MongoDB中类似SQL的group、join操作

首先，MongoDB的$group操作类似于SQL的GROUP BY，它允许你按指定字段(by_user)对数据进行分组，并进行计数、求和、求最大值等操作。例如，你可以通过以下语句获取每个用户的数据统计：{ $group: { _id: "$by_user", num_tutorial: { $sum: 1 }, total_like: { $sum: "$likes" }, max_l...

Mongo的分组操作有两种方式: aggregate({$group:{}}) 和 group(){ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> }, ... } } 为必选字段，为被分组字段，可为空或null 为可选字段，其中可包含一下运算符：1.仅分组，对issue_xjtf表中sp1，sp2进行分组 ...

我们提供了一个查询的样例集,这些查询使用聚合函数、过滤条件和分组从句,及其等效的MapReduce实现,即MongoDB实现SQL中GROUP BY的等效方式。在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用,这种方式的一个限制是聚合函数(比如,SUM、AVG、MIN、MAX)需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。MongoDB没有原生态的用户自定义函数...

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高...

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。 使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境中提...

mongodb里可以实现别名查询，通过聚合管道可以实现最后的聚合结果 db.sales.aggregate({$project:{myid:"$_id",日期:"$date"}})上面的日期即为别名

MongoDB不支持事务级别的锁定，对于某些需要自定义的“原子性”操作，可以使用Server side脚本来实现，此时整个MongoDB处于锁定状态。Map/Reduce也是MongoDB中比较吸引人的特性。Map/Reduce可以对大数据量的表进行统计、分类、合并的工作，完成原先SQL的GroupBy等聚合函数的功能。并且Mapper和Reducer的定义都是用...

nosql数据库的四种类型如下：1.key-value键值存储数据库:相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。优点:查找速度快,大量操作时性能高。2.列存储数据库:相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、...

当然不支持，mongodb是bjson格式的文档数据，几乎支持单表查询，目前没有连表查，支持正则表达式的查询

就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。这也是有道有理有根据的，Redis主要把数据存储在内存中，其“缓存”的性质远大于其“数据存储“的性质，其中数据的增删改查也只是像变量操作一样简单；MongoDB却是一个“存储数据”的系统，增删改查可以添加很多条件，就像SQL数据库一样...