php，mysql 统计每一天近30天内每天的消费总量？目前问题出在根据每一天分组mysql 统计每一天的时候出错了。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-12 08:44 标签： 2016年gdp总量统计图
MongoDB分组统计的一个例子
MongoDB分组统计的一个例子
这几天被MongoDB整疯了。
算是对MongoDB有了进一步的了解，还是有很多坑等着去探索。
一个是关于MongoDB中Int64 Int32 Double三个数据类型，PHP中只有int型，那么32位系统中怎么处理的呢。
被坑之后发现：使用MongoDB PHP Driver时，如果向mongodb中insert一个数值，默认是如果这个数值一个小于等于(2^31 - 1) 那么在mongodb中存储的时候是int32存储 。但是如果这个数值大于了（2^31 -1）但是没有进行任何处理，直接使用了insert，那么在mongodb中是存储成了Double，如果想要让存储称int64 ,那么php中需要使用 new MongoInt64这个类。
那么反过来，如果mongodb中存储了一个int64的数值，使用find操作，在php中对应什么类型呢？在32位系统中，如果这个数值没有超过2^31那么正常就是一个int，如果超了，额……报出一个异常…！！叫什么MongoCursorException。很无奈吧。。
然后说说关于mongo中分组统计这个问题。
一般来说mongo中如果做分组统计，我有三个方法，一个aggregate &一个 group &然后就是直接上mapreduce
aggregate和group返回分组的结果，mapreduce的话，会将结果输出到一个临时集合里，需要再去查这个集合
前面两个用过，mapreduce目前还没试过。看资料和group的用法差不多。
先说aggregate，需要提到管道的概念，就是一节一节的管道，文档从这一节一节管道中过滤，最终得到想要的结果
一般是先用{&$match&:{}} 过滤一下，相当于sql中的where条件，然后可能需要{&$project&:{}} 需要对文档进行一个初步的整理，删除，添加，修改一些字段(属性) 然后就是最终要的{&$group&:{}} $group中一般是
&{ &$group& : { &_id& : { &citycode&:&$citycode& , &uid& : &$uid& &} , &count&:{ &$sum& : 1 } } }&
以citycode和uid分组，相当于sql中group by citycode , uid 经过这个之后，文档就只剩下了 citycode &uid &count 这三个字段了
可以使用多个$goup。
group这个命令，db.collection_name.group() &首先是 key 或者是keyf &就是相当于分组 &key比较简单
key : &citycode& 就是以citycode进行分组 &&
keyf可以复杂一点 & keyf : function(doc){ return { &citycode&:doc.citycode , &uid&: doc.uid} ;}
这里的doc是所有的文档，使用citycode和uid进行分组，结果就是分好组的文档，所有文档还是存在的
在 reduce:function Rdeuce(doc , out){ } 可以理解就是将一组的文档传进来进行循环，输出一个out文档。out文档是一个{ } 哦 。
今天先到这吧，思绪有点乱了。改天整理。。。
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大型网站的架构设计问题
在CSDN上看到一篇文章（http://blog.csdn.net/fww80/archive//695293.aspx）讨论大型高并发负载网站的系统架构问题，作者提出了几点建议： 1. HTML静态化，这可以通过CMS自动实现； 2. 图片服务器分离（类似的，在视频网站中，视频文件也应独立出来）； 3. 数据库集群和库表散列，Oracle、MySQL等DBMS都有完美的支持； 4. 缓存，比如使用Apache的Squid模块，或者是开发语言的缓存模块，； 5. 网站镜像； 6. 负载均衡。 作者将负载均衡称为“是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法”，并提出“一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群”。在实践时可以考虑建立应用服务器集群和Web服务器集群，应用服务器集群可以采用Apache+Tomcat集群和WebLogic集群等，Web服务器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析均可。 从提升网站性能的角度出发，静态资源不应和应用服务器放在一起，数据库服务器也应尽量独立开来。在典型的MVC模式中，由谁来完成数据逻辑处理的，对系统性能有着至关重要的影响。以Java EE为例，在OO的设计思想中，我们强调系统的抽象、重用、可维护性，强调下层的更改不会扩散到上层逻辑，强调系统移植的便捷性，因而往往存在一种过分抽象的问题，比如在Hibernate的基础上再加入一层DAO的设计。另外一方面，却会忽视利用DBMS本身的优秀特性（存储过程、触发器）来完成高效的数据处理。诚然，如果客户要求将数据从Oracle移植到MySQL，那么DBMS特性的东西越少，移植便越容易。但事实上，在实践中，提出类似移植要求的情况非常少见，因此在做架构设计时，不一定为了这种潜在的需求而
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