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MongoDB数据GroupBy查询使用Spring-data-mongondb实现

以前用MongoDB数据库都是简单查询,直接用Query就可以,最近项目中用到了分组查询,完全不一样。第一次遇到,搞了好几天终于有点那意思了。...org.springframework.data.mongodb.core.mapreduce.GroupBy这个spring中类: 例: GroupBy groupBy = GroupBy.key..., T.class); GroupBy.key('key'): key是所进行分组字段字段名; initial : 初始化对象,可理解为最后查询返回数据初始化; reduceFunction: js...函数,用于对返回结果进行处理操作; function(doc,result){}: doc是根据查询条件(相当于where条件)获取每一条数据,result是最后查询结果,初始值就是initial...: 数据库中表名; groupBy: -以上; T.class: 这里是数据库表对应domain BasicDBList list = (BasicDBList)results.getRawResults

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Swift Actors 使用以如何及防止数据竞争

Swift Actors 旨在完全解决数据竞争问题,但重要是要明白,很可能还是会遇到数据竞争。本文将介绍 Actors 是如何工作,以及你如何在你项目中使用它们。 什么是 Actors?...Swift Actors 可以保护他们状态免受数据竞争影响,并且使用它们可以让编译器在编写应用程序时为我们提供有用反馈。...在Actors之前,我们会使用各种锁来创建相同结果。这种锁一个例子是并发调度队列与处理写访问屏障相结合。受我在Concurrent vs....当在你代码中持续使用 Actors 时,你肯定会降低遇到数据竞争风险。创建同步访问可以防止与数据竞争有关奇怪崩溃。然而,你显然需要持续地使用它们来防止你应用程序中出现数据竞争。...所以基本上有两种结果: 队列一在先,增加吃食数量。队列二将打印:1 队列二在先,打印出吃食数量,该数量仍为:0 这里不同之处在于我们在修改数据时不再访问数据

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使用miRNAtap数据源提取miRNA预测靶基因结果

前面我们分享了:microRNAs靶基因数据库哪家强,提到了综合了12个网页工具miRWalk,以及整合了7个工具miRSystem,但是最后我们仍然是推荐R包multiMiR作为提取miRNA预测靶基因结果解决方案...今天我们比较一下另外一个miRNAtap包,与multiMiR结果一致性,以及两个数据差异!...hsa', method = 'min', min_src = 2) head(predictions_min) 两个总结5个数据结果方法差异在于靶基因排名...再看看它与miRSystem网页工具结果差异 进入 http://mirsystem.cgm.ntu.edu.tw/ ,粘贴我们 值得注意是,该工具顺便对靶基因进行了生物学功能数据注释 ?...(因为不是这个领域,所以我并不清楚,不同数据结果30%左右一致性是好还是坏) 既然是预测,就不可能多个工具完全一致,所以目前主流做法是,选择5个以上数据库支持靶基因作为该miRNA最后列表。

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5分钟掌握Pandas GroupBy

取而代之是,我们通常希望将数据分成几组,并执行相应计算,然后比较不同组之间结果。 假设我们是一个数字营销团队,正在调查最近转换率下降潜在原因。从整体来看转化率并不能让我们找到可能原因。...在本文中,我将简要介绍GroupBy函数,并提供这个工具核心特性代码示例。 数据 在整个教程中,我将使用在openml.org网站上称为“ credit-g”数据集。...多聚合 groupby后面使用agg函数能够计算变量多个聚合。 在下面的代码中,我计算了每个作业组最小和最大值。...自定义聚合 也可以将自定义功能应用于groupby对聚合进行自定义扩展。 例如,如果我们要计算每种工作类型不良贷款百分比,我们可以使用下面的代码。...总结 pandas GroupBy函数是一个工具,作为数据科学家,我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法简短教程,但是可以使用许多更强大方法来分析数据

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在OQL上使用UPDLOCK锁定查询结果,安全更新实体数据

SqlServer查询记录时候提供多种锁定方式,其中UPDLOCK 优点是允许您读取数据(不阻塞其它事务)并在以后更新数据,同时确保自从上次读取数据数据没有被更改。...当我们用UPDLOCK来读取记录时可以对取到记录加上更新锁,从而加上锁记录在其它线程中是不能更改只能等本线程事务结束后才能更改。...return new OrderingModel { Msg = "投标金额不正确" }; } //线下标下单时,不可使用现金券...我们看到,OQL这种更新锁操作,跟直接写SQL语句操作很类似,OQL执行时候也是这样输出SQL语句,这样确保数据记录在并发时候,安全更新。...注意:OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。

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使用Java对返回结果,封装成指定JSON格式数据类型

1、如果任务下来了,并且给定了你指定格式JSON数据类型,那么就要想法封装成此种JSON格式数据类型,方便其他成员进行调用,那么是如何进行封装呢,这里简单研究一下子。...1999-06-15", 14 "identification": "1" 15 } 16 } 2.1、那么可以封装一个工具类,定义三个参数,分别是code、msg、data(这里使用是...使用json在线解析,查看是否是正确json格式。 ? 3、如果文档指定封装类型是下面,这样格式,应该如何进行封装呢?..."orders": [], 32 "searchCount": true, 33 "pages": 23 34 } 35 } 3.1、当然了,上面那个封装也要接着使用...使用json在线解析,查看是否是正确json格式。 ? 那么快根据你文档需求进行JSON封装吧。

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使用pathview增强你KEGG数据库注释结果可视化

其中 GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库是两个常用生物学功能注释数据库,科学家通常是使用来超几何分布检验这个统计学算法做富集分析...接下来,让我们演示一下如何针对一个转录组数据进行差异分析后挑选统计学显著上下调基因后进行KEGG数据库注释,最后使用pathview增强你KEGG数据库注释结果可视化。...resOrdered <- res[order(res$padj),] DEG =as.data.frame(resOrdered) DEG_deseq2 = na.omit(DEG) 差异分析结果矩阵比较简单...然后使用最流行clusterProfiler进行KEGG数据注释 前面的DESeq2进行转录组差异分析后表格里面有两万多个基因,但是我们根据里面的log2FoldChange对基因排序后取 log2FoldChange...,但是我们通常是给一个平平无奇条形图,可以看到最显著一些通路名字以及其对应富集信息: 如果我们有感兴趣通路,其实可以使用pathview增强你KEGG数据库注释结果可视化,比如上面的 Hippo

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使用topGO增强你GO数据库注释结果可视化

(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库是两个常用生物学功能注释数据库,科学家通常是使用来超几何分布检验这个统计学算法做富集分析,即通过比较实际观察到基因集合...然后使用最流行clusterProfiler进行GO数据注释 前面提到了,GO数据库 注释通常包括三个方面的信息:分子功能(Molecular Function)、细胞组分(Cellular Component...: GO数据注释 在使用clusterProfiler进行GO(Gene Ontology)数据富集分析时,得到结果表格通常包含以下列: ID: 介绍: GO Term唯一标识符,用于标识富集功能术语...丰富图例和注释: 生成图形中包含丰富图例和注释,使用户更容易理解和解释富集分析结果。...: 上面的是超几何分布检验结果可视化丰富,其实如果是gsea也有对应包,后面我们会介绍使用aPEAR来增强clusterProfilerGSEA分析结果

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盘点一个Pandas数据处理基础题目

: 二、实现过程 方法一 这里【月神】给出一个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,代码如下所示: df.groupby(['id','type']).book.unique().str.join...(',').reset_index() 运行之后,结果就是想要了。...(lambda x: (','.join(x))) print(res) 运行之后,结果就是想要了。...文章做了对比: 普通apply处理需要18秒左右, 使用Swift进行加速提升到7秒左右, 函数向量化,时间缩短至0.4秒, int64转为int16,用时缩短至0.1秒 尽可能转换为.values,再操作...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,一共两个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Hive常用性能优化方法实践全面总结

Apache Hive作为处理大数据数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率核心因素,数据倾斜、job数分配不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置不合理等等才是影响...第二个job再将前面预处理过数据按key聚合并输出结果,这样就起到了均衡效果。...数据量小时对执行效率影响不明显,但是当数据量大时,效率会很低,尤其是数据倾斜时候。 可以通过group by代替count(distinct)使用。...启用压缩 压缩job中间结果数据和输出数据,可以用少量CPU时间节省很多空间,压缩方式一般选择Snappy。..."推测执行"机制,根据一定规则推测出"拖后腿"任务,并为这样任务启动一个备份任务,让该任务与原始任务同时处理同一份数据,并最终选用最先成功运行完成任务计算结果作为最终结果

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可以,“Pandas”现在也可以绘制交互式图形了,来看看怎么做吧?

01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方可视化模块来做“Pandas”后端支持,例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块,进而便可以绘制出交互式图形了,我们先来看一下“Plotly”...作为后端支持, 在我们导入所需要用到模块之后,我们需要导入进需要用到数据库,并且添加下面这行代码,以激活“Plotly”作为后端支持 import pandas as pd import numpy...as np from sklearn.datasets import fetch_openml pd.options.plotting.backend = 'plotly' X,y = fetch_openml...我们可以任意放大特定区域,以及下载高清图像 当然我们也可以对散点图加上一个类别区分,酱紫来可视化不同类别之下结果,代码如下 fig = data[['Hue', 'Proline', 'class...我们也可以绘制一些直方图,例如下面的代码,我们对“class”这一列进行“groupby”之后,然后计算出平均值,画出直方图 data[['Hue','class']].groupby(['class'

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封装一个 Swift-Style 网络模块

Swift 跟 OC 有着完全不同设计哲学,它鼓励你使用 protocol 而不是 super class,使用 enum 和 struct 而不是 class,它支持函数式特性、范型和类型推导,让你可以轻松封装异步过程...如果你还是用 OC 思维写着 Swift 代码,那可以说是一种极大资源浪费,你可能还会因为 Swift 弱鸡反射而对它感到不满,毕竟 Swift 在强类型和安全性方面下足了功夫,如果不使用 OC...那 Swift 相比于 OC 优势到底体现在什么地方呢,我认为是 UI 以外地方,跟 UI 关系越小,Swift 能一展拳脚余地就越大,譬如网络层。...讲到网络层就绕不开 Alamofire,Alamofire 几乎是现在用 Swift 开发 iOS App 标配,它是个很棒库,几乎能满足所有网络方面的日常需求,但如果对它再封装一下的话,不仅使用起来更得心应手...Alamofire 使用 Result 来表示请求返回结果,它是个 enum,长这样: public enum Result { case

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Hive性能调优 | Fetch抓取

; 有数据倾斜时候进行负载均衡(默认是false) set hive.groupby.skewindata = true; 当选项设定为 true,生成查询计划会有两个MR Job。...第一个MR Job中,Map输出结果会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理结果是相同Group By Key有可能被分发到不同Reduce中,从而达到负载均衡目的...;第二个MR Job再根据预处理数据结果按照Group By Key分布到Reduce中(这个过程可以保证相同Group By Key被分布到同一个Reduce中),最后完成最终聚合操作。...,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段值,将数据插入到相应分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive动态分区,需要进行相应配置...比如:源数据中包含了一年数据,即day字段有365个值,那么该参数就需要设置成大于365,如果使用默认值100,则会报错。

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SwiftDataKit:让你在 SwiftData 中使用 Core Data 高级功能

本文将讨论,在不使用 Core Data 数据情况下,开发者如何在 SwiftData 中调用 Core Data 提供高级功能,以扩展 SwiftData 目前能力。...其中,它基于 Swift 宏功能数据模型创建机制、类型安全谓词系统、依靠 Actor 实现线程安全以及与 Observation[3] 框架紧密结合,使得 SwiftData 更符合现代编程需求...解决 SwiftData 困境思路 虽然 SwiftData 在表现上与 Core Data 存在很大差异,但是它核心基础仍然是 Core Data,苹果使用Swift 语言新功能,用符合当代编程风格设计思想...modelContext.fetch(categoryDescription).first } 在示例中,是通过 Category name 来创建谓词并获取数据。...image-20230906200531775 通过这些示例,开发者基本可以在不创建 Core Data 数据模型和数据情况下,在 SwiftData 中使用 Core Data 各种高级功能。

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