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3.7.4 MapReduce MapReduce 是整个大数据的精髓所在（实际中别用，因为在MongoDB中属于最底层操作）。 MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作分解执行，然后再将结果合并成最终结果。 MapReduce 就是分为两步处理数据： Map：将数据分别取出 R 阅读全文
posted @ 2017-12-08 13:08
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3.7.3 group操作 使用“group”操作可以实现数据的分组操作，MongoDB里将集合依据不同的的key进行分组操作，并且每个组产生一个处理文档。 范例：查询年龄大于等于19岁的学生信息，并且按照年龄分组 db.runCommand({"group" : { "ns" : "student 阅读全文
posted @ 2017-12-07 21:53
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3.7.2 消除重复数据 在SQL中对于重复的数据可以使用"DISTINCT"消除，在MongoDB中依然支持。（distinct不同的） 范例：查询所有name的信息 本次的操作没有直接的函数支持，只能够利用runCommand()函数。 runCommand()直接通过db调用，不经过集合调用， 阅读全文
posted @ 2017-12-07 20:52
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3.7 聚合（重点） 信息的统计操作就是聚合（直白：分组统计就是一种聚合操作）。 3.7.1 取的集合的数据量 对于集合的数据量而言，在MongoDB里面直接使用count()函数就可以完成。 范例：统计students表中的数据量 db.students.count() 范例：模糊查询 db.st 阅读全文
posted @ 2017-12-07 17:18
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3.6.4 地理信息索引 地理信息索引分为两类：2D平面索引，2DSphere球面索引。在2D索引里面基本上能够保存的信息都是坐标，而且坐标保存的就是经纬度坐标。 范例：定义一个shop的集合 db.shop.insert({loc : [10, 10]}) # loc表示坐标 db.shop.in 阅读全文
posted @ 2017-12-07 14:10
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3.6.3 全文索引 在一些信息管理平台上经常需要进行信息模糊查询，最早的时候是利用了某个字段上实现的模糊查询，但这个时候返回的信息并不会很准确，因为只能够查A字段或B字段，而在MongoDB里面实现了非常简单的全文检索。 范例：定义一个新的集合 db.news.insert({"title" : 阅读全文
posted @ 2017-12-07 14:02
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3.6.2 过期索引 在一些程序的站点会出现若干秒之后信息被删除的情况，例如：手机信息验证码，那么在MongoDB里面可以轻松实现过期索引。但这个时间往往不怎么准确。 范例：设置过期索引（实现过期索引，需要保存一个时间信息。） db.phones.ensureIndex({"time" : 1}, 阅读全文
posted @ 2017-12-06 22:50
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3.6.1 唯一索引 唯一索引的主要目的是用在某一个字段上，使该字段的内容不重复。 范例：创建唯一索引 db.students.ensureIndex({"name" : 1}, {"unique" : true}) 在name字段上的内容绝对不允许重复。 范例：在students集合里面增加重复的 阅读全文
posted @ 2017-12-06 19:36
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3.5 索引（重点） 任何数据库中，索引都是一种提升数据库检索性能的手段，这一点在MongoDB数据库中同样是存在的，MongoDB数据库里面存在两种索引创建：一是自动创建，另外是手工创建。 范例：重新准备一个新的简单集合 此时在students集合上并没有设置任何的索引，下面通过getIndexe 阅读全文
posted @ 2017-12-05 22:48
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3.5 游标（重点） 所谓游标就是指数据可以一行行的进行操作，非常类似于ResultSet数据处理。在MongoDB里对游标的控制使用find()函数就可以返回游标。对于返回的游标如果想进行操作，使用两个函数： 判断是否有下一行数据：hasNext() 取出当前数据：next() var curso 阅读全文
posted @ 2017-12-05 20:58
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