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。
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。
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
在MOGNODB 的文档设计和存储中，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， 数组其实比嵌套带来更多的问题，所以今天我们的从数组开始。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
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(*)。
随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现，存在较多重复的工作量；并且不同业务之间数据存在孤岛，很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台，为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析，我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
因为 $group 里面对应需要聚合操作的列必须写成 _id , 否则会出现 The field 'xxx' must be an accumulator object 的报错信息
单个节点的MongoDB实例，具备MongoDB基本的功能和服务能力，不过缺乏数据冗余和高可用，以及横向扩展的能力，一般很少在实际生产环境中使用。
redis是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行，并支持持久化的NoSQL数据库。
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
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。
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
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
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",
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。
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
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。
分布式系统（尤其是分布式存储系统）需要解决的两个最主要的问题，即数据分片和数据冗余，下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别： 其中数据即A、B属于数据分片，原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点
string是redis最基本的类型，一个key对应一个value string类型是二进制安全的，即它可以包含任何数据
在实际应用中，我们可能只需要缓存某些查询结果。此外，我们还需要考虑缓存大小的限制，以确保Redis服务器不会耗尽内存。
今天是周一，我们照惯例来聊聊LeetCode周赛。这一次的比赛赞助商是神策数据，比赛的前300名可以获得公司的内推机会。可惜的是，老梁刚好是306名，差了一点点。
什么是MongoDB？MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库，属于NoSQL数据库。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 开发的 key-value 存储系统。
本文主要从以下四个方面介绍：Spark SQL 在字节跳动的应用；什么是分桶；Spark 分桶的限制；字节跳动在分桶方面的优化。
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。
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿。 MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。MongoDB 本身就拥有高可用及分区的解决方案，分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding)，下面我们主要看这两个特性。 1. 副本
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
Redis的字符串是字节序列。在Redis中字符串是二进制安全的，这意味着他们有一个已知的长度，是没有任何特殊字符终止决定的，所以可以存储任何东西，最大长度可达512兆。
这里第一句话很关键，文档上说，mongoDB 是一个「文档型数据库，旨在简化开发和扩展」。
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件？
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
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。
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。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
---- 在了解分片集群之前，务必要先了解复制集技术！ ---- 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集，就是一组mongod进程，这些进程维护同一个数据集合。复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性，这是生产部署的基础。 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性，通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失。能够随时应对数据丢失、机器损坏带来的风险。 换一句话来说，还能提高读取能力，用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方，而且，由不同的
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
NoSQL概述 为什么需要NoSQL 高并发读写 海量数据的高效率存储和访问 高可扩展性和高可用性 NoSQL数据库分类 键值存储。Redis 列存储。HBase 文档数据库。MongoDB 图形数据库。 NoSQL特点 易扩展 大数据量，高性能 灵活的数据模型 高可用 Redis概述 支持的键值数据类型 字符串（String） 散列（hash） 列表（list） 集合（set） 有序字符串集合（sorted set） Key 不要过长 不要过短 统一的命名规范 存储String 底层是二进制存储的。二进制
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