MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。...update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的 upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录...实例 我们在集合 col 中插入如下数据： >db.col.insert({ title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql...以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。...实例 以下实例中我们替换了 _id 为 56064f89ade2f21f36b03136 的文档数据： >db.col.save({ "_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136
1.原因说明业务中有这么一个逻辑：判断第一个集合里包含第二个集合中的一个或多个元素。...首先想到的是 contains() 但是它的参数只能传 Object，还有另一个也就是 retainAll() 它可以传 Collection。...换句话说，从该列表中删除指定集合中不包含的所有元素。我看一下源码：public boolean retainAll(Collection一个集合就会有影响，而且 retainAll 的返回值说明的是 是否删除了元素 我们可以看下边的两个例子：ArrayList 1: [a, b, c]ArrayList 2: [e,...判断一个集合是否包含另一个集合中的一个或多个元素 这个逻辑的，原因是：全部包含返回值为false部分包含返回值为true不包含返回值也是true 所有只能使用 isContainsOne 方法。
一般地，map-reduce操作有两个阶段：map 阶段处理每一个文档并将每一个输入文档映射成一个或多个对象，reduce合成map阶段的输出。...当返回游标或者将结果存储到集合中时，结果集中的每一个文档受限于BSON文档大小，目前BSON文档大小最大允许为16MB；如果任何一个文档的大小超过了这个值，聚合命令将抛出一个错误。...如果不指定游标选项或者将结果存储到集合中，aggregate 命令返回一个BSON文档，文档有一个包含结果集的字段。文档的大小超过了BSON文档允许的最大值，聚合命令将抛出一个错误。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数，并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档。...第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数（一个城市可能有多个邮政编码，因为一个城市的不同区有不同的邮政编码），并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档
MongoDB使用分片键来确定如何将文档分配给特定的分片。当执行查询时，MongoDB会根据分片键将查询路由到相应的分片上。 6. 问题：在MongoDB中如何处理事务？...lookup可以从另一个集合中获取与输入文档相关联的文档，并将它们合并到输出文档中。使用lookup时，需要指定要连接的集合、连接条件和输出字段等参数。...答案：在MongoDB中，set操作符用于更新文档中的字段。如果字段不存在， set将创建该字段并将其值设置为指定的值。如果字段已存在，set将更新该字段的值。...文档（Document）是MongoDB中存储数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（Row）。每个文档都是一个键值对的集合，其中键是字段名，值是字段值。字段值可以是任何BSON支持的数据类型。...MongoDB中的集合是动态模式的，意味着同一个集合中的文档可以有不同的字段和结构。集合和文档之间的关系是包含与被包含的关系，一个集合可以包含多个文档，而每个文档都属于某个集合。 24.
，那么这个索引就会呗还标记为多键索引，多键索引可能会比非多键索引慢一些，可能会友多个索引条目指向同一个文档，因此在返回结果时必须要先去除重复的内容 索引基数 基数就是集合中某个字段拥有不同值的数量，一般来说...，返回结果时按照距离由近及远排序的 使用GridFS存储文件 shell下使用mongofiles 命令即可 聚合 聚合框架 对聚合框架可以对集合中的文档进行变化和组合，可以用多个构件创建一个管道，...“$sum”: value 对于分组中的每一个文档，将value与结果相加 “$avg”: value 返回每个分组的平均值 极值操作符 “$max”: expr 返回分组内的最大值...，返回包含所有值的数组 $unwind 拆分可以将数组中的每一个值拆分为单独的文档 如果希望在查询中得到特定的子文档，先使用“unwind”得到所有子文档，再使用“match”得到想要的文档...$sort 根据任何字段或多个字段进行排序 $limit 接受一个数字n，返回结果集中的前n个文档 $skip 接受一个数字m，丢弃结果集中的钱n个文档 MapReduce 找出集合中的所有键 map函数使用特定的
资源被组织成集合（例如，所有帖子），对于该集合，可以唯一地标识该集合中的各个资源（例如，单个帖子）。向应用程序发出请求以检索资源的状态或提供所需的资源状态。大多数情况下，资源表示为JSON数组和对象。...控制器 控制器是处理请求的对象。例如，控制器可能从数据库中获取行并将它们发送到响应主体中的客户端。另一个控制器可能会验证请求的授权标头的用户名和密码是否有效。...分离 隔离是内存隔离的线程; 在一个隔离物上创建的对象不能被另一个隔离物引用。当应用程序启动时，会生成包含应用程序代码副本的一个或多个隔离专区。这种行为可以跨多个线程有效地“平衡”您的应用程序。...当绑定值无法解析为预期类型或验证失败时，将发送适当的错误响应。...文档 OpenAPI 3.0是HTTP API的标准化文档格式。许多内置的Aqueduct对象支持“自动”文档。特定于您的应用程序的对象可以构建在此之上，以便立即记录您的应用程序以进行每项更改。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。...引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。在MongoDB中，引用通常使用ObjectID类型的字段来表示。...ObjectID是一个12字节的唯一标识符，由一个时间戳、机器ID、进程ID和随机值组成。通过ObjectID，可以轻松地引用另一个文档。...在多对多关联中，通常需要创建一个关联文档，用于存储两个文档之间的关系。查询引用式数据模型在MongoDB中，查询引用式数据模型可以使用聚合管道。聚合管道是一种使用多个阶段来处理和转换数据的方法。...，并将其添加到输出文档中。
, url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 }, 现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) $addToSet 将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值...，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。...和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。...$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 $sort：将输入文档排序后输出。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])$push将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])$addToSet将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值...，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。...$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。...$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。$sort：将输入文档排序后输出。$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
多个实例和head plugin使用介绍 06.当Elasticsearch进行文档索引时，它是怎样工作的？...这篇文章的第二个目的是展示如何将现有的MongoDB文档导入到ElasticSearch中的全文索引文档中。同样，自动完成示例很小，因此也可以在一篇文章中进行解释。...分析器是用于获取文档，对其进行分析和修改并将其传递给下一个文档的过滤器。...您可以在上一个链接中找到很多有关其工作原理的详细信息。让我们坚持这样的想法，它将使用MongoDB中的文档并将它们放入我们的ES索引中。...继续，在articles集合中插入一个新文档，然后向ES索引发送查询，该文档应返回。
首先，让我们创建一个文档： 过去，如果我们想获取val1和val2的total（合计值），由于无法引用经过更新的字段，我们只能获取该文档，将两个变量相加，然后更新文档。...当然，这里包含了一次往返式的操作，如果不是为了举例的话，它可能是其他更新操作的一部分。聪明的MongoDB用户可能永远不会计算合计值并保存它，他们知道聚合管道有一个$sum运算符。...它可以将值数组加进来，并使用$ notation引用相应字段，如下所示： 这个操作并未将数据持久化： 现在的情况是，这条聚合命令会处理整个集合的数据。...我们将所有这些函数一起放在一个查询实例中，仍然使用前面用过的文档： 我们得到val1的sine值，然后做四舍五入处理，并保留5位小数，将结果写回到文档，用作新的sin字段。...对复杂的字符串解析工作来说，这个结果很理想。如果没有匹配上，$regexFind就会返回一个空值（null）。 使用$regexFind，你只能得到第一个匹配结果，并将它捕获回来。
中，写操作在单文档级别具有原子性，即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此。...未提交读和单文档原子性 写操作具有单文档级别原子性；例如，一个写操作更新一个文档中的多个字段，不会发生只更新了其中某些字段的情况。...初始化数据源和目标账户 向accounts 集合中插入一个文档表示账户A和另一个文档表示账户B。...更新源账户，从账户中减去事务文档中value字段值，并将事务文档的_id插入自身数组pendingTransactions 中。...更新目标账户，从账户中减去事务文档balance 字段值并将事务文档_id值从源账户数组pendingTransactions 中移除。
默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...Spark 支持两种类型的共享变量：广播变量，可用于在所有节点的内存中缓存一个值，以及累加器，它们是仅“添加”到的变量，例如计数器和总和。...例如，我们可以调用 distData.reduce((a, b) => a + b) 来将数组的元素相加。 我们稍后将描述对分布式数据集的操作。 并行集合的一个重要参数是将数据集切割成的分区数量。...当读取多个文件时，分区的顺序取决于文件从文件系统返回的顺序。 例如，它可能会也可能不会按照路径对文件的字典顺序进行排序。 在一个分区中，元素根据它们在底层文件中的顺序进行排序。...AccumulatorV2 抽象类有几个必须重写的方法：reset 用于将累加器重置为零，add 用于将另一个值添加到累加器中，merge 用于将另一个相同类型的累加器合并到这个累加器中。
作者：Sebastian Schaal 编译：McGL 在“结构化机器学习概念”专栏中，我试图从机器学习领域中提取概念，并将它们转换成新的、可能不同寻常的框架，以提供新颖的观点。...权重共享（Weight Sharing）: 即使你同时训练两个问题，共享一些中间权重也是有意义的（例如，使用 OCR 生成的文本和 PDF 文档的原始图像输入得到一个联合的中间表示，对页面的内容以及它是否是一个新文档的开始进行分类...多任务学习（Multi-Task Learning）: 其中一个最流行的例子是特斯拉的大型视觉网络，其中一个共享的骨干同时接受多个任务的联合训练（例如，使用特斯拉相机的相同镜头画面并行运行目标检测和道路语义分割...为了2D 可视化，我在 x 轴上放置了两个维度，并将二值条目加倍，最终得到8个不同的单元格（例如，左上角的单元格将是相同的领域、 相同的任务 和序列顺序)。...这包括了一些相当明显的案例（例如“数据集合并”和“ 并行训练”) ，以及一些还没有常用名称的已知过程（例如“任务微调”）。
注意 GridFS 不支持多文档事务 相较于将一个文件存储在单条文档中，GridFS将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。...同样，最后的那个块也不会大于默认的块大小，仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 GridFS使用两个集合来存储文件。一个集合存储文件块，另一个集合存储文件元数据。 ...当你希望保持文件和元数据在多个系统和设施之间自动同步和部署时，可以使用GridFS。使用地理分布的复制集时，MongoDB可以自动将文件及其元数据分发到多个mongod实例和设施。...默认情况下，GridFS使用两个集合以及一个名为fs的存储桶： fs.files fs.chunks 您可以选择其他存储桶名称，也可以在一个数据库中创建多个存储桶。...chunks.data 块BSON二进制类型的荷载。 文件集合 文件集合中的每个文档代表GridFS中的一个文件。
通过ES官方指南我们可以知道： 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。...我们的示例集群就只有一个节点，所以它同时也成为了主节点。 作为用户，我们可以将请求发送到 集群中的任何节点 ，包括主节点。...每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。 无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。...每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，也就是 Node 3 ，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。...最后将这些oplog查到到本地集合中并执行oplog中的操作。 MongoDB实例每个两秒就会向其他成员发送一个心跳包来判断其他成员的存活状态。如果复制集的主节点不可用了，那么系统就会触发一次选主。
而令人欣慰的是，微软队赢了 ，排名很接近，对我来说最有趣的意外是，前5个系统的决策树全部采用集合和增强，这种或那种形式（事实上我们的系统是一个BDT和神经网络的集合）。...这将候选文档的集合减小到可管理的大小。对于每一次这样的候选文档中，我们可以产生几千个特征 （features），表明文档可能与您的查询如何有关。...排名模型的任务是采取此列表的特征，并将其映射为一个单一的分数，这分数与编码该文档的相关性的查询有关。这与初始过滤过程相结合，允许我们通过与您的查询的相关性来对Web上的所有文档进行排名。...对于排名任务，您可以将这些值视为小箭头或力，将每个文档在排名列表中向上或向下拉。...我们可以将一对文档之间的这些小的力建模为通过交换两个文档（对于集合D）而获得的NDCG的变化，然后将给定查询的每个文档的所有的力相加，然后使用这些作为梯度来训练神经网络。
首先，每个数据样本存储一个文档，然后使用每个时间序列时间范围的一个文档和每个固定大小的一个文档来存储数据。每个文档存储多个数据样本称为分组。...用于生成样本数据的 StockGen 工具将生成相同的数据并将其存储在两个不同的集合中：StockDocPerSecond 和 StockDocPerMinute，每个集合包含以下模式： 场景一： 每个数据点一个文档...图一：表示每秒一个文档粒度的示例文档 场景二： 每分钟一个文档的基于时间的分段 ? 图2：表示一分钟粒度的示例文档 请注意，字段“p”包含一个子文档，其中包含每分钟的值。...图4：每种方案的数据大小和存储大小之间的比较 图4显示了每个集合的两种尺寸。系列中的第一个值是存储在磁盘上的集合的大小，而第二个值是数据库中数据的大小。...时间序列应用程序传统上捕获非常大量的数据，因此只创建它们对应用程序的查询模式有用的索引。 考虑多个集合：一个集中于编写大量插入和最近的数据查询，另一个集合具有重叠在预聚合数据上的历史查询的分块数据。
推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。 二、MongoDB 主要特点 1. 文档 MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。...多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。 MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档，数组和文档数组。...{“greeting”:“hello,world”}这个文档只有一个键“greeting”，对应的值为“hello,world”。多数情况下，文档比这个更复杂，它包含多个键/值对。...例如，{“hello,word”:“Mike”}和{“foo”: 3}，它们的键不同，值的类型也不同，但是它们可以存放在同一个集合中，也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。...既然集合中可以存放任何类型的文档，那么为什么还需要使用多个集合？ 这是因为所有文档都放在同一个集合中，无论对于开发者还是管理员，都很难对集合进行管理，而且这种情形下，对集合的查询等操作效率都不高。
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