随笔分类 - MongoDB
摘要：3.7.5、聚合框架（核心） MapReduce功能强大，但是它的复杂度和功能一样强大，那么我们需要MapReduce的功能，使用聚合框架中的聚合函数：aggregate()。 3.7.5.1、group操作 group主要进行分组的数据操作。 范例：实现聚合查询的功能 db.emps.aggreg
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摘要：3.7.4 MapReduce MapReduce 是整个大数据的精髓所在（实际中别用，因为在MongoDB中属于最底层操作）。 MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作分解执行，然后再将结果合并成最终结果。 MapReduce 就是分为两步处理数据： Map：将数据分别取出 R
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摘要：3.7.3 group操作 使用“group”操作可以实现数据的分组操作，MongoDB里将集合依据不同的的key进行分组操作，并且每个组产生一个处理文档。 范例：查询年龄大于等于19岁的学生信息，并且按照年龄分组 db.runCommand({"group" : { "ns" : "student
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摘要：3.7.2 消除重复数据 在SQL中对于重复的数据可以使用"DISTINCT"消除，在MongoDB中依然支持。（distinct不同的） 范例：查询所有name的信息 本次的操作没有直接的函数支持，只能够利用runCommand()函数。 runCommand()直接通过db调用，不经过集合调用，
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摘要：3.7 聚合（重点） 信息的统计操作就是聚合（直白：分组统计就是一种聚合操作）。 3.7.1 取的集合的数据量 对于集合的数据量而言，在MongoDB里面直接使用count()函数就可以完成。 范例：统计students表中的数据量 db.students.count() 范例：模糊查询 db.st
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摘要：3.6.4 地理信息索引 地理信息索引分为两类：2D平面索引，2DSphere球面索引。在2D索引里面基本上能够保存的信息都是坐标，而且坐标保存的就是经纬度坐标。 范例：定义一个shop的集合 db.shop.insert({loc : [10, 10]}) # loc表示坐标 db.shop.in
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摘要：3.6.3 全文索引 在一些信息管理平台上经常需要进行信息模糊查询，最早的时候是利用了某个字段上实现的模糊查询，但这个时候返回的信息并不会很准确，因为只能够查A字段或B字段，而在MongoDB里面实现了非常简单的全文检索。 范例：定义一个新的集合 db.news.insert({"title" :
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摘要：3.6.2 过期索引 在一些程序的站点会出现若干秒之后信息被删除的情况，例如：手机信息验证码，那么在MongoDB里面可以轻松实现过期索引。但这个时间往往不怎么准确。 范例：设置过期索引（实现过期索引，需要保存一个时间信息。） db.phones.ensureIndex({"time" : 1},
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摘要：3.6.1 唯一索引 唯一索引的主要目的是用在某一个字段上，使该字段的内容不重复。 范例：创建唯一索引 db.students.ensureIndex({"name" : 1}, {"unique" : true}) 在name字段上的内容绝对不允许重复。 范例：在students集合里面增加重复的
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摘要：3.5 索引（重点） 任何数据库中，索引都是一种提升数据库检索性能的手段，这一点在MongoDB数据库中同样是存在的，MongoDB数据库里面存在两种索引创建：一是自动创建，另外是手工创建。 范例：重新准备一个新的简单集合 此时在students集合上并没有设置任何的索引，下面通过getIndexe
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摘要：3.5 游标（重点） 所谓游标就是指数据可以一行行的进行操作，非常类似于ResultSet数据处理。在MongoDB里对游标的控制使用find()函数就可以返回游标。对于返回的游标如果想进行操作，使用两个函数： 判断是否有下一行数据：hasNext() 取出当前数据：next() var curso
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摘要：3.4.4 删除数据 在MongoDB里面删除数据使用“remove()”。但是这个函数有两个可选项： 删除条件：满足条件的数据被删除。 只删除一个数据：设置为true或者是1表示只删除一个。 范例：删除所有姓名里面带有“谷”的信息 db.students.remove({"name" : /谷/}
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摘要：3.4.3.2 修改器（原子操作） 对MongoDB数据库而言，数据的修改会牵扯到内容的变更，结构的变更（包含数组），所以在MongoDB在设计的时候就提供有一系列的修改器的应用，那么像之前使用的“inc：主要针对于一个数字字段，增加某个数字字段的数据内容； 语法
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摘要：3.4.3 数据更新操作 MongoDB数据存的是副本数据， 最终的数据还要保存在传统的数据库里，所以如果关系型数据库里数据变了，最好的方法是删除里面的MongoDB数据重新插入。 在MongoDB里面对于数据的更新操作提供了两类函数：save()、update() 3.4.3.1 函数的基本使用
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摘要：3.4.2.11 数据分页显示 在MongoDB里面的数据分页显示也是符合于大数据要求的操作函数： skip(n)：表示跨过多少数据行 limit(n)：取出的数据行的个数限制 范例：分页显示（比如显示第一页，skip(0)，limit(3)） db.students.find().skip(0).
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摘要：3.4.2.10 数据排序 在MongoDB里数据排序操作使用“sort()”函数，在进行排序的时候可以有两个顺序：升序（1），降序（-1）。 范例：排序 db.students.find().sort({"score" :-1}).pretty() # 成绩按降序排列 但是在进行排序的过程里面有一
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摘要：3.2.4.9 正则运算 如果想实现模糊查询，必须使用正则表达式，而且正则表达式使用的语言是Perl兼容的正则表达式的形式。 要实现正则使用，则按照如下的定义格式： 基础语法：{key : 正则标记} 完整语法：{key : {"options" : 选项}} o
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摘要：3.4.2.8 条件过滤 关系型数据库开发对于数据的筛选，想到的一定是where语句，MongoDB里面提供的是"$where"。 范例：使用where进行数据的查询 db.students.find({"$where" : "this.age>20"}).pretty() db.students.
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摘要：3.4.2.7 判断某个字段是否存在 使用“$exists”可以判断某个字段是否存在，如果设置为true表示存在，false表示不存在。 范例：查询具有parents成员的数据 db.students.find({"parents" : {"$exists" : true}}).pretty() 范
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摘要：3.4.2.6 嵌套集合运算 MongoDB数据库里每个集合数据可以继续保存其它的集合数据。例如：有些学生信息中需要保存家长信息。 范例： 增加数据 db.students.insert({"name" : "高大拿 - A", "sex" : "男", "age" : 19, "score" :
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