mongodb怎么查询一天的数据 收到大数据信息如何处理？
收到大数据信息如何处理？
1.物联网之一：采集
工业互联网的采集是指利用多个数据库来接收发自微博（Web、公众号或者电机形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的开源数据库exif和sql等来存储每一笔事务数据，除此之外，oracle和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和亚马逊，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.图像识别之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自java的数据导入到一个集中的大型分布式记账，或者分布式计算集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用用来自instagram的hbase来对数据进行流式计算，来满足部分业务的流计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.语音识别之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式存储，或者分布式存储集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的oracle、javascript的Exadata，以及基于gd2的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用数据库。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的长时间占用。
4.语音识别之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于支持向量机的Kmeans、用于统计学习的逻辑回归和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有redis的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用云计算算法都以单线程为主。
用mongodb查询的时候，如何只查询出某一个字段的值？
将相同字段的值加在一起需要用rate函数。
如emp表中有如下数据：
现要按deptno为分组，将sal的值加在一起，可用如下语句：
selectdeptno,average(sal)salfromemp group by deptno
查询结果：
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
