首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Mybatis模糊查询——三种定义参数方法聚合查询、主键回填

运行结果 三、使用标签定义参数 1. UserMapper.xml映射文件更改标签内容 2. 运行结果 四、聚合查询 1. 持久层接口添加查询所有用户个数方法 2....运行结果 OK,这里是成功查询出来了,并且控制台打印日志也和我们的参数一致  二、使用$定义参数 模糊查询如果不想在调用方法时参数加%,可以使用拼接参数的方式设置Sql: 1....运行结果  #$的区别: #表示sql模板的占位符,$表示将字符串拼接到sql模板中。 #可以防止sql注入,一般能用#就不用$。 ${}内部的参数名必须写value。...运行结果 四、聚合查询 1. 持久层接口添加查询所有用户个数方法 // 查询用户总数 int findCount(); 2. UserMapper.xml添加标签 <!...,只适用于自增主键,且必须insert语句一起执行。

44640
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案

我们需要提到的是:在这里,所有MongoDB的交互都是通过一个叫做Mongo-Spark连接器来完成的。 ? 另一种常见的架构是结合MongoDBHDFS的。...Mongo Spark Connector 连接器 在这里我们在介绍下MongoDB官方提供的Mongo Spark连接器 。...目前有3个连接器可用,包括社区第三方开发的之前Mongo Hadoop连接器等,这个Mong Spark是最新的,也是我们推荐的连接方案。 ?...这个连接器是专门为Spark打造的,支持双向数据,读出写入。...当需要查询运价时,直接按照 出发+目的地+日期的方式做一个快速的DB查询,响应时间应该可以做到几十毫秒。 那为什么要用MongoDB?因为我们要处理的数据量庞大无比。

2.6K90

使用Mongo ConnectorElasticsearch实现模糊匹配

【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师,他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。...我从2013年11月开始使用Mongo连接器,期间得到了MongoDB Python团队的帮助,我非常兴奋地说它的功能稳定性已经取得了很大进步。...在这篇文章的结尾,我们还展示如何对流入Elasticsearch中的数据实现文本查询的模糊匹配。 获取数据集 这篇文章,我们会来到一个流行的链接聚合网站Reddit。...当然,如果只想在post标题内容中进行文本搜索,我们可以使用Elasticsearch的字段选项来限制字段。通过这个方法,我们能最小所复制的数据量: ?...模糊参数决定了下一次查询字段匹配的最大“edit distance”, prefix_length参数则需求结果必须匹配查询的第一个字母。

2.1K50

MongoDB从0开始到实践,整的很明白!

MongoDB,还有我不了解的CouchDB,Couchbase 大数据存储系统,HBASE,Google Bigtable 基于Hadoop的数据分析系统,Hive,Spark 文本查询系统,比如Lucence...丰富的查询支持:MongoDB支持丰富的查询语言,支持读写操作(CRUD),比如数据聚合、文本搜索地理空间查询等。...启动成功 注意,配置文件是yml格式的,对格式的要求很严格,有些时候,mongo启动不成功就是配置文件有问题,可以拿到idea里格式一下。...id字段必须明确指出不返回,否则每次默认返回: # 查询所有文档记录,只返回name_id字段 db.shop.find({},{"name":1}) # 不返回id字段 db.shop.find...status为A的文档,并按照cust_id分组计算出amount的,下面用聚合查询实现: db.orders.aggregate([{ $match: { status: "

1.4K30

在MongoDB中实现聚合函数

RDBMS的SQL查询不同,Mongo查询语言以JSON表示。 MongoDB提供了一个聚合框架,其中包括常用功能,比如count、distinctgroup。...比如:C:\Mongo\Data    如果数据文件存放在其他地方,那么在用mongod.exe命令启动MongoDB时,需要在命令行加参数—-dbpath 启动服务    MongoDB提供了两种方式...的实现 我们提供了一个查询的样例集,这些查询使用聚合函数、过滤条件分组从句,及其等效的MapReduce实现,即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。...在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用,这种方式的一个限制是聚合函数(比如,SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapperreducer函数来定制实现。...下面的查询是用来执行多个聚合,比如,在指定年份以及指定的不同区域产品类别范围里订单的总数、总销售额和平均利润。

3.7K70

Hortonworks正式发布HDP3.0

3.YARN 3.1.YARN上的容器服务 1.YARN支持运行Docker容器。 2.YARN上支持DockerSpark作业。...3.Spark的Hive仓库连接器 Hive WarehouseConnector允许你将Spark应用程序与Hive数据仓库连接。连接器自动处理ACID表。...4.物化视图 物化视图允许你预先聚合预先计算查询中使用的表。通常最适合子查询或中间表。如果这些中间结果可用,基于成本的优化程序将自动查询这些中间结果,从而大大加快查询速度。...它提供Python db 2.0 API实现。 3.查询日志 这是一个新的系统表“SYSTEM.LOG”,它捕获有关针对集群运行的查询的信息(客户端驱动的)。 4.列编码 这是HDP的新功能。...常用的过滤器也已全局,以简化过滤和数据探索,现在可以看到LLAP查询。此外,还添加了三个新的活动资源管理器仪表板:作业比较,用户摘要和工作负载趋势。

3.5K30

为什么MongoDB适合深度学习?

丰富的编程查询模型 MongoDB为开发人员和数据科学家同时提供了本地驱动程序认证的连接器,以便利用存储在MongoDB中的数据构建深度学习模型。...除了原生查询框架之外,MongoDB还为Apache Spark提供了一个高性能连接器,该连接器封装了Spark的所有库,包括编程语言Python,R,ScalaJava的库。...关于Apache Spark与MongoDB 连接器,可以利用MongoDB的聚集管道二级索引优势来抽取,过滤处理所需范围的数据,例如,分析位于特定地理位置的所有客户。...对于这些简单的NoSQL数据库,即使该Spark处理过程只需要该数据的子集,但基于主键的简单查询Spark也需要提取所有数据。...MongoDB与DB2一起用于管理数据存储。MongoDB提供了所有源数据资产分析可视的元数据存储库,这些数据存储在丰富的JSON文档结构中,具有可扩展性,可支持数以万计的并发用户访问该服务。

2.1K10

为什么MongoDB适合深度学习?

丰富的编程查询模型 MongoDB为开发人员和数据科学家同时提供了本地驱动程序认证的连接器,以便利用存储在MongoDB中的数据构建深度学习模型。...除了原生查询框架之外,MongoDB还为Apache Spark提供了一个高性能连接器,该连接器封装了Spark的所有库,包括编程语言Python,R,ScalaJava的库。...关于Apache Spark与MongoDB 连接器,可以利用MongoDB的聚集管道二级索引优势来抽取,过滤处理所需范围的数据,例如,分析位于特定地理位置的所有客户。...对于这些简单的NoSQL数据库,即使该Spark处理过程只需要该数据的子集,但基于主键的简单查询Spark也需要提取所有数据。...MongoDB与DB2一起用于管理数据存储。MongoDB提供了所有源数据资产分析可视的元数据存储库,这些数据存储在丰富的JSON文档结构中,具有可扩展性,可支持数以万计的并发用户访问该服务。

1.4K30

大数据技术之_28_电商推荐系统项目_02

= MongoConfig(config("mongo.uri"), config("mongo.db"))     // 加入隐式转换:在对 DataFrame  Dataset 进行操作许多操作都需要这个包进行支持... = MongoConfig(config("mongo.uri"), config("mongo.db"))     // 加入隐式转换:在对 DataFrame  Dataset 进行操作许多操作都需要这个包进行支持... = MongoConfig(config("mongo.uri"), config("mongo.db"))     // 加入隐式转换:在对 DataFrame  Dataset 进行操作许多操作都需要这个包进行支持...mongo 的连接)并序列 object ConnHelper extends Serializable {   // 懒变量:使用的时候才初始   lazy val jedis = new Jedis..."), config("mongo.db"))     // 加入隐式转换:在对 DataFrame  Dataset 进行操作许多操作都需要这个包进行支持     import spark.implicits

4.4K21

广告点击数实时统计:Spark StructuredStreaming + Redis Streams

Redis Stream是在Redis 5.0后引入的一种新的数据结构,可高速收集、存储分布式处理数据,处理时延可达亚毫秒级别。 Spark-Redis 连接器提供了Spark对接Redis的桥梁。...通过上图可以看到点击数据首先存储到Redis Stream,然后通过StructuredStreaming消费数据、处理聚合数据,再把处理的结果入库到Redis,最后通过Spark Sql查询Redis...数据查询 Spark-Redis连接器可以把Redis的数据结构映射成Spark的DataFrames,然后我们把DataFrames创建成一个临时表,表的字段映射Redis的Hash数据结构。...clicks: Redis的Stream名称 数据查询 数据查询使用Spark-SQL创建表读取Redis Hash数据库。...然后运行查询语句: select * from clicks; 例如下图: ? Spark-SQL通过Spark-Redis连接器直接查询Redis数据,统计了广告的点击数。

1.6K20

MongoDB:常用命令

文档命令 四、MongoDB 文档查询拓展 1、条件操作符 2、limit 读取记录的条数 3、skip 跳过的记录条数 4、排序 5、索引 6、聚合 ---- 一、MongoDB 数据库命令 1、启动...数据库 mongo :/ # 无连接启动mongo->获取指定主机端口的连接->获取数据库 mongo --nodb conn = new...:update 的对象一些更新的操作符(如 inc…)等,也可以理解为sql update查询内set后面的 :可选,这个参数的意思是,如果不存在update的记录,...default_language string 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干词器的规则的列表。...默认为英语 language_override string 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language. 6、聚合 聚合主要用来处理数据

4.1K20
领券