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成功启动MongoDB后，命令行窗口输入mongo，输入help可以看到基本操作命令： show dbs:显示数据库列表 show collections：显示当前数据库中的集合（类似关系数据库中的表） show users：显示用户use ：切换当前数据库，这和MS-SQL里面的意思一样 db.help()：显示数据库操作命令，里面有很多的命令 db.foo.help()：显示集合操作命

最近在做mongodb的分析统计，发现group分组有多种做法，和sql还真是不太样，需要写点js代码，直接贴示例代码：这是我的collection，名字：t_user_score public class UserScore implements Serializable { … private Integer userId; private BigDecimal userSc

当前我们会对一些大量的访问日志、交易记录等存储到Mongodb中(也可以以其它方式存放)，以便进行统计分析，这里举例来说明Mongodb的MapReduce功能(和Hadoop的MapReduce原理相似)。先看一张图： 如上图所示：orders订单字段有：客户id(cust_id)、数量(amount)、状态(status)，mapReduce的map处理过程：对状态为A的记录以cust_i

最近在做mongodb数据统计查询，需求：统计一段时间内每天的分享次数和分享人数? 查了众多资料，居然未找到好的方案，最终还是自己写函数解决了，现分享出来（若有好的方法请指出）：表t_share_log结构(习惯这么叫，虽mongodb中为collection): 字段名 类型 说明 id string 记录id gmtCreate date 创建时间 user

线上发现查询mongodb中的用户积分变慢（超过2s），mongodb有和mysql类似的慢查询诊断方法，先开启慢查询：连上mongodb控制台，开启慢查询功能**：[root@mongo ~]# mongomncg:PRIMARY> use adminmncg:PRIMARY> db.auth('admin','*****')mncg:PRIMARY> db.getProfilingLev

记录一下用到的微信订单统计SQL:- 订单统计：db.orders.aggregate( { $match:{createDay:20180611} }, { $group:{_id:null, recordCount:{$sum:1}, amount:{$sum:"$totalAmount"}, avgValue:{$avg:"$totalAmount"}

最近在做一个分享统计，分享记录user_share_log结构如下：使用pipeline统计每个用户分享的文章个数及访问次数（相当于distinct+group by）思路：先获得每个用户每个文章的访问次数，然后再分组统计每个用户分享的文章个数和累计访问次数。这两步统计我们直接使用pipeline进行两个group操作。如下：db.runCommand({ "aggregate"...