


Apakah peringkat agregasi biasa seperti $ Match, $ Group, $ Project, $ sort, dan $ lookup?
Jul 07, 2025 am 12:50 AMTahap saluran agregasi utama MongoDB adalah $ padanan, $ kumpulan, $ projek, $ sort, dan $ lookup, masing -masing melayani tujuan transformasi data yang berbeza. 1. $ Perlawanan menapis dokumen awal untuk meningkatkan prestasi dengan mengurangkan jumlah data. 2. $ Kumpulan agregat data mengikut kunci, menggunakan akumulator seperti $ sum dan $ avg. 3. $ Projek membentuk semula dokumen dengan memasukkan, tidak termasuk, atau mengira bidang. 4. 5. Penggunaan tahap ini yang betul dalam rangka meningkatkan kecekapan dan kebolehbacaan saluran paip pemprosesan data.
Apabila bekerja dengan saluran paip pengagregatan MongoDB, peringkat tertentu muncul lagi dan lagi kerana mereka mengendalikan tugas transformasi data yang paling biasa. Tahap -tahap ini membantu anda menapis, membentuk semula, kumpulan, menyusun, dan menyertai data - semua penting untuk analisis yang bermakna. Mari kita hancurkan yang utama.
$ Match - Dokumen penapis lebih awal
Tahap $match
digunakan untuk menapis dokumen pada peringkat awal saluran paip. Ia berfungsi sama dengan penapis pertanyaan, membiarkan anda lulus hanya dokumen yang memenuhi kriteria tertentu ke peringkat seterusnya.
- Menggunakan
$match
awal boleh mengurangkan jumlah data yang diproses kemudian, meningkatkan prestasi. - Anda boleh menggunakan pengendali pertanyaan biasa seperti
$eq
,$gt
, atau$in
.
Contohnya:
{$ match: {status: "Dihantar"}}
Ini hanya menyimpan pesanan dalam perancangan. Adalah lebih baik untuk memohon $match
seawal mungkin untuk mengelakkan pemprosesan yang tidak perlu dokumen yang tidak relevan.
$ kumpulan - data agregat mengikut kunci
Peringkat $group
membolehkan anda mengumpulkan dokumen dengan satu atau lebih bidang dan melakukan agregasi seperti menjumlahkan, menghitung, merata, dll.
Anda menentukan medan _id
yang menentukan kunci pengelompokan (boleh menjadi satu medan atau gabungan), dan kemudian nyatakan akumulator seperti $sum
, $avg
, $first
, dll.
Contoh:
{ $ kumpulan: { _id: "$ kategori", TotalSales: {$ sum: "$ amaun"}, avgprice: {$ avg: "$ price"} } }
Petua:
- Pengumpulan pada bidang yang diindeks dapat meningkatkan prestasi.
- Elakkan pengelompokan pada bidang kardinal yang tinggi kecuali perlu-ia mungkin mengambil lebih banyak ingatan.
$ projek - Reshape Documents
Kawalan peringkat $project
yang dimasukkan atau dikecualikan dalam output. Anda juga boleh membuat medan baru atau menamakan semula yang sedia ada.
Fikirkannya sebagai memilih lajur dalam SQL, tetapi dengan lebih fleksibel.
Contoh:
{ $ projek: { Nama: 1, DiscountedPrice: {$ tolak: ["$ harga", "$ diskaun"]}, _id: 0 } }
Mata Utama:
- Gunakan
1
untuk memasukkan medan,0
untuk mengecualikan. - Berhati -hati apabila tidak termasuk bidang - beberapa operasi di hilir mungkin bergantung kepada mereka.
- Boleh memudahkan data sebelum menghantarnya ke peringkat lain atau kepada pelanggan.
Sort $ - Pesan hasil anda
Seperti namanya, $sort
mengatur dokumen dalam urutan menaik atau menurun berdasarkan bidang yang ditentukan.
Contoh:
{$ sort: {totalsales: -1}}
Ini jenis hasil dari jualan tertinggi hingga terendah.
Perkara yang perlu diketahui:
- Menyusun dataset besar boleh menjadi intensif memori.
- Jika anda menyusun selepas
$group
, pastikan dataset yang dikelompokkan tidak terlalu besar. - Menambah indeks pada medan yang disusun membantu - terutamanya untuk koleksi besar.
$ Lookup - Sertai koleksi seperti SQL bergabung
MongoDB tidak menyokong menyertai secara asli dalam pertanyaan, tetapi $lookup
mengisi jurang itu dalam saluran paip agregasi. Ia melakukan gabungan luar kiri antara dua koleksi.
Contoh:
{ $ lookup: { Dari: "Pengguna", Localfield: "userid", Foreignfield: "_id", AS: "UserDetails" } }
Ini menambah butiran pengguna ke setiap dokumen pesanan.
Nota Penting:
- Hasilnya adalah array (
userDetails
dalam kes ini), walaupun hanya ada satu perlawanan. - Anda boleh mengikuti
$lookup
dengan$unwind
untuk meratakan hasilnya jika diperlukan. - Perkara -perkara prestasi di sini - menyertai koleksi besar tanpa pengindeksan yang betul dapat memperlahankan sesuatu.
Itulah set teras peringkat agregasi yang anda akan gunakan paling kerap. Mereka berkuasa apabila digabungkan, dan mengetahui bagaimana dan kapan menggunakan masing -masing menjadikan saluran paip anda cekap dan boleh dibaca.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah peringkat agregasi biasa seperti $ Match, $ Group, $ Project, $ sort, dan $ lookup?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Penambahbaikan keselamatan MongoDB terutamanya bergantung kepada tiga aspek: pengesahan, kebenaran dan penyulitan. 1. Dayakan mekanisme pengesahan, konfigurasi -auth pada permulaan atau tetapkan keselamatan. Penghorasan: Didayakan, dan buat pengguna dengan kata laluan yang kuat untuk melarang akses tanpa nama. 2. Melaksanakan kebenaran halus, berikan kebenaran minimum yang diperlukan berdasarkan peranan, elakkan penyalahgunaan peranan akar, semak keizinan secara teratur, dan buat peranan tersuai. 3. Membolehkan penyulitan, menyulas komunikasi menggunakan TLS/SSL, mengkonfigurasi sijil PEM dan fail CA, dan menggabungkan penyulitan penyimpanan dan penyulitan peringkat aplikasi untuk melindungi privasi data. Persekitaran pengeluaran harus menggunakan sijil yang dipercayai dan mengemas kini dasar secara teratur untuk membina garis keselamatan lengkap.

Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.

Perbezaan utama antara updateOne (), updateMany () dan penggantion () dalam mongoDB adalah skop dan kaedah kemas kini. ① updateOne () hanya mengemas kini sebahagian daripada bidang dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana hanya satu rekod yang diubah suai; ② UpdateMany () mengemas kini sebahagian daripada semua dokumen yang sepadan, yang sesuai untuk adegan di mana beberapa rekod dikemas kini dalam kelompok; ③ PrecuctingOne () sepenuhnya menggantikan dokumen yang sepadan pertama, yang sesuai untuk adegan di mana kandungan keseluruhan dokumen diperlukan tanpa mengekalkan struktur asal. Ketiga -tiga ini boleh digunakan untuk keperluan operasi data yang berbeza dan dipilih mengikut julat kemas kini dan granulariti operasi.

Ttlindexesautomomatikdeleteoutdateddataafterasettime.TheyworkondateFields, menggunakanBackgroundProcessToRemoveExpiredDocuments, IdealForsessions, Logs, andCaches.Tosetoneup, CreateanIndexonatimestampfieldWithExpireAcleSecondseCondseCondseCondseCondseConds

MongodbhandlestimeseriesdatafectivelyThimeTimeDimesCollectionsInsedInversion5.0.1.TimeseriesCollectionsGrouptimestampedDataintainChetSbaseIntimeintervals, ReducingIndexSizeAndimprovingQuerficiency.TheyoffiCeFiciCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceShiceFiceSficeFiceSbiteShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeSbeSbyBerbyBerbyBerbyProveShiCeFficeSbyBerbyBerby

Migrasi pangkalan data relasi ke MongoDB memerlukan memberi tumpuan kepada reka bentuk model data, kawalan konsistensi dan pengoptimuman prestasi. Pertama, tukar struktur jadual ke dalam struktur dokumen bersarang atau dirujuk mengikut corak pertanyaan, dan gunakan bersarang untuk mengurangkan operasi persatuan lebih disukai; Kedua, data berlebihan yang sesuai adalah sesuai untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan, dan menilai sama ada menggunakan transaksi atau mekanisme pampasan lapisan aplikasi berdasarkan keperluan perniagaan; Akhirnya, secara munasabah membuat indeks, merancang strategi sharding, dan pilih alat yang sesuai untuk berhijrah secara berperingkat untuk memastikan konsistensi data dan kestabilan sistem.

Mongodbshell (Mongosh) adalah alat perintah berasaskan JavaScript untuk berinteraksi dengan pangkalan data MongoDB. 1. Ia digunakan terutamanya untuk menyambung ke contoh MongoDB. Ia boleh dimulakan melalui baris arahan dan menyokong sambungan tempatan atau jauh. Sebagai contoh, menggunakan Mongosh "MongoDB SRV: // ..." untuk menyambung ke kluster Atlas dan menukar pangkalan data melalui penggunaan. 2. Menyokong operasi CRUD, termasuk memasukkan, menanyakan, mengemaskini dan memadam dokumen, seperti InsertOne () memasukkan data dan mencari () menanyakan data yang memenuhi syarat. 3. Menyediakan fungsi pengurusan pangkalan data, seperti menyenaraikan semua pangkalan data, melihat koleksi, membuat atau memadam

RBAC MongoDB menguruskan akses pangkalan data melalui kebenaran tugasan peranan. Mekanisme terasnya adalah untuk menetapkan peranan set kebenaran yang telah ditetapkan kepada pengguna, dengan itu menentukan operasi dan skop yang dapat dilakukannya. Peranan adalah seperti kedudukan, seperti "baca sahaja" atau "pentadbir", peranan terbina dalam memenuhi keperluan umum, dan peranan tersuai juga boleh dibuat. Kebenaran terdiri daripada operasi (seperti memasukkan, mencari) dan sumber (seperti koleksi, pangkalan data), seperti membenarkan pertanyaan dilaksanakan pada koleksi tertentu. Peranan terbina dalam yang biasa digunakan termasuk Read, ReadWrite, Dbadmin, UserAdmin dan Clusteradmin. Apabila membuat pengguna, anda perlu menentukan peranan dan skop tindakannya. Sebagai contoh, Jane boleh membaca dan menulis hak di perpustakaan jualan, dan Inve
