业务需求及设计见前文:基于 MongoDB 动态字段设计的探索 根据专业计算各科平均分 (总分.最高分.最低分) public Object avg(String major){ Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation( Aggregation.unwind("courseList"), Aggregation.match(Criteria.where("major").is(major)), Agg

一.业务需求 假设某学校课程系统,不同专业课程不同 (可以动态增删),但是需要根据专业不同显示该专业学生的各科课程的成绩,如下: 专业 姓名 高等数学 数据结构 计算机 张三 90 85 计算机 李四 78 87 专业 姓名 高等数学 数学 王五 86 数学 赵六 95 二.设计思路 开始的思路是根据配置的课程动态生成文档字段,使用非映射方式直接操作 MongoCollection, 有以下问题: 存取数据日期序列化问题 (亦可能是本人没有找到正确的处理方式) 返回结果集不能转换成实体对象,不方

原文: https://stackoverflow.com/questions/46466562/how-to-save-and-query-dynamic-fields-in-spring-data-mongodb MongoDB 的一大特点就是所有的记录都是文档形式,无所谓数据库字段,每一条数据都是独立的.在使用Spring Data MongoDB 时,如果直接用关系型数据库的用法去套,那会发现很难发挥MongoDB的特性. 我在搜索如何解决问题的时候,发现了一篇问答正好能解决我的问题,所

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

MongoDB存储引擎选择 MongoDB存储引擎构架 插件式存储引擎, MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API,为第三方的存储引擎厂商加入MongoDB提供了方便,这一变化无疑参考了MySQL的设计理念.目前除了早期的MMAP存储引擎外,WiredTiger和RocksDB均 已完成了对MongoDB的支持,前者更是在被MongoDB公司收购后更是直接引入到了MongoDB 3.0版本中.插件式存储引擎API的引入为MongoDB丰富自己武器库以处理更多不同类型的业务提供了无限可能,

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 这是一篇MongoDB官网上的一篇文章,分析了使用MongoDB存储商品分类信息相比其他数据库的优势,并讲述了如何将其保存到MongoDB中.原址点击:User case – Product Catalog.MongoDB中文社区有大神已将其翻译成中文.在此不重复造车,直接转载.欢迎一起探讨. 关系型数据库解决方案 上述问题使用传统的关系型数据库也可以解决,比如以下几种方案 针对不同商品,创建不同的表 比

MongoDB存储----文档型数据库 利用pymongo连接MongoDB import pymongo client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) # 或 pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:23017/') # 默认端口为:27017 # pymongo.MongoClient()方法 指定数据库 # 指定操作test数据库# db = client.test 或 db

目录: mongoDB存储引擎 mongoDB索引 索引的属性 MongoDB查询优化 mongoDB存储引擎: 目前mongoDB的存储引擎分为三种: 1.WiredTiger存储引擎: a.Concurrency(并发级别):WiredTiger支持文档级别的并发,支持多个客户端同时修改一个文档. b.Snapshots and Checkpoints(快照与检查点):WiredTiger每60s创建一个检查点(将快照数据写入磁盘),在此之间mongo或服务器宕机便会丢失数据. c.Jour

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标签: MongoDB NoSQL MongoDB 存储引擎和数据模型设计 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 1.2 MongoDB中的默认存储引擎 2. 数据模型设计 2.1 内嵌和引用 2.2 设计原则 A. 1 - 1 或者 1 - *(较少) B. 1 - *(较多) C. 1 - *(非常多) D. * - * E. 通用建议 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据(通常是放在磁盘或者内存中)和数据库之间的一个操作接口,它负责数据的存储和读取方式.Mon

存储过程 statementType="CALLABLE" <!-- 计算金额存储过程--> <update id="getCalcDistributorSettle" statementType="CALLABLE" parameterType="java.util.Map"> <![CDATA[ CALL procCalcDistributorSettle (#{ID},#{message})

mongoDB 深入浅出一 了解mongoDB存储结构   MongoDB 深入浅出 数据逻辑结构 1 mongoDB中的文档(document) 相当于 关系性数据库的一条一条的记录 2 collection 相当于关系性数据库中的表,所以一个collection中有多个document 3 多个集合在逻辑上组成一起 就是database 4 一个mongoDB 和 关系性数据库一样 可以有多个数据库(database) 与关系数据结构比较 MongoDB 关系性数据库 文档(document

Asp.Net Core Web Api图片上传及MongoDB存储实例教程(一) 图片或者文件上传相信大家在开发中应该都会用到吧,有的时候还要对图片生成缩略图.那么如何在Asp.Net Core Web Api实现图片上传存储以及生成缩略图呢?今天我就使用MongoDB作为图片存储,然后使用SixLabors作为图片处理,通过一个Asp.Net Core Web Api实例来给大家讲解下!本文有点长,可以先收藏推荐然后再看! 本文地址:https://www.cnblogs.com/yilez

一.Solr Multivalue field属性positionIncrementGap理解 分类:Lucene 2014-01-22 10:39阅读(3596)评论(0) 参考:http://rockiee281.blog.163.com/blog/static/19385222920127225619919/   Solr里头可以设计Field为Multivalue类型,这样的一个好处是可以很方便的设置copyField,在我们的项目中也有使用. 但是一直以来都有一个问题困扰着我,就是对m

1.sap中的动态字段其实类似c#里面的指针,都是指向的地址. 只是写法不同,sap 中的field-symbols就是类似指针. , b TYPE i. FIELD-SYMBOLS <fs> TYPE i. ASSIGN b TO <fs>. <fs> = a. WRITE: 'b =',b. 现在b的值即为a的值. 2.下面记录一下,我在工作中使用到field-symbol 的情况. 背景介绍: 用户发送数据过来,有wbs编码,开始日期,结束日期,   我们需要在s

mybatis实现动态字段查询,如果某个条件为null,则不查询某个字段,否则就查询某个字段 先看一下 怎么实现动态的自定义字段查询: 例如: 而field 就是数据表中的某一个字段 String findContextByGoodsUid(@Param("goodsUid") String goodsUid,@Param("field") String field); <select id="findContextByGoodsUid"

k8s默认存储动态挂载分配配置 k8s默认存储动态挂载分配配置 https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/96973871

Python连接mongodb一般使用pymongo模块 1. pymongo模块的简单使用 ### MongoDB存储 ## 连接MongoDB import pymongo # 建立连接对象,2种方法皆可 client = pymongo.MongoClient(host='10.0.0.100', port=27017) client2 = pymongo.MongoClient('mongodb://10.0.0.100:27017/') # 指定数据库,如无则创建 db = clien

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地