例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写：
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
这里留个疑问，因为目前来看，列名都是一一对应的，如果列名不一致的话，如何进行处理呢？可以先行试着操作下。
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。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
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。
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
最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。Spark Mllib的矩阵有多种形式，分布式和非分布式，非分布式在这里浪尖就不讲了，很简单，因为他是基于数组的。而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。 首先我们来介绍一下什么是转置操作： 百科上的定义，将一个矩阵的行列互换得到的矩阵就是该矩阵的转置。 要想把一个RDD的行列互换的话，主要思路如下： 1，先转化RDD，给每一行带上唯一的行号(row, rowIndex
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。
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
上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作，包括创建、插入、保存、更新和查询等，链接为MongoDB基本操作。 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互。
转载：猿天地 链接：http://cxytiandi.com/blog/detail/2940 $unwind的作用是将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 官方文档地址：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/unwind/ 比如文章信息有标签tags,值有java,mongodb,spring { "_id": 1001, "tags": [ "java",
在很多时候，我们需要临时统计下数据库中的数据，一般的做法是写一个脚本，通过代码来统计分析。 在mongo中，其实可以直接使用命令就可以实现，主要得益于其非常强大的统计命令支撑。
信息科学中的聚合是指对相关数据进行内容筛选、处理和归类并输出结果的过程。MongoDB 中的聚合是指同时对多个文档中的数据进行处理、筛选和归类并输出结果的过程。数据在聚合操作的过程中，就像是水流过一节一节的管道一样，所以 MongoDB 中的聚合又被人称为流式聚合。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式，所以我们还需要转成Table格式。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据： { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
mongodb11天之屠龙宝刀（六）mapreduce：mongodb中mapreduce原理与操作案例 原文连接：直通车
mongodb11天之屠龙宝刀（六）mapreduce：mongodb中mapreduce原理与操作案例 一 Map/Reduce简介 MapReduce 是Google公司的核心模型，用于大规模数据集(大于1TB）的并行计算。“映射（Map)”与“化简（Reduce)”的概念是它们的主要思想。MapReduce使用JavaScript作为“查询语言”，能够在多台服务器之间并行执行。MapReduce将负责的运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象为两个函数(Map和Reduce),利用一个输入<
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
假设有一本书，你想看第六章第六节讲的是什么，你会怎么做，一般人肯定去看目录，找到这一节对应的页数，然后翻到这一页。这就是目录索引，帮助读者快速找到想要的章节。在数据库中，我们也有索引，其目的当然和我们翻书一样，能帮助我们提高查询的效率。索引就像目录一样，减少了计算机工作量，对于表记录较多的数据库来说是非常实用的，可以大大的提高查询的速度。否则的话，如果没有索引，计算机会一条一条的扫描，每一次都要扫描所有的记录，浪费大量的cpu时间。
再次执行db.col.find({“title” : {$type : 2}}).pretty();
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。
1.MongoDB数据库 这里数据库最终还是敲定了MongoDB，这里先讲一下选择该数据库的原因，随着人工智能和大数据发展，关系型数据库已然很难满足处理海量数据的要求，这里需要一种结构更加简单，并发量更简单并且支持分布式系统的数据库。 MongoDB是一个面向文档存储的非关系性数据库，基于C++开发，该数据库将数据存储为一个文档. 数据结构由“键/值”对(key=>value)组成，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组，类似于Json对象，如保存一本书的信息，格式如下：
我们一般通过表达式$sum来计算总和。因为MongoDB的文档有数组字段，所以可以简单的将计算总和分成两种：1，统计符合条件的所有文档的某个字段的总和；2，统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和。这两种情况都可以通过$sum表达式来完成。以上两种情况的聚合统计，分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤。
官网：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
什么是转置?转置其实就是数据结构的转换，将横向的结构转成纵向的结构，或将纵向转向横向。 比如，在临床试验中，很多EDC系统在DataBase design时候将实验室检测那一块的实测值每一个检测项的实
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
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：
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。属于NoSQL（非关系型数据库）。
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。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
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批量操作需要和选择器同时使用，第一个false表示不执行insertOrUpdate操作，第二个true表示执行批量
PHP数据结构（二十一）——希尔排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 希尔排序，又称缩小增量排序，也属于插入排序类方法，时间上有较大改进。前面叙述的插入排序方法的时间复杂度都是O(n2)，当待排序记录都是正序时，时间复杂度提高到O(n)。 希尔排序的基本思想是：先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体进行一次插入排序。 二、算法 希尔排序实质上就是跳跃版的直接插入排序，其每次都设定一个不同的增量，如第一次增量是5、第二次增量是3
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵 本期教程
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
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