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用Aggregation吧，很好實現(xiàn)。你這樣得查n次，用aggregation只用一次查出所有。以下是shell示例（并不太熟悉mongoose...）

let department = []
db.stations.aggregate([
    {$group: {_id: "$dept", count: {$sum: 1}}}
]).forEach(doc => {
    department.push(doc.count);
});

關于join, cross join, inner join官方相關描述：

In MySQL, JOIN, CROSS JOIN, and INNER JOIN are syntactic equivalents (they can replace each other). In standard SQL, they are not equivalent. INNER JOIN is used with an ON clause, CROSS JOIN is used otherwise.

大意：join, cross join, inner join句法是等價的，但僅僅是當inner join沒有使用on的時候，否則就是cross join(交叉連接)

再說，(逗號)操作符，它在語義上也等價于inner join，回到你的問題，select多個表（也就是逗號分割表名）是等同于join的，例如以下是等價的：

select * from t1,t2

等價

select * from t1 join t2

再一個例子：

select * from t1,t2 where t1.id=t2.id

等價

select * from t1 inner join t2 on t1.id=t2.id

但是，真要說區(qū)別，就是,（逗號）比其它任何一個join的優(yōu)先級都要低，尤其在混合,和join的sql語句中。例如：

select * from t1, t2 JOIN t3

等價于

select * from t1,(t2 join t3)

而不是

select * from (t1, t2) join t3

所以如果不注意這個差異，容易踩坑，以上內(nèi)容大致都來源于mysql手冊的join章節(jié)，建議樓主至少看三遍以上，鏈接：https://dev.mysql.com/doc/ref...

建議換一個swoole的版本試一試

定義一個json，然后分層次查詢將結(jié)果插入json就好了

clubName:new RegExp(clubName)

把錯誤貼出來看看

不能在mongod.exe里面導入數(shù)據(jù)，應該在終端（cmd）里面導入，啟動，連接，導入各開一個終端。以及導入的時候你的json格式要正確。

group by 公司ID，店鋪ID，用having選出count大于1的就是了

1. flask監(jiān)聽一個http接口，如/api/spider/start?token=xxx
2. 接口里面驗證下token（主要是安全）,然后啟動爬蟲邏輯

我正在寫相關的一系列文章 有空的話你可以去看一下是否有幫助

select * from question where question_id in (select distinct question_id from anwser)
意思是：找出所有“有答案的問題”。即你所謂的[回答數(shù)大于0的問題]

至于分頁 limit x,y 即可。

這個要看你的服務器B使用的存儲是否和服務器A是否在同一個機房，如果物理距離太遠，IO讀寫延遲高了還有什么意義呢？
對于存儲最重要的是看讀寫性能，你做了網(wǎng)絡驅(qū)動器映射，就自己寫幾個SQL實際測算一下，跟本地存儲比較一下性能看一下能否接受。

個人覺得，如果映射網(wǎng)絡驅(qū)動器，相當于磁盤IO要從網(wǎng)卡走一遍，估計對于數(shù)據(jù)庫這種對IO性能要求比較高的系統(tǒng)來說應該是無法接受的。

連接方式有問題,應該使用mongo --host 192.168.1.102 --port 27017 后面不知不覺就好了. 尷尬

找到原因了
之前這么寫

SELECT
    CATALOG_ID,
    PARENT_ID,
    getParentList (CATALOG_ID)
FROM
    t_knowledge_catalog;

報錯[Err] 1265 - Data truncated for column。
是因為定義的函數(shù)類型跟入?yún)⒉黄ヅ鋵е碌模粋€是varchar(50)一個是varchar(64)

1. cpu在做密集的計算才會導致100%，最常見的例子就執(zhí)行的循環(huán)次數(shù)過多，要不就是那種死循環(huán)。
2. 回到你的代碼上來，你這個函數(shù)沒有邏輯問題，但是存在性能問題，你的外層map元素個數(shù)到達10萬乃至百萬時，循環(huán)需要執(zhí)行很多次才能退出。
3. 優(yōu)化的方式：要嘛增加修改查詢條件，加一個userid，查詢只需要做兩次map的find操作；要嘛修改存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提高查詢效率。

webuploader

/usr/local/etc/mongod.conf 里有一項叫'th'的配置它識別不出來
進到mongod.conf看看

你應該思考： 購物車從哪里來，到哪里去?？赡苓@樣說有點玄乎，那么你想購物車添加商品，那么它應該從哪里來的數(shù)據(jù)添加進去？
首先，購物車屬于誰，所以你必須要聲明這一點，添加一個字段記錄用戶 ID 。
然后，這個購物車放了什么，你需要記錄對應商品 ID ，所以這個也是必須的。

補充購物車放的商品，生成訂單結(jié)算時使用，為了節(jié)約性能，可以在購物車表存放商品的一些基本信息，用來進行結(jié)算。當然，考慮到商品信息的可能變動，可以用聯(lián)表來查詢獲取相關信息，這樣保證信息的。。。

最后生成訂單的話

item.location為true的情況下，top才會綁定

老哥首先你的SID沒有問題 ，排查思路：

1. 你檢查的是你的tnsname.ora，這個；連接文件 ，然后測試 在cmd 里正常用監(jiān)聽登錄是否可以登錄

2.我是昨天研究的 ，你的pandas 學習了 pd.read_sql(sql,conn) 這個寫法待驗證 ，是我get 到的點

3.我遇到的問題是在ubuntu用pycharm里寫代碼無法連接oracle數(shù)據(jù)庫 ，但pycharm 自帶的工具可以連接，在shell里也可以正常連接 最后也沒有找到原因 一直報錯說是不是64位客戶端 ，但我所有的包都是64位的，待解決。。。

4.最后附上干貨，我的連接demo 以及將數(shù)據(jù)寫入到csv文件，僅供參考，老哥記得回復我，維護社區(qū)秩序。。

#!/usr/bin/python

import cx_Oracle as oracle
import csv
def oraclesql(cursor):
   #fp = open('D:/1.sql')
   #fp_sql = fp.read()
   cursor.execute("select * from emp")
   data = cursor.fetchall()
   #print (list(data))
   return list(data)
def write_to_csv(content):
    with open('oracle.csv','a') as csvfile:
        filename = ['empno','ename','job','mgr','hiredate','sal','comm','deptno']
        #filename = ['LOTS','ORG_ID','YEAR_TIME','NAME_PATIENT','GENDER','BIRTHDAY','AGE','RESIDENT_ID','HUKOU_ADDRESS']
        write = csv.writer(csvfile,delimiter=',')
        # write.writeheader()
        
        write.writerows([content])

 
 
if __name__ == '__main__':
   ipaddr = "127.0.0.1"
   username = "scott"
   password = "scott"
   oracle_port = "1521"
   oracle_service = "orcl"
   try:
      db = oracle.connect(username+"/"+password+"@"+ipaddr+":"+oracle_port+"/"+oracle_service)
    # 將異常捕捉
   except Exception as e:  
      print(e)
   else:
      cursor = db.cursor()
      data = oraclesql(cursor)
      for i in data:
          text = list(i)
          #print(text)
          write_to_csv(text)
      cursor.close()
      db.close()