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MongoDB查询(数组、内嵌文档$where)

上篇主要介绍了一些基本的查询条件操作符的使用,主要针对的是一些单值,我们这次来讲讲如何查询文档内的数组嵌入文档,并讲一下复杂查询"$where"。...如果是精确匹配的方式,MongoDB处理方式是完全相同的匹配,即顺序与数量都要一致,上述中第一条文档查询条件的顺序不一致,第三条文档比查询条件文档多一个元素,都没有被匹配成功!...但条件操作符"$size"不能其他操作符连用如“$gt”等,这是这个操作符的一个缺陷。使用这个操作符我们只能精确查询某个长度的数组。...但这个方式修改器"$addToSet"没法配合使用,因为你无法判断这个元素是否添加到了数组中!...但如果实际中真的遇到一种情况无法用上述方式实现时,不用慌,MongoDB为我们提供了终极武器:"$where",用他可以执行任意JavaScript作为查询的一部分!

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MongoDB(11)- 查询数组

, { item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 15.25 ] } ]); 后面的栗子都会用到这里的测试数据 精确匹配数组...语法格式 { : { : , ... } } { 数组字段名 : { 操作符:值, 操作符2: 值2, ..... }} 实际栗子 查询数组...在数组元素上指定复合条件时,可以指定查询使得单个数组元素满足这些条件或数组元素的任意组合满足条件 在数组元素上使用复合条件 > db.inventory.find( { dim_cm: { $gt:...使用 $elemMatch 运算符在数组元素上指定多个条件,使得至少一个数组元素满足所有指定条件 小栗子 查询 dim_cm 数组包含至少一个大于 (gt) 22 且小于 (lt) 30 的元素的文档...60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] } 按数组长度查询数组

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MongoDB 数组mongodb 中存在的意义

在MOGNODB 的文档设计存储中,存在两个部分 1 嵌套 2 数组,所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务,读写比例,查询方式后,就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式,嵌套多层后的性能问题...MONGODB 中的数组是属于同类型数据的元素集合,每个数组中的元素代表这个数组中同样属性的不同值,其实我们可以理解为,在一个JSON 中,有行行列集合的存在,本身JSON可以通过数组的方式,在一个平面里面表达一个列的集合...相当于对每个ducument 中的数据进行元素的计算,这样就可以得到每个数据库的被打分的个数, 而第二组设计则无法进行分析的统计。...({system_name:"oracle"},{$set:{"score.4":50}}) 另外对于数组的另外一个功能,就是将一些设计中的行转换在MONGODB数组方式,类似于行转列的方式设计...数组MONGODB 中存在的意义很大,在很多设计中都可以通过数组的使用降低查询的复杂度降低建立索引的SIZE。

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DDIA:图计算迭代处理

在批处理的上下文中,我们可以重新审视图模型——也就是常说的图计算,在全图做一些离线处理分析。这种需求通常来自推荐系统(比如购物平台的“你可能喜欢”模块)、排名系统中。...DAG 计算 上一小结提到的 Spark、Flink Tez 等数据流引擎通常以有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的形式组织一个计算任务中的算子。...如果我们想用 Hadoop 生态来进行图计算,使用分布式文件系统存储图数据很容易(比如使用文件来顺序的存点边),但是使用 MapReduce 来处理这些图数据,就很难表达“不断迭代处理,直到某些条件满足时停止...在图计算的每一轮迭代中,会对每个点调用回调函数,处理该点收到的消息,这点 MapReduce 中的 Reducer 很像。...这也是 BSP 模型的特点——计算是一轮一轮的,每轮之间存在着一个同步点。 即使在消息传输的过程中,可能会出现丢失、重复不定时延迟,Pregel 仍然能够保证所有消息在目的节点上严格的被处理一次。

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MongoDB 数组元素增删改

与关系型数据库相比,MongoDB支持数组,将数组存储到文档之中。因此,与之对应的是数组的增删改查。对于有C语言基础的童鞋,数组应该不会陌生。数组的增删改查,在MongoDB中有相应的操作符来实现。...有关数组的查询可以参考:MongoDB 数组查询 1、占位符$ 占位符$的作用主要是用于返回数组中第一个匹配的数组元素值(子集),重点是第一个 在更新时未显示指定数组中元素位置的情形下,占位符$用于识别元素的位置...,将该值添加到数组。...,那么$push将添加数组字段值 如果字段不是一个数组,操作失败 如果值是数组,那么整个数组作为一个单个元素添加到数组...包括顺序) 如果指定的去移除一个文档,$pull仅仅移除字段值精确匹配的数组元素素(顺序可以不同) 示例: 移除所有特定元素值

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对比MPP计算框架处理计算框架

总而言之,MPP需要为高效数据处理速度买低并发的单。 为了处理上述问题,MapReduce及其后续的衍生品应运而生,例如Apache HadoopApache Spark。...当然了,远程操作涉及网络磁盘IO,有一定代价,所以计算框架会尝试优先处理本地存储的数据。但是在“degraded”场景下,推测执行可以有效缓解性能下降问题,这在MPP中是完全不可能的。...下图是对云计算中推测执行的一个调研结果 ? 这张图片测试的是wordcount,可以看出,推测执行可以在云环境下提升2.5倍的性能,而云环境则是以解决“straggler”问题得名。...共享存储细粒度(译者注:task级别调度)结合,使得批处理系统在扩展性方面优于MPP,批处理系统的集群规模往往可以扩展到几千的节点几万的磁盘的级别。 但是任何优化都是有代价的。...这是因为HDFS对同一block默认有三个副本,这样计算框架可以在至少3个节点上启动任务处理本地数据,而不存在需要通过网络读取远程数据的情况发生.

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Mongodb多键索引之数组

【背景】 最近有项目需求用到多键索引,Mongodb中字段值支持多键索引主要包括嵌套文档、数组以及数组嵌套文档.例如联系包括手机、固定电话、邮箱、微信、QQ等,对于字段值存储类型不一样,决定创建多键索引也不一样同时性能也存在差异...,例如数组值(包括数组以及数组文档),创建多键索引时会为数组中每个元素都创建索引键,如数组中元素特别多,相应索引也会特别大,创建多键索引或者组合索引时最多只支持一个数组值....] 数组文档:“联系”:[“telephone”:{"cellphone":"0211234567","mobilephone":13888888888}] 【数组值创建并高效使用索引】 1、集合中文档信息...100,200 2个元素且顺序是相同 备注:先匹配数组内任何元素满足100,然后返回文档判断是否满足整个数组, 如果100值特别多,100存在超过80%,最终结果集只有1个,那么回集合过滤匹配效果特别差...逻辑: 1、数组索引位置从0开始,当对数组创建索引时,使用索引位置查询时,是无法使用多键索引,必须创建单独索引,例如第二个元素位置, db.survey.createIndex({

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MongoDB(12)- 查询嵌入文档的数组

查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档 > db.inventory.find( { "instock": { warehouse: "...精确匹配整个文档数组的栗子 > db.inventory.find({instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 15...在 instock 数组中,至少有一个文档的 qty 字段值是 ≤20 的 > db.inventory.find( { 'instock.qty': { $lte: 20 } } ) { "_id"...,如果不知道文档的准确索引值,只能按照以下格式 数组字段名.文档字段名 instock.qty 使用数组索引查询嵌入文档中的字段 上面的栗子是直接根据字段名查找 在 instock 数组中,第一个元素包含字段...(前面讲数组的时候也提到过) 栗子一 找到在 instock 数组【至少有一个包含 qty = 5 warehouse = A 的嵌入文档 】的文档 > db.inventory.find( { "

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MongoDB开发系列-数组的应用实践

本文讨论MongoDB数组使用的相关注意事项,默认读者对MongoDB数组的概念使用场景有一定了解。...0202 使用$unwind聚合分离数组元素 数组MongoDB中最能体现MongoDB嵌套设计思想的数据结构。...从一张MongoDb社区活动的PPT谈起,什么场景下适合使用数组? ?...可控的文章评论列表,或者是工单更新回复日志都可以使用数组来保存。 多种数组操作方式 在MongoDb中操作数组不是像关系型数据库那么工整方便,但是不用担心,是有方法可操作的。...{ "strategyid" :1495101761, "topic" : "cloud" }, 我们需要管道聚合 $unwind操作符.通过$unwind操作符将文档的数组节点拆分为单个文档,并且结合

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Mongodb 数组使用的注意事项

mongodb中包含数组数组MONGODB 的使用中是一个比较方便的存在,如我们去处理处理一个数组的事例 db.articles.insert([ { "_id" : 1, "description...,并在数组中有多个元素,在MONGODB 4.x 之后针对数组的查询,产出了$elemMatch的查询的方式,具体查询的方式为 fieldName: { $elemMatch: {条件,条件}} 在不添加索引的情况下...1 数组内的元素添加后,会造成整体基于数组的索引进行物理的数据的重排,造成数组在磁盘上的数据进行重组,导致I/O消耗。如果数组中的元素过多,甚至会产生重建索引的效果。...这里不光是数组元素的添加,数组元素的消减也是会产生类似的效果。...,并没有使用MONGODB4.0及以上的版本,这关于数组元素的查询都是一个灾难,在一定数据量级的情况下,产生数据查询的性能问题。

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MONGODB 嵌套数组更新 与 设计

(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 可以聊的话题使用的范围很大,有的公司可能主力数据库就是...我们可以建议一个collection 来存储客户的信息 同时在建立一个订购产品的 collection ,将订购某个产品的用户信息存储在一个 document 中 上面就是一个处理一对多的MONGODB...个人领会,MONGODB collection 的设计,要考虑后期的查询便利性和数据更改的便利性,太复杂的多层嵌套数组,是不利于MONGODB 的查询分析的。...而如果我们要将其他符合条件的数组嵌套也都更改过来,其实就没有那么好做了,如果我们在cisReport那层不只有一个数组的情况下,我们将更难的处理这样数据的更改(详情请参加上面的占位符的限制) 所以MONGODB...中的设计,尽量避免大量的多层的嵌套数组,这样给查询更新数据都提高了难度。

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Mongodb多键索引之数组文档

接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下: Mongodb多键索引之数组 Mongodb多键索引之嵌套文档...【数组文档如何使用高效索引查询】 1、集合中随机一条文档信息 备注:instock是数组文档,里面嵌套文档 xiaoxu:PRIMARY> db.inventory.findOne(); {...(.)嵌套字段方式--数组内嵌套对象任意字段满足条件 通过数组索引位置来查询嵌套字段--数组指定位置的嵌套字段满足条件 备注:通过数组字段.嵌套字段查询出73443--任意一个对象的warehouse满足即可...":"xiaoxu"}).count(); 73443 注意:数组中可以这么写db.inventory.find({ "instock":"xiaoxu"}),数组文档 中没有必须带是嵌套字段才可以.否则变成匹配整个文档...数组数组嵌套文档创建索引以及用法类似,相当于结合数组、嵌套文档形成数组文档.

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