mongodbcount(mongodbcount数量较小)

本篇文章给大家谈谈mongodbcount,以及mongodbcount数量较小对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

MongoDB 轻松搞定统计 —— 聚合函数使用

在 MySQL 中我们通常使用 SELECT count(*) FROM table_name WHERE ... 来获取满足某个条件的记录条数。在 MondoDB 中还提供了类似的方法。MongoDB 有如下方式:

以下面的数据为例:

查找男性的用户数量可以这样做:

如果要实现条件查询呢,使用条件即可,比如查询性别为男,年龄大于等于15的用户:

条件的时候和之前条件查询的用法一样,可以参考: MongoDB 条件查询和排序 。

MongoDB 同样提供了分组计数的方法。比如要统计男女性别的人数,可以按如下方式进行:

求和通过聚合的$sum 操作符来完成,可以笑段用来计算某一个数值列的和,例如我们要计算所有年龄之和。

这里_id 指定为 null 是就是对全部数据进行求和(即不散脊分组),若指定了列,则可以分组求和,比如对男性和女性分别求和。

求和也可以对多个字段进行求和,以下面的外卖订单冲升渗数据为例:

我们想知道算上配送费的订单总额,可以像下面那样做,如果我们加上商品名称也可以得到每个商品的销售总额。

平均值通过$avg 操作符完成,例如上面数据的计算平均客单价:

本篇介绍了 MongoDB 的聚合函数的基本用法,包括计数、求和和取平均值。通过 MongoDB 提供了聚合函数可以高效地完成统计工作。

MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教

db.user.find().count(); == 这个快是因为 _id作碧升为主键是一个相对小的索隐慧衫引

而对应的mysql里是走的全表扫描

如果你设计的表结构很满足范式,那么其实并不是MongoDB所擅长的场景,你不会觉得mongodb有多快

dbdao.com it在线灶腔教育

如何实现mongodb中的sum汇总操作?

首先在本亮则伍地机器上安装并敬或设置MongoDB服务。

从Mongo网站上下载MongoDB,解压到本地目录,比如C:Mongo

在上一个文件夹内创建数据目录。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:mongod.exe以后台进程启动;mongo.exe启动命令行界面,可做管理操作。这两个可执行文件都位于Mongo\bin目录下;

进入Mongo安装目录的bin目录下,比如:C: cd Mongo\bin

有两种启动方式,如下:

mongod.exe –dbpath C:\Mongo\data

或者

mongod.exe –config mongodb.config

mongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件,需要在此配置文件中指定数据目录(比如,dbpath= C:\Mongo\Data)的位置。

连接到MongoDB,到这一步,mongo后台服务已经启动,可以通过查看。 MongoDB启动运行后,我们接下来看它的聚合函数。

实现聚合函数

在关系数据库中,我们可以在数值型字段上执行包含预定义聚合函数的SQL语句,比如,SUM()、COUNT()、MAX()和MIN()。但是在MongoDB中,需要通过MapReduce功能来实现聚合以及批处理,它跟SQL里用来实现聚合的GROUP BY从句比较类似。下一节将描述关系数据库中SQL方式实现的聚合和相应的通过MongoDB提供的MapReduce实现的聚合。

为了讨论这个主题,我们考虑如下所盯绝示的Sales表,它以MongoDB中的反范式形式呈现。

Sales表

#

列名

数据类型

1

OrderId

INTEGER

2

OrderDate

STRING

3

Quantity

INTEGER

4

SalesAmt

DOUBLE

5

Profit

DOUBLE

6

CustomerName

STRING

7

City

STRING

8

State

STRING

9

ZipCode

STRING

10

Region

STRING

11

ProductId

INTEGER

12

ProductCategory

STRING

13

ProductSubCategory

STRING

14

ProductName

STRING

15

ShipDate

STRING

基于SQL和MapReduce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、过滤条件和分组从句,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mapper和reducer函数来定制化实现。

MongoDB没有原生态的用户自定义函数(UDFs)支持。但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存JavaScript函数,JavaScript函数可以在MapReduce中复用。下表是一些常用的聚合函数的实现。稍后,我们会讨论这些函数在MapReduce任务中的使用。

聚合函数

Javascript 函数

SUM

db.system.js.save( { _id : "Sum" ,

value : function(key,values)

{

var total = 0;

for(var i = 0; i values.length; i++)

total += values[i];

return total;

}});

AVERAGE

db.system.js.save( { _id : "Avg" ,

value : function(key,values)

{

var total = Sum(key,values);

var mean = total/values.length;

return mean;

}});

MAX

db.system.js.save( { _id : "Max" ,

value : function(key,values)

{

var maxValue=values[0];

for(var i=1;i

MIN

db.system.js.save( { _id : "Min" ,

value : function(key,values)

{

var minValue=values[0];

for(var i=1;i

VARIANCE

db.system.js.save( { _id : "Variance" ,

value : function(key,values)

{

var squared_Diff = 0;

var mean = Avg(key,values);

for(var i = 0; i values.length; i++)

{

var deviation = values[i] - mean;

squared_Diff += deviation * deviation;

}

var variance = squared_Diff/(values.length);

return variance;

}});

STD DEVIATION

db.system.js.save( { _id : "Standard_Deviation"

, value : function(key,values)

{

var variance = Variance(key,values);

return Math.sqrt(variance);

}});

SQL和MapReduce脚本在四种不同的用例场景中实现聚合函数的代码片段如下表所示。

1.各地区的平均订单量

下面的查询是用来获取不同地区的平均订单量。

SQL Query

MapReduce Functions

SELECT

db.sales.runCommand(

{

mapreduce : "sales" ,

City,

State,

Region,

map:function()

{ // emit function handles the group by

emit( {

// Key

city:this.City,

state:this.State,

region:this.Region},

// Values

this.Quantity);

},

AVG(Quantity)

reduce:function(key,values)

{

var result = Avg(key, values);

return result;

}

FROM sales

GROUP BY City, State, Region

// Group By is handled by the emit(keys, values)

line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

2.产品的分类销售总额

下面的查询是用来获取产品的分类销售额,根据产品类别的层级分组。在下面例子中,不同的产品类别作为个体维度,它们也可以被称为更复杂的基于层次的维度。

SQL 查询

MapReduce 函数

SELECT

db.sales.runCommand(

{

mapreduce : "sales" ,

ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName,

map:function()

{

emit(

// Key

{key0:this.ProductCategory,

key1:this.ProductSubCategory,

key2:this.ProductName},

// Values

this.SalesAmt);

},

SUM(SalesAmt)

reduce:function(key,values)

{

var result = Sum(key, values);

return result;

}

FROM sales

GROUP BY ProductCategory, ProductSubCategory, ProductName

// Group By is handled by the emit(keys, values)

line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

3. 一种产品的最大利润

下面的查询是用来获取一个给定产品基于过滤条件的最大利润。

SQL查询

MapReduce 函数

SELECT

db.sales.runCommand(

{

mapreduce : "sales" ,

ProductId, ProductName,

map:function()

{

if(this.ProductId==1)

emit( {

key0:this.ProductId,

key1:this.ProductName},

this.Profit);

},

MAX(SalesAmt)

reduce:function(key,values)

{

var maxValue=Max(key,values);

return maxValue;

}

FROM sales

WHERE ProductId=’1’

// WHERE condition implementation is provided in

map() function

GROUP BY ProductId, ProductName

// Group By is handled by the emit(keys, values)

line in the map() function above

out : { inline : 1 } });

4. 总量、总销售额、平均利润

这个场景的需求是计算订单的总数、总销售额和平均利润,订单ID在1到10之间,发货时间在2011年的1月1日到12月31日之间。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和产品类别范围里订单的总数、总销售额和平均利润。

SQL 查询

MapReduce 函数

SELECT

db.sales.runCommand(

{ mapreduce : "sales" ,

Region,

ProductCategory,

ProductId,

map:function()

{

emit( {

// Keys

region:this.Region,

productCategory:this.ProductCategory,

productid:this.ProductId},

// Values

{quantSum:this.Quantity,

salesSum:this.SalesAmt,

avgProfit:this.Profit} );

}

Sum(Quantity),

Sum(Sales),

Avg(Profit)

reduce:function(key,values)

{

var result=

{quantSum:0,salesSum:0,avgProfit:0};

var count = 0;

values.forEach(function(value)

{

// Calculation of Sum(Quantity)

result.quantSum += values[i].quantSum;

// Calculation of Sum(Sales)

result.salesSum += values[i].salesSum;

result.avgProfit += values[i].avgProfit;

count++;

}

// Calculation of Avg(Profit)

result.avgProfit = result.avgProfit / count;

return result;

},

FROM Sales

WHERE

Orderid between 1 and 10 AND

Shipdate BETWEEN ‘01/01/2011’ and

‘12/31/2011’

query : {

"OrderId" : { "$gt" : 1 },

"OrderId" : { "$lt" : 10 },

"ShipDate" : { "$gt" : "01/01/2011" },

"ShipDate" : { "$lt" : "31/12/2011" },

},

GROUP BY

Region, ProductCategory, ProductId

// Group By is handled by the emit(keys, values)

line in the map() function above

LIMIT 3;

limit : 3,

out : { inline : 1 } });

既然我们已经看了在不同业务场景下的聚合函数的代码示例,接下来我们准备来测试这些函数。

测试聚合函数

MongoDB的MapReduce功能通过数据库命令来调用。Map和Reduce函数在前面章节里已经使用JavaScript实现。下面是执行MapReduce函数的语法。

db.runCommand(

{ mapreduce : collection,

map : mapfunction,

reduce : reducefunction

[, query : query filter object]

[, sort : sorts the input objects using this key. Useful for

optimization, like sorting by the emit key for fewer reduces]

[, limit : number of objects to return from collection]

[, out : see output options below]

[, keeptemp: true|false]

[, finalize : finalizefunction]

[, scope : object where fields go into javascript global scope ]

[, jsMode : true]

[, verbose : true]

}

)

Where the Output Options include:

{ replace : "collectionName" }

{ merge : "collectionName"

{ reduce : "collectionName" }

{ inline : 1}

[img]

mongodb Aggregation聚合操作之$count

在上一篇  mongodb Aggregation聚合操作之$unwind  中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的衡毁启$count操作。

说明:

查询展示文档数量的总数。

语法:

{ $count: string }

初始化数据:

 db.scores.insertMany([{ "_id" : 1, "subject" : "History", "score" : 88 },

{ "_id" : 2, "subject" : "History", "score" : 92 },

{ "_id" : 3, "subject" : "History", "score" : 97 },

{ "_id" : 4, "subject" : "History", "score" : 71 },

{ "_id" : 5, "subject" : "History", "score" : 79 },

{ "_id" : 6, "subject" : "History", "score" : 83 }])

示例:

db.scores.aggregate(

  [

    {

      $match: {

        score: {

          $gt: 80

      咐如余迅  }

      }

    },

    {

      $count: "passing_scores"

    }

  ]

)

等同于:

db.scores.countDocuments({"score":{$gt:80}})

结果:

{

    "passing_scores" : 4

}

mongodb数据库count速度慢怎么解决

因为mongodb使用memory-mapped file,所以mongodb运行时os会不停的把mongodb需要的数据库文件的部分内容读入物理内存里,所以:

如果没有合适的index,query的掘掘时候os需要把整个mongodb需要的文档全部读进物理内存,数据的大小超过物理内存的时候就会变慢。判茄核

query不同的db的时候,如果上一个query正好是同一个db,那么需要的那部分内容都已经在物理内存里了,就会很快;如果上一个query是一个大数据库,当纳森前的query是另一个大数据库,os会需要腾出物理内存,然后把这次query需要的内容读进物理内存,这样就会变慢。

如果你的硬盘读写速度本身就很慢,那mongodb自然也会很慢。

关于mongodbcount和mongodbcount数量较小的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

相关阅读

  • 数据仓库dwd(数据仓库dwd层设计)

    数据仓库dwd(数据仓库dwd层设计)

    标题:数据仓库dwd简介:数据仓库(Data Warehouse)是一种用于存储和管理企业数据的系统,旨在支持商业决策。数据仓库是大型集中式数据库,用于将各种来源的数据整合到一起,以帮助企业分析和获取更深层次的洞察。在数据仓库中,数据经过清...

    2024.04.25 02:00:37作者:intanet.cnTags:数据仓库dwd
  • sqlupdate(SQL UPDATE语句)

    sqlupdate(SQL UPDATE语句)

    简介:在IT技术领域中,SQL语言是非常重要的一种数据操作语言。其中,SQL的UPDATE语句是用来更新数据库表中的数据的。在这篇文章中,我们将详细说明SQL的UPDATE语句的用法和注意事项。多级标题:一、什么是UPDATE语句二、UPD...

    2024.04.24 18:00:43作者:intanet.cnTags:sqlupdate
  • oracle启动(oracle启动步骤)

    oracle启动(oracle启动步骤)

    简介:Oracle是一个功能强大的数据库管理系统,能够处理大量的数据,并且支持高度可扩展性和稳定性。在使用Oracle数据库时,启动Oracle是非常重要的操作,只有在Oracle启动之后,才能正常访问数据库。多级标题:一、启动Oracle...

    2024.04.24 15:22:40作者:intanet.cnTags:oracle启动
  • oracle查看所有表(oracle查看所有表的sql语句)

    oracle查看所有表(oracle查看所有表的sql语句)

    在IT技术领域中,Oracle数据库是一种非常流行的关系型数据库管理系统。在使用Oracle数据库时,有时候需要查看所有的表的信息,以便进行数据分析、优化或管理。本文将介绍如何在Oracle数据库中查看所有表的方法。### 第一部分:登录O...

    2024.04.24 05:01:17作者:intanet.cnTags:oracle查看所有表
  • 关于oraclejde的信息

    关于oraclejde的信息

    简介:Oracle JD Edwards EnterpriseOne是一款集成的企业资源计划(ERP)软件,旨在提高组织的效率和灵活性。它基于先进的技术平台,包括云计算和移动应用,能够满足各种行业的需求。多级标题:1. 什么是Oracle...

    2024.04.24 02:03:17作者:intanet.cnTags:oraclejde
  • sql添加(sql添加多条记录)

    sql添加(sql添加多条记录)

    简介:在IT技术领域中,SQL是一种常用的数据库查询语言,用于对数据库进行增、删、查、改等操作。本文将详细介绍SQL中的添加操作,包括添加数据到数据库表和添加新的列到表格中。一、添加数据到数据库表当需要向数据库表中添加新的数据时,可以使用I...

    2024.04.23 19:11:52作者:intanet.cnTags:sql添加
  • redis使用(redis使用手册)

    redis使用(redis使用手册)

    简介:Redis是一款开源的高性能键值存储数据库,具有快速、稳定和可靠的特点。它被广泛应用于缓存、消息队列、会话管理等场景中,并且可以支持多种数据结构类型,如字符串、哈希表、列表等。本文将介绍如何使用Redis,并详细说明其常用功能和操作。...

    2024.04.23 18:55:28作者:intanet.cnTags:redis使用
  • 包含pdboracle的词条

    包含pdboracle的词条

    简介:PDBOracle是一种用于数据存储和管理的数据库系统,在IT技术领域有着广泛的应用。本文将介绍PDBOracle的概念、优势以及如何使用它来提高数据存储和管理的效率。一级标题:什么是PDBOracle?PDBOracle是一种用于数...

    2024.04.23 17:03:11作者:intanet.cnTags:pdboracle