关系型数据库中,表与表的关联关系有1:1,也有1:n的.在java的面向对象的世界里就是主对象嵌子对象,与主对象嵌集合<子对象>的两种形式. 主对象嵌子对象操作: 新增.修改都直接用如下方法: mongoTemplate.updateFirst(new Query(criteria), update, clazz, collectionName); 删除:(删除内嵌对象列即可) update.unset(columnName + ".$");WriteResult upda

一.场景:此文以一个简单的json字符串文件为例,描述如何用logstash解析嵌套的json,并删除其中的某些字段 我们在linux中test.json的内容如下: {"timestamp":"2018-08-02T14:42:50.084467+0800","flow_id":364959073190719,"in_iface":"eth1","event_type":"a

struct struct定义结构,结构由字段(field)组成,每个field都有所属数据类型,在一个struct中,每个字段名都必须唯一. 说白了就是拿来存储数据的,只不过可自定义化的程度很高,用法很灵活,Go中不少功能依赖于结构,就这样一个角色. Go中不支持面向对象,面向对象中描述事物的类的重担由struct来挑.比如面向对象中的继承,可以使用组合(composite)来实现:struct中嵌套一个(或多个)类型.面向对象中父类与子类.类与对象的关系是is a的关系,例如Horse is

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第六篇: ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch ElasticSearch入门 第二篇:集群配置 ElasticSearch入门 第三篇:索引 ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档 ElasticSearch入门 第五篇:使用C#查询文档 ElasticSearch入门 第六篇:复合数据类型——数组,对象和嵌套 ElasticSearch入门 第七篇:分析器 Elasti

nested类型是一种特殊的对象object数据类型(specialised version of the object datatype ),允许对象数组彼此独立地进行索引和查询. 1. 对象数组如何扁平化 内部对象object字段的数组不能像我们所期望的那样工作. Lucene没有内部对象的概念,所以Elasticsearch将对象层次结构扁平化为一个字段名称和值的简单列表. 例如,以下文件: curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pre

插入测试数据 db.inventory.insertMany( [ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }, { i

Spring Boot中快速操作Mongodb 在Spring Boot中集成Mongodb非常简单,只需要加入Mongodb的Starter包即可,代码如下: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </dependency> 复制代码 然后配置

什么是MongoDB MongoDB是一个文档数据库,提供好的性能,领先的非关系型数据库.采用BSON存储文档数据.2007年10月,MongoDB由10gen团队所发展.2009年2月首度推出.MongoDB用c++编写的. 优势: 面向文档的存储:以 JSON 格式的文档保存数据. 任何属性都可以建立索引. 复制以及高可扩展性. 自动分片. 丰富的查询功能. 快速的即时更新. 来自 MongoDB 的专业支持. mongodb安装与启动 mongodb下载网址: https://www.mo

Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据. 从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的. 场景 可以添加.删除.修改和移动列(包括嵌套列) 分区列不能演进 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加.删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前,请先设置spark.sql.extensions,

-------------------------------------------------------------------------------------------- [基础] 1. 安装: wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.0.7.tgz .tgz .tgz mongodb rsync -a mongodb /usr/local # 复制到/usr/lcoal下 mkdir

原文: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=207895956&idx=1&sn=58e8af26fd3c6025acfa5bc679d2ab01&scene=1&srcid=0919Sz0SAs6DNlHTl7GYxrGW&key=dffc561732c2265121a47642e3bebf851225841a00d06325b09e7d125978a26d60870026c28e53

------------------------------------------------------------ 在 reflect 包中,主要通过两个函数 TypeOf() 和 ValueOf() 实现反射,TypeOf() 获取到的结果是 reflect.Type 类型,ValueOf() 获取到的结果是 reflect.Value 类型,这两种类型都有很多方法可以进一步获取相关的反射信息. 这里有一个函数,可以获取指定对象的所有字段和方法: --------------------

数据库基本命令操作 数据库经常使用命令 1.Help查看命令提示 help db.help(); db.yourColl.help(); db.youColl.find().help(); rs.help(); 2.切换/创建数据库 use yourDB;  当创建一个集合(table)的时候会自己主动创建当前数据库 3.查询全部数据库 show dbs; 4.删除当前使用数据库 db.dropDatabase(); 5.从指定主机上克隆数据库 db.cloneDatabase("127.0.0

很多人刚刚接触ELK都不知道如何使用它们来做分析,经常会碰到下面的问题: 安装完ELK不知从哪下手 拿到数据样本不知道怎么分解数据 导入到elasticsearch中奇怪为什么搜不出来 搜到结果后,不知道它还能干什么 本篇就以一个完整的流程介绍下,数据从 读取-->分析-->检索-->应用 的全流程处理.在阅读本篇之前,需要先安装ELK,可以参考之前整理安装文档:ELK5.0部署教程 在利用ELK做数据分析时,大致为下面的流程: 1 基于logstash分解字段 2 基于字段创建Mapp

第六章 建议学习时间4小时  课程共10章 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码 学习目标:此教程将教会大家 安装Node.搭建服务器.express.mysql.mongodb.编写后台业务逻辑.编写接口,最后完成一个完整的项目后台,预计共10天课程. 数据库 数据库管理结构,一般分为两种:B/S架构   C/S架构. B/S架构:  Browser/Server,浏览器/服务器模式,即通过浏览器和服务器端的数据库进行交互 C/S架构:  Client/Server,客户端/服务器模式,即通

介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据.随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式.使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集.在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Spark 1.2中增强,极大地简化了使用JSON数据的端到端体验. 现有做法 实际上,用户经常面临使用

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py

关于映射 实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受.ES存储更新从编码上是很方便.如下,Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下,一行代码存入ES. 剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射.索引映射的生成方式有两种: 动态映射 字段和映射类型不需要在使用前定义,新字段名可以自动被添加到索引.只需要更新索引,新字段可以被添加到顶层映射.内部对象或者嵌套字段. 显示的映射 动态的映射,字段类型定义靠的ES自己来猜.开发人员自己比ES更了解自己的索引字段.所以有时

上一篇文章:https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9734083.html 处理数据 嵌套字段 看例子: 我想查看viewer下的repositories.注意里面的edges,一旦看到这个词,通常就表示有连接到某个数组的数据.在这里就是一个集合的repository. edges里面的node代表viewer列表里不同的repository. 查询报错了,因为这里需要多repositories有个翻页的动作,所以需要first或last参数. 添加first参数以后就可

1.MongoDB操作 使用了不存在的对象即创建该对象 1.增加: 官方不推荐写法: insert([{},{},{}]) 官方推荐写法: insertOne({}) insertMany([{},{},{}]) 2.删除: 官方不推荐写法: remove({}) # delete 官方推荐写法: deleteOne({}) deleteMany({}) 3.修改: $修改器 官方不推荐写法: update({},{$set:{}}) 官方推荐写法: updateOne({},{$set:{}}