聚合操作

聚合操作

Aggregate

Performs a custom aggregation operation on the values in the collection.

  1. IList<String> strList =newList<String>(){"One","Two","Three","Four","Five"};
  2. var commaSeperatedString = strList.Aggregate((s1, s2)=> s1 +", "+ s2);
  3. Console.WriteLine(commaSeperatedString);
  4. //Results
  5. One,Two,Three,Four,Five

Average

calculates the average of the numeric items in the collection.

Count

Counts the elements in a collection.

LongCount

Counts the elements in a collection.

Max

Finds the largest value in the collection.

Min

Finds the smallest value in the collection.

Sum

Calculates sum of the values in the collection.

时间: 2024-08-23 23:01:01

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SQL Terms, Functions, and Concepts MongoDB Aggregation Operators WHERE $match GROUP BY $group HAVING $match SELECT $project ORDER BY $sort LIMIT $limit SUM() $sum COUNT() $sum join No direct corresponding operator; however, the $unwindoperator allows

Mongodb聚合操作之读书笔记

Mongodb聚合操作 读书笔记 mongodb,两种计算聚合pipeline和mapreduce pipeline查询速度快于mapreduce,但MapReduce能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑. mongodb不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么mongodb直接停止操作,并向客户端输出错误消息. Pipeline方式使用db.collection.aggregate()函数进行聚合运算,运算速度较快,操作简单.

MongoDB中的聚合操作

根据MongoDB的文档描述,在MongoDB的聚合操作中,有以下五个聚合命令. 其中,count.distinct和group会提供很基本的功能,至于其他的高级聚合功能(sum.average.max.min),就需要通过mapReduce来实现了. 在MongoDB2.2版本以后,引入了新的聚合框架(聚合管道,aggregation pipeline ,使用aggregate命令),是一种基于管道概念的数据聚合操作. Name Description count Counts the num

mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)

1.distinct的实现: db.consumerecords.distinct("userId"):键值去重  类似于mysql中的 select distinct userId from consumerecords db.consumerecords.distinct("userId",{act:"charge"}):过滤之后去重,类似于mysql中的select distinct userId from consumerecords w

mongodb 聚合操作

1.首先举例分析下 mongodb 的聚合操作: 该操作表示根据whoisserver_id 字段分组 来统计每个分组下的 count数量: db.anhui.aggregate({$group:{_id:'$whoisserver_id',total:{$sum:1}}}) 查询出来的结果如下: 如果查询总的数量: db.anhui.aggregate({$group:{_id:null,total:{$sum:1}}}) 以下查询先根据条件过滤然后统计 db.anhui.aggregate(

Ruby操作MongoDB(进阶八)-聚合操作Aggregation

上篇博文讲述了排序规则collations的操作和设置方式.顺带介绍了一部分聚合aggregation的设置方式.本文继续介绍聚合操作. 聚合框架的操作处理完数据记录后在返回计算结果.集合操作将来源于多个文档的值归类到一起,这样就可疑在被归类的数据上进行多种操作,然后返回一个单独的结果 1 聚合管道 聚合管道是用于数据聚合的一个框架,是以数据处理管道概念为原型.将文档输入一个多级管道后,可疑将文档转换为聚合的结果.下面以restaurants作为数据集,通过将餐馆类归类,我们就可以使用聚合管道在

hbase 聚合操作

hbase本身提供了 聚合方法可以服务端聚合操作 hbase中的CoprocessorProtocol机制. CoprocessorProtocol的原理比较简单,近似于一个mapreduce框架.由client将scan分解为面向多个region的请求,并行发送请求到多个region,然后client做一个reduce的操作,得到最后的结果. 先看一个例子,使用hbase的AggregationClient可以做到简单的面向单个column的统计. Java代码   @Test public 

Java8中聚合操作collect、reduce方法详解

Stream的基本概念 Stream和集合的区别: Stream不会自己存储元素.元素储存在底层集合或者根据需要产生.Stream操作符不会改变源对象.相反,它会返回一个持有结果的新的Stream.3.Stream操作可能是延迟执行的,这意味着它们会等到需要结果的时候才执行.Stream操作的基本过程,可以归结为3个部分: 创建一个Stream.在一个或者多个操作中,将指定的Stream转换为另一个Stream的中间操作.通过终止(terminal)方法来产生一个结果.该操作会强制它之前的延时操

OpenStack/Gnocchi简介——时间序列数据聚合操作提前计算并存储起来,先算后取的理念

先看下 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236962.html 这里对于环形数据库的介绍,便于理解归档这个操作! 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6de3aa8a0102wk0y.html 早期的OpenStack监控(遥测)项目ceilometer被一分为四(Ceilometer.Gnocchi.Aodh.Panko),各司其职!其中Ceilometer负责采集计量数据并加工预处理:Gnocchi主要用来提供资源索引和存储