mongodb java 查询大量数据 / 张生荣

浅谈java实现mongoDB的多条件查询

需求:在mongDB客户端,我们很容易实现多条件查询,那么使用java操作时怎么实现呢? 客户端代码: db.url.find({index:4,status:0,url:{$regex:" ...

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果.有点类似sql语句中的 count(*). aggregate() 方法 MongoDB中 ...

下面通过代码看下JAVA查询树结构数据(省市区)使用hutool工具实现代码: @PostMapping("/getTree") public Object getTree() ...

目录简介使用ResultSet 使用ResultSetMetaData 总结简介 java中数据库的操作相信大家都不陌生,JDK提供了java.sql包来规范对数据库的各种操作.我们最常用的操作 ...

本文实例为大家分享了Java操作MongoDB模糊查询和分页查询,供大家参考,具体内容如下模糊查询条件: 1.完全匹配 Pattern pattern = Pattern.compile(" ...

目录 Java查询时间段的数据问题1 问题2 格式化时间startTime和endTime的时间差 Java查询时间段的数据问题1 判断时间间隔间的数据,就像查询数字一样通过between-and ...

前言本文主要给大家介绍了关于利用Spring Data MongoDB持久化文档数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 介绍 NoSQL:not only ...

一.Find查询事前准备:插入如下数据 db.Students.insert([ { _id:1, name:"Zhao", age:25, country:"USA& ...

目录 MongoDB慢查询 MongoDB索引总结 MongoDB慢查询慢查询分析开启内置的慢查询分析器 db.setProfilingLevel(n,m),n的取值可选0,1,2 0:表示不记 ...

前言数据库性能对软件整体性能有着至关重要的影响,本文给大家分享了一次MongoDB数据库查询性能提高40倍的经历,感兴趣的朋友们可以参考学习. 背景说明 1.数据库:MongoDB 2.数据集: A ...

Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库,针对大量的数据,如何进行统计操作至关重要,那么如何从Mongodb中统计一些数据呢? 在Mongodb中,给我们提供了三种用于 ...

一 . 得到这个对象的实例 Connection con ; con = DriverManager.getConnection(url,userName,password); DatabaseMet ...

本文实例为大家分享了java web将数据导出为Excel格式文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.jsp代码 <input type="button" class= ...

select2是一款jQuery插件,是普通form表单select组件的升级版. 可以定制搜索.远程数据集(Remote data,本篇主要介绍点).无限滚动(数据分页功能,这一点很妙).还有很多高 ...

$type操作符检测类型种类代号别名 Double 1 "double" String 2 "string" Object 3 "object ...

本篇对一些常用的java知识做一个整合,三大特性.IO操作.线程处理.类集处理,目的在于能用这些只是实现一个网页爬虫的功能. Ⅰ 首先对于一个java开发的项目有一个整体性的了解认知,项目开发流 ...

今天在优化项目中的考勤同步功能时遇到将考勤机中的数据同步到数据库, 两边都是几万条数据的样子,老代码的做法差不多半个小时,优化后我本机差不多40秒,服务器速度会更加理想. 两个数据集取差集首先想到的方 ...

前言定时任务在系统中并不少见,主要目的是用于需要定时处理数据或者执行某个操作的情况下,如定时关闭订单,或者定时备份.而常见的定时任务分为2种,第一种:固定时间执行,如:每分钟执行一次,每天执行一次. ...

在我们的业务中不可避免要与第三方的系统进行交互,调用他们提供的API来获取相应的数据,那么对于这样的情况该怎样进行处理呢?下面就结合自己对接跨越速运接口来获取一个发运单完整的物流信息为例来说明如何在A ...

目录前言 ShardingSphere介绍为什么不用mycat 实践前的准备工作代码案例前言其实很多人对分库分表多少都有点恐惧,其实我也是,总觉得这玩意是运维干的.数据量上来了或者sql过于 ...