# 科普:MongoDB Stats函数结果分析
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库管理系统,它提供了丰富的统计信息和指标,用于监控数据库的性能和健康状况。其中之一就是`stats`函数,用于获取数据库的统计信息。本文将介绍如何使用`stats`函数,并分析其结果。
## MongoDB Stats函数介绍
`stats`函数是MongoDB提供的一个用于获取数据库统计信息的函数。它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-03 05:41:14
                            
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            aggregate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db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION),基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。aggregate返回的是一个数组,db.c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文数据见笔记前几节。一、聚合 aggregate       聚合主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()       语法: db.集合名称.aggregate( [ { 管道 : { 表达式 } } ] )      ---PS: 多个表达式必须加中括号,只有一个可不加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 聚合aggregate聚合主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()语法:db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) stu准备的数据:db.stu.insertMany([
{ name: "gj",gender:true, age: 18},
{ name: "gj1",gender:true, age: 28},
{ name: "hr",ge            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MongoDB函数 left函数的实现
## 引言
在MongoDB中,我们可以使用各种函数对数据进行处理和操作。其中之一是left函数,它可以从一个字符串的左侧返回指定长度的子字符串。本文将介绍如何在MongoDB中实现left函数,并向刚入行的小白开发者详细解释每一步需要做什么以及相应的代码。
## 整体流程
下面是实现MongoDB函数left函数的整体流程,我们将使用表格来展示每个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:  从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-30 11:33:31
                            
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            一、教程  http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html二、使用场景MongoDB 的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)和传统的RDBMS 系统(具有丰富的功能)之间架起一座桥梁,它集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo 适用于以下场景。● 网站数据:Mongo 非常适合实时的插入,更新与查询,并具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            3.3 MongoDB的基本操作在MongoDB数据库里面存在数据库的概念,但没有模式(所有的信息都是按照文档保存的),保存数据的结构是BSON结构,只不过在进行一些数据处理的时候才会使用到MongoDB自己的一些操作。1.使用mldn数据库:use mldn实际上这时候并不会创建数据库,只有在数据库里保存集合数据之后才能真正创建数据库。2.创建一个emp集合:db.createCollectio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                GridFS 是一种将大型文件存储在MongoDB 数据库中的文件规范。所有官方支持的驱动均实现了GridFS 规范。    GridFS是MongoDB中的一个内置功能,可以用于存放大量小文件。     1、为什么要用GridFS    由于MongoDB 中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通过前面几章的学习,MongoDB的常规操作已经差不多了,今天主要讲解MongoDB查询中的聚合函数及管道应用示例,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。聚合函数聚合(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。MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。语法:db.集合名.aggregate(AGGREGATE_OPERATION);下表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 readConcernreadConcern作用readConcern原理readConcern须知readPreferencewriteConcernwriteConcern选项{w: "majority"}解析readConcernreadConcern作用MongoDB 可以利用readConcern 来灵活的定制读策略,决定读取数据时,能读到什么样的数据。包含2个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文将会介绍 MongoDB 中最常用的一些数据类型。空类型null 类型用于表示空值(null)和不存在的字段值。例如:{ 
   "isbn": null 
}布尔类型boolean 类型包含两个值:true 和 false。例如:{ 
   "best_seller": true 
}数字类型默认情况下,mongo shell 使用 64 位浮点数。例如:{ 
    "price": 9.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何释放空间?1. 先用 remove 命令删除数据2. repair。需要停机,即便你不停机的话 mongodb 自己也会锁住直到 repair 完成。注意要有足够的磁盘空间,需要额外一倍的空间,如果mongodb 占用了100G,那么 repair 时还需要额外的100G 空间。可以追加磁盘,然后将目标目录指向新加的磁盘。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在MongoDB中,用文档记录地球球体(地理坐标)上的位置信息,可以将数据存储为GeoJSON对象,如果用文档记录几何平面(投影坐标)上的位置信息,可以将数据存储为legacy coordinate pairs传统坐标对。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数。  下面我们直奔主题,用简单的实例依次介绍一下。> count() 函数  集合的count函数是最简单的聚合函数,返回集合中文档的数量。  >  distinct() 函数  用于找出一个集合中,给定键的所有不同的值。     我们还可通过在数据库上运行命            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、安装MongoDB#拉取镜像
docker pull mongo:latest
#创建和启动容器
docker run -d --restart=always -p 27017:27017 --name mymongo -v /data/db:/data/db -d mongo
#进入容器
docker exec -it mymongo/bin/bash 
#使用MongoDB客户端进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【接口类定义】[java] view plaincopy 1. /** 
2.   * 项目名:SpiderCrawler 
3.   * 文件名:MongoDBDao.java 
4.   * 描述:TODO(用一句话描述该文件做什么)  
5.   */  
6. package com.newsTest.dao;  
7.   
8. import java.util.A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。 MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint()。 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现 MongoDB 分析模式
## 引言
MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库,广泛应用于大数据分析、实时数据处理等场景。在本教程中,我们将学习如何实现一个基本的 MongoDB 分析模式。我们将通过几个步骤来构建和分析我们的数据模型,从而支持复杂的数据查询和分析。
## 任务流程概述
首先,我们需要明确实现 MongoDB 分析模式的基本步骤。以下是一个步骤表格,以            
                
         
            
            
            
            # 如何实现"Linux MongoDB 分析"
## 引言
在本文中,我将向您介绍如何在Linux环境下使用MongoDB进行数据分析。作为一名经验丰富的开发者,我将指导您完成从安装MongoDB到分析数据的整个过程。在这个过程中,我会为您提供每个步骤所需的代码,并解释这些代码的作用。
## 流程概览
下面是完成"Linux MongoDB 分析"的整体流程:
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                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-19 06:33:17
                            
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