记录一下工作中用到的 mongodb 复杂查询 aggregate 筛选 === 等于 { $match: { name: "bob" } } !== 不等于 { $match: { name: { $ne: 'bob' } } } like %a% 模糊匹配 静态字符串匹配 { $match: { name: /bo/ } } 动态变量匹配 { $match: { name: new BSONRegExp(`${keyword}`) } } and name like %xx% an

一．简介 spring Data  MongoDB提供了org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate对MongoDB的CRUD的操作,上一篇我们介绍了对MongoDB的新增和删除, 今天我们要介绍Java代码实现对MongoDB实现查询操作. 我们回顾一下,我们在之前介绍了MongoDB的基本文档查询,MongoDB的查询语法: db.orders.find({{<field1>:<value1>,<field2>

mongodb 根据_id 查询记录: public Price queryPriceById(String id) throws Exception { return mongoTemplate.findById(new ObjectId(id), Price.class, PRICE_COLLECTION); } 根据集合中的某个字段查询: public Price queryPriceByName(String name) throws Exception { Price price =

回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

语法 MongoDB 查询数据的语法格式如下: >db.COLLECTION_NAME.find() find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档. 如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下: >db.col.find().pretty() pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档. 实例 以下实例我们查询了集合 col 中的数据: > db.col.find().pretty() { "_id" : Object

MongoDB中使用find来进行查询.查询就是返回一个集合中文档的子集,子集合的范围从0个文档到整个集合.find的第一个参数决定了要返回哪些文档,其形式也是一个文档,说明要执行的查询细节.空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.要是不指定查询文档,默认就是{}.例如:> db.c.find()将返回集合c中的所有内容.查找所有"age"的值为27的文档:> db.users.find({"age" : 27})查找所有值为"joe"

例子: public static void getUserRFM(DateTime beginTime, DateTime endTime)        {            MongoDatabase mongoDB = getConnection(); //会员消费明细的实体类            List<Ky_Shopplist> shopplist = new List<Ky_Shopplist>(); //获得Ky_shopplist集合           

例子: public static void getUserRFM(DateTime beginTime, DateTime endTime)        {            MongoDatabase mongoDB = getConnection(); //会员消费明细的实体类            List<Ky_Shopplist> shopplist = new List<Ky_Shopplist>(); //获得Ky_shopplist集合           

中介绍了如何基于Mongodb进行关系型数据的分布式存储,有了存储就会牵扯到查询.虽然用普通的方式也可以进行查询,但今天要介绍的是如何使用MONGODB中提供的MapReduce功能进行查询.      有关MongoDb的MapReduce之前我写过一篇文章 Mongodb Mapreduce 初窥, 今天介绍如何基于sharding机制进行mapreduce查询.在MongoDB的官方文档中,这么一句话:    Sharded Environments       In sharded en

http://blog.csdn.net/qkxh320/article/details/16115671 1.首先操作mongodb最基本命令:: show databases;             ---------------------显示全部数据库 use 数据库名;        --------------------切换到指定数据库 show collections;  --------------------显示该数据库下的全部表 之后就可以执行相应增删改查语句了! 2.

首先,使用的是官方提供的C#訪问组件https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver 然后.编译后引用MongoDB.Bson.dll及MongoDB.Driver.dll,并在cs文件里声明引用 using MongoDB.Bson; using MongoDB.Driver; using MongoDB.Driver.Builders; 第一个是针对Bson格式的命名空间,第二个是主空间.第三个是用来构造查询和更新等条件的构造器命名空间 一.数据库

上篇文章我们讲了mongodb的crud基本操作 http://blog.csdn.net/stronglyh/article/details/46812579 这篇我们来说说mongodb的进阶--------------高级查询 一:各种查询 1:条件操作符 <, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了,最经常使用也是最简单的. db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: fiel

1. mongodb从配置文件启动 创建配置文件:/usr/local/mongodb/etc/mongodb.conf 配置文件的内容为: #Directory and relavent set dbpath = /var/mongodb/data logpath = /var/mongodb/logs/log.log profile=2 slowms=100 #repairpath = /var/mongodb/repair pidfilepath = /usr/local/mongodb/

开启慢查询Profiling Profiling级别说明 0:关闭,不收集任何数据. 1:收集慢查询数据,默认是100毫秒. 2:收集所有数据 1.通过修改配置文件开启Profiling 修改启动mongo.conf,插入以下代码 #开启慢查询,200毫秒的记录 profile = 1 slowms = 200 2.在启动mongodb服务以后,通过mongoshell来进行临时性打开启,只要关闭了mongodb服务,下次开启就不会启动,还得再开一次 (1).在mongodb有权限的情况下,通过

http://blog.csdn.net/crazyjixiang/article/details/6668288 suppose I have the following datastructure: var user = {_id: 'foo', age: 35}; var post = {_id: '...', author: {$ref: user, $id: 'foo'},...}; How can I query all posts which references user[foo

一,问题描述 数据格式: id, timeStamp,count 条件1:查询 某个时间段 内的数据: timeStamp BETWEEN startTime AND endTime.比如 timeStamp BETWEEN 1499875200  AND 1499875600 条件2:记录 的 id 字段 属于某集合: id IN (1001,1002,1003) 条件3:记录 的count字段 大于某个阈值,比如: count > 10000 二,代码实现 条件1实现如下, $gte (gr

在实际项目中常常会有根据字段值长度大小进行限制查询,例如查询商品名称过长或过短的商品信息,具体的实现方式可能有多种,在此记录常见的两种实现 使用 $where 查询(性能稍逊一些) 1 2 3 4 5 //查询商品名称长度大于25个字符的商品 db.item.find({item_name:{$exists:true},$where:"(this.item_name.length > 25)"}).limit(5)   //查询商品名称长度小于5个字符的商品 db.item.fi

1.查看mongodb进程 ps-ef | grep mongo 获取进程id为3267 2.查看进程的线程 top -p 3267 按shift+h 查看cpu高的线程,发现有线程点用cpu高且cpu时间很长,有线程的cpu时间有23分钟,说明一直有线程在消耗cpu,要找到执行这个线程在具体做什么操作 找到目前占用cpu最高的线程id为46265,该线程占用cpu 85.2%现在,如下图. 3.查看mongo进程3267的各线程系统调用情况 pstack 3267 >stack.log 导出到

转自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2011/07/16/2108450.html 一.通过查询获取数据 在深入讨论查询之前,首先来了解一下查询返回的结果——游标(cursor)对象.上一篇文章中我们使用的是最简单的find() 查询方法,它会返回结果集中的所有对象,稍后将讨论如何查询特定数据集. 为了看到集合中的所用元素,我们需要使用到find ()函数返回的cursor对象.让我们来重复上一篇文章中使用的find()函数,不过这次我们使用的是

之前对mongodb不熟,但是项目要用,因为数据量比较大,并且领导要实现抽样查询,控制数据流量,所以自己研究了下,亲测可用,分享一下! 话不多说,上代码: 第一种方案:加自增主键,实现按记录数抽样 1.记录在存入数据库时不适用默认id,改为自增id,具体实现如下: /** * 序列类,用于映射查询的序列值 * @author Administrator * */ public class MongoSequence { @Id private String id; private int seq

近期在tornado\mongodb\ansible mongodb中有个find()方法非常牛逼,能够将集合中全部的表都传出来,一開始我这么写 class Module_actionHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self, *args, **kwargs): coll = self.application.db.waitfish hosts = coll.find({}, {'hostname':1,"_id":0}) mo