很多同学因为对MongoDB不熟悉,加之应用的不是很多,有时候会认为MongoDB数据库对一些功能不支持,或者认为支持不好.今天我们 演示一下 MongoDB对“加减乘除”的使用. 在MongoDB数据库中“加减乘除”运算,又称为 数学表达式(mathematical expression:或算术表达式),主要用于操作数值. 1.$add操作符(+) 1.1 语法及功能介绍 $add 操作符主要用于将一组数字相加:也可以用于在指定时间上添加一定的时间间隔.时间间隔单位为milliseconds(

目录 1.使用比较运算符查询 2.使用关键字查询 2.1.in/not in 关键字 2.2.size 关键字 2.3.exists 关键字 2.4.or 关键字 3.模糊查询 4.查询结果排序 5.限定返回结果数量 6.查询返回结果数量 7.聚合函数aggregate() 7.1.语法 7.2.常用管道 7.3.常用聚合函数 7.4.实例 $group $match $unwind 管道组合应用 8.创建索引 [MongoDB详细使用教程]一.Mac安装MongoDB [MongoDB详细使用

目的:使的在IDEA中编辑代码,令代码实现mongodb运算,且转换较为便捷 由实验2可知,运算环境的搭建亦需要对数据进行存储和计算,故需要实现类型转换,所以在实验2的基础上搭建环境. 由菜鸟教程可得到mongodb命令的具体格式等,如:新建集合 ==>可以新建: case class CreateCollection(name:String,options:Options[Any]=None) //其他的mongodb命令也是照着这样建立的 由org.mongodb.scala.model.F

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和

group 语法 db.collection.group({ key:{field:1},//按什么字段进行分组 initial:{count:0},//进行分组前变量初始化,该处声明的变量可以在以下回调函数中作为result的属性使用 cond:{},//类似mysql中的having,分组后的查询返回 reduce: function ( curr, result ) { }, //The function takes two arguments: the current document

group 语法   db.collection.group({ key:{field:1},//按什么字段进行分组 initial:{count:0},//进行分组前变量初始化,该处声明的变量可以在以下回调函数中作为result的属性使用 cond:{},//类似mysql中的having,分组后的查询返回 reduce: function ( curr, result ) { }, //The function takes two arguments: the current documen

3.2.4.9 正则运算 如果想实现模糊查询,必须使用正则表达式,而且正则表达式使用的语言是Perl兼容的正则表达式的形式. 要实现正则使用,则按照如下的定义格式: 基础语法:{key : 正则标记} 完整语法:{key : {"$regex" : 正则标记, "$options" : 选项}} options主要是设置正则的信息查询标记: “i”:忽略字母大小写: “m”:多行查找: “x”:空白字符串除了被转义的或在字符类中以外的完全被忽略:如果内容里面不存在换

mongodb提供地理位置运算功能,比较常用的场景比如,先判断用户所在的街道,然后看看街道附近有啥餐厅,然后算算用户与餐厅的距离什么的,官网里提供了比较详细的demo介绍不同api的用法 此处记录下dotnet core中的用法 首先安装官网提供的nuget安装包:MongoDB.Driver 定义一个点,线或者多边形进而使用驱动时通常有两种方式,以直线为例: A.轻松些的方式,可以先获取GeoJsonLineString<GeoJson2DCoordinates>的实例,比较方便,获取实例的

mapReduce 随着"大数据"概念而流行. 其实mapReduce的概念非常简单, 从功能上说,相当于RDBMS的 group 操作 mapReduce的真正强项在哪? 答:在于分布式,当数据非常大时,像google,有N多数据中心, 数据都不在地球的一端,用group力所不及. group既然不支持分布式,单台服务器的运算能力必然是有限的. 而mapRecuce支持分布式,支持大量的服务器同时工作, 用蛮力来统计. mapRecuce的工作过程: ① map: 这个称为映射函数,

聚合运算之group 语法: db.collection.group( { key:{key1:1,key2:1}, cond:{}, reduce: function(curr,result) { }, initial:{}, finalize:function() { } } ) key: 分组字段 cond:查询条件 reduce:聚合函数 initial:初始化 finalize:统计一组后的回调函数 #查询每个栏目下的商品数量 db.goods.group( { key:{cat_id

3.4.2.3 求模 模运算使用“$mod”来完成,语法: {$mod : [除数,余数]} 范例:求模 db.students.find({"age" : {"$mod" : [20, 1]}}).pretty() 表示对年龄求模,除数20,余数1,即找出年龄是21岁.

3.2.2.4 范围查询 只要是数据库,必须存在有“$in”(在范围之中).“$nin”(不在范围之中). 范例:查询姓名是“张三”,“李四”,“王五” db.students.find({"name" : {"$in" : ["张三",  "李四", "王五"]}}).pretty() 范例:不在范围中 db.students.find({"name" : {"$nin&qu

前言 前几篇,老玩家绕道即可,新手晚上闲着也是蛋疼,不如把命令敲一边,这样你就会对MongoDB有一定的掌握啦.如果没有安装MongoDB去看我的上一篇博客  MongoDB下载安装与简单增删改查 前奏:启动mongdb数据库服务,并进入shell界面 > cmd > cd C:\Program Files\MongoDB\bin  --进入mongdb安装文件的bin目录下. > net start mongoDB;  --开启mongoDB数据库服务 > mongo   --进

正文 该项目从2011年10月开始开发,知道现在已经有整整5年了.MongoDB也从一开始的大红大紫到现在趋于平淡. MongoCola这个工具在一开始定位的时候只是一个Windows版本的工具,期间也想改为WebPage版本,但是只是开了一个头,也没有继续下去. 现在想想,可能这个决定是正确的,WebPage版本是为了跨平台才去做的,但是,当时的环境,Net Core并没有发布,即使用MVC5搭建平台,也依然无法做到跨平台. 现在,随着Net Core的发布,WebPage的事情也重新摆上日程

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class Program      {          static string mongodb = "mongodb://127.0.0.1:27017";          static string database = "dbCardInfo";          static string tblName = "fcd1";          static MongoCollection<BsonDocument> t

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb. 2.操作的便利性 memcache 数据结构单一.(key-value) redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set, hash 等数据结构的存储. mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

最近有点忙,本来有好多东西可以总结,Redis系列其实还应该有四.五.六...不过<Redis in Action>还没读完,等读完再来总结,不然太水,对不起读者. 自从上次Redis之后呢,算是对Nosql类型的产品有些入门了,这会换个方向,研究下真正的NoSql数据库——MongoDB.说起MongoDB,确实是用完了之后颠覆了我的数据管和程序观.怎么说呢?如果用在OO设计的程序里那真的太棒了,像我这种数据驱动.表驱动思想根深蒂固的人,思路很难一下子跟上MongoDB的节奏.当然并不是调用

本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作,涉及mongo-shell.pymongo,既有运维层面也有应用层面,内容有浅有深,这也就是我从零到熟练的历程. MongoDB的使用之前也分享过一篇,稍微高阶点:见这里:<MongoDB使用小结> 1.shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务,假设已经把mongo bin文件加入到系统PATH下. 登陆:mongo --port 17380 显示DB:show dbs 进入某DB:use test_cswuy