一.引言           上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的最基本操作,包括数据库的创建.使用和删除数据库,文档的操作也涉及到了文档的创建.删除.更新和查询,当然也包括集合的创建.重命名和删除.有了这些基本操作,大家第一次使用MongoDb数据库的时候就不会慌张,慢慢操作就可以了.虽然上一篇文章简单介绍了一些文档的查询,那都是最基本的,由于文档的查询涉及的内容比较多,所以我们需要单独写一篇文章来专门介绍有关文档的查询的详细信息.废话不多说,马上开始我们今天的写作吧.二.MongD

Mongo 查询   mongo js 遍历 db.getCollection('CPU').find({}).limit(100).sort({"time":-1}).forEach(function(a){    a["v"]=(new Date(a["time"]).toString());    printjson((a["v"]))    })   mongo 聚合 db.CPU.aggregate({    $gr

Redis 使用 Lua 模糊查询所有key 及 相对应的集合总数 .Net 4.5.1 需要引入:    StackExchange.Redis  (测试用的 1.2.4.0) 方法一: 优点:原子操作,对于大数据操作快,lua 语法难写. var Prefix = "Cache"; //Key 前缀,关键词 var dic = new Dictionary<string, long>(); //转换为键值队 var db = new Multiplexer(name).

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

话说今天的一个小小的查询失误给了我比较深刻的教训,也让我对mongo有了更深刻的理解,下面我们来说说这个事情的原委: 我们经常使用阿里云子账号在DMS上查询线上数据库数据,今天也是平常的一次操作 集合: XXXX_message数据量约 600万 我执行了下面的mongo查询: db.XXXX_message.find({"channel_id": "1000000009XXXX700XXXX"}).limit(20); 但是上述语句中的 "channel

背景 最近做了几个规则逻辑.用到mongo查询比较多,就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户,使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据,用SQL代替业务代码逻辑的判断. 方法 MongoDB聚合使用aggregate,聚合管道采取自动向下子执行方式,基本语法格式: db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 聚合框架中常用的操作: $project:修改输入文档的结构.可以用来重命名.增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档.

这里主要是讲MongoDB在控制台中如何进行高级查询. 还有一句想提醒大家,多动手实验,才是硬道理. <,>,>=,<= 这四个就不用解释了,最常用的,也是最简单的. db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } )   // 大于  : field > value db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } )   // 小于  : 

需求 在写小工具的时候,经常遇到需要从mongodb 里面查东西来用,因为要跟其他bash 工具链结合在一起用,所以最理想的方法是能够在shell 上执行查询,然后pipe 给接下来的工具做处理. 方案 幸运的是对于mongo 来说做起来是很方便的,只需要使用mongo --eval 即可.例1: mongo /mybase --eval 'printjson(db.tasks.findOne())' 这段脚本首先链接上地址为192.168.1.2:27060 的mongodb 服务器,然后在m

1,mongo 不支持特殊where条件(&,|) 2,mongo 可以连接mysql的表查询,但不支持连表的where查询

首先,我们先向集合(collections)中添加测试文档(documents).如下: > for(i=1;i<=5;i++) db.test.insert({x:i,y:i*i,z:6-i})WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 1.下面查看我们插入的数据: > db.test.find(){ "_id" : ObjectId("59361be7c718d6f408c6cae5"), "

/ali/mongodb/bin/mongo -u user -p '123456' 127.0.0.1:27017/KYElog ISODate方式 db.col_02.find({"LogDT":{$gte:new Date("2018-02-06T01:16:33.303Z")}}) Date方式 db.xxx.find({"updateTime" : {$gte:new Date(2016,11,1)}}) 查询2月9日前的数据并升序排列

昨天 去面试来着, 问了一下mong . 我记得mong支持 地理位置索引的,说了一下. 然后 面试官说 查询某个点 的 多少米范围, 这个该怎么实现? 我懵逼了.... 回去 查询了一下. 发现有 测试数据(度量有啊) //BsonElement bsonele = new BsonElement("address","南京 中华门"); /* * 创建测试数据: db.mapinfo.insert({"address" : "南京

由于刚刚接触mongodb,很多语法还不是很了解,写的不好的地方请大佬指出 查询的demo数据 { "_id":Object("xxxxxxxx"), "contentList":[ "id":"xxxx", "type":2 ], [ "id":"xxxx", "type":2 ] } 查询方法,使用聚合aggregate查询

1.新建一个js文件,将查询方法写进去,如dump.js,文件内容如下 var c = db.campaign.find({status:1}).limit(5) while(c.hasNext()) { printjson(c.next()); } 2.输入命令来执行 mongo $ip@$port/$db dump.js>result.js 这样查询的结果就会直接生成在当前文件夹下的result.js文件 -------------------------------------------

可以将简单的单表查询语句转换成Mongo过滤条件 列: 1. db.demo.aggregate([ {"$match": {"$and": [{"person": {"$regex": "^.*z$", "$options": "i"}}, {"score": {"$gte": 80, "$lte": 10

db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "username" = "joe" and

写入某个key: set  MPM_YYC_XTJ_0   "abcde"      [set key value]

查询course表中,存在lectures_count字段的记录信息 db.course.find( { "lectures.lectures_count": { $exists: true } } ) 删除course表中,所有的lectures.lectures_count字段 db.course.update({},{$unset:{"lectures.lectures_count":""}},{multi:true}) 根据条件往表里插入

首先这是一个很奇葩的需求,时间紧迫顺手胡写了一个,以后看看有没有好的思路 def and_(item_list): return "%s:[%s]" % ("$and", ','.join(loop_func(item_list))) def or_(item_list): return "%s:[%s]" % ("$or", ','.join(loop_func(item_list))) def lt(a, b): retu

distinct MongoDB 的 distinct 命令是获取特定字段中不同值列表的最简单工具. 该命令适用于普通字段.数组字段以及数组内嵌文档(集合对象). db.getCollection('customer').distinct("customer_type") // chances字段的值是个集合,获取集合内每个对象的opportunitytype字段的值域 db.getCollection('customer').distinct("chances.opport