java统计mongo一个集合的数据量

你可以使用MongoDB的Java驱动程序来获取MongoDB集合的数据量，以下是一个示例代码：

MongoClient mongoClient = new MongoClient("localhost", 27017);
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("yourDatabaseName");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("yourCollectionName");
long count = collection.countDocuments();
System.out.println("Number of documents in the collection: " + count);

这将连接到名为"yourDatabaseName"的MongoDB数据库，并获取名为"yourCollectionName"的集合中的文档数，从而得到集合的数据量。countDocuments()方法返回集合中文档的数量。

相关问题

java执行mongo的mapreduce函数调用自定义函数

在Java中，使用MongoDB的MapReduce功能执行自定义函数需要通过MongoDB的Java驱动程序，如`mongodb-driver`。MapReduce允许你在MongoDB集合上进行复杂的数据处理，通常分为三个步骤：

1. **映射阶段（Mapping)**: 这里编写一个`Mapper`接口的实现，它接受文档作为输入，并返回键值对（key-value pairs）。在这个阶段，你可以对数据进行初步处理，生成中间结果。

public class MyMapper implements com.mongodb.MapReduce.Mapper<String, BasicDBObject, String, MyIntermediateClass> {
    // 在这里定义map方法，例如：
    public void map(String key, BasicDBObject value, Context context) throws IOException {
        // 对value进行操作并生成MyIntermediateClass实例
        MyIntermediateClass intermediate = ...;
        context.write(key, intermediate);
    }
}

2. **合并阶段（Combiner, 可选）**: 如果你想减少网络传输的数据量，可以实现`Reducer`接口的`combiner`方法。这个方法用于在分片之间局部聚合数据。

public class MyCombiner extends Reducer<String, MyIntermediateClass, String, MyIntermediateClass> {
    // 实现combiner方法以优化数据
    public void reduce(String key, Iterable<MyIntermediateClass> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 聚合values
        MyIntermediateClass combined = ...;
        context.write(key, combined);
    }
}

3. **归约阶段（Reduction）**: 最终实现`Reducer`接口的`reduce`方法，接收中间结果并生成最终输出。

public class MyReducer extends Reducer<String, MyIntermediateClass, String, MyFinalClass> {
    public void reduce(String key, Iterable<MyIntermediateClass> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 合并所有intermediate并生成MyFinalClass实例
        MyFinalClass finalResult = ...;
        context.write(key, finalResult);
    }
}

4. **调用MapReduce**: 使用`MongoCollection.mapReduce()`方法，提供Mapper、Reducer、输出集合名称等参数，执行自定义函数。

MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("your_database");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("your_collection");
DBCollection resultCollection = collection.mapReduce(mapReduceSpec, new BasicDBList(), "output_collection_name", null, new MapReduceOptions().setSort(new Document()));

记得替换上述代码中的数据库名、集合名和函数变量。

java实现mongoTemplate聚合管道查询，每10条记录分为一组，每一组取一条记录

在Java中，MongoDB模板通常用于操作MongoDB数据库。如果你想通过聚合管道查询，每10条记录分组并获取每个组的第一条记录，你可以使用`Aggregation`操作和`skip()`、`limit()`以及`group()`方法。首先，你需要创建一个`Aggregation Pipeline`，步骤如下：

import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.AggregationInput;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Expression;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Group;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Match;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Skip;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Unwind;

// 假设集合名为"yourCollection"
Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
    // 解压数组字段（如果有）
    Unwind.field("arrayField"), // 如果你的数据中有嵌套数组

    // 按照某个字段排序，例如id
    Sort.by(Sort.Direction.DESC, "id"),

    // 每10条记录分组
    Group.group("$_id", // 使用_id作为键
            Expression.constant(null), // 输出文档
            Group Field.<String>expression("_id").as("groupId"),
            // 保留前一个分组的最后一个元素（即第10条记录）
            Match.match(Expression.arrayElemAt("$values", 9).exists(true))
    ),

    // 跳过前面所有的分组结果，只保留第一个（第十条）
    Skip.skip((long) (Math.ceil(((double) yourCollection.count()) / 10) - 1)), // 计算总行数除以10向上取整后的偏移量

    // 最后限制返回结果的数量为1
    Limit.limit(1)
);

List<Document> result = mongoTemplate.aggregate(aggregation, "yourCollection", Document.class);

这里假设你有一个数组字段`arrayField`，并且你想按其顺序分组。记得将`"yourCollection"`替换为你实际的集合名。