MongoDB windows 安装：
1. cmd 窗口mongod.exe --dbpath=C:\MongoDBDATA ，cmd窗口不要关闭
2. mongo.exe
1. 创建数据库：use whl （切换到whl 数据库，如果没有则创建，如果什么不操作，就会删除whl库）
2. 创建表(集合)：db.createCollection(“users”) db.oldname.
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2024-10-05 18:02:06
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背景最近做了几个规则逻辑。用到mongo查询比较多，就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户，使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据，用SQL代替业务代码逻辑的判断。方法MongoDB聚合使用aggregate，聚合管道采取自动向下子执行方式，基本语法格式：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)聚合框架中常用的操作:$project：
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2024-02-02 08:05:28
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1、update格式：db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi)参数说明：criteria：查询条件
objNew：update对象和一些更新操作符
upsert：如果不存在update的记录，是否插入objNew这个新的文档，true为插入，默认为false，不插入。
multi：默认是false，只更新找到的第一条记录。如果为true，
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2023-12-07 12:28:34
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前面已经介绍了MongoDB的安装和基本配置服务过程，接下来就开始我们的正式工作，真正用代码去操作我们的数据库，我这儿将代码分为两种，下面做分别介绍这里我插一句，第一篇好像有些地方写漏了，图片我都有code补上了，不好意思哈（1）：shell中基本命令操作。根据自己亲身体验，服务搭建好了后，输入命令（show dbs）会出现默认的几个库，这里我就admin库做尝试。首先输入命令：use admin
我在一次统计中，用mongoDB中的Group 对一张记录数100W表进行汇总。结果出现异常信息。Error in executing GroupBy Command 'group' failed: exception: group() can't handle more than 20000 unique keys (response: { "errmsg" : "exception: grou
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2024-02-05 12:59:46
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# Python中使用MongoDB进行查询求和
MongoDB是一种NoSQL数据库，广泛应用于Web开发和大数据处理中。在Python中，我们可以通过MongoDB的官方库`pymongo`来操作MongoDB数据库。在实际开发中，经常会遇到需要对数据库中的数据进行求和操作的情况。本文将介绍如何使用Python中的`pymongo`库进行查询求和操作。
## 安装pymongo库
首先，
原创
2024-03-05 04:01:42
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1、查询 【基本形式】db.col.find().pretty()：pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。【获取记录条数】：db.users.find().count(); 【读取指定数量的数据 limit(number)】：db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)【排序 1-asc;-1-desc】：db.CO
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2023-11-10 12:49:34
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将Mongodb中NumberLong类型转String类型方法 将Mongodb中Numberlong类型转String类型方法 本文介绍将.CSV文件数据导入到Mongodb数据库后，Numberlong类型数据如何转换为String类型数据。电脑配置：windows7 64位Mongodb Shell：3.2.6Robomongo 0.9.0-RC7引言 本意是将其他处得来的数据导入到
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2023-12-28 09:55:16
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Java API 操作 Mongodb
本次测试环境使用一台ip为 192.168.2.23 的虚拟机一、依赖<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>
mongo-
java-driver</artifactId>
<
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2023-06-02 16:36:06
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在继续阅读实际文章之前，我想感谢令人敬畏的Javaslang库的作者Daniel Dietrich ，他在我面前有了这个主意： @lukaseder尝试使用静态方法<T，T1扩展T，... Tn扩展T> Seq <T> toSeq（T1 t1，…，Tn tn）{…}（从我的手机中……） — Daniel Dietrich（@danieldietrich） 2016
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2023-09-14 14:22:28
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之前的文章提到过如何通过命令行客户端来操作MongoDB，现在讲如何通过JavaApi来操作MongoDB前置工作创建maven工程，并导入依赖的jar包<!-- mongodb
java驱动包 -->
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mong
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2023-12-26 17:26:35
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转自：http://blog.51cto.com/shanqiangwu/1653577 1 #MongoDB中有三元素：数据库，集合，文档，其中“集合”就是对应关系数据库中的“表”，“文档”对应“行”。
2
3 #创建数据库testdb数据库，使用以下语句
4 mongos> use testdb;
5 #查询数据库，要显示数据库必须插入至少一条文档
6 mongo
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2023-09-27 15:51:38
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索引是⼀种单独的、物理的对数据库表中⼀列或多列的值进⾏排序的⼀种存储结构，它是某个表中⼀列或若⼲列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据⻚的逻辑指针清单。索引的作⽤相当于图书的⽬录，可以根据⽬录中的⻚码快速找到所需的内容。索引⽬标是提⾼数据库的查询效率，没有索引的话，查询会进⾏全表扫描（scan every document in a collection） ,数据量⼤时严重降低了
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2023-06-09 21:51:51
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目录1 集群1.1 简介1.2 复制集1.2.1 简介1.2.2 复制集设置1.2.2.1 创建目录并启动1.2.2.2 配置及初始化1.2.2.3 操作节点1.2.2.4 不正常关闭服务1.3 分片1.3.1 简介1.3.2 结构1.3.3 配置分片1.3.3.1 创建分片服务1.3.3.2 创建配置服务1.3.3.3 配置连接路由1.3.3.4 添加分片1.3.3.5 对库表进行分片1.3.3
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2023-07-22 18:23:03
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# Java Mongo: Mongo Client 配置
MongoDB 是一个开源的文档数据库，具有高性能和可扩展性。它使用 JSON 格式的文档来存储数据，并支持强大的查询和索引功能。在 Java 中使用 MongoDB，我们可以使用官方提供的 Java 驱动程序 - MongoDB Java Driver。本文将介绍如何配置 MongoDB Java Driver 中的 Mongo Cl
原创
2023-08-13 14:45:09
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集算器 SPL 语言支持处理多样性数据源，通过 SPL 对 MongoDB 集合与 MySql 表进行 join 关联，不仅简化了对 MongoDB 数据的操作，而且有利于与其它报表工具的方便集成。处理多样性数据源是报表开发的常见问题，而常见的 JasperReport 等报表工具本身却难以应付，比如展现MongoDB和mysql的混合运算。虽然JasperReport/Birt有virtual
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2023-07-28 07:56:41
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背景mongodb3.2mongodb ACID 事物支持事务类型MongoDB的支持MySQL的支持Atomicity单行/文档级原子性多行原子性Consistency强一致或最终一致强一致Isolation提交读可重复读Durability日志及复制日志 原子性：db.users.update({username : “tj.tang”},
{$set :{
salary : 500
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2023-09-05 12:53:01
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分组group()语法group(key , reduce ,initial, [keyf] , [cond] , finalize) key : 一个指定要根据哪些键进行分组的对象，其属性为要用于分组的字段。 cond : 可选参数。这是一个query对象，决定了初始结果集将包含哪些文档。 initial : 一个包含初始字段和初始值的初始group对象，用于在分组期间聚合数据 reduce :
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2023-10-14 16:09:14
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使用分组、聚合和映射-归并 MongoDB的强大功能之一，是直接在服务器对文档的值进行复杂的操作，而不用先发文档发送到客户端在进行处理。结果分组 对大型数据集进行查询操作时，通常会根据文档的字段值对其进行分组。这可以在取回文档后通过代码来完成，但在服务器端查找的同时进行分组效率跟高。 要将查询结果分组，可使用Collection对象的方法 group()。该语法为： db.collec
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2023-10-05 15:24:46
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大于，小于，大于或等于，小于或等于$gt:大于 $lt:小于 $gte:大于或等于 $lte:小于或等于例子：db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // greater than : field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // less
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2023-11-11 21:26:43
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