转载请在页首注明作者与出处 一:分组汇总 1.1:SQL样例 分组汇总的应用场景非常多,比如查询每个班级的总分是多少,如果用关系形数据库,那么sql是这样子的 ),class from score group by class 得到的结果就是每个班分别的总分是多少,那么在mongodb这种非关系数据库要怎么做呢? 1.2:数据样例 假如我们有如下数据若干 { "_id" : "4fe31003-0ee3-47b8-8a1d-0e9f8561c37e", "
在现实的世界中,任何事情都有两面性,在程序的世界中,亦然! 我们不论是在使用一门新的语言,还是一门新的技术,在了解它有多么的让人兴奋,让人轻松,多么的优秀之余,还是很有必要了解一些他的局限性,方便你在实际开发过程中 遇到这些的时候 明白应该怎么处理,在涉及到这些地方的时候,能预先的判断,文章翻译自Mongo DB 官网,翻译的不好,还望大家谅解,同时本人也在使用Mongo DB 对空间地理编码进行一些操作, 希望大家多多交流 多多指教,在此先行谢过!!! 该笔记提供了一些关于使用Mongo DB
用过Mongo的人都知道,Mongo使用的是Bson类型,有string,int,date,bool等数据类型,具体就不详述了. 在使用Mongo 的C#官方驱动时会碰到一个问题,如何将Bson中的数据类型与C#中的数据类型匹配起来. 以下就是我在实际项目中碰到的需要匹配的数据类型. id 比如说所有的Mongo文档里都有一个_id,如果没有标识,直接在对象类中定义一个_id属性,那么在数据读取或保存时就会报错. 因此在对象类中应当如下进行定义: [BsonId] public ObjectId
mongo数据通常过于庞大,很难一下子放进内存里进行分析,如果直接在python里使用字典来存贮每一个文档,使用list来存储数据的话,将很快是内存沾满.型号拥有numpy和pandas import numpy import pymongo c = pymongo.MongoClient() collection = c.mydb.collection num = collection.count() arrays = [ numpy.zeros(num) for i in range(5)