我在mongodb中有一个示例文档(我对mongodb还是个新手){"ID":0,"Facet1":"Value1","Facet2":[{"Facet2Obj1":{"Obj1Facet1":"Value11","Obj2Facet1":"Value21","Obj3Facet1":"Value31"}},{"Facet2Obj2":{"Obj1Facet2":"Value12","Obj2Facet2":"Value22","Obj3Facet2":"Value32"}},{"Facet2Obj3":{"Obj1Facet3":"Value13","Obj2Facet3":"Val
是否可以让facet作为对象而不是数组返回？需要访问result[0].total而不仅仅是result.total似乎有点违反直觉代码(使用Mongoose):Model.aggregate().match({"name":{"$regex":name},"user_id":ObjectId(req.session.user.id),"_id":{"$nin":except}}).facet({"results":[{"$skip":start},{"$limit":finish},{"$project":{"map_levels":0,"template":0}}],"total"
我注意到在看似相同的聚合中存在巨大的性能差异，至少在概念上如此。测试是在一个简单的集合结构上进行的，它有一个_id和一个名称以及一个createdAt，但其中有2000万个。createdAt上有一个索引。它托管在mlab集群上，版本为3.6.9WiredTiger。我正在尝试使用聚合进行简单的分页，我知道我可以使用查找和限制，但我喜欢向管道添加更多元素，我给出的示例非常精炼。db.getCollection("runnablecalls").aggregate([{$facet:{docs:[{$sort:{createdAt:-1}},{$limit:25},{$skip:0},]
有$facet自3.4以来mongo中的聚合阶段-这个很酷。它允许在同一个输入文档集的单个阶段内处理多个聚合管道。但它不允许在另一个$facet中使用一个$facet。引用:“任何其他聚合阶段也可以与$facet一起使用，除了:$facet、$out、$geoNear、$indexStats、$collStats”有人知道原因吗？我只想这样使用$facet:db.collection.aggregate([{$facet:{'first':[$facet:{//hereisthesub$facet'subFirst1':[],'subFirst2':[]}],'second':[//.
当我尝试创建一个mongodb转储时$mongodump-dmydb失败了terminatecalledafterthrowinganinstanceof'std::runtime_error'what():locale::facet::_S_create_c_localenamenotvalidAborted我有LC_ALL=en_US、Ubuntu10.0.4、MongoDB2.4.6我怀疑我的语言环境有问题，但找不到具体问题。 最佳答案 我今天遇到了同样的问题。它不是严格的MongoDB相关的。它与区域设置/语言相关。不知何故
我正在尝试在我的网站(托管在共享网络托管...hostgator.com)中添加搜索支持，为此我正在寻找一个不需要任何服务器的全文和分面搜索的开源解决方案侧面支持(除了php和mysql)。我已经看过许多解决方案，例如Lucene、Solr、Sphinx、ZendLucene，包括Mysql全文搜索支持。并且还知道Solr是此类事情的最佳解决方案。但正如我所说，我的网站托管在没有管理员权限的共享虚拟主机上，所以我不能使用Solr。此外，我无法在mysql中使用内置全文支持，因为目前我网站的数据库正在使用InnoDB引擎。 最佳答案
我有兴趣找出在solr/mysql/app设置中查询solr的最佳/最快(最有效)方法。我有一个mysql数据库，它有一个大的主表和关系模式中的几个小表。我还在构建一个应用程序，它使用层次结构并根据相关表中的数据构建菜单。我一开始只在mysql中执行此操作，但很快发现(使用大量数据)当使用与主表等的连接时(即使使用mysql索引)，mysql计算此相关数据的计数可能非常慢。目前我正在采取的方法是用solr索引我的主表并将较小的相关表保留在mysql中。对于每个菜单项，我将在运行时向solr查询计数，感觉它会很慢..是否更快/更好:1.)将相关表保存在mysql中，同时为相关表中的每一行
9月4日消息，Meta日前发布了一款名为FACET的开源数据集，旨在帮助研究人员审核计算机视觉模型中的偏差。在一篇博客文章中，Meta详细说明，使用目前的基准测试方法很难评估人工智能的公平性。根据Meta的说法，FACET将通过提供一个大型评估数据集来简化这项任务，研究人员可以使用该数据集来审核几种不同类型的计算机视觉模型。Meta研究人员在博客文章中详细介绍说：“该数据集由32,000张包含50,000人的图像组成，由专家人类注释者标记人口统计属性，如感知的性别表现，感知的年龄组，额外的身体属性，如感知的肤色、发型，以及与人相关的类别，如篮球运动员，医生等。FACET还包含SA-1B中69,
我编写了以下函数来使用boost.date_time获取日期/时间字符串.namespacebpt=boost::posix_time;stringget_date_time_string(bpt::ptimetime){bpt::time_facet*facet(newbpt::time_facet);facet->format("%Y%m%d%H%M%S");stringstreamreturn_value;return_value.imbue(std::locale(std::locale::classic(),facet));return_value我有一个关于facet对象的
我编写了以下函数来使用boost.date_time获取日期/时间字符串.namespacebpt=boost::posix_time;stringget_date_time_string(bpt::ptimetime){bpt::time_facet*facet(newbpt::time_facet);facet->format("%Y%m%d%H%M%S");stringstreamreturn_value;return_value.imbue(std::locale(std::locale::classic(),facet));return_value我有一个关于facet对象的
