我正在尝试使用C#中的mongodb聚合框架。我希望能够将$and放入我的查询中。这是我要运行的mongodb查询-db.students.aggregate({$match:{name:"mira",$and:[{date:{$gte:ISODate("2015-03-01T00:00:00")}},{date:{$lte:ISODate("2015-04-01T00:00:00")}}]},{$group:{"_id":"$subject","$sum":"$marks"}})我创建了与mongodb查询相对应的匹配项，但这里有些地方不对，因为我在括号中遇到编译器错误。我的C#代码
标准的流媒体方式似乎在Mongoose4.4.2下不起作用:varstream=someModel.aggregate([]).batchSize(100).stream()它在batchSize和stream上抛出，说它们是未定义的。但是以下似乎有效:varstream=someModel.aggregate([]).cursor({batchSize:100}).exec();它似乎以类似的方式运行。这是从.aggregate()流式传输结果的正确方法吗？ 最佳答案 不，亲爱的，您不能直接创建批量/批处理，您必须获得一些包装器/
当前的一个项目需要我们将域对象持久化到NoSQL数据库中，例如mongoDB。在许多示例中(包括EricEvans、VaughnVernon)，域对象被序列化并直接持久化到mongoDB。我们希望通过在我们的域对象中不使用任何注释来避免将域层与持久性相关信息混合在一起。我们还担心将来更改域对象会破坏持久化数据。我们得出的结论是，我们需要某种DTO在域对象和持久化数据之间进行转换。对于这种情况，你们中的任何人都遇到过好的解决方案吗？ 最佳答案 是的。您的领域模型应该忽略持久性。所以你需要一个DTO或我所说的数据模型(除了域模型和Vie
我有一个关于如何从2个数组创建输出的问题，一个数组带有翻译键，另一个数组带有翻译，我将输出为"translation_key":"value"当前输出:{"_id":ObjectId("5bfc0b2b30c4683f585078fb"),"translation":["hour","day"],"translation_key":["HOUR_TEXT","DAY_TEXT"],"locale_id":"EN_en"}输出应该是:{"EN_en":{"HOUR_TEXT":"hour","DAY_TEXT":"day",}} 最佳答案
我想知道您是否可以告诉我在我的场景中应该使用哪种NoSQL数据库或技术/工具。我们正在考虑用开源技术替换我们基于SQLServer分析服务的OLAP多维数据集，因为数据变得太大而无法管理，查询返回的时间也太长。我们遵循了书中的每条规则来分片数据，通过使用聚合和分区等优化多维数据集的设计，但我们的一些非重复计数查询仍然需要1-2分钟:(我们的事实表的数据大小大约是250GB。并且有10-12个维度以星型模式连接。因此，我们决定尝试使用Hadoop/HBase/NoSQL数据库等开源技术，看看它们是否可以通过最少的设置和入门来解决我们的OLAP场景。我们对新技术的主要要求是对于非重复计数查
我们正在考虑在我们的Java服务器端应用程序中使用MongoDB作为我们的数据库。在我早期的项目中，我们使用Hibernate来抽象底层SQL数据库，这样我们就可以从MySQL切换到Postgres(例如)而无需更改应用程序代码。(这是Hibernate除了通常的ORM功能之外给我们的+)。我为面向文档的NoSQL数据库搜索了类似的抽象层，但没有找到任何结果!虽然MongoDB可以满足我们今天的需求，但如果3年后出现更好的面向文档的NoSQL数据库，我们不想更改应用程序代码以迁移到新数据库。一个解决方案是我们自己编写抽象层(如果我们别无选择，我们会这样做)。但是如果来自ORM世界的人直
我正在node.js和mongodb(mongoose模块)上编写一个大型社交网络。这意味着数据库中将有很多用户和大量数据。我已经创建了用户注册，现在我需要允许用户互相写私有(private)消息。问题:1)我应该如何存储有关发送私有(private)消息的数据？我想过两种方法:首先varschemaUser=newmongoose.Schema({i:Number,...message:{type:Schema.ObjectId,ref:'Message'}});varschemaMessage=newmongoose.Schema({m:[{f:Number,//valueifro
ApacheKafka是一种实时消息服务。它以分布式和容错的方式安全地存储数据流。我们可以在访问生产者时过滤流数据。我不明白为什么我们需要像MongoDB这样的NoSQL数据库来在ApacheKafka中存储相同的数据。真正的问题是，为什么我们将相同的数据存储在NoSQL数据库和ApacheKafka中？我认为如果我们需要一个NoSQL数据库，我们可以先在MongoDB中收集来自客户端的数据流，而不需要使用ApacheKafka。但是，大多数大数据架构偏好在数据源和NoSQL数据库之间使用ApacheKafka。(see)这对实际系统有什么好处？ 最佳答案
我在我的node.js应用中使用了mongoose，基本上有以下模型://DefineCarmodelCarSchema=newSchema({brand:String,type:String,maxSpeed:Number});mongoose.model('Car',CarSchema);//DefineUsermodelUserSchema=newSchema({lastname:String,firstname:String,cars:[CarSchema]});mongoose.model('User',UserSchema);我是NoSQL的新手，我真的很想尝试一下，但我首
似乎有很多新的“NoSQL”类型的数据库。一些流行的是CouchDB、Cassandra和MongoDB。这些数据库之间有什么区别，它们与传统关系数据库有何不同？与SQL数据库相比，选择NoSQL数据库有哪些优点和缺点？ 最佳答案 术语NoSQL涵盖了许多不同的数据存储方法，从最简单的键/值存储到复杂的文档数据库。这是一个朗朗上口的流行语，但恕我直言，描述性不强。有关快速介绍，您可以查看theWikipediaentryforNoSQL 关于mongodb-NoSQL数据库之间有什么区别
