如果在mongodb中存在如下数据 { audit:{ experts:[{expertId:"1",result:"success",........experts中的expert=1 并且 result=success，按照查询参数查询的结果应该只有第一个才符合条件。...这就需要用到mongodb查询符号"$elemMatch" "audit.experts" : { "$elemMatch" : { "expertId" : "1"..., "result" : "success" } } 由于是嵌套了几层查询，所以当数据量很大时效率不高，这时需要创建一个联合索引 {“audit.experts.expertId...”:1,“audit.experts.result”:1}； 由于该索引mongodb默认不会被使用，所以需要使用hint方法来强制其使用索引。
今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName...， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码...，发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 ， 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...分析是这样的 查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带的是21:12:21 是第二条数据 这样与的结果就是没有交集，为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
很显然，需要用连接查询，学生的情况存放在student表中，学生的选课情况存放在Study表中，所以查询实际涉及Student和Study这两个表。...,StudyWHERE Student.Sno=Study.Sno 结果： 自身连接查询：当查询的结果涉及同一个表中两个或以上的列时，考虑用自身连接查询 例2：查询每一门课的间接先行课（即先行课...查询结果： 外连接查询： 分为左外连接，右外连接， 左外连接：根据左表的记录，在被连接的右表中找出符合条件的记录与之匹配，找不到匹配的，用null填充 右连接：根据右表的记录，在被连接的左表中找出符合条件的记录与之匹配...嵌套查询又称子查询，是指在父查询的where条件语句中再插入一个子查询语句，连接查询都可以用子查询完成，反之不然。...一层层嵌套，由已知得到未知。
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...: "$_id", name: 1, order_id: 1, order_date: 1, total_amount: 1 } }])上面的聚合操作将嵌套文档展开后按照用户...ID和订单日期进行排序，然后通过 $group 操作获取每个用户最近的订单信息，并通过 $project 操作排除 _id 字段并重命名 user_id 字段，得到最终的结果。
$all:匹配数组中包含所有指定值的记录 举例说明： {: {$all: [, , ...]}}查询field字段中对应的内容既包含value1,又包含value2...的记录。...使用场景： 比如user表中有一个regionId字段，用来记录用户去过的地区对应的id： 比如现在想查询同时去过多个地区的用户信息，就可以使用mongo中的$all的用法去进行查询： 查询user...表中regionId包含了'3'和'5'的记录： db.getCollection("user").find({regionId:{$all:['3','5']}})
当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find...invitationIds: { $elemMatch: { $in: ['MoAGij5SatoPsP5G3'] } } }) 这里用到了 elemMatch 和 in 方法，更多内容大家可以自己搜索一下 mongodb...的文档来寻找你需要的答案。
可以是普通的整型、字符串，可以是数组，也可以是嵌套的子文档，使用嵌套的好处是在MongoDB中仅需一次简单的查询就能够获取到你所需的数据。...在电商配套的物流领域，可以将一个快递的物流信息直接嵌套在以商品id为唯一索引的文档中，一次查询就可以获取完整的快递流向信息。MongoDB查询还提供了非常丰富的操作符，在查询中组合使用效率倍增。...该模式在游戏、电商、社交、视频直播、物流等领域非常适用，通过在用户或商品中嵌套不同用途的子文档来实现快速查询。...其次，MongoDB还具有强大的索引能力，支持创建唯一索引、二级索引、TTL索引和地理位置索引等，这在NoSQL数据库中是数一数二的，在此基础上，MongoDB还提供了执行计划功能，通过explain(...MongoDB集合在创建时默认就基于_id字段创建了唯一索引，数据插入时会检查_id字段的唯一性，MongoDB可以在包括数组中字段或嵌套文档中的字段几乎任意字段上创建索引（一般为二级索引），大大提高了查询效率
LIKE模糊查询userName包含A字母的数据(%A%) SQL: SELECT * FROM UserInfo WHERE userName LIKE "%A%" MongoDB: db.UserInfo.find...({userName :/A/}) LIKE模糊查询userName以字母A开头的数据(A%) SQL: SELECT * FROM UserInfo WHERE userName LIKE "A%"...MongoDB: db.UserInfo.find({userName :/^A/})
上篇文章我们对MongoDB中的查询操作做了简单介绍，本文我们继续来看更丰富的查询操作。...2表示数组中前两个元素，-2表示从后往前数两个元素。...同时使用查询条件中的两个语句与一个数组元素进行比较。...嵌套文档查询 嵌套文档有两种查询方式，比如我的数据如下： { "_id" : ObjectId("59f20c9b7b00f982986c669f"), "x" : 1.0, "...好了，MongoDB中的查询操作还是非常丰富的，本文我们先说到这里，下篇文章我们介绍游标，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。 参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》
前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2） 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 新数仓系列：开源组件运营（3） 新数仓系列：HBase关键能力和特性梳理...01 MongoDB简介 MongoDB是一个介于关于数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的，语法类似Javascript面向对象的查询语言，...，模式自由 对嵌套数据模型的支持减少了数据库系统的IO操作； 索引支持更快地查询操作，支持嵌套文档和数组的键索引。...支持动态查询 支持全文搜索，地理位置索引等 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（图片视频等） GridFS 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 Map / Reduce MongoDB的同步机制...复杂多表查询 参考文档：when to use mongodb-tj.pdf 梳理不全的地方，请大家留言补充！
作者：冉南阳 1 文档编写目的 在使用Cloudera Manager界面查询YARN应用程序图表时，由于图表的时间序列流太大，超过了默认限制1000，造成查询图表时不能查看，报错已超出查询的时间序列流限制...本文将描述该问题和如何在CM中修改该限制数量的大小。 测试环境 1.CM和CDH版本为CDH 5.16.1 2.操作系统版本为RedHat 7.2 2 问题描述 1.当查看图表时报如下错误 ?...3 解决办法 1、修改管理配置 修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10000时，依然报一样的错误，故使用修改此配置不能解决问题。 ? 一样的报错信息，修改后并不能解决此问题。 ?...修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10时，报错信息有变化。 ? ?...4 总结 对于Cloudera Manager的图表查询时间序列流最大限制，1000以内的配置值可以通过在界面上直接配置并生效，超过1000则只能修改配置文件，当然配置文件比较灵活，小于1000的值也
说明 除了其他的属性之外，tags字段采用了嵌套文档数组的结构； 每一个元素都对应了一个tag对象，包含 tagName/tagValue/tagType几个字段。 然后是查询的模式： ?...而同样的是也扫描了100W+的记录数，于是大家认为可能索引的选择器出了问题，但就算是选择器的问题也仍然没办法解释线上出现的现象(线上的索引可是命中的) 为了一探究竟，我们使用 hint 强制让查询命中...在索引的匹配中，只能单键命中tags.tagName: “pipeline” 这一个条件，那么由于 tags是一个嵌套文档的数组， 对于上面的查询，语义上是指那些 包含某个元素 可命中tagName，且包含某个元素...但 MongoDB 在嵌套数组索引的构建上是按照同一个元素的字段组合去构建的。...这个结果是令人满意的，除了自动命中合适的索引之外，这个查询过程也达到了最优的路径匹配，扫描记录数才10条！ 最后，根据该方案调整了查询模式，线上的问题得到恢复。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。...MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。...查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解 下面说说一个具体的使用事例: 如果项目的一条数据在10kb左右，使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，...如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。...但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
.*$/}) 这里主要是注意正则表达式要写对，该转义的注意转义，否则报错。
、数组、复杂查询 丰富的数据结构（字符串、哈希、列表、集合等） 主要用途 数据持久化存储，适合复杂查询和分析 高速缓存、会话存储...场景 3：需要复杂查询 Redis 的查询能力较弱，多数情况下只能通过键（Key）访问单条数据。 如果需要基于字段的复杂查询（如范围查询、聚合分析等），MongoDB 是更好的选择。...场景 2：需要高级数据结构 Redis 提供了丰富的数据结构（如列表、集合、哈希、排序集合），并支持操作这些数据结构的高效方法（如 zadd、zrange 等）。...选择 MongoDB 或 Redis 的综合建议 选择 MongoDB 的情况： 数据需要持久化存储。 数据结构复杂，需要支持嵌套文档、数组或复杂查询。 数据量较大，不能完全存储在内存中。...总结 MongoDB 和 Redis 的设计目标不同：MongoDB 是一个功能强大的文档数据库，适合复杂查询和持久化存储；Redis 是一个高性能的内存数据库，适合作为缓存和实时数据处理。
；“_id”是系统保留的字段，但用户可以自己储存唯一性的数据在字段中。 MongoDB为每个数据库分配一系列文件。...一个对象被插入到数据库中时，如果它没有ID，会自动生成一个“_id”字段，为12字节(24位)16进制数。 那么_id是如何产生的呢？ 12字节按照如下方式产生： ?...$gte ->greater then and equal 不小于 $ne ->not equal 不等于 MongoDB的查询语法很强大，类似于SQL的条件查询。...MongoDB也可以做： db.foo.find({"address.city":"gz"}) // 搜索嵌套文档address中city值为gz的记录 db.foo.find({likes...可以满足常见的增删改差，但是不能完成复杂的跨表级联查询，mongodb努力使数据变得简单紧凑。
日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。 Multi-key index multi-key 支持对数组的高效查询。...({"goodAt.database":"mysql"}).explain() /**走索引，结果不为空 **/ tips: multi-key适用于对数组进行索引 不能对数组进行哈希 不支持对嵌套的对象进行查询...侵入查询测试 进一步在wildCard索引中的数组元素下，添加对象，能否走索引？...注意： wildCard不能支持两层以上的数组嵌套 wildCard也不支持对如下查询的索引访问 db.employee1.find({"goodAt":{"database":"mysql"}}).explain...，尽量控制在3层以内； 关于作者：雷彻 搜狐集团数据库团队高级运维工程师，具有丰富的数据库运维经验，精通数据库架构设计、性能优化及故障诊断，目前负责MySQL及MongoDB运维管理工作，并参与公司数据库云平台开发建设
MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下使用...MMAP的机制，数据的操作写内存即是写磁盘，在保证数据一致性的前提下，提供了较高的性能。除此之外，MongoDB还具备了丰富的查询支持、较多类型的索引支持以及Auto-Sharding的功能。...在所有的NoSQL产品中，MongoDB对查询的支持是最类似于传统的RDBMS，这也使得应用方可以较快的从RDBMS转换到MonogoDB。...在MongoDB表设计中，由于MongoDB支持文档嵌套结构，我可以把住址复合结构嵌套起来，从而实现一个Collection结构[图7]，可读性会更强。 ?...)、当前连接数、活跃客户端数量(读|写)等。
为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...高性能的查询：MongoDB支持丰富的查询操作，包括索引、聚合和地理位置查询等。在推荐系统中，我们需要根据用户的喜好和观看历史，进行复杂的查询操作来获取推荐结果。...在推荐系统中，用户数量和数据量可能会随着时间的推移而增长，MongoDB的可扩展性和高可用性可以保证系统的稳定性和性能。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。
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