前天因为工作需要,开始着手对数据库中两千多万的数据中其中一个字段重复的数据进行去重. 原本使用一些测试的数据测试后,前天写的那个方法是可行的,但是当面对这个两千万的真实数据时,我却发现这方法有些不顶用了,最终只好又经过若干次的尝试,总算成功去重. 最终总结一下整个过程: 1.这个方法就是上一篇所讲的,利用mongodb的游标dbcursor和while循环的方式. var res=db.test.find(); while(res.hasNext()){ var res1=db.test.fin

DISTINCT 方法用于返回唯一不同的值 官方文档给出的示例: $Model->distinct(true)->field('userName')->select(); 解析的SQL:SELECT DISTINCT `userName` FROM `table` 去重统计: $totalRows = $this->where($where)->count('DISTINCT mobilePhone') 解析的SQL:SELECT COUNT(DISTINCT mobileP

利用Linux命令进行文本按行去重并按重复次数排序   linux命令行提供了非常强大的文本处理功能,组合利用linux命令能实现好多强大的功能.本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序.主要用到的命令有sort,uniq.其中,sort主要功能是排序,uniq主要功能是实现相邻文本行的去重. 用于演示的测试文件内容如下: Hello World.     Apple and Nokia.     Hello World.     I wanna buy an A

先写一个命令: cut -d' ' -f1 ~/.bash_history|sort -d | uniq -c|sort -nr|head 这个命令可以统计你历史上输入的命令的次数的前十条 整个命令基于管道 1.cut cut -d' ' -f1 ~/.bash_history 从~/.bash_history这个文件中剪出第一列(参数-f1,多行则为-f1,3等等) -d' ' 表示分隔符.此时分隔符为空格.如果分隔符为冒号,则为“-d:” 2.sort sort -d按字典序排序剪出来的第一

表名:parkUserCost id: patkId: userId: phone: costVal: 适合特定条件下,对某些字段进行去重筛选.(比如限定抢购) 第一种,使用\(first操作符.\)first 会把数组的第一个元素取出,作为一个对象. // 第一种(可转java版本) db.getCollection('parkUserCost').aggregate([ {"$match" : { "$and" : [ // {"name"

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

当统计一个有重复的字段可以用这个方法 $count = $model->where($map)->count('distinct(id)'); 转自 http://www.thinkphp.cn/code/185.html

db.集合.aggregate([ { $group: { _id: {字段1: '$字段1',字段2: '$字段2'},count: {$sum: 1},dups: {$addToSet: '$_id'}} }, { $match: {count: {$gt: 1}} } ]).forEach(function(doc){ doc.dups.shift(); db.集合.remove({_id: {$in: doc.dups}}); }) db.order_warning_info.aggre

package com.iexecloud.cloud.casemanager;import redis.clients.jedis.Jedis;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;public class UVDemo { private Jedis jedis=new Jedis("127.0.0.1"); /** * 添加一次用户访问记录 * @param userid */ public void ad

---------------------MongoDB基本操作--------------------- 1.MongoDB创建数据库     use 数据库名:切换到指定的数据库中,在插入第一个条数据的时候,创建对应的数据库.     show dbs:显示所有的数据库名.     db:查看当前数据库的名称.     show collections:查看当前db所有的collections.     db.集合名.insert({"name":"python"

MongoDB闪亮登场 自我介绍 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 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. MongoDB最大的特点就是无Schema限制,灵活度很高.数据格式是BSON,BSON是一种类似JSON的二进制形式的存储格式,简称Binary JSON 它和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象. 跟关系型数据库概

最近刚在搞一个BI的项目,里面需要大量的sql 数据统计相关运用,加深了我又对SQL的理解与使用. 所以,分享几个数据统计时常用的sql 语句总结: 1. 统计各个条件下的数据 select BatchId,sum(CardSum) 总金额, sum( then CardSum end) as 已使用, sum( then CardSum end) as 已冻结 from GiftCard group by BatchId 2. 统计每日,每月,每年的数据 ) 数量,sum(CardSum) 销

[启动和停止MongoDB]『从命令行启动』执行mongod,启动MongoDB服务器.mongod有很多可配置的启动选项:在命令行运行mongod --help可以查看所有选项.一些主要选项如下: · --dbpath 指定数据目录:默认值是/data/db/(Windows下是C:\data\db\).每个mongod进程都需要独立的数据目录,所以要是有3个mongod实例,必须要有3个独立的数据目录.当mongod启动时,会在数据目录中创建mongod.lock文件,这个文件用于防止其他m

转:http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5577842.html 最近刚在搞一个BI的项目,里面需要大量的sql 数据统计相关运用,加深了我又对SQL的理解与使用. 所以,分享几个数据统计时常用的sql 语句总结: 1. 统计各个条件下的数据 select BatchId,sum(CardSum) 总金额, sum(case when Status=1 then CardSum else 0 end) as 已使用, sum(case when Stat

权限                                                                                             绑定内网IP访问MongoDB服务 在启动的时候带上 –bind_ip 192.168.1.1 参数,可以使指定IP访问. mongod --bind_ip 192.168.1.1 连接时必须指定IP,否则会失败. mongo 192.168.1.1 用户 MongoDB中默认有一个空的admin数据库,在a

1.前言 Elasticsearch有没有类似mysql的distinct的去重功能呢? 1)如何去重计数? 类似mysql: select distinct(count(1)) from my_table; 2)如何获取去重结果. 类似mysql:SELECT DISTINCT name,age FROM users; 2.需求 1)对ES的检索结果进行去重统计计数. 2)对ES的检索结果去重后显示 3.分析 1)统计计数需要借助ES聚合功能结合cardinality实现. 2)去重显示结果有

1.去重统计数据表行数: select count(distinct col_name) from table_name; 2.统计行数 select count(*) from table_name; 3.可以使用mysql的数据库INFORMATION_SCHEMA查询关于数据库或者数据表的各类信息 4.还有个默认的数据库PERFORMANCE_SCHEMA,主要用于收集数据库服务器性能参数 数据库INFORMATION_SCHEMA,提供了访问数据库元数据的方式. 元数据是关于数据的数据,

文章来自本人个人博客: mongodb mapreduce使用总结 ​ 大家都知道,mongodb是一个非关系型数据库.也就是说.mongodb数据库中的每张表是独立存在的,表与表之间没有不论什么依赖关系.在mongodb中.除了各种CRUD语句之外.还给我们提供了聚合和mapreduce统计的功能,这篇文章主要来跟大家聊聊mongodb的mapreduce的操作. ​mapreduce的概念我就不赘述了,大家自己去查查吧. ​在mongodb中,mapreduce的语法例如以下: ​ db.t

有一个数据文件  yue.csv  是这样的   #head yue.csv  日期,商家名称,要求在线数,当天在线数,要求在线时长,在线时长达标数,   ……"2017-12-31","唐河馆","10","3","09:00-17:00","1",……"2017-12-15","唐河馆","10","3"

0. 楔子(一个最简单的案例) 1.scrapy.Spider scrapy.spiders.Spider name allowed_domains start_urls custom_settings :在爬虫运行时用这个属性里的设置覆盖默认设置,它本身是字典格式的. Crawler 该属性在初始化类之后由from_crawler()类方法设置,并链接到此蜘蛛实例绑定到的Crawler对象. 爬虫程序在项目中封装了大量的组件,用于单一入口访问(例如扩展,中间件,信号管理器等). 请参阅Craw

你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源,有面试点思维导图,欢迎[Star]和[完善] 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难. 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚(请允许我使用一下夸张的修辞手法). 于是在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写<吊打面试官>系列,希望能帮助各位读