当前位置: 首页 > news >正文

MongoDB聚合:$merge 阶段(1)

$merge的用途是把聚合管道产生的结果写入指定的集合,有时候可以用$merge来做物化视图。需要注意,$meger操作必须是聚合管道的最后一个阶段。具体功能有:

  • 能够输出到当前或不同的数据库
  • 能够输出到正在聚合的集合(慎重:可能会导致频繁的更新甚至死循环)
  • 可以在副本集的二级节点运行,前提是群集所有节点的featureCompatibilityVersion不小于4.4,且读选项允许二级读取。注意:
    • $merge读取操作会发送到二级节点,写入操作只发生在主节点。
    • 并非所有版本的驱动都支持$merge在副本集二级节点的操作,在使用前要确认驱动支持。
  • 输出集合不存在时可以自动创建输出集合,数据库不存在时也可以自动创建
  • 输出结果可以与现有集合合并,包括:插入新文档、合并文档、替换文档、保持已存在的文档、让操作失败、使用自定义的更新管道处理文档等。

语法

{ $merge: {into: <collection> -or- { db: <db>, coll: <collection> },on: <identifier field> -or- [ <identifier field1>, ...], // 可选let: <variables>, // 可选whenMatched: <replace|keepExisting|merge|fail|pipeline>,  // 可选whenNotMatched: <insert|discard|fail>  //可选
} }

举例:

{ $merge: {into: "mycollection", on: "_id", whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }

如果都使用$merge的默认选项并且输出到当前数据库,可以使用简化形式:

{ $merge: <collection> } //输出到当前数据库

字段说明

into

输出到的集合,可以指定到数据库,也可以不指定数据库,输出到当前数据库。例如:

输出到当前库的my_coll集合:into: "my_coll"

输出到mydbmy_coll集合:into:{db:"mydb", coll:"my_coll"}

注意:

  • 如果目标库或集合不存在,会自动创建
  • 如果是共享的群集,目标集合必须要存在
  • 输出集合也可以是共享集合
on

可选字段,可以指定一个或多个字段作为判断文档唯一性的ID,用于匹配目标集合中是否已经存在相同ID的文档。

举例:

  • 一个字段:on: "_id"
  • 多个字段:on: ["date", "name"]

注意:

  • 如果指定了on字段,除非on_id,否则在聚合结果文档中必须存在on中指定的字段,如果聚合结果中没有_id字段,会自动添加一个。
  • on指定的字段的值不允许为空或数组。
  • $merge必须要有一个包含on字段的唯一索引,索引键顺序无关紧要。
    • 索引必须有跟聚合集合同样的集合
    • 唯一索引必须是一个稀疏索引
    • 唯一索引不能是部分索引
    • 对已经存在的输出集合,相应的索引必须已经存在
  • on的缺省值依赖于输出集合:
    • 如果输出集合不存在,on的标识符必须且缺省为_id字段,相应的唯一索引_id是被自动创建的。
    • 如果输出集合是已经存在的分片集合,on标识符缺省为_id字段
    • 如果输出集合是已经存在的非分片集合,on标识符缺省为所有分片键值字段和_id字段,如果指定了一个不同的on标识符,on必须包含所有的分片键值字段。
whenMatched

可选字段,指定当输出集合中存在与on字段指定的键值相同的文档时的处理方式,可以为以下值:

“replace” 替换

使用聚合结果替换已经存在的文档。当执行替换的时候不能修改对应文档_id字段的值,如果输出集合是分片集合,也不能修改分片键值,否则操作会产生错误。为了避免这个错误,如果on字段中没有包含_id字段,可以从聚合结果中移除_id字段以避免这个错误,比如可以使用类似$unset的阶段预先处理以下。

“keepExistin” 保留已存在的

不替换已经存在的文档

“merge" 合并

缺省值,合并匹配的文档,类似于$mergeObjects操作

  • 如果聚合结果文档的字段在目标文档中不存在,就添加
  • 如果聚合结果文档的字段在目标文档中已存在,则替换

举例:

如果目标集合有一个文档:

{_id: 1, a: 1, b: 1 }

聚合结果的文档是:

{ _id: 1, b: 5, z: 1 }

则合并后的文档是:

{ _id: 1, a: 1, b: 5, z: 1 }

"replace"类似,合并的时候"_id"字段或分片键值是不能被修改的。

“fail” 失败

停止并且报错,之前所有的输出和更改都不能撤销。

使用聚合管道更新输出集合文档

on指定的键值相同时,使用一个聚合管道更新输出集合的文档,如:

[ <stage1>, <stage2> ... ]

但是,管道只能包含下面的阶段:

  • $addFields及其别名$set
  • $projecct及其别名$unset
  • $replaceRoot及其别名$replaceWith

管道不能修改on涉及字段的值,比如匹配字段year,管道是不能修改year字段值的。另外whenMatched管道可以使用$<field>直接访问输出文档的字段。如果要在管道中访问聚合结果文档(就是输入文档)的字段,可以使用下面两种方式:

  • 使用内置的$$new变量来访问字段,就是$$new.<field>$$new变量只能在省略let时才能使用。
  • let字段使用用户自定义的变量。以$$符号为前缀指定变量名$$<variable_name>,如:$$year。如果变量是文档,也可以包含文档字段,格式为$$<变量名>.<字段>。例如,$$year.month
let

可选字段,为whenMatched的管道指定变量。可以指定文档的变量名和表达式:

{ <variable_name_1>: <expression_1>,...,<variable_name_n>: <expression_n> }
whenNotMatch

可选字段,决定了$merge在输出文档匹没有配到对应文档的情况,可以指定下面的预定义的字符串常量:

  • "insert"插入,缺省值,将聚合后的文档插入到输出集合。
  • discard丢弃,就是不向输出集合中插入文档。
  • fail失败,停止并宣告聚合操作失败,之前已经在输出集合中写入或修改的文档不能回滚。

相关文章:

MongoDB聚合:$merge 阶段(1)

$merge的用途是把聚合管道产生的结果写入指定的集合&#xff0c;有时候可以用$merge来做物化视图。需要注意&#xff0c;$meger操作必须是聚合管道的最后一个阶段。具体功能有&#xff1a; 能够输出到当前或不同的数据库能够输出到正在聚合的集合&#xff08;慎重&#xff1a;…...

2. 云原生实战之kubesphere搭建

文章目录 机器介绍centos基本配置安装 VMware Tools设置静态ip关闭防火墙关闭SELinux开启时间同步配置host和hostname 安装kubesphere依赖项安装配置文件准备执行安装命令 机器介绍 在ESXI中准备虚拟机&#xff0c;部署参考官网&#xff1a;https://kubesphere.io/zh/ CentOs…...

main参数传递、反汇编、汇编混合编程

week03 一、main参数传递二、反汇编三、汇编混合编程 一、main参数传递 参考 http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6766748.html#SECCLA 在Linux下完成“求命令行传入整数参数的和” 注意C中main: int main(int argc, char *argv[]), 字符串“12” 转为12&#xff0c;可以调用atoi…...

前后端分离nodejs+vue医院预约挂号系统6nrhh

医院预约挂号系统主要有管理员、用户和医生三个功能模块。以下将对这三个功能的作用进行详细的剖析。 运行软件:vscode 前端nodejsvueElementUi 语言 node.js 框架&#xff1a;Express/koa 前端:Vue.js 数据库&#xff1a;mysql 开发软件&#xff1a;VScode/webstorm/hbuiderx均…...

在pytorch中,读取GPU上张量的数值 (数据从GPU到CPU) 的几种常用方法

1、.cpu() 方法&#xff1a; 使用 .cpu() 方法可以将张量从 GPU 移动到 CPU。这是一种简便的方法&#xff0c;常用于在进行 CPU 上的操作之前将数据从 GPU 取回 import torch# 在 GPU 上创建一个张量 gpu_tensor torch.tensor([1, 2, 3], devicecuda)# 将 GPU 上的张…...

【mysql】—— 表的内连和外连

在MySQL中&#xff0c;内连&#xff08;INNER JOIN&#xff09;和外连&#xff08;OUTER JOIN&#xff09;是用于联接多个表的操作。接下来&#xff0c;我分别给大家介绍下二者。 目录 &#xff08;一&#xff09;内连接 1、什么叫内连接 2、语法格式 3、案例&#xff1a;显…...

VSCode远程开发配置

目录 概要远程开发插件安装开始连接SSH无密码登录开发环境配置 概要 现在很多公司都是直接远程到服务器上写代码&#xff0c;使用远程开发&#xff0c;可以在与生产环境相同的环境中开发、测试和部署代码&#xff0c;减少因环境不同而导致的问题。当下VSCode远程开发是支持的比…...

复数值神经网络可能是深度学习的未来

一、说明 复数这种东西,在人的头脑中似乎抽象、似乎复杂,然而,对于计算机来说,一点也不抽象,不复杂,那么,将复数概念推广到神经网络会是什么结果呢?本篇介绍国外的一些同行的尝试实践,请我们注意观察他们的进展。...

【C语言】数据结构——排序二(快排)

&#x1f497;个人主页&#x1f497; ⭐个人专栏——数据结构学习⭐ &#x1f4ab;点击关注&#x1f929;一起学习C语言&#x1f4af;&#x1f4ab; 目录 导读&#xff1a;数组打印与交换1. 交换排序1.1 基本思想&#xff1a;1.2 冒泡与快排的异同 2. 冒泡排序2.1 基本思想2.2 …...

企业私有云容器化架构

什么是虚拟化: 虚拟化&#xff08;Virtualization&#xff09;技术最早出现在 20 世纪 60 年代的 IBM 大型机系统&#xff0c;在70年代的 System 370 系列中逐渐流行起来&#xff0c;这些机器通过一种叫虚拟机监控器&#xff08;Virtual Machine Monitor&#xff0c;VMM&#x…...

SpringBoot+modbus4j实现ModebusTCP通讯读取数据

场景 Windows上ModbusTCP模拟Master与Slave工具的使用&#xff1a; Windows上ModbusTCP模拟Master与Slave工具的使用-CSDN博客 Modebus TCP Modbus由MODICON公司于1979年开发&#xff0c;是一种工业现场总线协议标准。 1996年施耐德公司推出基于以太网TCP/IP的Modbus协议&…...

Linux性能优化全景指南

Part1 Linux性能优化 1、性能优化性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标&#xff1a;吞吐和延时 应用负载角度&#xff1a;直接影响了产品终端的用户体验系统资源角度&#xff1a;资源使用率、饱和度等 性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈&#xff0c;但…...

树莓派 ubuntu20.04下 python调讯飞的语音API,语音识别和语音合成

目录 1.环境搭建2.去讯飞官网申请密钥3.语音识别&#xff08;sst&#xff09;4.语音合成&#xff08;tts&#xff09;5.USB声卡可能报错 1.环境搭建 #环境说明&#xff1a;(尽量在ubuntu下使用, 本次代码均在该环境下实现) sudo apt-get install sox # 安装语音播放软件 pip …...

分布式系统架构设计之分布式系统实践案例和未来展望

分布式系统在过去的几十年里经历了长足的发展&#xff0c;从最初的简单分布式架构到今天的微服务、云原生等先进架构&#xff0c;取得了丰硕的成果。本文将通过实际案例分享分布式系统的架构实践&#xff0c;并展望未来可能的发展方向。 一、实践案例 1、微服务化实践 背景 …...

【办公软件】Excel双坐标轴图表

在工作中整理测试数据&#xff0c;往往需要一个图表展示两个差异较大的指标。比如共有三个数据&#xff0c;其中两个是要进行对比的温度值&#xff0c;另一个指标是两个温度的差值&#xff0c;这个差值可能很小。 举个实际的例子&#xff1a;数据如下所示&#xff0c;NTC检测温…...

彻底理解前端安全面试题(1)—— XSS 攻击,3种XSS攻击详解,建议收藏(含源码)

前言 前端关于网络安全看似高深莫测&#xff0c;其实来来回回就那么点东西&#xff0c;我总结一下就是 3 1 4&#xff0c;3个用字母描述的【分别是 XSS、CSRF、CORS】 一个中间人攻击。当然 CORS 同源策略是为了防止攻击的安全策略&#xff0c;其他的都是网络攻击。除了这…...

UE5.1_AI随机漫游

UE5.1_AI随机漫游 目录 UE5.1_AI随机漫游 AI随机漫游方法 方法1:AI角色蓝图直接写方法...

智慧城市新型基础设施建设综合方案:文件全文52页,附下载

关键词&#xff1a;智慧城市建设方案&#xff0c;智慧城市发展的前景和趋势&#xff0c;智慧城市项目方案&#xff0c;智慧城市管理平台&#xff0c;数字化城市&#xff0c;城市数字化转型 一、智慧城市新基建建设背景 1、城市化进程加速&#xff1a;随着城市化进程的加速&am…...

GitHub Copilot 终极详细介绍

编写代码通常是一项乏味且耗时的任务。现代开发人员一直在寻找新的方法来提高编程的生产力、准确性和效率。 像 GitHub Copilot 这样的自动代码生成工具可以使这成为可能。 GitHub Copilot 到底是什么&#xff1f; GitHub Copilot 于 2021 年 10 月推出&#xff0c;是 GitHub 的…...

LeetCode第63题 - 不同路径 II

题目 解答 class Solution {public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m obstacleGrid.length;int n obstacleGrid[0].length;if (obstacleGrid[0][0] 1) {return 0;}if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] 1) {return 0;}int[][] dp new int[m][n];dp…...

docker详细操作--未完待续

docker介绍 docker官网: Docker&#xff1a;加速容器应用程序开发 harbor官网&#xff1a;Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台&#xff0c;用于将应用程序及其依赖项&#xff08;如库、运行时环…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 &#xff08;一&#xff09;实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波&#xff1a;勾选界面右侧 “60Hz” 复选框&#xff0c;可有效抑制电网干扰&#xff08;适用于北美地区&#xff0c;欧洲用户可调整为 50Hz&#xff09;。 平滑处理&…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

Frozen-Flask :将 Flask 应用“冻结”为静态文件

Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是&#xff1a;将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件&#xff0c;从而可以部署到静态网站托管服务上&#xff0c;如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

蓝桥杯3498 01串的熵

问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798&#xff0c; 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...