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MongoDB 挑战传统数据库聚合查询，干不死他们的

说句不怕笑话的话，MongoDB使用也有6 7 8 年了，但对于聚合一般我是抗拒的，可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾，一听到用MongoDB 做聚合操作，一般都不想听 不想听。...但写法的确是不同，第二个我们采用了是条件的方式来撰写的，也就是最后一个20000到3000，所以用了另一种Mongodb的语句的写法。...DBA 来一个烧脑的作为此次的结尾，这样的数据查询如果是在传统数据库，相比是有索引也走不了，作为传统的DBA 对于这样的语句，在X列加索引，是不会抱有希望的。...1 不加索引，时从执行计划看，走了全collection扫描是没跑了 2 添加索引后 结果与传统数据库的思路不一样，传统思路这样的查询这样的量是无法走索引的，全表扫描是一定的，而在NOSQL数据库中，...这样的情况添加了索引也可以运行并使用，后续还的学习和发现，目前写不下去了，需要散热 后记，随着文档型数据库的被熟知，并且步步紧逼传统数据库一些事务，跨表，跨库查询，以及聚合查询等方案的退出，以及天然的分布式存储方式

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    MongoDB数据库GroupBy查询使用Spring-data-mongondb的实现

    以前用MongoDB数据库都是简单的查询，直接用Query就可以，最近项目中用到了分组查询，完全不一样。第一次遇到，搞了好几天终于有点那意思了。...return (int)((endTime.getTime()-startTime.getTime())/(1000 * 86400)); 148 } 149 150 151 //查询数据库...； initial : 初始化对象，可理解为最后查询返回的数据初始化； reduceFunction： js函数，用于对返回的结果进行处理操作； function(doc,result){}: doc是根据查询条件...(相当于where条件)获取的每一条数据，result是最后的查询结果，初始值就是initial对象； 查询操作： mongoTemplate.group(criteria,"session", groupBy..., T.class); criteria：相当于SQL中的where条件； session: 数据库中的表名； groupBy: -以上； T.class: 这里是数据库表对应的domain BasicDBList

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    Power BI动态查询数据库，以及需要注意的问题

    小勤：现在公司数据库里的数据量很大，怎么才能按需要仅接入自己需要的数据？比如说，按需要输入起始日期，然后仅从数据库里接入该起始日期至今的数据。...大海：当然也可以啊，虽然咱们这个是日期，但因为放在sql语句里要用的是文本，所以你也可以直接用文本类型，这样后面还可以不需要再用Text.From函数进行转换，但一定要注意输入日期信息的规范。...大海：对的。这是Power BI中通过sql语句连接数据库时的一个安全机制，因为sql语句的变更对于数据库来说是存在一定的风险的，有些运行效率很低的sql甚至会严重影响数据库的运行效率。...具体设置如下： 给“新本机数据库查询需要用户批准”的勾给去掉。 小勤：原来这样。这个方法在Excel中的Power Query也适用吗？ 大海：当然适用哦。...- 关于sql的一点儿建议 - 如果经常跟数据库打交道，建议还是学点儿基础的sql，主要把查询数据的相关内容的学些基础的即可，这十分有利于提升从数据库查询（导入）数据的效率。

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    MongoDB 设计深入思考与反思

    之前是用过MONGODB 很长一段时间的，想想也有快3年的时间了，在这篇文字前是有一篇关于MONGODB 的文字的也是粗浅的说了说关于数组和嵌套的问题，今天偶然看到一篇文字，说是不深入的学习和理解，在努力也是白费...因为要考虑数据的提取和修改中产生的麻烦，这就牵扯到另一个问题，MONGODB 到底是为空间服务，还是为时间服务，个人认为，大部分的数据库的设计中，都存在浪费空间来换取时间的想法，其实也是为了性能。...MONGODB 的设计也是如此。 我们举一个例子大家就应该明白我上面说的 例如我们有一个二手车销售的项目，如果我们用传统的数据库，我们会怎么设计？...操作）这张订单的订单号，相关的信息就全部能查出来，所以在查询中一定是比传统数据库查询要快速的。...这就是所谓的空间换时间，信息的冗余，可以带来的是时间消耗的缩小。 在MONGODB collection 的设计中的另一种用空间来换时间的方式，就是双向关联。

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    一口(很长的)气掌握mongodb基本操作nosql介绍安装mongodb库操作集合操作文档操作数据类型查询进阶聚合索引用户权限管理

    nosql介绍 nosql，全称是 not only sql, 即“不仅于sql”，相较于关系型数据库，nosql更加灵活，无需去维护复杂的数据关系。数据是json格式，更加直观易读。...mongodb是应用最广泛的一种nosql数据库 ?...objectID是一个12字节的十六进制数 前4个字节为当前时间戳 接下来3个字节的机器ID 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id 最后3个字节是简单的增量值 查询进阶 数据初始化...虽然在这种查询条件下，两者的顺序不会影响结果。但推荐使用skip().limit()的顺序。因为在聚合查询时两者的顺序不同会导致结果不同。...: 4.0.2 WARNING: shell and server versions do not match > show dbs; py3 0.004GB 普通管理员只能在指定的数据库，无法登录其他数据库

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    数据库信息速递 MONGODB 6.0 的新特性，更多的查询函数，加密查询，与时序数据集合 (译)

    最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB...应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多...MongoDB 最初的吸引力在于为开发人员提供了一种更简单的存储、索引和检索文档（而不是将这些工作转换成 SQL）的方式。任何下一代开发平台都需要“满足开发人员所处的环境”，Davidson 辩称。...查询加密（Queryable Encryption）：此功能处于预览阶段，提供了查询加密数据的能力，并且整个查询事务都会进行加密，这是 MongoDB 声称行业首次实现的功能。...它们将自动化关键命令和冗长的代码序列，释放开发人员更多的时间来专注于其他任务。 例如，您可以使用像maxN、minN 或 lastN 这样的操作符在数据集中轻松发现重要的值。

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    产品说，我只需要一个有亿点复杂的查询界面

    有的时候，你需要动态构建一个比较复杂的查询条件，传入数据库中进行查询。而条件本身可能来自前端请求或者配置文件。那么这个时候，表达式树，就可以帮助到你。...本文我们将通过几个简短的示例来了解如何完成这些操作。 你也可能接到过这些需求 从模型进行查询 基于配置查询 今天我们看看表达式树如何实现这些需求。...不过稍微有点不同的是，表达式的合并需要用 Expression 类型中的相关方法创建。...这是一个自定义的扩展方法，你可以通过 ObjectVisitor[1] 来引入这个方法。 限于篇幅，我们此处不能展开谈 Unwrap 的实现。我们只需要关注和前一个示例中注释的不同即可。...就基本完成了一个多 And 的值比较查询条件的动态构建。

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    Spring Boot 2.x基础教程：使用MongoDB

    MongoDB简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，其主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）和传统的RDBMS系统（具有丰富的功能...既然称为NoSQL数据库，Mongo的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。...这个时候，我们也可以方便的配置来完成支持，只需要在application.properties中加入mongodb服务端的相关配置，具体示例如下： spring.data.mongodb.uri=mongodb...spring.data.mongodb.host=localhost spring.data.mongodb.port=27017 题外话 MongoDB虽然在过去很长一段时间，受到不少的关注，但由于其在各方面都表现中庸...就笔者所接触的很多以往的使用场景也都开始在使用ES来取代，以获得更好的性能表现。所以，接下来我们会讲讲Spring Boot中如何使用ES，关注我，持续获得更多Spring Boot的技术干货！

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    MongoDB快速入门如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的pythonMysql数据库有什么缺陷?关系型数据库的连接查询会影响查询效率?连接查询效率低,为

    MongoDB快速入门 如果把mysql比作大名鼎鼎的c语言;那么mongodb就是简单友好的python Mysql数据库有什么缺陷关系型数据库表结构复杂,扩展性差; 需要较高的学习成本,复杂的表结构会产生更高的维护成本...关系型数据库的"连接查询"会影响查询效率会使查询效率变低 连接查询效率低,为什么还要分表分表可以减少数据冗余 数据库可以不使用复杂的表结构么可以,但要多消耗一些存储空间,mongodb(非关系型数据库...取代表的功能) mongo有数据库的概念,但可以不经创建,直接使用(类似vim编辑器创建新文件,如果新文件中未添加数据,则新文件不会保存到硬盘;与vim不同的是,如果用户添加了数据,vim需要手动确认...) mongo无需手动设置"主键",系统会自动为每一个"文档"自动添加"_id"键值对,保证数据的唯一性. ---- 关系型数据库mysql 与 非关系型数据库mongodb 概念对比 mysql....查询文档 格式(pretty是为了把结果格式化为json格式) db.集合名.find({查询文档的条件}).pretty() 示例(筛选age大于10的文档) db.stu.find({

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    一日一技：做项目时Python和Java该如何选择？

    如果很多人一起写这个项目，但有至少一个人是混子，那么用Java 如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。...南哥，请问下，我们公司是个创业型的公司，数据量应该是在十亿到百亿级，最近准备搭建分布式数据库，mysql和mongodb的分布式采用那种方式比较好呢，我测试过很多方式效果都不是太好，也有可能是哪里配置不好...mongodb能撑住几亿数据的写入，但是撑不住查询。给你两个建议： 1. 如果你主要是搜索，用Elasticsearch。 2. 如果你涉及大量group by这种聚合查询，用clickhouse。...哦，我是计算未来可能增长数据量，目前很长一段时间可能就一亿左右，或者说我可以先不用考虑那么长远？ 不要过度设计，强大的设施一般都有代价。基础设施应该跟软件和数据规模相匹配才好。预留一定的冗余。...规模上升到现有的基础设施快要撑不住的时候再升级。 好的，那这样的话，mongodb+es是不是比较好的方案呢？ 是的

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    MongoDB：逐渐变得无关紧要

    Henrique在博客上会谈很多数据库方面的内容，日前他撰文称：非关系式数据库MongoDB正逐渐变得无关紧要，值得大家关注，特别是正在和打算使用 MongoDB的开发者关注。...不得不说，MongoDB很适合应用于此类情况。 它的表现震惊了我：事实上，我主要的查询语言是JavaScript，这已经十分了不起。我从未奢望类似的东西能运行得如此出色。...在这个阶段，我知道在什么情况下该使用MongoDB，更重要的是，什么时候不该使用MongoDB。这时，你会发现MongoDB是一款很好却需要谨慎使用的产品。...事实上，这种模式目前十分流行，而且在未来很长一段时间内它的地位都不会改变，究其原因：它管用。并且与NoSQL相反，我们手里有各种适用于此模式的好的或者坏的的实践方法。 ACID事务。...有一天早上我醒来，突然意识到我不再需要MongoDB了，因为对于我的项目来说，其替代品更具吸引力。它们是分批来的。

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    开发者如何学好 MongoDB

    本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题： MongoDB 是什么 我如何确定我需要学习 MongoDB 开发者应该掌握 MongoDB 的哪些知识 学习的选择和困境 01 MongoDB 为何物 NoSQL...02 我如何确定我需要学习 MongoDB MongoDB 是近些年涌现的几十种 NoSQL 中第一梯队的成员，另外一个为人熟知的是 Redis。...你可能会有这样的疑问：”我如何确定我需要学习 MongoDB 呢“ 。 面对这个问题，我们可以通过 MongoDB 的特点和应用场景着手。 MongoDB 适合存储结构确定或不确定的文档。...而对于仅需要满足日常开发需求的朋友，我建议学习的内容如下： MongoDB 在各个平台的安装方法 MongoDB 数据库和集合的基本操作 MongoDB 文档 CRUD 操作，包括能够丰富 CRUD 的投影和修饰符等...例如： 断断续续的学习，无法保持专注学习 耗费的时间很长，虽然知道应该学习哪些方面的知识，但文档并不是按你所想而规划的，翻阅文档要费很多功夫 知识不成体系，东看看西看看，没有归纳容易忘记 学习就需要记笔记

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    开发者如何学好 MongoDB

    与 MySQL 数据库不同的是，MongoDB 不需要预先定义表和字段，这正是它灵活性的体现。...我如何确定我需要学习 MongoDB MongoDB 是近些年涌现的几十种 NoSQL 中第一梯队的成员，另外一个为人熟知的是 Redis。...你可能会有这样的疑问：”我如何确定我需要学习 MongoDB 呢“ 。 面对这个问题，我们可以通过 MongoDB 的特点和应用场景着手。 MongoDB 适合存储结构确定或不确定的文档。...而对于仅需要满足日常开发需求的朋友，我建议学习的内容如下： MongoDB 在各个平台的安装方法 MongoDB 数据库和集合的基本操作 MongoDB 文档 CRUD 操作，包括能够丰富 CRUD 的投影和修饰符等...例如： 断断续续的学习，无法保持专注学习 耗费的时间很长，虽然知道应该学习哪些方面的知识，但文档并不是按你所想而规划的，翻阅文档要费很多功夫 知识不成体系，东看看西看看，没有归纳容易忘记 学习就需要记笔记

    1.1K10

    MongoDB5.0版本新特性速览

    该抽象层允许用户始终将数据作为原始的单个文档来进行处理，因此用户不需要再关系时序数据是如何存储和持久化的，只需要关注业务层该如何使用或分析这些时序数据即可。 如何使用？...metaField 为元数据字段，可用来创建二级索引，比如标记时序数据的来源等。MongoDB会自动将一段时间内具有相同metaField的测量值聚合到一起并做，以消除存储层中该字段的重复。...Versioned API可以在这样的场景下发挥作用，也就是说数据库升级到了更新的版本，但是存量业务还是会使用旧版的API来进行访问。不会存在不兼容的问题。...前者需要很长的停机维护时间，后者需要花费较长时间而且需要业务自行处理各种复杂的逻辑（DDL，孤儿文档，数据一致性问题等），均不是最优解决方案。...另外新支持了 自定义搜索同义词集合 来支持更普遍的用户查询。

    3.7K30

    Python爬取100G级别，2000K以上数据量，用mysql还是mongodb？

    100G的数据量 　　目前来看100G的数据量其实对MySQL和MongoDB在存放都没有什么压力，如果你要经常读取，那么我建议你的MongoDB来做存储。...因为MongoDB这种NoSQL数据库并不是为了事务关系而设计的，具体应用还是看需求。 　　总而言之，我个人是比较建议使用MongoDB做海量爬虫数据库存储。...每个技术都有自己的应用场景，技术的选择都需要与自己的应用场景结合！ 　　通常来说，千万条以上的数据，mysql数据库的性能会有明显下降，当然可以通过配置主从，或者使用中间件来提高性能。...和mongodb的区别 本人从事Python开发近9年，如果大家在学习Python的学习方法，学习路径，还有以后发展有任何疑问，都可以随时来咨询我，关注我，私信给我“Python”，我会给你系统学习资料以及学习交流的地址...这些操作每当数据库中的数据达到一定量级后就会自动进行，因此每隔一段时间就会有一个明显的毛刺。 　　2.MongoDB毕竟还是新生事物，其稳定性没有已应用多年的MySQL优秀。

    3.2K150

    MongoDB 权限认证

    MongoDB已经使用很长一段时间了，基于MongoDB的数据存储也一直没有使用到权限访问（MongoDB默认设置为无权限访问限制），因为考虑到数据安全的原因特地花了一点时间研究了一下，网上搜出来的解决方法大都是...我现在用的版本是MongoDB3.2.7，在windows10系统上进行的验证，估计在win7/win8上应该类似。 　　和其它数据库一样，权限的管理都差不多一样。...若要启用安全认证，需要更改配置文件参数auth 　　1、首先，不使用--auth参数启动MongoDB ?...很遗憾没有权限，admin虽然是超级管理员，但是对具体的数据库，还是需要有对应的用户，用户是和数据库走的，因此还需要建立ta数据库的用户 　　建立针对ta数据库的用户 　　db.createUser({...user:'test1',pwd:'test1',roles:[{role:'readWrite',db:'ta'}]}) 　　需要注意的是在建立ta数据库用户的时候一定要先启用ta数据库，否则会出现问题

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    NoSQL 数据库的使用场景

    原因很简单：过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。...这里就牵扯到了“Impedance Mismatch”这个术语：存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。...一、 键值（Key-Value）数据库 键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性。...适用的场景 储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。 2. 不适用场景 1） 取代通过键查询，而是通过值来查询。...Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。 2） 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。 3） 事务的支持。

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