mongodb安装及使用
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
mongodb的增删改查如何操作
- 增
- db.collection.insert() #
_id相同会报错 - db.collection.save() #
_id相同会更新其余的字段
- db.collection.insert() #
- 删
- db.collection.remove({},{justOne:ture})
- 更新
db.collection.update({},{$set:{name:"a"}},{multi:true})
- 查询
- db.collection.find({})
- db.collection.find({}).pretty()
mongodb统计数量，mongodb的投影操作
- db.collection.count({})
- db.collection.find({}).count
- 投影：设置返回的字段
- db.collection.find({},{_id:0,name:1})
mongodb的比较运算符(大于，小于等于等)，范围运算符（in，not in），逻辑运算符（and ，or）
- 大于，大于等于 gt,get
- lt,lte 小于，小于等于
- $ne 不等于
- 在
$in
db.collection.find({name:{$in:["a","b","c"]}})- 不在
$nin
db.collection.find({name:{$nin:["a","b","c"]}})- 和
db.collection.find({name:"a",age:20})- or
bd.collection.find({$or:[{name:"a"},{age:20}]})mongodb的排序和消除重复
- 排序
db.collection.find({}).sort({age:1})- distinct
db.collection.distinct(“gender”,{age:{$gt:18}})聚合操作的分组和计数如何使用，如何修改输出数据的样式，
代码语言：javascript复制分组 db.collection.aggregate({group:{_id:"
project db.collection.aggregate( {group:{_id:"sum:1}}}, {project:{_id:0,age:"聚合操作如何匹配内容
代码语言：javascript复制match db.collection.aggregate( {match:{gender:true}, {group:{_id:"age",count:{project:{_id:0,age:"练习
代码语言：javascript复制db.tv1.aggregate(
{$project:{title:1,_id:0,count:"$rating.count",rate:"$rating.value",country:"$tv_category"}},
{$match:{rate:{$gt:8}}},
{$group:{_id:"$country",count:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,country:"$_id",count:1}}
)mongodb mysql redis的区别和使用场景
- mysql是关系型数据库，支持事物
- mongodb，redis非关系型数据库，不支持事物
- mysql，mongodb，redis的使用根据如何方便进行选择
- 希望速度快的时候，选择mongodb或者是redis
- 数据量过大的时候，选择频繁使用的数据存入redis，其他的存入mongodb
- mongodb不用提前建表建数据库，使用方便，字段数量不确定的时候使用mongodb
- 后续需要用到数据之间的关系，此时考虑mysql
爬虫数据去重，实现增量式爬虫
- 使用数据库建立关键字段（一个或者多个）建立索引进行去重
- 根据url地址进行去重
- 使用场景：
- url地址对应的数据不会变的情况，url地址能够唯一判别一个条数据的情况
- 思路
- url存在redis中
- 拿到url地址，判断url在redis的url的集合中是够存在
- 存在：说明url已经被请求过，不再请求
- 不存在：url地址没有被请求过，请求，把该url存入redis的集合中
- 布隆过滤器
- 使用多个加密算法加密url地址，得到多个值
- 往对应值的位置把结果设置为1
- 新来一个url地址，一样通过加密算法生成多个值
- 如果对应位置的值全为1，说明这个url地址已经抓过
- 否则没有抓过，就把对应位置的值设置为1
- 使用场景：
- 根据数据本省进行去重
- 选择特定的字段，使用加密算法（md5，sha1）将字段进行加密，生成字符串，存入redis的集合中
- 后续新来一条数据，同样的方法进行加密，如果得到的字符串在redis中存在，说明数据存在，对数据进行更新，否则说明数据不存在，直接插入
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