精选留言(13)

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  蒋腾飞同学

  感觉python和mongodb很像，语法简洁～没有规则就是最好的规则？

  2019-11-13

  

   2
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  旺旺

  MongoDB的聚合功能真强大啊，真的是不知道。
  不过想请教老师，MongoDB的这种聚合功能，对数据量很大的时候，性能会不会很差，仍然有很好的性能表现吗？毕竟是json格式的，在聚合的时候，效率会不会很差啊

  2019-11-13

   3

   2
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  fedwing

  请教下老师，后续会讲到mongo的同步，异步流程吗？还有是不是可以结合CURD或者其它指令来结合下源码介绍下mongo的工作流程！直接看源码，目前有点吃力，看的时候很多也不是很了解，或者老师有没有其它的资料可以帮助理解源码的！
  感谢😊

  2019-11-14

   1

   1
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  JAJAJA

  及时雨，Mongo聚合操作对我的网关流量统计需求的实现大有裨益。

  2019-11-13

   1

   1
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  YoKate

  这个：
  
  db.user.aggregate([
  {
    $match:{gender: '女'}
  } , {
    $group: {
     _id:"$DEPARTMENT',
     emp_qty:{$sum:1}
  }, {
   $match: {
    emp_qty: {$lte: 10}
  }
  }])
  
  是不是寻找部门女员工数量少于 10 的部门？

  作者回复: 对的。 $lte: 小于等于。所以是女员工数量等于或少于10的部门

  2019-12-19

  

  
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  cording

  老师，请教一下如果单表数据量有3亿，进行聚合统计比如count，效率怎么样？

  作者回复: 如果是无条件全表count，这个很快因为是实时计数的。
  
  带条件count取决于：1） 是否用到索引 2）你的数据是否都在内存 3）你的存储IO是否够快 - SSD vs SAS vs SATA 有很大差别
  
  通常来说这种操作会需要几十秒到分钟级如果没有优化。

  2019-12-17

  

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  小氘

  管道和步骤让我想到了java中的Stream类，有中间操作和终端操作，Stream类就是想在java中实现数据库的聚合操作。

  2019-12-14

  

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  丁丁历险记

  好奇一件事情，单表查询的话，为啥不直接支持下sql

  作者回复: MongoDB企业版中有支持SQL方式查询的工具。

  2019-12-11

  

  
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  长期规划

  聚合功能很强大，可以用Pipeline实现很复杂功能，比SQL厉害

  2019-12-03

  

  
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  cliff

  老大有没有类似sumif的聚合

  作者回复: 没有sumif这个keyword，但是可以实现类似的事情，下面这个例子是只把>=10 的$a字段的值相加求和：
  
  db.collection.aggregate([{
    $group: {
      _id: null,
      total: {
        $sum: {
          $cond: [{ $gte: ["$a", 10] },
            "$a",
            0
          ]
        }
      }
    }
  }])

  2019-11-27

   3

  
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  袭

  老师能不能再讲讲第二个例子两个match的区别？另外emp_qty的sum设为1，是说要做sum操作，还是每次增加1？如果设为2那统计出来的是人数的两倍吗？

  作者回复: 第一个match是过滤原始集合的数据。第二个是针对group之后的结果再次过滤掉员工数量大于等于10的，只保留小于10个员工的部门。 第二个match没法放到前面，因为emp_qty在原始集合里不存在，必须等group之后才可以。
  
  
  emp_qty: {$sum: 1}的意思是对group里面的每一条数据，值加1。 如果加2，自然结果就是两倍

  2019-11-27

   1

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  袭

  为什么在project里面，first_name前要加美元符号，在一般find里面不需要加？

  作者回复: first_name要加美元符号，可以理解那是个变量, 实际的值要通过替换 first_name在文档中的具体值。
  
  find()操作里面的用到的first_name只是个key。

  2019-11-27

   1

  
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  石头

  比sql语句复杂

  2019-11-15

  

  