Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库,针对大量的数据,如何进行统计操作至关重要,那么如何从Mongodb中统计一些数据呢? 在Mongodb中,给我们提供了三种用于数据聚合的方式: (1)简单的用户聚合函数; (2)使用aggregate
Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库,针对大量的数据,如何进行统计操作至关重要,那么如何从Mongodb中统计一些数据呢?
在Mongodb中,给我们提供了三种用于数据聚合的方式:
(1)简单的用户聚合函数;
(2)使用aggregate进行统计;
(3)使用mapReduce进行统计;
今天我们首先来讲讲mapReduce是如何统计,在后续的文章中,将另起文章进行相关说明。
MapReduce是啥呢?以我的理解,其实就是对集合中的各个满足条件的文档进行预处理,整理出想要的数据然后进行统计得到最终的统计结果。其中map函数用于对集合中的各个满足条件的文档进行预处理,整理出想要的数据。Reduce函数用于对整理出的数据进行处理得到统计结果。Map函数和Reduce函数都是JavaScript函数。
首先,我们先构造一个测试数据集test,使用js脚本往集合中随机插入一组数据,每条记录是哪个人花了多少钱买了什么东西。具体脚本test1.js如下:
<span style="font-size:18px;">for( var i=0; i=3 && rID=5 && rID</span>
接下来我们通过在控制台执行脚本来向数据库插入具体的数据,具体执行指令如下:
<span style="font-size:18px;">mongo 127.0.0.1:27017/test J:/test1.js</span>
执行之后,通过MongoVUE来查看下具体的数据,如下所示,数据已经插入到集合中了:
接下来,我们可以做几个简单的统计操作了。
(1)统计不同用户都买了多少个商品?编写js脚本test2.js,将结果保存到statis1集合中。
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit(this.user,1); } reduce=function(key, values){ var count = 0; values.forEach(function(val){count += val}); return count; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics1"});</span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test2.js,并查看数据:

从数据库就可以直观看到统计数据了,若想查看某个人如majing购买了多少个商品,直接使用
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">db.statics1.find({"_id":"majing"});</span></span></span>
脚本test3.js如下所示:
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user,sku:this.sku},1); } reduce=function(key, values){ var count = 0; values.forEach(function(val){count += val}); return count; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics2"});</span></span>
总共返回了10条记录。此时如果我们想查找某个用户购买商品的情况,可以使用下面的查询方法:
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics2.find({"_id.user":"majing"});</span></span>

如果我们想查找某个用户购买某个商品的情况,可以使用下面的查询方法:
(3)统计每个用户购买商品的总量及花费的总金额
脚本test4.js如下所示:
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1}); } reduce=function(key, values){ var res = {totalprice:0.00,count:1}; values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;}); return res; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics3"});</span></span>
按照刚才执行脚本的方式执行test4.js,并查看数据:

(4)统计每个用户购买商品的平均价钱
在这个情景下,我们需要用到说道mapReduce里的另一个参数finalize,该参数是一个javascript脚本函数,用于对reduce后的集合进行一个后期处理操作。
执行脚本test5.js,具体如下所示:
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">map=function(){ emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1}); } reduce=function(key, values){ var res = {totalprice:0.00,count:1,average:0}; values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;}); return res; } finalizeFunc=function(key,reduceResult){ reduceResult.totalprice=(reduceResult.totalprice).toFixed(2); reduceResult.average=(reduceResult.totalprice/reduceResult.count).toFixed(2); return reduceResult; } db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics4",finalize:finalizeFunc});</span></span>
执行之后查看得到的数据,具体如下所示,显示了总价钱,商品数量和商品单价。
如果想查找某个人的,可以和上面的查询方法一样,使用find()方法进行查询:
<span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">db.statics4.find({"_id.user":"majing"});</span></span>
以上通过4个简单的例子对Mongodb中的MapReduce进行了简单的说明,当然MapReduce功能很强大,大家如果想知道其他高级的使用方法,可以到Mongodb的官网进行查阅和学习,网址为 https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.mapReduce/ ,谢谢。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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