mongodb算法

水puls 2018-11-23 01:06:16

springboot 集成mongdb

数据格式

{
id: "13547834876",
value: 120.8,
time: 2018-11-22 10:06:42.660
}

需求：
筛选出指定id，在指定的某一天的数据，并且将这些数据按小时聚合计算成24个点（每个小时对应一个点）的值列表。

有大神指导下！谢啦

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邹小青 2018-12-21

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《玩转Mongo计算》这篇文章介绍了一些算法方面的问题，不妨参考一下

基于DBAF算法的MongoDB负载均衡策略.docx

为解决关系型数据库在大数据处理中遇到的瓶颈问题，满足企业对大数据处理的需求，提出将关系型数据库迁移到NoSQL文档型数据库中。针对RDBMS中的关系模型向MongoDB中的集合模型转换方法进行了研究，提出了表示关系间参照完整性的有向图表示模型，以及基于关系型数据模型向MongoDB文档模型自动转换算法，实现了RDBMS中迁移数据到MongoDB的插入算法。针对上述方案和算法，结合典型开源RDBMS-MySQL实例，对上述关系有向图模型的生成、基于有向图模型的转换算法以及数据迁移算法应用进行验证，实验结果表明RDBMS可以按照一定的数据结构平滑地迁移到MongoDB中。

本课程环境：MongoDB 4.0.10，win7本课程为MongoDB实践课程，围绕MongoDB的安装，图形化工具的引入，CRUD实战演练，聚合技术的使用、索引的介绍、索引优化、性能优化、副本集搭建及分布式分片集群的搭建和原理解析以及Java实操Mongo来对MongoDB进行更深入的学习。学习完本课程后，同学们将对MongoDB有一个系统的认识，并且对如何应用MongoDB开发也会形成一套系统框架，深入学习本课程后，将学习MongoDB的大多使用场景。

最近重构并优化了一套后端服务的代码： 1. 设计并开发高效的C++对象池算法，时间复杂度为 O(1) 在整个重构框架中，对象池是负责管理内存的底层基本模块 2. 利用命令模式的思想开发 Redis 子模块抽象出方便高效的接口提供给上层程序员使用 3. 利用组合模式和装饰模式的思想开发 MongoDB 数据库查询条件装饰器将查询条件和数据库 MongodbModule 数据模型进行解耦合 4. 抽象出一套 MongoDB Module 结果集接口通过模板和特化技术实现 string/int 等不同索引类型的结果集 5. 开发 AbstractMongodbModule 类处理通用的 MongoDB 数据库表数据操作数据库中不同的表都有自己的 AbstractMongodbModule 子类对应 6. 用 Perl 开发自动代码生成器，上层程序员对照数据库表结构写 .tmpl 配置文件，自动生成该数据库表的 MongodbModule 子类，减轻程序员新增表时的工作量 7. 结合 Redis 模块和 MongoDB 模块，开发 HierarchicalModule 分层数据模型构造一个 Redis 缓存层 + MongoDB 持久层的后台 Server 架构并通过简单方便的接口供上层程序员使用，具体的数据分层处理对上层程序员是黑盒的 8. 设计并开发整套缓存层使用的 KEY 规则，方便缓存更新结合公司的数据订阅系统进行 Redis缓存层 + MongoDB 持久层数据更新功能 9. 重构后的分层数据架构比原有接口效率提高 5 - 400 倍(返回数据记录条数从 150 - 5 条) 绝大部分时间后端接口需要获取记录个数在 50 以内，所以效率提升在 100 倍左右

最近开发了一套基于 Redis 缓冲层 + MongoDB 持久层的小框架 1 开发了一个高效的C++对象池算法管理框架使用的对象算法复杂度O 1 2 每个 MongoDB 的表对应一个 Module 通过配置 tmpl 文件可以自动生成表 Module 3 将 MongoDB 查询条件封装成装饰器与表 Module 解耦合 4 开发了一个 Redis Module 对 redisCommand 进行封装简化使用者的处理过程 5 结合 Redis + MongoDB 开发了一个分层数据模型设计了一套缓存 KEY 规则实验测试返回记录在一定范围内可以大大增加接口的效率">最近开发了一套基于 Redis 缓冲层 + MongoDB 持久层的小框架 1 开发了一个高效的C++对象池算法管理框架使用的对象算法复杂度O 1 2 每个 MongoDB 的表对应一个 Module 通过配置 tmpl 文件可以自动生成表 Module 3 将 MongoDB 查询条件封 [更多]

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