在之前的文章Mongodb中数据聚合之MapReduce中,我们提到过Mongodb中进行数据聚合操作的一种方式——MapReduce,但是在大多数日常使用过程中,我们并不需要使用MapReduce来进行操作,不然有点杀鸡用牛刀的感觉 ,在这边文章中,我们就简单说说用自带的聚合函
在之前的文章,在这边文章中,我们就简单说说用自带的聚合函数进行数据聚合操作的实现。
Mongodb中自带的基本聚合函数有三种:count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。
(1)count
作用:简单统计集合中符合某种条件的文档数量。
使用方式:db.collection.count(
参数说明:其中
举例:
db.collection.find(
db.collection.find(
(2)distinct
作用:用于对集合中的文档针进行去重处理
使用方式:db,collection.distinct(field,query)
参数说明:field是去重字段,可以是单个的字段名,也可以是嵌套的字段名;query是查询条件,可以为空;
举例:
db.collection.distinct("user",{“age":{$gt:28}});//用于查询年龄age大于28岁的不同用户名
除了上面的用法外,还可以使用下面的另外一种方法:
db.runCommand({"distinct":"collectionname","key":"distinctfied","query":
collectionname:去重统计的集合名,distinctfield:去重字段,,
举例:
这两种方式的区别:第一种方法是对第二种方法的封装,第一种只返回去重统计后的字段值集合,但第二种方式既返回字段值集合也返回统计时的细节信息。
(3)group
作用:用于提供比count、distinct更丰富的统计需求,可以使用js函数控制统计逻辑
使用方式:db.collection.group(key,reduce,initial[,keyf][,cond][,finalize])
备注说明:在2.2版本之前,group操作最多只能返回10000条分组记录,但是从2.2版本之后到2.4版本,mongodb做了优化,能够支持返回20000条分组记录返回,如果分组记录的条数大于20000条,那么可能你就需要其他方式进行统计了,比如聚合管道或者MapReduce;
上面对Mongodb中自带的三种三种聚合函数进行了简单的描述,并对需要注意的地方进行了简单的说明,如果需要深入使用,可以进入Mongodb官网查看相关细节信息,谢谢。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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