mongodb分组求和 mongodb多个字段求和 _mongodb

本文目录一览：

1、mongoDB应用篇-mongo聚合查询
2、kettle的mongodb输入多个字段想加
3、如何实现mongodb中的sum汇总操作?

mongoDB应用篇-mongo聚合查询1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
4、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
【mongodb分组求和 mongodb多个字段求和】6、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（UDFs）支持。
kettle的mongodb输入多个字段想加因为多表关联上发挥作用。MongoDB是一个文档型、无模式的数据库，自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用。
$project 与 $addFields 都可以向文档中添加指定字段，如果新增字段与现有字段重名，将用新字段覆盖旧有。
{ n： firstName，v： John} ， { n： lastName ， v： Smith} ， { n： age，v： 25}，...]} 这里创建的索引是一个基于name和value字段的复合索引。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的 RAM，或者在传输期间不会使用过多的带宽。为了存储大于最大大小的文档，MongoDB 提供了 GridFS API 。
正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
如何实现mongodb中的sum汇总操作?mongo中的高级查询之聚合操作（distinct ， count，group）distinct的实现：count的实现 group的实现（1）.分组求和：类似于mysql中的 select act，sum（count） from consumerecords group by act （2）.分组求和，过滤。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$collStats 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$collStats使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$facet操作。说明：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道。
而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$project 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$project使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的unwind操作。说明：解析输入文档中的数组字段，为每个元素输出一个文档。
mongodb的 group 操作对索引的运用是比较差的。
可以使用NineData数据迁移方案来实现不同MongoDB实例间的数据复制。