.NET 云原生架构师训练营(模块二 基础巩固 MongoDB 聚合)--学习笔记

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: - 排序- 索引类型- 创建索引

2.5.5 MongoDB -- 聚合

  • 排序
  • 索引类型
  • 创建索引

排序

// 升序
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": 1}).limit(20)

// 降序
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": -1}).limit(20)

// 组合
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": 1, "name": -1}).limit(20)

索引类型

  • 单键索引
  • 复合索引
  • 多键索引
  • 地理空间索引
  • 文本索引
  • 索引属性
  • 唯一索引
  • TTL索引
  • 不区分大小写索引
  • 稀疏索引
  • 部分索引

https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

// 使用 explan 查看 mongo 查询过程中的执行情况
db.author.find({"name": "user1"}).explain("executionStats")

创建索引

// 创建索引,-1 代表降序方式创建
db.collection.createIndex( { name: -1 } )

// 复合索引
db.products.createIndex( { "item": 1, "stock": 1 } )

//多键索引
{ _id: 1, item: "ABC", ratings: [ 2, 5, 9 ] }

db.survey.createIndex( { ratings: 1 } )

//地理空间索引
db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
      name: "Central Park",
      category : "Parks"
   }
)

db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" } )

//文本索引,一个集合只能创建一个
db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )

db.reviews.createIndex(
   {
     subject: "text",
     comments: "text"
   }
 )

// 索引属性(唯一索引)
db.members.createIndex( { "user_id": 1 }, { unique: true } )

// 索引属性(TTL索引),可以设置过期时间
db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )

// 索引属性(不区分大小写索引)
db.collection.createIndex( { "key" : 1 },
                           { collation: {
                               locale : <locale>,
                               strength : <strength>
                             }
                           } )

// 索引属性(稀疏索引)
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )

// 索引属性(部分索引)
db.restaurants.createIndex(
   { cuisine: 1, name: 1 },
   { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } }
)
```

覆盖索引:所有查询字段是索引的一部分,所有查询返回字段在同一个索引中

低效操作:
- 取反效率低(比如不等于,因为等于会命中索引,取反不会)
- $nin 总是进行全表扫描
- 一次查询只能使用一个索引,$or 除外,但 $or 使用多个索引查询之后再将结果进行合并的效率并不高,所以不推荐使用(尽可能使用$in)
- 嵌套对象字段索引与基本字段的处理方式一致

使用索引的场景:
- 集合较大
- 文档较大
- 选择性查询

// 后台创建索引,如果使用工具线程,可能会阻塞查询
db.people.createIndex({zipcode: 1}, {background: true})



索引基数:数据类型多,索引基数高,索引效率高,如果数据比如性别只有男,女两种数据,索引效率低
相关实践学习
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 缓存 Kubernetes
.NET 9 首个预览版发布:瞄准云原生和智能应用开发
.NET 9 首个预览版发布:瞄准云原生和智能应用开发
|
7月前
|
开发框架 缓存 Cloud Native
微软发布 .NET 云原生开发框架—— .NET Aspire
微软于 2023-11-14日 发布了 .NET 8 的正式版。伴随着这个重要 .NET 版本的发布,微软也发布了一个全新的 .NET云原生开发框架 —— .NET Aspire,它提供了如下 3 个方面的能力,来帮助我们使用 .NET 开发分层、云就绪的可观测、本地与生产环境一致的分布式云原生应用程序。
393 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
隐私计算训练营第三讲-详解隐私计算的架构和技术要点
SecretFlow 是一个隐私保护的统一框架,用于数据分析和机器学习,支持MPC、HE、TEE等隐私计算技术。它提供设备抽象、计算图表示和基于图的ML/DL能力,适应数据水平、垂直和混合分割场景。产品层包括SecretPad(快速体验核心能力)和SecretNote(开发工具)。算法层涉及PSI、PIR、数据分析和联邦学习(水平、垂直、混合)。此外,SecretFlow还有YACL密码库和Kusica任务调度框架,Kusica提供轻量化部署、跨域通信和统一API接口。
145 0
|
19天前
|
NoSQL 数据挖掘 数据处理
深入浅出:MongoDB聚合管道的技术详解
深入浅出:MongoDB聚合管道的技术详解
|
1月前
|
存储 NoSQL 数据挖掘
深入探索MongoDB聚合操作:解析数据之美
深入探索MongoDB聚合操作:解析数据之美
|
1月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
MongoDB架构设计
【6月更文挑战第6天】MongoDB架构设计
26 2
|
1月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
MongoDB的架构设计基于三种集群模式
【6月更文挑战第5天】MongoDB的架构设计基于三种集群模式
33 3
|
19天前
|
存储 NoSQL MongoDB
|
2月前
|
NoSQL 数据挖掘 数据处理
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
【5月更文挑战第10天】MongoDB的聚合管道是数据分析利器,它通过一系列阶段(如\$match、\$group、\$project等)处理和转换数据,实现过滤、分组、统计等功能。适用于复杂的数据分析任务,能高效处理大量数据并提供实时洞察。在电商、日志和金融等领域有广泛应用。注意索引优化和避免过度聚合,以确保准确性和效率。借助聚合管道,我们可以深入挖掘数据价值,驱动业务发展。
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
|
2月前
|
存储 NoSQL MongoDB
【MongoDB 专栏】MongoDB 与微服务架构的结合
【5月更文挑战第11天】微服务架构流行趋势下,选择合适的数据库至关重要。MongoDB作为非关系型数据库,与微服务有天然契合度。其灵活的文档模型、水平扩展性、高性能及局部事务支持,满足微服务对数据模型多样性、高可用性、快速读写的需求。实践中,需注意数据划分、索引优化、监控调优和版本控制。未来,MongoDB在微服务中的应用将更广泛,新技术将提升其在微服务架构中的价值。
【MongoDB 专栏】MongoDB 与微服务架构的结合