目录1.内容须知2.导入包管理系统使用的公钥3.为mongodb创建一个列表文件4.重新加载本地软件包数据库5.安装mongodb软件包6.mongodb的初始化 1.内容须知2.导入包管理系统使用的公钥3.为mongodb创建一个列表文件4.重新加载本地软件包数据库5.安装mongodb软件包6.mongodb的初始化1.内容须知: 这个教程，利用ubuntu中的apt程序包安装的是mongo
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2023-08-15 18:04:59
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Map-ReduceMap-reduce是一种把大量数据变成有用的聚集结果的数据处理模式。对于map-reduce操作，MongoDB提供了mapReduce数据库命令。考虑以下map-reduce操作： 在该map-reduce操作中，MongoDB对每个输入文档（即集合中匹配查询条件的文档）应用map阶段。map函数产生键-值对。对于这些有多个值的键，MongoDB应用reduce阶段，收集
主要是对比MySQL来说明优点 不存在sql注入：MySQL的是sql注入是一个很严重的缺点，虽然可以使用参数绑定和预处理以及特殊字符转义来处理。但是MongoDB根本不存在这个问题。不过xss攻击还是需要防范的。 不需要提前创建表：在MySQL中如果想要写入一条数据的话必须要先创建好一张表然后才能写入数据，比如：要在user表里写入id=1,username=‘aaa’,sex='女',ag
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2024-06-04 23:34:48
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面向文档文档（对象）和编程语言的数据类型很好的对应嵌入式文档和数组减少了join的必要动态类型（无模式）使模式演变非常容易没有join和（多对象）事务从而获得高性能和易伸缩性高性能没有join和事务使得读写操作很快可以索引嵌入式文档和数组可选的异步写操作高可用性复制服务器自动和主节点故障转移易伸缩最终一致性读操作分布到复制服务器上自动分片（数据跨服务器自动分区）
读写操作分布在不同的分片上
没有j
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2023-06-13 18:52:21
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###update###update方法很强大，它有两个参数，一是查询文档，用来找出需要更新的文档，另一个是修改器（modifier）文档，描述对找到的文档做哪些修改。####亮点#### 更新操作是原子的，若两个更新同时发生，先到达服务器的先执行，接着执行另一个。所以，互相冲突的更新可以火速传递，并不会互相干扰，虽然这是一个拼速度的年代，但是后更新的会取得“胜利”（后发制人！）因为使用原子的&n
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2023-07-12 11:14:02
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之前在看Mongo的书时，看到了聚合这章。其中谈到了group这个功能，其实正如书中所说，MongoDB中的group和SQL中的group by是很相似的，但我自我分析，可能由于Mongo中的group的使用形式不同，而且使用的是js语法，所以导致咋一看上去不明白这个group怎么用。下面通过具体的一个例子来详细说明Mongo的group用法。我们平常所用的博客，每天会有很多人发博客，每篇文章中
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2023-10-04 21:07:09
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MongoDB的产生背景是在大数据环境，所谓的大数据实际上也就是进行数据信息的收集汇总。必须要有信息的统计操作，而这样的拥挤操作就是聚合（分组统计就是一种聚合操作）。1、取得集合的数据量 :对于聚合的数据浪而言，在MongoDB里面直接使用count()函数就可以完成。 （01）、范例：统计students表中的数据量 => db.students.count()
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2024-02-28 11:45:44
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一、主要问题系统中有一张温控终端状态的表tcState，记录了所有温控终端的温控状态，大约有1600万条数据。需求就是通过列表的形式展示出所有温控终端最新的温控终端状态，查询条件有公司id、终端分组id、温控终端id、状态读取时间。基本的查询逻辑就是根据查询条件、索引筛选数据，对数据根据温控终端进行分组、按照最新时间排序。但是第一版做出来，发现查询速度很慢，一次查询用了7/8秒钟，完全无法接受，于
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2023-07-12 10:46:50
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# MongoDB Group操作详解
MongoDB是一个非关系型数据库，它采用了BSON（Binary JSON）文档格式存储数据。在进行数据查询时，MongoDB提供了强大的聚合功能，其中包括Group操作。Group操作允许我们根据指定的条件对文档进行分组，并进行统计、计算等操作。在本篇文章中，我们将深入介绍MongoDB的Group操作，并给出一些实际的代码示例。
## Group操
原创
2024-01-23 05:39:38
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db.getCollection('tran_string_detail').aggregate( [ { $match : { "deleteFlag":0, "charCount":{ $exists:false } } } ,
原创
2023-02-04 01:09:34
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# MongoDB的Group By实现
## 导言
在MongoDB中，Group By操作是对集合中的文档进行分组和计数的常见操作。它类似于关系型数据库中的GROUP BY语句，可以帮助我们快速对数据进行聚合和统计分析。在本文中，我将向你介绍如何在MongoDB中实现Group By操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MongoDB数据库
原创
2023-10-23 12:48:09
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上一篇介绍了MongoDB增删改查命令的基本用法，这一篇来学习一下MongoDB的一些基本聚合函数。 下面我们直奔主题，用简单的实例依次介绍一下。> count() 函数 集合的count函数是最简单的聚合函数，返回集合中文档的数量。 > distinct() 函数 用于找出一个集合中，给定键的所有不同的值。&n
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2023-07-12 10:46:37
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mongodb MongoDB 聚合 group
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2016-08-11 14:25:00
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出现问题 公司是做互联网广告投放的，需要统计广告展现量在前五百的域名。最简单粗暴的做法就是group by，根据url分组，然后再sort一下就搞定晒！结果问题就出现了。如下统计的2015-02-28当日22时的日志，文档数量：904405。db['log.2015-02-28_22'].group({
key : {dom
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2023-06-22 17:15:00
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一、聚合命令 1、count db.user.count({"i":{"$gt":NumberInt("5700")}}); # 根据条件查询并count 2、distinct db.runCommand({"distinct":"user","key":"age"});
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2023-07-24 23:10:24
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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(*)。
基本语法为：db.collection.aggregate( [ <stage1>, <stage2>, ... ] )
现在在mycol集合中有以下数据：
{ "_id" : 1, "name" : "tom", "se
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2018-07-19 13:12:00
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# MongoDB中的Group By和Count操作简介
## 简介
在数据库操作中，Group By和Count是非常常见的操作。Group By操作可以按照某个字段对数据进行分组，而Count操作可以统计满足某个条件的数据数量。在MongoDB中，也提供了相应的Group By和Count操作，方便我们对数据进行聚合分析。
本文将介绍在MongoDB中如何使用Group By和Coun
原创
2023-10-29 10:53:59
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插入数据： db.test.insert({name:'zs', count:5})db.test.insert({name:'zs', count:6})db.test.i
原创
2023-07-13 19:01:50
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# MongoDB Group By Options
MongoDB is a popular NoSQL database that provides flexible and scalable document storage. One of the powerful features of MongoDB is the ability to perform group by operati
原创
2023-12-10 09:14:34
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# 教你如何实现“group by mongodb 效率”
## 流程
首先，让我们看一下整个“group by”操作在MongoDB中的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 选择集合 |
| 3 | 执行"group by"操作 |
| 4 | 获取结果集 |
## 操作步骤
### 步骤一：连接数据库
```markdow
原创
2024-07-13 06:51:12
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