mongodb   最近入职了新的公司,新公司统一使用的mongodb,es等非关系型数据库.以前对es有一些了解,其实就是灵活的文档类型结构,不受限于关系型数据库的那种字段唯一确定的"死板",但是无论是关系型数据库还是非关系型数据库,目前使用了一段时间来说,我认为各有优劣,具体选择要结合业务场景来进行选择.   有关mongo的快速学习文档可以参照以下资料来学习: MongoDB中文手册|官方文档中文版 MongoDB--Spring Data MongoDB详细的操作手册 聚合查询

Aggregation简单来说,就是提供数据统计.分析.分类的方法,这与mapreduce有异曲同工之处,只不过mongodb做了更多的封装与优化,让数据操作更加便捷和易用.Aggregation操作,接收指定collection的数据集,通过计算后返回result数据:一个aggregation操作,从input源数据到output结果数据,中间会依次经过多个stages,整体而言就是一个pipeline:目前有10种stages,我们稍后介绍:它还提供了丰富的Expression(表达式)来

package com.tangzhe.mongodb.mongotemplate; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DBObject; import com.tangzhe.mongodb.BaseTest; import com.tangzhe.mongodb.Student; import com.tangzhe.shop.document.MBalanceIncrease; import com.tangzhe.s

业务需求及设计见前文:基于 MongoDB 动态字段设计的探索 根据专业计算各科平均分 (总分.最高分.最低分) public Object avg(String major){ Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation( Aggregation.unwind("courseList"), Aggregation.match(Criteria.where("major").is(major)), Agg

MongoDB按照天数或小时聚合 需求 最近接到需求,需要对用户账户下的设备状态,分别按照天以及小时进行聚合,以此为基础绘制设备状态趋势图. 实现思路是启动定时任务,对各用户的设备状态数据分别按照小时以及天进行聚合,并存储进数据库中供用户后续查询. 涉及到的技术栈分别为:Spring Boot,MongoDB,Morphia. 数据模型 @Data @Builder @Entity(value = "rawDevStatus", noClassnameStored = true) //

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 5-9  关联实体过滤和排序 问题 你有一实体的实例,你想加载应用了过滤和排序的相关实体. 解决方案 假设你有如图5-24所示的概念模型 图5-24 一个酒店预定系统的模型 假设我们有一个酒店(Hotel)实体,使用代码清单5-22,获取酒店的商务套房(executive suite),查看是否被预定,并按房价排序. 代码清单5-22.通过方法Entry()和Query()显式加载实体集合,

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce.Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑.MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息. 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函

聚合操作      聚合运算从值集合计算单个值. 从一个月的日温度值计算日平均温度就是聚合运算的一个示例. 方法 方法名 说明 C# 查询表达式语法 Visual Basic 查询表达式语法 更多信息 Aggregate 对集合值执行自定义聚合运算. 不适用. 不适用. Enumerable.Aggregate Queryable.Aggregate Average 计算值集合的平均值. 不适用. Aggregate … In … Into Average() Enumerable.Averag

在Linq中有一些这样的操作,根据集合计算某一单一值,比如集合的最大值,最小值,平均值等等.Linq中包含7种操作,这7种操作被称作聚合操作. 1.Count操作,计算序列中元素的个数,或者计算满足一定条件的元素的个数 2.Sum操作,计算序列中所有元素的值的总和 3.Max操作,计算序列中元素的最大值 4.Min操作,计算序列中元素的最小值 5.Average操作,计算序列中所有元素的平均值 6.Aggregate操作,对集合中的元素进行自定义的聚合计算 7.LongCount操作,计算集合中

先看下 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236962.html 这里对于环形数据库的介绍,便于理解归档这个操作! 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6de3aa8a0102wk0y.html 早期的OpenStack监控(遥测)项目ceilometer被一分为四(Ceilometer.Gnocchi.Aodh.Panko),各司其职!其中Ceilometer负责采集计量数据并加工预处理:Gnocchi主要用来提供资源索引和存储