数据的保存include_once ‘mDB.class.php‘;$m=new mDB();$m->setDB(‘mydb‘);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘财务‘,‘name‘=>‘张三‘,‘age‘=>73]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘计算机‘,‘name‘=>‘张四‘,‘age‘=>53]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘计算机‘,‘name‘=>‘张五‘,‘age‘=>23]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘财务‘,‘name‘=>‘张六‘,‘age‘=>93]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=...
// 准备测试数据
db.user.drop();
for(var i=10; i< 100; i++) {db.user.insert({name:"user" + i, age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20, sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? ‘M‘ : ‘F‘,chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50,math : Math.floor(Math.random()*50)+50,english : Math.floor(Math.random()*50)+50,class : "C" + i%5})
}// group函数
// 按照class进行分组，显示每个class中的用户姓名和性别
...
先插入测试数据：for(var i=1; i<20; i++){ var num=i%6; db.test.insert({_id:i,name:"user_"+i,age:num});} 说明，如果有_id这个，mongodb就不会生成_id，会采用你提供的_id. 1.普通分组查询db.test.group({key:{age:true},initial:{num:0},$reduce:function(doc,prev){prev.num++}});
[{"age" : 1,"num" : 4},{"age" : 2,"num" : 3},{"age" : 3,"num" : 3},{"age" : 4,"num" : 3},{"age" : 5,"num" : 3},{"age" : 0,"nu...
MongoDB中使用MapReduce进行分组统计 最近在统计某一个时间段的url去重数，由于数据量巨大导致报错，提示： distinct failed: { MongoDB中使用MapReduce进行分组统计
最近在统计某一个时间段的url去重数，，由于数据量巨大导致报错，提示：
distinct failed: {
"errmsg" : "exception: distinct too big, 16mb cap",
"code" : 17217,
"ok" : 0
} at src/mongo/shell/collection.js:1108
经过查阅资料，最终通过mapreduce来解决如下...
@Overridepublic MessageDto getCheckInMembersByFlight(String fltDt, String fltNr, String channel,String origincd,String destcd) {log.info("请求参数："+"fltDt:"+fltDt+",fltNr:"+fltNr+",channel:"+channel+",origincd:"+origincd+",destcd:"+destcd);MessageDto messageDto = new MessageDto();boolean flag = (null !=fltDt&&!("").equals(fltDt)&&null !=fltNr&&!("").equals(fltNr)&&null !=channel&&!("").equals(ch...
… 而不是find
管道在Unix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。MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
每一个操作符(集合)都会接受一连串的文档,对这些文档做一些类型转换,最后将转换后的文档作为结果传递给下一个操作符,对于最后一个操作符,是将结果返回给客户端
//分组(这里制定了分组字段 $+字段名)//这里可以理解为,吧lastModifyByU...
多分组(group+distinct)
db.M_User_Footprints.aggregate([{ $group: { _id: { UserInfoID: "$UserInfoID", ObjID: "$PlayVideo.ObjID" } } },{ $group: { _id: "$_id.UserInfoID", count: { $sum: 1 } } },{ $sort: { "_id": 1 } }
]);注意，这里的第二个分组用的是第一个分组的_id，所以加上了$_id，这表示使用上面group的数据源来作为第二个分组的键。
而如果只是单个分组，就很容易实现了，也看一下代码//单分组
db.M_User_Foo...
‘mDB.class.php‘;$m=new mDB();$m->setDB(‘mydb‘);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘财务‘,‘name‘=>‘张三‘,‘age‘=>73]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘计算机‘,‘name‘=>‘张四‘,‘age‘=>53]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘计算机‘,‘name‘=>‘张五‘,‘age‘=>23]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘财务‘,‘name‘=>‘张六‘,‘age‘=>93]);// $m->save(‘stu‘,[‘dept‘=>‘计算机‘,‘name‘=>‘...
db.test.group({key:{"age":1},initial:{"count":0},$reduce:function(doc,out){ out.count++; } ,$finalize:function(out){ return out; }})执行代码及结果如图：2、java原生代码进行上述操作：public class MonTest {public static void main(String[] args) {monGroup();}public static void monGroup() {ServerAddress sa = new ServerAddress("192.168.0.201", 37017);List<MongoCredential> mongoCredentialList = new Array...
db.tblCard.aggregate([ { $match: { "sNo": { "$exists": true }, "pNo": { "$exists": true }, "pEffDate": { "$gte": ISODate("2017-01-01T00:00:00.000+0800"), "$lte": ISODate("2017-05-01T08:00:00.000+0800") } } ...
group可以实现常用的统计操作，如求最大值，最小值，求和其中reduce是最关键的操作，是对每一条记录的具体操作下面来看例子：分组count求和部分结果下面的加了个查询条件，即查询价格大于50的数据求分组商品总数量求分组最贵商品价格求分组商品平均价格问题：group不支持分片集群，如果想要支持分片，可以用aggregate框架或者mapReducemongodb基础学习12-分组group操作标签：bubuko 最大值 结果 aggregate http mapr 基...
准备数据
from pymongo import MongoClient
import datetimeclient=MongoClient(mongodb://localhost:27017)
table=client[db1][emp]l=[
(张飞,male,18,20170301,,7300.33,401,1), #以下是教学部
(张云,male,78,20150302,teacher,1000000.31,401,1),
(刘备,male,81,20130305,teacher,8300,401,1),
(关羽,male,73,20140701,teacher,3500,401,1),
(曹操,male,28,20121101,teacher,2100,401,1),
(诸葛亮,female,18,20110211,teacher,9...
先上代码
db.getCollection("playback").aggregate([
{$match:{"game_record_id":{$in:[68,69]}}},{$group:{ _id:"$game_record_id", record_id:{$max:"$record_id"}, data:{$max: ‘$$ROOT‘} } },
{$project:{_id:1,record_id:1,data:{user_id:1}}}])
$match 是查询条件
$group 分组 , _id是分组字段，record_id 是每组里面的最大值 ，data 是每组里面的最大值 最在的一行全部数据
$project 控制显示字段 ...
或者
Aggregation.project().and(DateOperators.DateToString.dateOf("createTime").toString("%Y-%m-%d")).as("name"),
Aggregation.group("time").count().as("count")
dateAsFormattedString(）方法会默认将当前时间转为系统默认的时区
2.进行时间补偿（默认当前时区是东八区，即8x3600x1000=28800000）
Aggregation.project().andExpression("add(createTime,28800000)").as("time"),
Aggregation.group("time").count().as("c...
我们知道，MongoDB是一种非关系型数据库，所以它的查询方式与标准的结构化查询语言SQL有很大的不同。但无论它是怎么复杂的一种结构，当它经过开发者的双手后， （一）选中需要分组的表，选择“Collection--Group”，打开分组功能。 （二）在Key下面输入需要分组的字段，Conditions下输入分组过滤条件。打开ReduceTab页，在Initial Value出输入“{"count": 0}”，下面Reduce功能处输入：functionReduce(doc, out) { out.co...
… 而不是find
