我正在创建一个mongo聚合查询，它在我的$matchblock中使用$subtract运算符。正如下面这些代码中所解释的。此查询无效:db.coll.aggregate([{$match:{timestamp:{$gte:{$subtract:[newDate(),24*60*60*1000]}}}},{$group:{_id:{timestamp:"$timestamp"},total:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,timestamp:"$_id.timestamp",total:"$total",}},{$sort:{timestamp:-1}}])但是
我刚接触mongodb。由于我必须存储+-5000万份文档，我不得不设置一个带有两个副本集的mongodb分片集群文档看起来像这样:{"_id":"predefined_unique_id","appNr":"abcde","modifiedDate":ISODate("2016-09-16T13:00:57.000Z"),"size":NumberLong(803),"crc32":NumberLong(538462645)}分片键是appNr(之所以选择是因为出于查询性能的原因，所有具有相同appNr的文档都必须留在一个block中)。通常多个文档具有相同的appNr。加载大约20
我有一些分片集合。在MongoDB2.4.11中，它们的大小在50-90MiB之间。根据文档，默认block大小为64MB。当我使用下面的命令检查block分布时，db.getCollection(collName).getShardDistribution()表明一些大小低于64MB的集合已被分成几个block。data:58.13MiBdocs:148540chunks:2estimateddataperchunk:29.06MiBestimateddocsperchunk:74270一些大小为x的集合，其中64MBdata:98.24MiBdocs:277520chunks:4e
MongoDB:如何在mongo控制台和通过JavaScript、Node.js做这样的事情:db.turnys.find({users:{$size:seats}})turnydb.turnys看起来像这样:[{"gId":"5335e4a7b8cf51bcd054b423","seats":2,"start":"2014-03-30T14:23:29.688Z","end":"2014-03-30T14:25:29.688Z","rMin":800,"rMax":900,"users":[],"_id":"533828e1d1a483b7fd8a707a"},{"gId":"533
我有一个mongodb查询，它获取大约50,000个大文档。这对我的RAM来说太多了，因此计算机速度变慢了。现在我想逐block迭代mongodb结果。我想获取前1000个文档并处理它们，然后再处理下一个1000个文档。这是处理大量数据的最佳方式吗？还是我应该一个接一个地服用？我尝试了以下方法:MongoCursoritems=collection.Find(query);longcount=items.Count();intstepSize=1000;for(inti=0;ilist=items.SetSkip(i*stepSize).SetLimit(stepSize).ToLis
我刚开始学习mongodbjava驱动程序的异步API。大多数示例都覆盖了SingleResultCallback的onResult方法，如下所示://getit(sinceit'stheonlyoneintheresincewedroppedtherestearlieron)collection.find().first(newSingleResultCallback(){@OverridepublicvoidonResult(finalDocumentdocument,finalThrowablet){System.out.println(document.toJson());}}
似乎allocationstrategyusePowerOf2Sizes对集合的填充因子没有影响。有没有我遗漏的东西或者这是一个错误？是否有示例说明usePowerOf2Sizes对填充因子的影响？我尝试了以下实验:将几个文档插入到mongodb。随机挑选几个文件，改变它们的大小，然后保存。检查集合的填充因子。重复步骤2和3几次，观察填充因子。我预计这个集合的结果填充因子对于精确匹配分配策略会比对于2大小分配策略的小。然而，无论使用何种分配策略，我真正观察到的是相同的填充因子。这是我使用的代码(针对mongo版本2.6.4):functionrandomChoice(arr){retu
最近，在数据集处理并载入DataLoader进行训练的时候出现了问题：RuntimeError:stackexpectseachtensortobeequalsize,butgot[3,200,200]atentry0and[1,200,200]atentry1 我看了一下，大意就是维度也就是通道数不匹配，所以我觉得应该是数据集图片出现了问题。以下是我的普通数据集处理代码：importtorchimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportosfr
关于xilinxfpgaflash烧录失败报错cannotsetwriteenablebitorblock(s)protected最近买了块新板子，固化程序一次就烧录不了，报错ERROR:[Labtools27-3347]FlashProgrammingUnsuccessful:cannotsetwriteenablebitorblock(s)protected记录一下如何解决的吧。一字面意思，flash写保护了。用的开发板上的flash是MX25L25645G，先看手册statusregister。如图保护是bit5到bit0。读一下该寄存器值，时序和手册一致：发现全是1再看一下修改寄存器的
我正在尝试执行一个棘手的聚合以返回集合中文档中嵌套数组的大小。以下是重新创建示例数据的方法:db.test.insert({projects:[{_id:1,comments:['a','b','c']},{_id:2,comments:['a','b']},{_id:3,comments:[]}]})我要执行的聚合在这里:db.test.aggregate([//enteraggregationhere])这是期望的输出:[{projects:[{_id:1,comment_count:3},{_id:2,comment_count:2},{_id:3,comment_count:0
