mongodb统计分组查询后的总数，mongodb统计分析

mongo-java-driver,java怎么查询MongoDB,并做时间分组统计

1、第一步：安装MongoDB 无需太多的繁杂步骤，你只要在MongoDB官方网站查看安装说明，根据自己的操作系统进行选择适应的版本即可。第二步：启动MongoDB服务器 这一步也很简单。运行mongod.exe文件里的bin文件夹(我使用的是Windows OS系统)，并启动MongoDB服务器。

2、用.count()方法获取总数，可以直接在group中获取。

3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。 mongodump和mongorestore，备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。

怎么在java中获得mongodb分组group的结果中的总数量

用.count()方法获取总数，可以直接在group中获取。

mongod.exe –dbpath C：\Mongo\data或者mongod.exe –config mongodb.configmongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录(比如，dbpath= C：\Mongo\Data)的位置。连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过http：//localhost：27017查看。

Mongodb中自带的基本聚合函数有三种：count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。（1）count 作用：简单统计集合中符合某种条件的文档数量。使用方式：db.collection.count(query)或者db.collection.find(query).count()参数说明：其中query是用于查询的目标条件。

使用下面的命令来保存employee 数据代表一个collection，将其命名为employees.employee = {name ： “A”， no ： 1} db.employees.save(employee)通过使用下面的命令来查看collection里的数据。

五、MongoDB管道——概念篇

了解Linux的同学应该不陌生，管道是将上一条命令产生的结果作为下一条命令的输入，用”|“表示。而在MongoDB中也有类似的概念，它的全称是”聚合管道(Aggregate Pipeline)“，异曲同工。为了清晰的阐述管道的概念，需要先明确一些相关概念。表示聚合管道 一个aggregate由多个阶段组成。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MySQL和MongoDB有什么区别通过将数据存储为 JSON 文档，MongoDB 允许构建具有许多不同数据类型的复杂应用程序。例如可以通过更新嵌套数组字段来创建新字段。还可以使用聚合管道（这是一个 MongoDB 功能），允许通过将多个操作合并为一个工作流程来转换数据。

在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之addFields添加新字段 中详细介绍了mongodb聚合操作中的addFields使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的project 展示字段操作。说明：将文档和所请求的字段传递到管道中的下一个阶段。指定的字段可以是输入文档中的现有字段，也可以是新计算的字段。

在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。说明：筛选文档，只将匹配指定条件的文档传递到下一个管道阶段。

mongodb统计分组查询后的总数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mongodb统计分析、mongodb统计分组查询后的总数的信息别忘了在本站进行查找喔。