1. count:返回集合中文档的数量. db.friend.count() db.friend.count({'age':24}) 增加查询条件会使count查询变慢. 2. distinct:找出给定键的所有不同的值. 使用时必须指定集合和键: db.runCommand({'distinct':'friend','key':'age'}) 3. group:分组统计. 示例:找出相同年龄(age)中,积分(score)最高的人. 参数说明: ns:指定要进行分组的集合. key:指定文档分

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

管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). 基本语法为:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] ) 现在在mycol集合中有以下数据: { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" :

聚合操作过程中的数据记录和计算结果返回.聚合操作分组值从多个文档,并可以执行各种操作,分组数据返回单个结果.在SQL COUNT(*)和group by 相当于MongoDB的聚集. aggregate() 方法 对于在MongoDB中聚集,应该使用aggregate()方法. 语法: aggregate() 方法的基本语法如下 >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 例子: 在集合中,有以下的数据: { _id:ObjectId(7

--------------------MongoDB聚合-------------------- 1.aggregate():     1.概念:         1.简介             MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*), sum(), avg().         2.语法             db.集合名.aggregate(聚合表达式)          

关键字:MongoDB: aggregate:forEach 今天开发同学向我们提了一个紧急的需求,从集合mt_resources_access_log中,根据字段refererDomain分组,取分组中最近一笔插入的数据,然后将这些符合条件的数据导入到集合mt_resources_access_log_new中. 接到这个需求,还是有些心虚的,原因有二,一是,业务需要,时间紧:二是,实现这个功能MongoDB聚合感觉有些复杂,聚合要走好多步. 数据记录格式如下: 记录1 { "_id"

MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). 基本语法为:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] ) 现在在mycol集合中有以下数据: { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" :

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). 基本语法为:db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] ) 现在在mycol集合中有以下数据: { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男&qu

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). aggregate() 方法 MongoDB中聚合的方法使用aggregate(). 语法 aggregate() 方法的基本语法格式如下所示: >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 下表展示了一些聚合的表达式: 表达式 描述 实例 $sum 计算总和. db.mycol.aggr

聚合操作过程中的数据记录和计算结果返回.聚合操作分组值从多个文档,并可以执行各种操作,分组数据返回单个结果.在SQL COUNT(*)和group by 相当于MongoDB的聚集. aggregate() 方法 对于在MongoDB中聚集,应该使用aggregate()方法. 语法: aggregate() 方法的基本语法如下 >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 例子: 在集合中,有以下的数据: { _id: ObjectId(

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()

2.5.5 MongoDB -- 聚合 排序 索引类型 创建索引 排序 // 升序 db.getCollection('author').find({}).sort({"age": 1}).limit(20) // 降序 db.getCollection('author').find({}).sort({"age": -1}).limit(20) // 组合 db.getCollection('author').find({}).sort({"age&qu

MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数, 复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析. 1.count count返回集合中的文档数量 db.refactor.count() 不管集合有多大,都能很快的返回文档数量. 可以传递查询,MongoDB会计算查询结果的数量 db.refactor.count({"username":"refactor"}) 但是增加查询条件会使count变慢. 2.distinct

在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregation Pipeline)

通过上一篇文章中,认识了MongoDB中四个聚合操作,提供基本功能的count.distinct和group,还有可以提供强大功能的mapReduce. 在MongoDB的2.2版本以后,聚合框架中多了一个新的成员,聚合管道,数据进入管道后就会经过一级级的处理,直到输出. 对于数据量不是特别大,逻辑也不是特别复杂的聚合操作,聚合管道还是比mapReduce有很多优势的: 相比mapReduce,聚合管道比较容易理解和使用 可以直接使用管道表达式操作符,省掉了很多自定义js function,一定

聚合 是泛指各种可以处理批量记录并返回计算结果的操作.MongoDB提供了丰富的聚合操作,用于对数据集执行计算操作.在 mongod 实例上执行聚合操作可以大大简化应用的代码,并降低对资源的消耗. 聚合有比较简单的 count 计算总数:distinct去重:group by 分组.也有比较复杂的管道聚合.下面将分别讲述. appuser 集合 具有如下文档 {name:,"locate":" 北京"} {name:,"locate":"

插入 测试数据 for(var j=1;j<3;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.insert

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

 参见:http://www.cnblogs.com/liruihuan/p/6686570.html MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregati