单独的聚合命令(group,distinct,count) 单独聚合命令 比aggregate性能低,比Map-reduce灵活度低;但是可以节省几行javascript代码,后面那句话我自己加的,哈哈哈～ count()方法可以查询统计符合条件的集合的总数 db.COLLECTION_NAME.count(<query>)// 此方法等价于 db.COLLECTION_NAME.find(<query>).count() 在分布式...
在MongoDB中,对count操作有一层包装,所以也可以通过shell直接运行db."collectionName".count()。 但是为了保持风格一致,我还是倾向于使用db.runCommand()的方式。 distinct 接下来看看distinct命令,下面列出可以支持的选项: 1{ distinct:"<collection>", key:"<field>", query: <query> } distinct:要执行distinct...
单目聚合命令,常用的主要有三个:count,distinct,group 于聚合管道相比,单目的操作功能单一,使用简单频繁。
其实,MongoDB 实现了一个非常强大的 aggregate 聚合操作命令: collection.aggregate([阶段1, 阶段2, 阶段3, ..., 阶段N]) 聚合操作可包含 0 个、1个或者多个阶段,前一个阶段的输出是后一个阶段的输入,通过一条聚合流水线完成从原始数据到最终数据的转换。 有了聚合操作,我们就可以充分利用其中各阶段的配合与...
1. 大于,小于,大于或等于,小于或等于,不等于2. value是否在List中:in 和 not in3. 判断元素是否存在exists4.selectdistinct的实现:5.查询嵌入对象的值6.数组大小匹配size7. 全部匹配 本博客将列举一些常用的MongoDB操作,方便平时使用时快速查询,如find, count, 大于小于不等, select distinct, groupby等 ...
MongoDB中聚合(aggregate)操作将来自多个document的value组合在一起,并通过对分组数据进行各种操作处理,并返回计算后的数据结果,主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作:聚合管道(aggregation pipeline)、Map-Reduce函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。
db.orders.aggregate([ { $group: { _id: "$product", count: { $sum: 1 } } }, { $project: { _id: 0, product: "$_id", count: "$count" } } ]) ``` 3.示例:使用聚合框架计算Distinct字段 count 上述查询将首先对“orders”集合中的数据按照“product”字段进行分组,然后计算每个分组的数...
{$group:{_id:"$topicOid",countNum:{$sum:1}}}, // 这里的1是统计结果*1 {$sort:{"countNum":-1}}, {$skip:0}, {$limit:10} ] ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 可以看到,就像管道一样,aggregate()里面是一个数组,处理的时候按照索引顺序逐个处理,里面的每一个{}就是一项处...
简单的用户函数聚合,MongoDB提供了count()、distinct()两种操作 用法非常简单一句话就能说明白 在MongoDB3.4版本之前还有一个group()可以做比较高级的操作(如reduce) 但group()返回的数据量不能超过两万条,有点鸡肋,在3.4之后就废弃掉了,官方推荐用Aggregate管道和MapReduce函数来进行高级的聚合操作 ...
单独的聚合命令(group,distinct,count) 一句话,比aggregate性能低,比Map-reduce灵活度低;但是可以节省几行javascript代码,后面那句话我自己加的,哈哈哈～ Group操作:mongodb2.2版本对于返回数据最多只包涵20000个元素,最多支持20000独立分组;对于超过20000的独立分组建议采用mapreduce; ...