mysql不善于处理的文档型结构,但是mongo的聚合操作比mysql复杂. mysql与mongo聚合类比 SQL 操作/函数    mongodb聚合操作 where $match group by $group having $match select $project order by $sort limit $limit sum()…

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in…

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C…