聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
在使用MongoDB存储数据的时候，我们查询的时候，有时候难免会需要进行连表查询。但是MongoDB本身是非关系性数据库，连表查询，很多时候，需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后，我们可以使用 $lookup 进行连表查询。下面就简单介绍一下 MongoDB 的 $lookup 的简单使用。
Mongodb 于其他的数据库不同的地方在于灵活，而恰恰是因为灵活导致设计的重要性，不好的设计对于MONGODB 的性能伤害是十分大的，在设计中MONGODB 需要注意以下几点
供应链牛鞭效应 牛鞭效应，是供应链管理的基本原理之一,经济学上的一个术语，指的是供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动，此信息扭曲的放大作用在图形上很像很一根甩起牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。 一.案例: 惠普公司在一个主要零售商那里检查打印机销售情况时发现这个零售商的销售随着时间波动，而
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
DDD（Domain-driven design，模型驱动设计）是一种软件设计的指导思想，而非固定的一套公式化开发模板（这样就会导致网络上出现各种基于自己或业务上的理解而产出的DDD落地的实现，会让很想学习的开发者迷茫）。在项目的全生命周期内，所有岗位的人员都基于对业务的相同的理解来展开工作。所有人员站在用户的角度、业务的角度区思考问题，而不是从一开始就站在技术的角度去思考。
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
MongoDB 4.4 作为每年一度的大版本更新，已经在 7.30 号正式宣布 GA，不像之前的大版本，总是有一些重磅 Feature 的发布，比如 3.6 的 Change Stream & Causal Consistency，4.0 的多文档事务，4.2 的分布式事务，这次的 4.4 版本更像是一个维护性的版本，而且是一个用户期待已久的维护性版本，MongoDB 官方也把这次发布称之为「User-Driven Engineering」，说明新版本主要是针对用户呼声最高的一些痛点，重点进行了改进。
(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
MONGODB 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
上篇文章中我们已经学习了MongoDB中几个基本的管道操作符，本文我们再来看看其他的管道操作符。 ---- $group 基本操作 $group可以用来对文档进行分组，比如我想将订单按照城市进行分组，并统计出每个城市的订单数量： db.sang_collect.aggregate({$group:{_id:"$orderAddressL",count:{$sum:1}}}) 我们将要分组的字段传递给$group函数的_id字段，然后每当查到一个，就给count加1，这样就可以统计出每个城市的订单数量。 算术
相信使用SAP的话，对SAP的SAP预留(Reservation)已经有所了解，而且经常使用作业的，并且在很多方案中都使用得到，下面我就简单总结下我所了解的SAP预留(Reservation)，希望对一些需要帮助的人，有所指点。
有关 MongoDB 是什么，MongoDB 如何用，如何发挥最大优势的相关问题，欢迎大家交流探讨。
您有没有想过，仓库是如何运作的？它需要如何组织，每个人才都能得到他们订购的物品？ 那么，我们如何实现呢? 答案就是使用拣货单（Picket Ticket）， 你可能会发现拣货单（Picket Tick
生鲜是生活中的必需品，随着新零售的浪潮来袭，阿里推出盒马鲜生，京东推出7FRESH；生鲜零售异军突起，各类生鲜超市、生鲜便利店在全国遍地开花，而杨先生的“起点购物”生鲜超市就是其中的一家。
葡萄城ActiveReports报表的图表控件支持绝大多数常用的二维和三维图表类型，包括XY图表和财务图表。通过使用图表控件的定制功能，如修改坐标轴、图注、图例等，用户可以创建任何其所需要的图表效果。用户还可以通过代码把定义好的图表输出为多种图像格式。 本文将演示如何在葡萄城ActiveReports报表中实现图文混淆报表。 我们将要实现的是2011年度各类产品销量统计报表，其中图表按照产品类别统计销量，表格按照类别和月份统计销售量。 1、创建报表文件 在 ASP.ENT 应用程序中添加一个名为 rptSa
首先，我觉得 “秒杀” 是一个中国色彩浓重的词，这样的概念在西方电商系统中也有，但只有在中国，本来业务量就已经如此之巨大了，还将其如此发扬开来。因此顶尖的秒杀高并发场景，还真是基本上只有在中国的电商平台系统中，才能见得到。
1 TPC-C概述 TPC-C是TPC（事务处理性能委员会）推出的一系列性能测试标准中的一款，自1992年推出，便成为了数据库性能测试的标杆，各个数据库大厂都向TPC委员会提交了测试结果，以期在TPC-C测试的排行榜上拥有一席之地。就像决战紫禁之巅，论剑华山之巅，拥有一席之地的都是成名的大佬们。 本章介绍TPC-C这个构造了华山之巅的测试标准，包括测试的模型和架构。至于提到的TPC委员会是什么，我们在前一篇文章《TPC的前世今生》中介绍了事务处理性能委员会的来龙去脉，有兴趣的同学可以通过阅读之前文章，了解
葡萄城ActiveReports报表中提供了丰富的数据可视化解决方案，用户可以将数据以图像化的方式进行显示，让报表数据更加形象且便于理解。在葡萄城ActiveReports报表中提供了大多数常用的二维和三维图表类型，包括XY表和财务图表。通过使用图表控件的定制功能，如修改坐标轴、图注、图例等，用户可以创建任何其所需要的图表效果。除了常见的图表类型外， 还提供了波形图、数据条、图标等丰富的数据可视化控件。本示主要展示在表格控件中嵌套使用波形图控件来显示每月销售明细趋势，以及使用数据条控件和图形控件来显示全年销
如果需要汇总数据而不是检索，SQL 提供专用函数，可用于检索数据，以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有：
在葡萄城ActiveReports报表中，可以设置报表中不同控件的样式，然后把这些样式保存到一个外部的XML文件当中，供其他报表使用。如果用户希望同一份报表以不用的外观分发，只需要简单地修改样式表单，无需逐个改变每个报表中的单个控件的字体、颜色、尺寸等。 本文中演示的是为年度销量统计表设置不同的皮肤样式，我们供准备了三个皮肤样式，以下是详细操作步骤： 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptTheme1.rdlx 的葡萄城ActiveReports报表文件，使用的项目模板为葡萄城ActiveRep
1.在JSON中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配,遍历比较慢
随着组织产生的数据爆炸性增长，从GB到TB，从TB到PB，传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据。传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加。这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案，比如NoSQL数据库，它提供了所需的数据存储和处理能力、扩展性和成本效率。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言。这种数据库有多种不同的类型，比如文档结构存储、键值结构存储、图结构、对象数据库等等。 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB，它是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供
在同步Clickhouse数据时，发现MongoDB数据量与Clickhouse数据量不一致，经同事提醒，可能是分片MongoDB集群Count不一致导致吗，于是Google查询相关资料
在SAP MM模块中，预留是一个非常重要的概念，是指向仓库提出的一个请求，要求仓库为今后某个日期的发货和为某个目的将物料保持在就绪状态。可以由多个部门为多个帐户分配对象（例如成本中心、订货、资产等等）提出发货预订的请求。
从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次，数值越大，库存的利用率越高。
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来来做流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
互联网业界有句名言：“所有还没被互联网改变的行业，终究都将被互联网改变”。如今只要我们想象得到的行业，几乎都正面临传统行业和电商之间的博弈。快消品这一曾经风光无限的传统线下销售优势行业，也在这一股互联网电商革命浪潮中首当其冲的被狠狠的革了一命。
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品，其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中，用户在客户端请求超时后会不断重试，可能导致服务端大量请求积压，出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合
熟悉Linux操作系统的小伙伴们应该知道Linux中有管道的说法，可以用来方便的处理数据。MongoDB2.2版本也引入了新的数据聚合框架，一个文档可以经过多个节点组成的管道，每个节点都有自己特殊的功能，比如文档分组、文档过滤等，每一个节点都会接受一连串的文档，对这些文档做一些类型转换，然后将转换后的文档传递给下一个节点，最后一个节点则会将结果返回给客户端。本文我们就先来看几个基本的管道操作符。 ---- $match match中都可以使用，比如获取集合中所有author为”杜甫”的文档，如下： db.s
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。 数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。
官网：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。
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。
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品，其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中，用户在客户端请求超时后会不断重试，可能导致服务端大量请求积压，出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合 4
基本情况 1. 企业地址、邮编、电话、传真，项目联系人等基本资料。 2. 企业经营范围，产品线和主导产品。 3. 企业近几年的产值及销售额。 4. 企业高层领导机构、员工总人数。 5. 组织结构图，列出各主要部门的人员，职责及部门经理姓名。 6. 概要描述企业的运营模式。 7. 画出一张位置示意图，标明市场、销售、生产计划、采购、库房、制造、质量、财务等关键部门的位置。
通过文档目录，用户可以非常清晰的查看报表数据结构，并能方便地跳转到指定的章节，最终还可以将报表导出为PDF等格式的文件。本文以2012年各月产品销售分类汇总报表为例，演示如何在葡萄城ActiveReports报表控件实现文档目录。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptMonthlySalesByCategory.cs 的 ActiveReports 报表文件，ActiveReports 区域报表(基于代码)。 2、创建报表数据源 点击该图标以创建报表数据源，我们使用的数据源是源代码工程中 Da
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言，它包括若干关键字和一致的语法，便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考，有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性，请查询MySQL手册。 1．创建表 表是数据库的最基本元素之一，表与表之间可以相互独立，也可以相互关联。创建表的基本语法如下： create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}， …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求，参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项，如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有，在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意： 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例： mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB， index(blob_col(10)));
百思买集团 Best Buy 是全球最大家用电器和电子产品零售集团，在大型家电专业店+连锁经营的基础上同时实施成本领先的战略。引入EDI技术成为其进一步优化其供应链管理体系，实现降本增效的关键一步。Best Buy 将 DROP SHIP 业务的EDI对接交由Commerce hub 托管，供应商直接与 Commerce hub 进行EDI对接的注册、测试。在 Commerce hub 平台进行EDI对接的注册可参考文章Best Buy 百思买DROP SHIP EDI 注册指南，本文将在供应商的角度为大家讲解 Best Buy DROP SHIP 业务的 EDI 业务测试场景。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
物料确定主要作用是自动依据提前设定的条件，对销售订单中的物料进行替换，以提升客户满意度，或者是达到简化输入并防呆的作用。
在葡萄城ActiveReports报表中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表，同时还可以设置数据的分组、排序、过滤、小计、合计等操作，可以满足您报表的智能数据分析等需求。在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。在运行时，当组合报表数据和数据区域时，随着为列组添加列和为行组添加行，矩阵将在页面上水平和垂直增长。 在矩阵控件中，也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换，然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的详细信
月每日订单详情数据和企业的商品信息数据，包括两个数据表，销售订单表和商品信息表。其中销售订单表为每个订单的情况明细，一个订单对应一次销售、一个订单可包含多个商品。
【导语】本篇文章是关于某化妆品企业的销售分析。从分析思路思路开始带大家一步步的用python进行分析，找出问题，并提出解决方案的整个流程。
MongoDB 可以使用 explain() 方法来获取查询的执行计划，通过分析执行计划可以找到查询的瓶颈所在，以便进行优化。在执行 explain() 方法时，可以使用 executionStats 选项来获取详细的执行统计信息，例如查询的扫描次数、索引的使用情况等。
在葡萄城ActiveReports报表中可以动态的显示或者隐藏某区域的数据，通过该功能用户可以根据需要显示或者隐藏所关心的数据，结合数据排序、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 本文中展示的是
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