写在前面 redis对集合提供了相关的集合操作，比如取差集，并集，等，但是单纯的来看这些操作还是比较枯燥的，所以我们来借助具体的业务场景来学习下。接下来，我们就开始吧！1：集合类型常见的统计模式主要分为如下四种：聚合统计:即统计多个元素的聚合结果，比如交集，并集，差集等。
二值状态统计：值只有是和否两种情况的统计，比如打卡和未打卡，签到和未签到，同意和不同意等。
基数统计：去重求和，比如UV等。接
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2023-08-09 21:29:44
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一、聚合查询需要导入模块：from django.db.models import Max, Min, Sum, Count, Avg关键语法：aggregate(聚合结果别名 = 聚合函数(参数))查询结果：使用聚合函数，从每一个组中获取结果：字典注意点：1 聚合函数必须在分组之后才能使用2 没有分组，即默认整体就是一组3 查询结果为 普通字典"""
聚合查询通常情况下都是配合分组一起使
文章目录前言一：count()函数二：sum()函数三：AVG()函数四：max()函数五：min()函数小结 前言前面我们学了对表单的简单查询，接下来将学习使用聚合函数对表单查询， 我们可以拆分来看，聚合：通俗的讲就是聚集到一起；函数：可以理解为一个方法。那么组合起来我们就可以理解为是一个将某种东西聚集在一起的一个方法。而在MySQL中这个被聚集的则是一组行中的某个列。 接着，我们来看聚合函数
聚合查询，它是在搜索的结果上，提供的一些聚合数据信息的方法。比如：求和、最大值、平均数等。
聚合查询可以分为：bucket聚合查询、metrics聚合查询
指标聚合（metric）查询：相当于MYSQL的聚合函数，对数据分组进行统计，如max、min、avg、sum等
桶聚合（bucket）查询：相当于MYSQL的group by，作用是对数据分组。不要对text类型数据进行分组，会失败
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2023-06-20 10:52:19
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1. 概述相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章，里面 99% 会提到：单表数据量大了，需要进行分片（水平拆分 or 垂直拆分）。分片之后，业务上必然面临的场景：跨分片的数据合并。今天我们就一起来瞅瞅 MyCAT 是如何实现分片结果合并。跨分片查询大体流程如下：和《MyCAT 单库单表查询》 不同的两个过程：【2】多分片执行 SQL【4】合并多分片结果下面，我们来逐条讲解
一、三种聚合分类 1、分桶聚合：把具有一类或者某些属性的事物放到一个桶中 2、指标聚合：比较有代表性的指标作为聚合条件 3、管道聚合：对聚合的结果二次聚合 语法：buckets_path 二、三种聚合演示 1、桶聚合 2、指标聚合 1 #按照name去重的数量 2 GET product/_sear ...
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2021-09-08 14:14:00
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1.数据聚合聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：什么品牌的手机最受欢迎？这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？这些手机每月的销售情况如何？实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。1.1.聚合的种类聚合常见的有三类：桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组TermAggregation：按照文档字
mongo简介百度百科上的介绍：MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。为啥用捏其实还是因为之前做的一个功能，涉及到的数据量比较大，存在数据库中用sq
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2023-08-14 17:29:02
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1、集合元素统计的第一个场景：聚合统计当你需要对多个集合进行聚合计算时，Set 类型会是一个非常不错的选择。不过，我要提醒你一下，这里有一个潜在的风险。Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。所以，我给你分享一个小建议：你可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计
1. 什么是MongoDB聚合框架 1.1 MongoDB聚合框架（Aggregation Frameworn）是一个计算框架，它可以： ● 作用在一个或几个集合上
● 对集合中的数据进行一系列运算
● 将这些数据转化为期望的形式 1.2 从效果而言，聚合框架相当于SQL查询中的： ● group by
● left outer join
● as 等 1.3
Es 数据分析工具 - Elasticsearch Aggregations （聚合查询）官方文档 Aggregations | Elasticsearch Guide [7.15] | Elastic1. Bucket aggregations 桶聚合that group documents into buckets, also called bins, based on field
文章目录前言一、MyCat是什么？二、应用场景三、什么是分库分表（数据切分)3.1垂直切分（数据库的切分）3.2 什么是水平切分？（表的切分）四、使用步骤1.创建三个数据库（这里用的是虚拟机）2.运行docker-compose up -d3.使用mycat 合成一个数据库五.主从复制和读写分离总结 前言Mycat全局表 如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或
目录1 聚合管道2 Map-Reduce3 单用途的聚合操作4 其他特性和行为 聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，并且可以对分组的数据执行各种操作并返回单个结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce函数和单用途的聚合操作方法。 1 聚合管道MongoDB的聚合框架(aggregation framework)以处理数据的管
ElasticSearch相信有不少朋友都了解，即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch。ElasticSearch最开始更多用于检索，作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择，其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用，一转眼数年过去现在都7.X了。 &nb
高级SQL查询聚合查询COUNT函数SUM函数AVG函数MAX函数MIN函数IF NULL函数分组查询GROUP BY分组条件查询HAVING联合查询（多表查询）笛卡尔积内连接 聚合查询COUNT函数count函数用来计数，确定表中行的护目或符合特定条件的行的数目。并且返回查询到的数据的条数：//统计班级有多少同学
select count(*) from student;
//统计家里有几个人
概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理，正排索引是如何建立的和优化的，fielddata的使用，最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先。正排索引 聚合查询的内部原理是什么，Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的？用倒排索引吗？工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的，但是在排序或聚合操作方面，倒排索引就显得力不从心，例如我们举个实际案例，假设我们有两个文档：I
本节内容：接多表操作1、聚合查询与分组查询
2、F查询与Q查询一、聚合查询与分组查询1、聚合aggregate(*args, **kwargs)
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。
键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。
键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。
如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子
聚合查询: 也就是类似mysql的count，max，avg等查询，但要更为强大聚合查询语法POST /index/type/_search
{
"aggs":{
"名字":{
"agg_type":{
"属性":"值"
}
}
}
}一. 去重计数查询:Ca
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2023-07-06 14:21:26
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MongoDB---聚合简析
MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数,
复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析.
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1.count
count返回集合中的文档数量
db.refactor.count()
不管集合有多大,都能很快的返回文档数量.
文章目录1. 插入被查询的结果2. 聚合查询2.1 介绍2.2 聚合函数2.3 group by 子句2.4 having3. 联合查询3.1 介绍3.2 交叉连接（笛卡尔积）3.3 内连接3.4 外连接3.5 自连接3.6 子查询3.7 合、交、差 1. 插入被查询的结果语法：insert into 要插入的表 [(列1, ..., 列n)] select {* | (列1, ..., 列n)
