# MongoDB中的find与count操作效率解析
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库,通常用于存储和检索大量的非结构化数据。在MongoDB中,`find`和`count`操作是最基本的查询手段,但它们在效率方面有着显著的差异。本文将深入探讨MongoDB中`find`和`count`的使用以及其性能特点,并通过代码示例进行说明。
## 1. MongoDB中的find和co            
                
         
            
            
            
            # 实现mongodb聚合查询count效率
## 一、整体流程
```mermaid
journey
    title 教小白实现mongodb聚合查询count效率
    section 了解需求
    section 编写聚合查询代码
    section 优化聚合查询代码
    section 测试效率
```
## 二、了解需求
在实现mongodb聚合查询count效            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-04 06:33:04
                            
                                95阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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(*)。常用操作表达式描述$match用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。$project修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。$limit用来限制Mo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-20 07:25:23
                            
                                130阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前言笔者在从MongoDB 2的版本升级到MongoDB4的时候,发现驱动API修改很大,虽然仍然保留了旧的API可以使用,但是驱动不知道什么时候就会删除这些旧的API,所以使用了新的API,其中一个重要的坑是计算document的count,原来是DBCollection的count()方法,现在API变更为MongoCollection已经废弃了,笔者想当然的使用了MongoCollectio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-03 09:02:29
                            
                                317阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            前言       select count是我们在mysq经常使用的计算数据个数的sql,主要用法有三种,count(*),count(常量),count(列)。这三种在使用上及效率的区别呢?正文扫描的行数       首先对于效率来说,如下的一张表:CREATE TABLE `tb_user_info` (
  `i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-13 21:40:59
                            
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            select count (*)、count(1)、count(column)的查询效率如下:
1 count(1) 中的 1 并不是表示为第一个 column 
2 count(*) 跟 count(1) 的结果一样,包括对NULL的统计 
3 count(column) 是不包括对NULL的统计 
4 如果表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1:想知道哪些操作拖慢了MongoDB的速度,首先需要检查当前正在执行哪些操作。  gechongrepl:PRIMARY> db.currentOp()  "opid" : 78891,#操作的唯一标识符,可通过它来终止操作
"active" : true,#true表示当前正在运行,false表示此操作已交出或在等待其他操作交出锁
"secs_running" : 1,#查看执行时间,可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            单独的聚合命令(group,distinct,count) 单独聚合命令 比aggregate性能低,比Map-reduce灵活度低;但是可以节省几行javascript代码,后面那句话我自己加的,哈哈哈~ count()方法可以查询统计符合条件的集合的总数  db.COLLECTION_NAME.count(<query>) // 此方法等价于 db.COLLECTION_NAME.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            模糊查询mySql中模糊查询用到的是like语句select *from dbname where name like 'ab'在mongodb中我们是下面的写法 注意不加 " db.getCollection("handle_info").find({"handle_name":/88.182/}) # 不是"/88.182/"或db.handle_info.find({"handle_name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统的关系型数据库中一般都提供sum/min/max/count/avg五种聚合函数的功能,在这方面MongoDB提供了更为全面的聚合统计函数、方法。CountMongoDB中的count和关系型数据库中的count聚合函数的功能一样,都是计算个数,只不过MongDB中计算的是集合中符合条件的文档数量,而关系型数据库中是计算记录的数量。使用方法:db.collection.count(queryD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-28 13:12:07
                            
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            # 教你如何实现Hive Count效率
## 概述
在Hive中,我们经常需要对数据进行统计,其中最常见的操作就是使用`count`函数来统计行数。但是在处理大数据量时,`count`操作可能会变得非常耗时,影响效率。本文将教你如何通过优化来提高Hive Count的效率。
## 流程
首先,让我们看一下整个优化流程:
| 步骤 | 描述 |
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| 1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            仅仅是tips,我们用的3.6版本,存在这种情况。4.0版本以后就没了。背景一般来说,除了由于secondary延迟可能造成查询secondary节点数据不准以外,关于count的准确性问题,在MongoDB4.0官方文档中有这么一段话On a sharded cluster, db.collection.count() without a query predicate can result i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            聚合运算是对数据库中的数据做一些基本操作的运算。 MongoDB中的原生聚合运算有:count、distinct、group和mapreduce聚合管道是比聚合运算更综合的工具,能够在分片集群中很好地运用 文章目录聚合运算数量查询`count()`字段取值范围`distinct()`分组`group()`聚合管道`aggregate()``$project``$match``$limit``$sk            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、前言遇到问题可以先查看官方的用户手册。# 当前最新版本用户手册https://docs.mongodb.com/manual/# v3.2版本用户手册https://docs.mongodb.com/v3.2/官方命令表https://docs.mongodb.com/master/reference/command/GitHub Awesome MongoDB资源,涵盖了MongoDB中常见            
                
         
            
            
            
            一、前言 
  这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数。   二、关于count的优化 
  网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度。这两个函数默认使用的是数据表中最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            count()函数:返回文档数目distinct()函数:获取唯一值group()函数:将结果分组 count()函数:返回文档数目函数count()将返回指定集合中的文档数目:db.media.count() 如下所示,还可以结合条件操作符使用count(),执行额外的过滤:db.media.find({Type : "CD"}).count() 注意:count()函数默认将忽略skip()            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用单表接近一千万数据(四列:int,两个varchar,日期时间)测,发现几个效率几乎一致 count(0)=count(1)=count(数字)=count(*)>count(primary key)>count(column) 根据相关解释: 1. count(指定的有效值)--执行计划都会转化 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 出现问题        公司是做互联网广告投放的,需要统计广告展现量在前五百的域名。最简单粗暴的做法就是group by,根据url分组,然后再sort一下就搞定晒!结果问题就出现了。如下统计的2015-02-28当日22时的日志,文档数量:904405。db['log.2015-02-28_22'].group({
     key :             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mongodb高级篇-性能优化1angxi Mongodb高级篇-性能优化1、监控mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化。查看当前是否开启profile功能用命令:db.getProfilingLevel()返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部。开始profile功能为db.setProfilingLevel(lev            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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