要限制字段中的值数量，请使用 MongoDB 的 $slice 操作符。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo173.insertOne({"ListOfValues":[10, 40, 100, 560, 700, 900]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e383a4f9e4f06af551997e4") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo173.find().pretty();这将产生以下输出 −{    "_id" : ObjectId("5e383a4f9e4f06af551997e4"),    "ListOfValues" : [10, 40, 100, 560, 700, 900 ] }以下是使用 MongoDB 限制字段中值数量的查询 −> db.demo173.find({}, { "ListOfValues": { "$slice": -2 } } );这将产生以下输出 −{ "_id" ... 阅读更多

要查找小写值，请在 MongoDB 中使用 toLowerCase() 方法。在 find() 方法中使用该方法来查找小写值。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo172.insertOne({"SubjectName":"MySQL"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3838ce9e4f06af551997e1") } > db.demo172.insertOne({"SubjectName":"mongodb"}); {     "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3838d69e4f06af551997e2") } > db.demo172.insertOne({"SubjectName":"MongoDB"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3838db9e4f06af551997e3") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo172.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e3838ce9e4f06af551997e1"), "SubjectName" : "MySQL" } { "_id" : ObjectId("5e3838d69e4f06af551997e2"), "SubjectName" : "mongodb" } ... 阅读更多

要重新映射 MongoDB 集合的字段，请使用 update() 方法以及 $rename 操作符。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo171.insertOne( { "Name": "Chris", "Details": { "SubjectName": "MySQL", "CountryName": "US" } } ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3837 399e4f06af551997e0") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo171.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e3837399e4f06af551997e0"), "Name" : "Chris", "Details" : { "SubjectName" : "MySQL", "CountryName" : "US" } }以下是重新映射 MongoDB 集合字段的查询 −> db.demo171.update({}, { $rename : { 'Name' ... 阅读更多

主键主键是用于唯一标识表中每个元组的列。它用于向表添加完整性约束。一个表中只允许使用一个主键。在主键的情况下，不允许重复值和空值。主键也可以用作其他表的外键。让我们举个例子，我们有一个名为 employee 的表，用于存储公司员工的数据。下表显示了该表的内容。Emp_id名称电话号码职位工资Emp_id 是该表的主键。作为... 阅读更多

说到当今最热门的两项技术，大数据和物联网 (IoT) 或许名列前茅。在过去几年中，大数据在众多领域取得了进展。尽管物联网有所不同，但它与大数据紧密相连。什么是大数据？大数据本质上是指大量且形式复杂的データ。具体来说，它还指使用预测分析和方法从这些数据中提取有价值的信息。这有助于更好地做出决策，减少... 阅读更多

数据湖和数据仓库都用于存储大数据。数据湖是一个非常大的存储库，用于存储原始非结构化数据、机器对机器数据以及实时流动的日志。数据湖中未定义存储数据的用途。它们被存储起来以便将来分析数据。数据仓库是用于存储已针对特定目的进行处理的结构化、已过滤数据的存储库。数据仓库从多个来源收集数据，并使用 ETL 过程转换数据，然后将其加载到数据... 阅读更多

大数据无处不在，迫切需要收集和保存所有已生成的数据。我们还发现，人们越来越担心错过重要信息。大数据分析变得至关重要，它有助于改进业务、决策制定，并提供比竞争对手更大的优势。大数据是什么意思？大数据可以被描述为每天涌入企业的既有结构化又有非结构化的大量数据。数据无处不在，但组织如何利用这些数据才是关键…… 阅读更多

技术正在渗透到房地产的各个方面，使其运作更加轻松快捷。随着管理客户需求、将潜在客户转化为销售以及对广泛房地产研究的需求日益增长，利用能够在房地产业务中带来重大变化的多方面技术变得越来越重要。在过去几年中，随着新技术的出现，现有技术也发生了转变，并增加了功能以满足不断增长的需求。这些包括更大程度地使用预制建筑、建筑信息模型流程提供…… 阅读更多

大数据基本上是一个涵盖大型复杂数据集的术语。要处理它，与传统类型相比，需要使用不同的数据处理应用程序。虽然有各种应用程序可以处理和处理大数据，但基本框架始终是 Apache Hadoop。什么是 Apache Hadoop？Hadoop 是一个用 Java 编写的开源软件框架，它包含两个部分，一个是存储部分，另一个是数据处理部分。存储部分称为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)，处理部分称为 MapReduce。我们现在来看看…… 阅读更多

众所周知，为了维护大数据并以不同的方式从这些数据中获取相应的报表，我们使用Hadoop。Hadoop是一个基于Java编程语言的Apache软件基金会开源框架。现在Apache推出了Hadoop的下一个版本，名为Hadoop 2。因此，这篇文章重点介绍这两个版本之间的区别。以下是Hadoop 1和Hadoop 2的主要区别。序号 关键点 Hadoop 1 Hadoop 2 1 新组件和API 由于Hadoop 1是在Hadoop 2之前引入的，因此与Hadoop 2相比，它的一些组件和API较少…… 阅读更多