一.操作符 "$lt" :"<""$lte" :"<=""$gt" :">""$gte" :">=""$ne" :"!=""$in" :查询匹配指定条件值的文档:"$nin" :查询不匹配指定条件值的文档:"$or" :或查询

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存 输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间    新增用户  留存率                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后  6天后  7天后  14天后  30天后2015-09-17  2300      20.7 %  15.6 %  13 %    11.3 %  9.9 %      

1.创建统计语法: CREATE STATISTICS statistics_name ON { table_or_indexed_view_name } ( column [ ,...n ] ) [ WHERE <filter_predicate> ] [ WITH [ [ FULLSCAN | SAMPLE number { PERCENT | ROWS } | STATS_STREAM = stats_stream ] [ , ] ] [ NORECOMPUTE ] ] ; <fi

mongodb中的分组聚合用$group,而且处理的最大数据量为100M如果超出需要写入到磁盘,使用格式如下: { $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } } 其中_id属性是必须要有的,目的是用来指定分组的字段或依据,field1为自定义字段,accumulator为累加器,下面以统计每天用户注册数为列 db.user.aggregat

我们一般通过表达式$sum来计算总和.因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和:2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和.这两种情况都可以通过$sum表达式来完成.以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤. 1.$group 直接看例子吧. Case 1 测试集合mycol中的数据如下: { title: 'MongoDB Overview', descrip

之前写过一篇关于MongoDB的封装 发现太过繁琐 于是打算从新写一篇简易版 1:关于MongoDB的安装请自行百度,进行权限认证的时候有一个小坑,3.0之后授权认证方式默认的SCRAM-SHA-1模式, 需要首先命令创建一个用户,然后Drop掉这个用户,然后修改system.version里的authScheam为3,在没有创建用户的情况下 authScheam的值貌似是查询不到的. 修改成3后,授权验证方式就变成了MONGODB-CR  2:建立一个聚合根和实体 public interfa

Wall Painting Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4339    Accepted Submission(s): 1460 Problem Description Ms.Fang loves painting very much. She paints GFW(Great Funny Wall) every

方法1.用 if 语句,如下例. 方法2.用case when then else 语句,用法如同if. mysql> select sum(if(id<500,1,0)),sum(if(id>=500 && id<1000,1,0)) from customer;   +---------------------+---------------------------------+ | sum(if(id<500,1,0)) | sum(if(id>=

题意 给你一个正整数 \(n\),求有多少字符集为 \(1\) 到 \(k\) 之间整数的字符串,使得该字符串可以由一个长度为 \(n\) 的回文串循环移位得到. ARC原题 \(100\%\) 的数据是 \(n,k\le 10^9\) SDOI改编后,\(30\%\) 的数据是 \(n,k\le 10^{10}\),\(60\%\) 的数据是 \(n,k\le 10^{14}\),\(100\%\) 的数据是 \(n,k\le 10^{18}\)-- 题解 \(n,k\le 10^{10}\)

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

# 背景 ​ 我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求,而Spark本身对数据统计已经做了一些工作,希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能,后期再进行扩展. # 准备数据 在参考文献6中下载[鸢尾花数据](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/),此处格式为iris.data格式,**先将data后缀改为csv后缀(不影响使用,只是为了保证后续操作不需要修改)**. 数据格式如下: | SepalL

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

原文来自:http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/3.0/ 2015年3月3日 MongoDB 3.0现已可供使用.关键新特性包括支持WiredTiger存储引擎,插件化存储引擎API,SCRAM-SHA-1身份验证机制,以及改进的explain功能. MongoDB运维管理器(MongoDB Ops Manager),包括自动化,备份,监控现在可供使用.查看运维管理器和运维管理器发布说明以获取更多内容. 小版本发布 3.0.1 - 2015年3

MongoDB实战开发 [零基础学习,附完整Asp.net示例] 阅读目录 开始 下载MongoDB,并启动它 在C#使用MongoDB 重构(简化)代码 使用MongoDB的客户端查看数据 使用MongoDB的客户端维护数据 MongoDB提供的C#驱动 MongoDB不支持在查询数据库时使用Join操作 获取MongoDB服务端状态 [目标]:本文将以实战的形式,向您展示如何用C#访问MongoDB,完成常见的数据库操作任务, 同时,也将介绍MongoDB的客户端(命令行工作模式)以及一些基

在刚安装完毕的时候MongoDB都默认有一个admin数据库,而admin.system.users中将会保存比在其它数据库中设置的用户权限更大的用户信息.  当admin.system.users中一个用户都没有时,即使mongod启动时添加了--auth参数,如果没有在admin数据库中添加用户,此时不进行任何认证还是可以做任何操作,直到在admin.system.users中添加了一个用户. windows下打开DOS进入bin目录执行mongo打开shell: D:\mongodb2.4

MongoDb 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 它是可扩展的高性能数据存储解决方案,经常被用于非关系型数据的存储,能存储海量的数据. 常见的非关系型数据库还有:Redis,但 MongoDb 比 redis 更具有数据库的特性. MongoDb的基本数据结构 与 MySQL 等关系型数据库一样,MongoDb 也有类似的概念,但是其称呼不同.下表列出了 MongoDb 的基本数据结构以及与 MySQL 的对比. SQL术语/概念 M

上一篇文章,写了mongodb常规操作,继续写入,本章主要讲高级查询,文本,聚集,大数据查询. Mongodb的查询语法是很多的,是NOSQL队伍中比较丰富的一个.当然有很多查询跟关系型查询无法相比.例如联表查询,Mongodb并不擅长联表查询,虽然出一个$lookup支持两个集合之间关联,不过跟关系相比之就逊色多了. Mongodb的查询种类很丰富,这里就不一一讲解,挑一些常用的写出来,作一个笔记. 一  聚合查询 mongodb对数据统计,筛选引用aggregate()进行聚合查询.功能相当

文章首发于[博客园-陈树义],点击跳转到原文MongoDb 快速入门教程. MongoDb 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 它是可扩展的高性能数据存储解决方案,经常被用于非关系型数据的存储,能存储海量的数据. 常见的非关系型数据库还有:Redis,但 MongoDb 比 redis 更具有数据库的特性. MongoDb的基本数据结构 与 MySQL 等关系型数据库一样,MongoDb 也有类似的概念,但是其称呼不同.下表列出了 Mo

Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法,是按照<Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers>实现的.分为三个模块:训练.测试和分类.该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理,然后介绍MapReduce实现的思路. 一.MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 (一)预处理 在训练和分类之前都需要将小文档合并,以及分词处理.大量的小文档会让NameNode占用太多的内存空间存储元数据,另一方

之前本人说过一款非关系型数据库的代表 Redis 的 < Redis 小记 >文章,觉得意犹未尽,今天就来介绍一款数据库 MongoDB ,先来看一下 MongoDB是一款基于分布式文件存储的数据库,是一种文档型数据库,是介于关系型和非关系型数据库之间的产品,是最接近关系型数据库的数据库.MongoDB中的每一条记录就是一个文档,是一个数据结构,由字段和值对组成,字段的值可能其他文档,数组,以及文档数组.一般用作离线数据分析使用,放在内网居多,提供高性能的数据持久化. 以上为网上对于 Mong

在工作中会经常遇到一些mongodb的聚合操作,特此总结下.mongo存储的可以是复杂类型,比如数组.对象等mysql不善于处理的文档型结构,并且聚合的操作也比mysql复杂很多. 注:本文基于 mongodb v3.6 目录 mongo与mysql聚合类比 aggregate简介 aggregate语法 aggregate常用pipeline stage介绍(本文核心) node操作mongo聚合查询(本文核心) mongo与mysql聚合类比 为了便于理解,先将常见的mongo的聚合操作和m