事实上，所有的query基本也是这样一个流程，只是不同的命令会获得不同类型的cursor罢了。这里如果暂时不好理解的话，不妨把第一章内容浏览完再回过头来看看。
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
聚合作为MONGODB对于传统数据库 GROUP BY ，甚至窗口函数的在MONGODB的体现，是比较常用的。 数据量小的情况下，性能不是问题，而如果数据量大的情况下，一般使用MONGODB 的聚合操作是有技巧和注意的。
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题，例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档，MongoDB查询等于null时，表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档，同时也记录不包括A字段的文档，同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。数据在聚合操作的过程中，就像是水流过一节一节的管道一样，所以 MongoDB 中的聚合又被人称为流式聚合。
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
英文文档中是aggregation pipeline，直译为聚合管道，它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念，数据进入管道经过一个或多个stage，每个stage对数据进行操作（筛选，投射，分组，排序，限制或跳过）后输出最终结果。
某次在客户现场处理一起APP业务中页面访问异常的问题，该页面直接是返回一行行硕大的报错代码，错误大概如下所示：
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
Java Code Examples for org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation
如何从已有的 ELK 体系迁移到全新的 EFGM 体系，获取更好的日志聚合、分析、展现功能呢？
MongoDB 聚合索引是一种包含多个字段的索引，它可以提高查询效率，特别是在需要对多个字段进行查询或者聚合操作时。以下是 MongoDB 官方文档中关于聚合索引的详细说明和示例：
mongoDB有4类操作符用于文档的操作，例如find查询里面会用到的$gte，$in等。操作符以$开头，分为查询操作符，更新操作符，管道操作符，查询修饰符4大类。其中管道操作符是用于聚合管道中的操作符。
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
MongoDB是一个非常强大的文档数据库，它提供了一系列聚合操作，可以方便地对文档进行分组、过滤、排序和统计等操作。在本文中，我们将介绍MongoDB的聚合操作，并提供一些示例代码来说明如何在MongoDB中使用它们。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
概念模型 CDM -> 逻辑模型 LDM -> 物理模型 PDM 对象 -> 实体、属性、关系 -> 表结构、字段列表、主外建
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
{ "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 } { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 } { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 } { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 } { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 } { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 } { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
在 Go 语言中使用 MongoDB 官方框架进行集合操作时，深深感到构建 bson 数据是一件非常繁琐的工作。字段、逗号，括号等符号的排列，让我感觉仿佛是在进行一场拼图游戏。因此我在想，有没有一个能让我丝滑，高效操作 MongoDB 的第三方框架呢，遗憾的是，并没有找到符合我预期的框架，索性我就自己动手开发了一个，这就是 go-mongox 框架的由来。
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
最近，在使用MongoDB时，碰到这样的一个需求：针对某个Collection手动在开发环境创建了索引，但在测试环境和生产环境不想再手动操作了，于是就想着通过代码的方式在ASP.NET 6应用启动时自动创建。
ZangoDB是一个indexedDB的类MongoDB轻量级接口库，主要是为了更轻松快速的编写indexedDB相关的操作。
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
一、 聚合aggregate 聚合（aggerate）主要用于计算数据，类似于SQL中的sum(),avg(),聚合aggregate是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。 方法：db.stu.aggergate({管道:{表达式}})，如图：
本文干货较多，建议收藏学习。先将文章结构速览奉上： 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
使用MongoDB时，如果需要比增、删、改、查操作更复杂的功能，过去我们会求助于聚合框架，装配出功能强大的操作管道，执行文档转换功能。在MongoDB 4.2中，管道功能被引入了update命令，使该命令的功能得到了极大提升。我们将向你介绍该命令的工作方式，再介绍新的聚合运算符以及4.2版本中的表达式，为你提供更多选项——三角函数、正则表达式和当前时间。
项目中使用的是mongodb数据库，在测试数据入库的时候，会根据源数据，然后生成一个自增的id到数据库里面，然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候，才能关联上更多的数据，因此，我会去写一个脚本将同一条数据，将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善，导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去，然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错，因此，需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点，但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划，存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
在 users 里面准备一组数据，包含 item ，qty，status，tags 和 size 字段，其中 size 是内嵌文档，size 里面又包含了 h，w，uom 字段
本文整理了一年多以来我常用的MongoDB操作，涉及mongo-shell、pymongo，既有运维层面也有应用层面，内容有浅有深，这也就是我从零到熟练的历程。
a、部分索引就是带有过滤条件的索引，即索引只存在与某些文档之上 b、满足过滤条件的文档在查询时，其执行计划将使用该列上的索引，否则不会被使用 c、稀疏索引与部分索引的差异是一个是基于某些文档存在的列，一个是列上的某些匹配条件的值 d、可以基于某个列上创建索引，而在另外的列来使用过滤条件
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车
Spark数据本地化即移动计算而不是移动数据，而现实又是残酷的，不是想要在数据块的地方计算就有足够的资源提供，为了让task能尽可能的以最优本地化级别（Locality Levels）来启动，Spark的延迟调度应运而生，资源不够可在该Locality Levels对应的限制时间内重试，超过限制时间后还无法启动则降低Locality Levels再尝试启动……
MongoDB支持基于集合文档上任意列创建索引。缺省情况下，所有的文档的_id列上都存在一个索引。基于业务的需要，可以基于一些重要的查询和操作来创建一些额外的索引。这些索引可以是单列，也可是多列(复合索引)，多键索引，地理空间索引，文本索引以及哈希索引等。 本文主要描述在基于文档上的单列来创建索引。 一、创建语法 语法：db.collection.createIndex(keys, options) keys： 一个包含字段和值键值对的文档，指定该键即在该键上
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据： { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
如果你没有听说过Elastic Stack，那你一定听说过ELK，实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成，在发展的过程中，又有新成员Beats的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK是旧的称呼，Elastic Stack是新的名字。
Spark大会上，所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试hadoop的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。 这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展： 1、shuffle过程的划分？ 2、shuffle的中间结果如何存储？ 3、shuffle的数据如何拉取过来？ Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的操作的时候，就需要有shuffle了。再拿出reduceByKey这个
在实际的开发中，最常见的是前端有你多个要查询的条件，但是不一定每个条件都是必须的，很多情况下是只需要查询一条或者全部，那是如何应对这种条件是动态的情况呢。
我们都知道Mongo中聚合是由$match，$project等聚合项组成，所以在C# Driver中具有两种类型：聚合管道(PipelineDefinition)和聚合管道项(IPipelineStageDefinition) ，下面先来看一下聚合管道项的结构体系
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