以下摘自pymongo文档: update_one(filter, update, upsert=False) update_many(filter, update, upsert=False) filter: A query that matches the document to update. update: The modifications to apply. upsert (optional): If True, perform an insert if no documents m

客户1w用户记录,发现里面有小部分重复数据 需要查出,比对哪些信息不同 https://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/#aggregation-pipeline-operator-reference https://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/group/#pipe._S_group https://docs.mongodb.org/m

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

里边的内容在某些情况下不可行,可以参考下一篇. 今天出现了一个新的需求,有个部门需要拿到mongodb中的数据,要求去掉其中一个字段内容相同的数据. 虽然mongodb中有distinct来去重,但是和mysql的distinct不同的是,mysql中能用distinct * 返回整条记录的信息,而mongodb的distinct我却只是返回去重的那个字段的数据(或许mongodb也可以返回整条,但是我不知道). mysql中的distinct返回完整记录: mongodb中distinct去重

注:mongodb当前版本是3.4.3   插入六条数据:   查询存在重复的数据:   查询并循环删除重复数据:   删除语句解析: db.userInfo.aggregate([     {         $group: { _id: {userName: '$userName',age: '$age'},count: {$sum: 1},dups: {$addToSet: '$_id'}}     },     {         $match: {count: {$gt: 1}}  

金天:学习一个新东西,就要持有拥抱的心态,如果固守在自己先前的概念体系,就会有举步维艰的感觉.应用mongodb(NoSQL)开发,首先要打破原先的关系思维.范式思维. 本文作为使用mongodb一路遇到的问题汇总,从一而终,持续更新. 一. mongodb 常用命令 a. 手动启动mongod mongod --dbpath=youdbpath e.g. mongod --dbpath=D:\MongoDB\Server\3.0\data b. 安装mongod服务,实现自启动 mongod

REL_LINK: http://www.mongodb.org.cn/tutorial/9.html   一 启动 启动 mongodb 服务(Mac) $ mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf 启动 mongodb 客户端(Mac) $ mongo MongoDB shell version v3.4.10 connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017 MongoDB server version: 3.4.

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

3.7.2 消除重复数据 在SQL中对于重复的数据可以使用"DISTINCT"消除,在MongoDB中依然支持.(distinct不同的) 范例:查询所有name的信息 本次的操作没有直接的函数支持,只能够利用runCommand()函数. runCommand()直接通过db调用,不经过集合调用,所以在runCommand()里必须明确指出操作的集合是哪个. db.runCommand({"distinct" : "students", &qu

这个功能真的是写死我了,对于MongoDB一点都不熟悉,本来想使用spring与MongoDB的融合mongoDBTemplate,发现压根不是web项目,懒得配置那些配置文件,就使用最原始的数据库操作,事实证明,是真的很费劲,根本不知道那些操作嘛意思.庆幸的是,姐姐写出来了. 需求 现有MongoDB数据库,数据格式如下 data是一数组,查询每条记录中data中存在的重复数据,并删除重复,保留第一条记录 思路 根据字段 r ,以及 data 中的 t ,查出重复的数据,再根据重复数据查出完整

1.$sample stage could not find a non-duplicate document while using a random cursor 这个问题比较难解决,因为我用mongodb spark connector没用到sample,但是在生成RDD的过程中会进行sample操作,所以没法避免,出现这个问题的原因也不可控,在jira上有这个问题,但并没有一个合理的解决方案,stackoverflow上也没有解决办法,就我个人而言,出现这个问题有几个特征: a) 出现在

Limit 方法limit():用于读取指定数量的文档 语法: db.集合名称.find().limit(NUMBER) 参数NUMBER表示要获取文档的条数 如果没有指定参数则显示集合中的所有文档 例1:查询2条学生信息 db.stu.find().limit(2) skip 方法skip():用于跳过指定数量的文档 语法: db.集合名称.find().skip(NUMBER) 参数NUMBER表示跳过的记录条数,默认值为0 例2:查询从第3条开始的学生信息 db.stu.find().sk

mongo 去重 import pymongo client = pymongo.MongoClient() collection=client.t.test # collection.insert({'title':'python','name':'deng','age':23}) data={'title':'go','name':'wang','age':45,'url':1} collection.update({'url':1},{'$set':data},True) # 上面的案例,

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(三) 主要内容: 原子性和事务(Atomicity and Transactions),读隔离.一致性和新近性,分布式查询(Distributed Queries),分布式写操作,模拟两阶段任务提交,在副本集中执行配额读取 1 原子性和事务(Atomicity and Transactions) 在MongoDB中,写操作在单文档级别具有原子性,即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此. 当一个写操作修

该视频意在让所有学员一次通过考试,避免重复考试而承担的巨额考试费用! 目前MongDB发展迅猛,有赶超mysql,和oracle看齐的苗头.在这个时候MongoDB也适时的推出了官方的认证考试"MongoDB Certified DBA Associate Level".该证书和OCP一样,值得拥有. 可喜的是,目前MongDB刚推出,和OCP烂大街不一样,具有较强的竞争力,楼主就有幸获得了该证书. 因此想结合亲身体验以及对考试的理解,总结出一套为该证书考试量身订造的系列课程. 每章后

插入insert 单条插入 > db.foo.insert({"bar":"baz"}) WriteResult({ }) 批量插入 > db.foo.insert([{},{},{}]) BulkWriteResult({ "writeErrors" : [ ], "writeConcernErrors" : [ ], , , , , , "upserted" : [ ] }) > db

1.概念及特点 说明:由于部分语句中$ 符号无法正常显示,使用￥代表 概念 MongoDB是一个基于文档的分布式的开源的NoSQL数据库,文档的结构为BSON形式,每一个文档都有一个唯一的Objectid. 补充:MongoDB是一个分布式文件系统,满足CAP定理,即分布式计算系统不可能同时满足一致性.可用性.分割容忍.一致性是指所有节点在同一时间具有相同数据,可用性是指每个请求不管是成功还是失败都有响应. 特点 ●高性能.高可用.易扩展 ●mongodb是模式自由的(schema-free),

进程监控工具supervisor 启动Mongodb 一什么是supervisor Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具. Supervisor是一个Python开发的client/server系统,可以管理和监控*nix上面的进程.不过同daemontools一样,它也不能监控daemon进程 官网:http://supervisord.org/ 二为啥用supervisor 部署简单 : 为啥简单呢?因为咱们通常管理linux进程的时候,一般来说都需要自己编写一个

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来表示一条记录,文档的数据结构由键值对组成.MongoDB文档类似于JSON对象,字段值可能是文档,数组,或文档数组. 使用文档的优点: 文档中字段值的数据类型同大多数编程语言中的原生数据类型一致. 嵌入式文档和数组减少了连接查询的需求. 动态的文档结构支持多态性. 2.主要特性 高性能 MongoD

太久没动这里,目前人生处于一个新的开始.这次博客的内容很久前就想更新上来,但是一直没找到合适的时间点(哈哈,其实就是懒),主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题: 1.Reduce时的计数问题 2.Reduce时的提取数据问题 另外,补充一个小tips:mongoDB中建立的索引,优先使用固定的,而不要使用范围. 一.MapReduce时的计数问题 这个问题主要出现在使用“+1”的思路去计算累计次数时.如果在Map后的某一类中,记录量过大,就会导致计数失败. 具体演

一.创建数据库 use foobar 二.创建集合 db.persons.insert({name:"zhaomin",age:23}) 三.查找 db.persons.find() db.persons.findOne() 四.修改 db.persons.update({name:"zhaomin"},{$set:{age:18}}) #不会影响其他属性列 ,主键冲突会报错 db.persons.update({name:"zhaomin"},