样例数据: {      "_id" : "1064621564857",      "cNo" : "1064621564857",      "exPCodes" : [         {             "pType" : NumberInt(1),              "cDate" : ISODate("2017-07-27T10:

https://blog.csdn.net/bicheng4769/article/details/79579830 项目背景 最近在项目中使用mongdb来保存压测结果中的监控数据,那么在获取监控数据时,遇到这样一个问题: 一个doucument中包含一个内嵌数组,其中内嵌数组也是分成好几类的数组(可以通过标识判断),那么我只需要返回特定的数组,而不是返回内嵌数组的所有数据. 原始数据: { "_id" : ObjectId("5aab3460353df3bd352e0e1

尽量别直接用 DBObject  ,Spring data mongodb 的api 本来就没什么多大用处,如果还直接用 DBObject 那么还需要自己去解析结果,说动做个对象映射,累不累 Spring data mongodb 唯一好处就是,不需要自己decode encode,其他别的几乎也没了 DBObject project = new BasicDBObject("$project", new BasicDBObject("_id", 1) .appen

mongodb查询内嵌文档   假设有这样一个文档: db.XXX.remove(); db.XXX.insert({"id":1, "members":[{"name":"BuleRiver1", "age":27, "gender":"M"}, {"name":"BuleRiver2", "age":23

为了方便开发者灵活配置微信小程序,张小龙现在开放了小程序的内嵌网页功能,这是一个非常大的惊喜啊,以后意味着你只要开放一个手机端网站,就可以制作一个小程序了哦.操作方法1.开发者登录微信小程序后台,选择<设置=>开发设置=>业务域名>,新增配置域名模块.目前微信小程序内嵌页面功能暂时不开放个个人类型账号和海外类型的账号.2.每次配置都需要管理员身份验证信息,防止一些恶意挂马问题.3.配置业务域名时需要严格按照提示要求进行配置,如果你不懂的配置,请咨询浙江百牛信息技术bainiut.l

目录 一.前言 1. 运行环境 二.前期准备工作 1. 创建 MongoDBContext MongoDb操作上下文类 2.创建测试类 3.创建测试代码 三.内嵌数组增加元素操作 1.Update.Set()方法 替换内嵌数组(不推荐使用) 2.Update.Push()方法 直接将元素压入内嵌数组(推荐) 3. Update.PushEach()方法 将多个元素压入内嵌数组(推荐) 四.内嵌数组删除元素操作 1. Update.Set()方法 替换内嵌数组(不推荐使用) 2. Update.P

一.mongodb的基本操作: 1.查看mongodb当前所有的databases : show dbs 2.选择数据库(database) : use databaseName(该数据库不存在则会自动创建,但是只存在于mongodb预设的缓存中,如果你不做任何操作,关闭数据库,那么该数据库也就不存在了,如果你往该库中添加了数据,那么该库就被真正的创建了) 3.查看数据库中的集合(collection) : show collections 4.获取mongodb中的帮助 : db.help()

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.Mong

MongoDB系列第一课:MongDB简介 MongoDB系列第二课:MongDB环境搭建 MongoDB系列第三课:MongDB用户管理 MongoDB系列第四课:MongoDB数据库.集合.文档的操作 一.数据库的操作 1.1 创建数据库 在MongoDB中创建数据库的命令使用的是use命令.该命令有两层含义: 1)切换到指定数据库. 2)如果切换的数据库不存在,则创建该数据库. 我们使用use命令创建一个名为sxttest的数据库. 1.2 查看所有数据库 我们可以通过show dbs 命

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 ElasticSearch是性能优化的分布式全文搜索引擎,存储数据的载体是文档(Document),它的优势在于搜索速度快和支持聚合操作,在更新文档时,基本上能够达到实时搜索.Elast

前后端分离的工作模式于今是非常流行了,前后端工作的对接,就离开不了API文档的辅助. 根据自己以往的工作经历,以及了解的一些资讯,API文档的建立,无非以下几种方式: 1. word文档模板 2. 第三方平台,类如postman.showdoc等 3. 框架内单独自定义一套绑定路由的结构,再解析成html页面 4. 在框架内每个路由的方法的注释块里按照规则写注释,再解析生成api文档 5. 框架内直接编辑markdown文件,再转换成html页面 根据自己的使用心得,发表一下个人看法. 1.wo

elasticsearch查询篇索引映射文档数据准备 我们后面要讲elasticsearch查询,先来准备下索引,映射以及文档: 我们先用Head插件建立索引film,然后建立映射 POST http://192.168.1.111:9200/film/_mapping/dongzuo/ { "properties": { "title": { "type": "text" }, "publishDate"

mongoskin 是让 Node.js 支持 MongoDB 的内嵌访问层.

思路:先查询确认,后精准删除 假设我想删除title是"小明今晚真的不加班"这条记录,先查看一下现有的记录: (不加班不好吗?为什么要删除呢?) tips:可以使用match_phrase精准查询,查询命令可以通过curl查询,也可以通过其他工具请求(其实道理都一样) curl -X POST "http://192.168.16.65:9211/blog/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { &quo

运行环境: - Nodejs - MongoDB 文档实例名: ProjectJob 文档格式如下: { "_id" : ObjectId("5bc69eb0b298b33578bde0d8"), "title" : "项目名称", "author" : ObjectId("5b694937dd0ca426403c5f2b"), "createdate" : ISOD

插入并保存文档操作 用insert向目标集合插入文档,如果没有_id键则会自动添加.最后自动保存. >db.foo.insert({"bar":"baz"}) 如果要批量插入怎么办呢,看下面代码: >db.foo.insert([{"_id":0},{"_id":1},"{"_id":2}]) 以前有一个batchInsert函数,现在已经没有了.注意在批量插入的过程中如果有一个文档插

数据库操作: //查看有哪些数据库 > show dbs local  0.078GB mydb   0.078GB //use操作将切换到一个数据库 如果数据库存在将直接切换 如果不存在 那么会在切换之后,第一次执行新增修改操作的时候去创建这个数据库 > use newdb switched to db newdb //此时还没有创建 > show dbs local  0.078GB mydb   0.078GB > db.persion.insert({age:10}) Wr

MongoDB 是面向集合存储的文档型数据库,其涉及到的基本概念与关系型数据库相比有所不同.举个例子,在关系型数据库中,我们记录一个订单的信息,通常是这样设计表结构的: 设计一个订单基本信息表和一个订单明细表,个订单有个文档.也就是说在关系型数据库中需要“个类似Json的文档.所以,关系型数据库中的一条记录(或1+N条记录)基本相当于MongoDB的一个文档.关系型数据库中一个表存储多条记录,MongoDB中用一个“文件夹”存放多个类似的文档,并将这样的“文件夹”叫做集合.下面是MongoDB和

文档关联模型通常有3种方式: 嵌入式(一对一.一对多) 后期手动统一ID处理(一对多.多对多) References引用(一对一.一对多) 文档树模型通常有3种方式: 父引用(Parent References) 子引用(Child References) 祖先数组(Array of Ancestors ) 物化路径(Materialized Paths ) 嵌套_Set,不常用,不详写了 关联模型 1.嵌入式 直接在单独文档中嵌入“子文档” 嵌入一个文档(1对1): { _id: "joe&q

Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库(Mysql)的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示,但它支持的数据类型更加丰富(下一篇文章讲到) Documents 的结构 由键值对组队(字段名:值) { field1: value1, field2: value2, field3: value3, ... fieldN: valueN } 字段的值可以是任何 BSON 数据类型,比如:其他文档.数组.文档数组

一.文档存储的需求 很多的开发者都使用过mongodb,在mongodb中数据记录是以文档的形式存在的(类似于一种多级嵌套SQL的形式).比如下面的JSON数据结构:dev_ip表示某一台服务器的ip.location字段存放经纬度.meminfo.total和meminfo.userd分别代表内存总量和使用量. [{ "dev_ip": "123.46.5.111", "location": [39.916527, 116.397128], &