实现的思路和希望的诉求是一样的，对 unique_path 进行分组，并且按照modified 倒序排列取每组第一条记录，然后把分组结果再输出 Mongo sql 是这样写的 from pymongo...(pipeline)) # 输出结果 ids = [] for doc in result: print(doc["_id"]) aggregate 接收一个数组参数，里面包含多个对象，可以把这些对象看作一个管道...group 阶段用于对文档进行分组聚合操作。...group 阶段的 _id 字段指定了用于分组的键，因为对 unique_path 分组，所以我 _id 设置了unique_path 通过上面查询出来的结果得到了去重后的文档ids,后面再对整张表查询将不在...可以通过 delete_result.deleted_count 获取删除的条数
思路就是通过article表来分别join成果product表、user表和project表，然后group里用productid来筛选，最后再用projectid筛选。...err error) { db := GetDB() db.Order("total desc").Table("article").Select("product_id as productid, count...Joins("left JOIN user on user.id = product.uid").Group("product.uid").
、count(field) 为上层的标准结果，不同存储引擎的底层实现方式可以不相同，但是结果是一样的，因此主要比较三种查询方式查询结果。...(2)...count(n)count(*) 和 count(1)、count(2)...count(n) 语义上略有区别，但它们的执行结果集一致。...不同于InnoDB中的字段只是一个估计值。...总结上文中讨论了一些 count 函数的一些表现，并没有涉及 where 条件的使用，因为一旦引入 where 条件就会引入多个字段和多个字段的索引进行成本分析：上面的规则虽然看着很多，但实际上结合结果集和...参考https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/aggregate-functions.html#function_count个人简介 你好，我是 Lorin 洛林，
指定容器的名称 -v 和磁盘的的某个文件绑定起来 进入容器: docker exec -it mymongo /bin/bash 进入到 mongo 的客户端 mongo MongoDB...（聚合） MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。...([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) $avg 平均值 db.mycol.aggregate([{$group...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，
不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?)...from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。...其实，把计数放在Redis里面，不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。
相当于sql语句：SELECT count(*) AS count FROM c1 db.c1.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}]) $group...如果没有分组属性取值为null count：返回结果字段名。可以自定义，类似SQL中的字段别名。...$sum：如果取值为1表示总条数，相当于每个document中都多个count属性，count取值为1，累加和就是总条数。...分组后结果集只有_id和totalAge两个属性，所以在$match中只能对这个属性进行操作。...([{$group:{_id:"$name",minAge:{$min:"$age"}}}]); 平均值 - $avg 计算出不同姓名的平均年龄 db.c1.aggregate([{$group:{_id
mongo7 [direct: primary] test> db.test.aggregate([ ... { ... $group: { ......city HAVING COUNT(*) > 1; 上面的SQL 语句和MONGODB 的语句表达的意思是一致的，意思是针对每个城市和州，重复出现的次数的分组统计 Enterprise mongo7...$group: { ... _id: { state: "$state", city: "$city" }, // 按州和城市进行分组 ......Enterprise mongo7 [direct: primary] test> db.test.aggregate([...下面的执行计划已经明显的开始使用IXSCAN Enterprise mongo7 [direct: primary] test> db.test.aggregate([ { $match: { state
有点类似sql语句中的 count(*)。 MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，...Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。...1 > db.age01.aggregate([{$match : {age: {$gt: '10', $lt: '20'}}},{$group: {_id: null, count: {$sum: 1
PERMANOVA（即adonis）和ANOSIM本身分析的东西不一样，得到结果不同也很正常。 如果考察的因子影响很强，通常会得到相似的结果。如果因子影响很弱，那么结果可能产生差别。...因此，结果不同可能表明因素的影响可能不是真的，或者效应很弱。 另外还需要查看对应方法的统计量，即PERMANOVA的F值和ANOSIM的R值。...可增加置换检验次数查看对结果的影响，通常显著的P值会随着检验数量的增加而减少。 个人主观经验，F值为10都是比较低的。强F值可以达到20，50甚至100。...如果PCoA结果分得很开，一般PERMANOVA也能检验出来。 如果多因子间存在交互效应，结果也会不同。PERMANOVA可直接处理交互效应，而ANOSIM不能。
print(col.count()); ... ... } [Function: insertData] mongo7 [direct: primary] test> insertData("test...mongo7 [direct: primary] test> db.testData.aggregate([ ... { ... $match: { ......[direct: primary] test> 上面的语句，直接将结果进行了计算和展示非常快。...，如果不符合条件，则选择后面的给定的结果进行打印，很明不符合条件的为0 那么这样的语句还有其他的写法吗，有的，例如下面的写法 mongo7 [direct: primary] test> db.testData.aggregate...[direct: primary] test> 我们可以看到，结果是一样的，但写法的确是不同，第二个我们采用了是条件的方式来撰写的，也就是最后一个20000到3000，所以用了另一种Mongodb
虽然在这种查询条件下，两者的顺序不会影响结果。但推荐使用skip().limit()的顺序。因为在聚合查询时两者的顺序不同会导致结果不同。...统计 > db.person.count() 8 > db.person.count({age: {$gt: 20}}) 6 distinct过滤重复 > db.person.find({age: {$...分组 // 按gender字段进行分组 db.person.aggregate([ {$group:{_id:'$gender'}} ]); { "_id" : false } { "_id" :...true } // 分组后再进行求和统计：求各个组的记录条数 db.person.aggregate([ {$group:{_id:'$gender', counter:{$sum: 1}}}...limit // skip 和 limit 在聚合时有顺序区分的。
where name like '%mongo%'; 11、查询 name 中以 mongo 开头的 db.userInfo.find({name: /^mongo/}); 相当于: select...* from userInfo where name like 'mongo%'; 12、查询 name 中以 mongo 结尾的 db.userInfo.find({name: /mongo$/})...({}, {name: 1, age: 1}); 相当于： select name, age from userInfo; 当然 name 也可以用 true 或 false,当用 ture 的情况下和...统计数量 db.userInfo.find({age: {$gte: 25}}).count(); 相当于： select count(*) from userInfo where age >= 20...db.userInfo.aggregate({$group:{_id:null,score:{$avg:"$score"}}}) 相当于： SELECT AVG(score) from userInfo
，这意味着我们完全可以把不同格式和类型的数据统统插入一个集合中。...MongoDB提供了以下聚合工具： #1、聚合框架 #2、MapReduce(详见MongoDB权威指南) #3、几个简单聚合命令：count、distinct和group。...查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 3....查询公司内男员工和女员工的个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 4....查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"
MongoDB的使用之前也分享过一篇，稍微高阶点：见这里：《MongoDB使用小结》 1、shell登陆和显示 假设在本机上有一个端口为17380的MongoDB服务，假设已经把mongo bin文件加入到系统...item['X'])++count;}print(count) 4、插入和更新 > db.test.findOne({_id: 'cswuyg'}) null > db.test.insert({'_...To avoid these situations, on a sharded cluster, use the $group stage of the db.collection.aggregate(...49、排重统计 （1）aggregate result = db.flu_test.aggregate([{$match: {_: ISODate("2015-05-01")}}, {$group:{...升级后的磁盘文件完全变了，所以不同存储引擎下的磁盘文件不能混用。
集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。...通常是机器主机名的散列值，这样可以确保不同主机生成不同的 ObjectId，不产生冲突。...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$sum : “$likes”}}}]) $avg 计算平均值 db.mycol.aggregate...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$max : “$likes”}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$push: “$url”}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，
db.inventory.find( { "size.uom": "in" } ) 聚合查询 aggregate() 管道的概念 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数...数据会从{"data":[{count:1},{count:2}]}，变为{"data":{count:1}},{"data":{count:2}} db.col.aggregate([{$unwind...我还改变了天、月和年的顺序，以证明如果需要，您当然可以这样做。 $group $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。...db.col.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中...db.col.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本
commands: count collections/count tables: count the number of collections in each of the mongo server's...databases - by @pvdb count documents/count docs: count the number of documents in all (non-system)...document db.collection.aggregate() db.collection.aggregate({}) // matches documents where the "a" is...group and sort db.collection.aggregate({}).group({group>}).sort({}) db.test.aggregate(...and Count: gcount(group_field, filter) Group and Sum: gsum(group_field, sum_field, filter) Group and
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。 “show dbs” 命令可以显示所有数据的列表。...(AGGREGATE_OPERATION) 聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果 mongostat 和 mongotop 监控MongoDB...([{$group:{_id:"$title",num_count:{$sum:1}}}]) { "_id" : "mongodb_test", "num_count" : 4 } { "_id" :...([{$group:{_id:"$title",num_count:{$sum:1}}}]) $group:分组统计 _id: 作为id的字段，无法改动 num_count: 统计这个分组的数目，自定义的...PHP5.6需要 php_mongo.dll而不是php_mongodb.dll。下载 php_mongo.dll 安装即可。
$lt $lte $gt $gte 、 >= 1、分组求和 db.collection.aggregate([{$group : {_id : null, sum : {$sum...: "$property"}}}]) 2、多层次分组求和 db.collection.aggregate([{$group : {_id : null, sum : {$sum : "$property.sub_property..."}}}]) 3、查询集合中元素的个数 db.collection.count() 4、导出数据 mongoexport -d xinqiu_s -c user -o /var/mongo_data/user_s.dat...5、导入数据 mongoimport --db xinqiu --collection user --file /var/mongo_data/user_s.dat 6、更新数据 db.user.update
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