$or是一个逻辑or操作符操作在一个数据或者多个表达式并且需要选择至少一个满足条件的表达式,$or有至少以下表达式: { $or: [ { <expression1> }, { <expression2> }, ... , { <expressionN> } ] }考虑下面的例子: db.inventory.find( { $or: [ { quantity: { $lt: 20 } }, { price: 10 } ] } ) 上面的例子会查询集合inventory中

mongoDB中存储的数据单元被称作文档.文档的格式与JSON很类似,只不过由于JSON表达的数据类型范围太小(null,boolean,numeric,string和object),mongoDB对其做了扩充,并命名为BSON.下面对各个数据类型进行介绍. null {'x':   null},数据为空类型 boolean {'x':   true},数据为布尔类型 number {'x':   3},3的存储类型是int,float,long等需要根据我们在开发时使用的引擎来决定 strin

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

MongoDB中insert方法.update方法.save方法简单对比 1.update方法 该方法用于更新数据,是对文档中的数据进行更新,改变则更新,没改变则不变. 2.insert方法 该方法用于插入数据到文档中,也就是给文档添加新数据. 3.save方法 该方法同样用于插入数据到文档中,功能是类似于insert方法的.与insert方法不同的是, save方法是遍历文档,逐条将数据插入进去的,而insert方法是将整个文档整体插入进去的. 由两个方法的源码可以看出来. save方法的写法

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

mongodb 中数据记录的日期格式为"dateCreated" : ISODate("2011-12-20T07:22:50.836Z")经过翻阅php官网中的mongodb部分得知,要操作mongodb中的日期须要使用以下关键语句:$start = new MongoDate(strtotime('-1 day'));$end = new MongoDate(time());$resultObject =$db->user->find(array(&

spring-data-mongodb中的实体映射是通过MongoMappingConverter这个类实现的.它可以通过注释把java类转换为mongodb的文档. 它有以下几种注释: @Id - 文档的唯一标识,在mongodb中为ObjectId,它是唯一的,通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器(确保同一秒内产生的Id不会冲突)构成. @Document - 把一个java类声明为mongodb的文档,可以通过collection参数指定这个类对应的文档.@Document(coll

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C

在Mongodb的查询中,有类似于SQL中group by功能的group函数.两者的功能有些类似,但是区别也是比较明显的. 对于SQL来说,group by的作用就是安装依据列来将数据表中的记录分成一个个的组,而查询结果中,只能Select出来Group BY中含有的列,或者使用了聚合函数(sum,count,avg,max,min)的其它列.并且只能在数值类型上的列上使用聚合函数. 但是,在Mongodb中,我们可以在结果中显示既非Group by中的列,又没有使用聚合函数的列.这样,我们就

mongodb中"_id"下面有个ObjectId类型的数据,想通过这个数据把整个对像删除,费了半天劲终于搞定费话少说上代码 module.exports = function (req, res) { var dbCollection = req.app.db.collection('alarm.user'); var doc = {}; if (req.query) { doc = req.query; } var BSON = require('mongodb').BSONPur

spring data mongodb中,如果对象中的属性不想加入到数据库字段中,可加@Transient注解,声明为透明属性 spring data mongodb 官网帮助文档 http://www.boyunjian.com/javadoc/org.springframework.data/spring-data-mongodb/1.2.3.RELEASE/_/org/springframework/data/mongodb/core/query/Criteria.html#all(jav

聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示:

一.mongoDB中的连接池 刚上手MongoDB,在做应用时,受以前使用关系型数据库的影响,会考虑数据库连接池的问题! 关系型数据库中,我们做连接池无非就是事先建立好N个连接(connection),并构建成一个连接池(connection pool),提供去连接和归还连接等操作. 而在MongoDB中,我们先来看看怎么进行操作,以insert为例: Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); DB db = m.getDB( "

一.MongoDB中的Count函数.Distinct函数以及分组 准备工作,插入一个班级的文档 > for(var i=0;i<10;i++){ ... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i}); ... } WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.Classes.find() { "_id" : 0, "ClassName&qu

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce

在mongodb中,我们给每个文档插入数据的时候,mongodb自动会为我们插入的数据创建数据类型.由于mongodb是一个非结构化的数据存储系统,因此在文档中你可以随意插入不同类型的字段,这和MySQL有很大的区别(MySQL是结构化类型存储,要求对应的字段的数据类型相同).在mongodb的图形化管理页面,来看看数据库中字段所对应的数据类型. 由于有数据类型的存在,这就要求我们在使用的mongodb查询的时候需要注意一些情况了.例如在通过form_id 查询一些数据时就应该注意.我们从上面可

这次继续看mongodb中的分页.首先依然是插入数据: 1) db.Blog.insert( { name : "Denis",  age : 20, city : "Princeton" } ) db.Blog.insert( { name : "Abe",    age : 30, city : "Amsterdam" } ) db.Blog.insert( { name : "John",   age

在mongodb中,排序和索引其实都是十分容易的,先来小结下排序: 1 先插入些数据    db.SortTest.insert( { name : "Denis", age : 20 } ) db.SortTest.insert( { name : "Abe", age : 30 } ) db.SortTest.insert( { name : "John", age : 40 } ) db.SortTest.insert( { name :

1.mongodb数据表相关 # 显示数据库 show dbs # 数据库 use ceshi # 显示表 show tables # 创建集合 db.createCollection('infoB') # 复制数据 db.item_infoA.copyTo('infoB')# 使用命令导入json 格式的数据mongoimport -d database_name -c collection_name inpath/file_name.json# 使用命令导出json 格式的数据mongoex

Mongodb Limit()方法 如果需要在mongodb中获取指定数量的数据记录,这时候就要用到limit()方法,该方法需要接收一个数字参数 基本语法:  DB.COLLECTION_NAME.find().Limit(number) 具体操作实例: Mongodb Skip()方法 我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外,还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据,skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数. 语法: db.collection_name.f

映射 在 MongoDB 中,映射(Projection)指的是只选择文档中的必要数据,而非全部数据.如果文档有 5 个字段,而你只需要显示 3 个,则只需选择 3 个字段即可. find() 方法 MongoDB 的查询文档曾介绍过 find() 方法,它可以利用 AND 或 OR 条件来获取想要的字段列表.在 MongoDB 中执行 find() 方法时,显示的是一个文档的所有字段.要想限制,可以利用 0 或 1 来设置字段列表.1 用于显示字段,0 用于隐藏字段. 语法格式 带有映射的 f