mongo官网:http://www.mongodb.org/ 工作中使用到Mongo,但是没有系统的学习研究过Mongo,仅对工作过程中,在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录,并随时补充,达到总结备忘的目的。 本篇主要终结记录聚合和查询。 聚合(aggregation) Count db.view
mongo官网:http://www.mongodb.org/
工作中使用到Mongo,但是没有系统的学习研究过Mongo,仅对工作过程中,在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录,并随时补充,达到总结备忘的目的。
本篇主要终结记录聚合和查询。
聚合(aggregation)
Count
db.view_view.count()
db.view_view.count({_id:"521842"})
db.view_view.find().count()
db.view_view.find({_id:"521842"}).count()
Distinct
db.view_view.distinct("_id")
db.view_view.distinct("view") view是个数组,会把每个数组的元素都distinct一下
Group
db.invoke_stat.group({ key:{ip:true}, cond:{ date:{$gte:ISODate("2014-07-09 16:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-10 16:00:00")} }, reduce:function(curr,result){ result.count += curr.times; }, initial:{count:0}, finalize:function(result) {result.count = '$' + result.count} }); db.view_view.group({ keyf:function(doc){return {view_num:doc.view.length}}, reduce:function(curr,result){ result.count += 1; result.id = curr._id; }, initial:{count:0} });关于以上两个group的解释:
key/keyf:要按照进行分组的列,key是直接选取表中的列,kef是一个函数,对列进行一些处理,函数结果要返回一个对象,比如{view_num:doc.view.length},doc.view.length,是表中的数组列view的长度。
cond:是要过滤的查询条件
reduce:处理函数
initial:返回列的初始值
finalize:对reduce的结果进行进一步处理,比如格式化
MapReduce
db.invoke_stat.mapReduce( function(){ var key = this.ip; emit(key,{r_times:this.times}) }, function(key,emits){ total=0; for(var k in emits) { total+=emits[k].r_times; } return {r_times:total} }, {out:'mr'} )以上:r_times是我们定义的要返回的列的名称,ip和times是表中的列,mr是我们要把MapReduce的计算结果存入名称为mr的集合中。
mapReduce的原型为:function (map, reduce, optionsOrOutString),下面具体介绍一下函数的三个参数:
map函数,它会遍历集合中的每一个文档,this表示文档,它使用emit方法将文档按键分组,并返回需要统计的数据;
reduce函数,它将收集数据并统计,两个参数分别为map函数返回的key值和数据数组;
optionsOrOutString参数为一个对象,定义了一些额外工作,比如上面的列子中使用out参数将统计结果放入到mr集合中,集合不存在则创建,存在了则覆盖。
参数optionsOrOutString对象除了out键以外还有其它一些键:
finalize函数,同group的finalize完成器一样,可以对reduce的结果做一些处理;
query文档,在map函数前对文档过滤;
sort文档,在map函数前对文档排序,必须先对排序的字段建立索引;
limit整数,在map函数前设定文档数量;
scope文档,js函数中用到的变量,客户端可以通过scope传递一些值;
jsMode布尔,指定了map和reduce函数间传递的对象使用BSON格式还是javascript对象,默认值false,表示采用BSON格式,优点是中间的BSON数据会被存在硬盘上,所以传递的数据量可以很大,但会影响性能;采用javascript对象,性能较高,但只能传递50万个不同的key值;
verbos布尔,默认true,显示详细的时间统计信息。
以上可以看出MapReduce的强大,可以很轻松的实现不同的统计功能。
查询(Query)
mongo查询语法:
db.access_logs_140701.find({jxTime:{$gt:1407011300,$lt:1407011400},"curl.sku":"99978033"}).sort({jxTime:-1}).skip(1).limit(100)
db.invoke_stat.find({date:{$gte:ISODate("2014-07-09 10:00:00"),$lt:ISODate("2014-07-09 11:00:00")}})
db.view_view.find({view:{$size:10}}) 查询数组长度未10的,当前Mongo不直接支持数据长度范围查询,比如查询数据长度

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。

mySqlManagesCharacterSetsetSandCollationsyutusututf-8asthEdeFault,允许ConfigurationAtdataBase,table和columnlevels,AndrequiringCarefullageLignmentToavoidMismatches.1)setDefeaultCharactersetTercharactersetEtCollacterSeteTandColletationForAdataBase.2)conformentcollecharactersettersetertersetcollatertersetcollationcollation

MySQL触发器是与表相关联的自动执行的存储过程,用于在特定数据操作时执行一系列操作。1)触发器定义与作用:用于数据校验、日志记录等。2)工作原理:分为BEFORE和AFTER,支持行级触发。3)使用示例:可用于记录薪资变更或更新库存。4)调试技巧:使用SHOWTRIGGERS和SHOWCREATETRIGGER命令。5)性能优化:避免复杂操作,使用索引,管理事务。

在MySQL中创建和管理用户账户的步骤如下:1.创建用户:使用CREATEUSER'newuser'@'localhost'IDENTIFIEDBY'password';2.分配权限:使用GRANTSELECT,INSERT,UPDATEONmydatabase.TO'newuser'@'localhost';3.修正权限错误:使用REVOKEALLPRIVILEGESONmydatabase.FROM'newuser'@'localhost';然后重新分配权限;4.优化权限:使用SHOWGRA

MySQL适合快速开发和中小型应用,Oracle适合大型企业和高可用性需求。1)MySQL开源、易用,适用于Web应用和中小型企业。2)Oracle功能强大,适合大型企业和政府机构。3)MySQL支持多种存储引擎,Oracle提供丰富的企业级功能。

MySQL相比其他关系型数据库的劣势包括:1.性能问题:在处理大规模数据时可能遇到瓶颈,PostgreSQL在复杂查询和大数据处理上表现更优。2.扩展性:水平扩展能力不如GoogleSpanner和AmazonAurora。3.功能限制:在高级功能上不如PostgreSQL和Oracle,某些功能需要更多自定义代码和维护。


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