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。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
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。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
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<
项目介绍一款免费的低代码可视化报表，像搭建积木一样在线拖拽设计！低代码开发必备，功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.5.4 | 2022-10-25集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-start
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。
早期应用通常只会连接一个数据库，计算也都由数据库完成，基本不存在多数据源混合计算的问题。而现代应用的数据源变得很丰富，同一个应用也可能访问多种数据源，各种 SQL 和 NoSQL 数据库、文本 /XLS、WebService/Restful、Kafka、Hadoop、…。多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。
前面我们学习了模型设计中的内嵌模式与引用模式的使用，本篇我们来看看在模型设计中如何套用常见的设计模式来降低设计难度，提高查询效率。
项目介绍 积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.5.0-beta | 2022-04-18 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-
MongoDB 是一个非关系型数据库（NoSQL）。它拥有很多优秀特性，例如高性能、高可用、支持丰富的查询语句、无需预定义数据模型和水平可伸缩等，这些特性使它受到众多开发者的青睐。
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
MongoDB连接，使用“username:password@hostname/dbname’”的形式进行连接。 连接本地数据库服务器，端口是默认的。
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
连接： killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles（内置角色）： 1. 数据库用户角色：read、readWrite; 2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin； 3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager； 4. 备份恢复角色：backup、restore； 5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase） 7. 内部角色：__system 创建用户时可以在其数据库中创建，这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库，没有看到test，插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接： 地址：https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
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(*)。
NoSQL，泛指非关系型的数据库,随着互联网的发展传统的关系型数据库面对持续增长的数据处理起来显得越来越力不从心，此时非关系型数据库应运而生。
vn.py框架更加适合做CTA类的策略，而不是高频策略。moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了自己如何对vn.py回测引擎进行改进，使其适合于高频交易。感谢moonnejs的分享！
XML和Json不仅是结构化文本，而且擅长表示多层数据，可承载足够通用和足够丰富的信息，因此常被用于各种数据交换和信息传递事务，比如WebService/Restful，微服务等。但多层数据要比传统的二维表结构复杂，取数后再处理的难度也大。
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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。
项目介绍一款免费的数据可视化报表，含报表和大屏设计，像搭建积木一样在线设计报表！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！Web 版报表设计器，类似于excel操作风格，通过拖拽完成报表设计。秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。领先的企业级Web报表软件，采用纯Web在线技术，专注于解决企业报表快速制作难题。当前版本：v1.5.8 | 2025-05-11专注于开源，打造“专业 易用 智能 低代码”的数据可视化工具开源协议：`功能永
【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
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MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
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。 MongoDB 官网地址：https://www.mongodb.com/ MongoDB 官方英文文档：https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB 各平台下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
2021年10月20日，Tapdata 创始人唐建法（TJ）受邀出席 DTCC 2021（中国数据库技术大会）,并在企业数据中台设计与实践专场上，发表主旨演讲“Real Time DaaS ：面向 TP+AP 业务的数据平台架构”，从AP业务场景 vs. TP 业务场景、常见数据平台优劣势、如何打造面向 TP 业务的数据平台等角度，全面分享了 Tapdata 在全链路实时数据融合平台的独特技术优势和最佳实践案例，整场分享干货满满、广受好评。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入
可以看到，我们刚创建的数据库 test1 并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 test1 数据库插入一些数据。 插入数据
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榜单在经历了供给量迅速增长及C端分发场景多样化等迭代，数据量及峰值流量呈十倍百倍增长，这必然带来数据库的极大存储压力和C端查询性能降低。为满足未来各类复杂定制化规则和亿万级数据甄选，综合引导消费者的购物决策，得物商品榜单生产迁移及B/C端数据存储隔离应运而生。
在 DB-Engines 的最新11月排名中，MySQL 和 Oracle 已经相差无几，这得益于2017年10月MySQL的增长强劲，可是要知道MySQL的另外一个重要分支，MariaDB已然跃升至第 18 位，如果将 MySQL + MariaDB 作为 MySQL 的核心，事实上MySQL的流行度已经超过了 Oracle 数据库。 这几个数字是：Oracle 1369.05 ，MySQL 1322.03，MariaDB 55.29 ，MySQL 的两个分支的积分合计：1377.32，以 8 分优势超过
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
CAP理论 是由 EricBrewer 教授 提出的，在设计和部署分布式应用的时候，存在三个核心的系统需求，这个三个需求之间存在一定的特殊关系。三个需求如下：
MongoDB 是一款流行的开源文档型数据库，从它的命名来看，确实是有一定野心的。MongoDB 的原名一开始来自于 英文单词"Humongous", 中文含义是指"庞大"，即命名者的意图是可以处理大规模的数据。
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该控件从原来的根据表中既有数据自动统计，修改为适用在表格中输入数据时动态统计合计数。当然，如果要实现自动统计，可以在表格数据加载后，调用控件的CalcTotal方法即可。
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
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