MongoDB默认使用_id字段作为主键,类型为ObjectId.ObjectId的生成有一定的规则,详情可以查看这篇文章 - MongoDB深究之ObjectId.如果你在写入数据库的时候忘记写入创建时间,不用担心,完全可以通过_id字段的值来还原当时的时间.看下面的mongodb script脚本: db.getCollection('fees').find({}).forEach(function(item){ var _str = item._id.toString().substr(1

左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. 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 "us

目录 查询操作 集合查询方法 find() 查询内嵌文档 查询操作符(内含 数组查询) "$gt" ."$gte". "$lt". "$lte"."null查询"."$all"."$size"."$in"."$nin". "$and"."$nor"."$not".&qu

左边是mongodb语句,右边是sql语句 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"

模糊查询: 包含字符串str : find({'name':/str/i}); {'name':/str/} 以str开头:   {'name':/^str/} $in查询: 字段:{ field: { $in: [<value1>, <value2>, ... <valueN> ] } } eg:db.inventory.find( { qty: { $in: [ 5, 15 ] } } )  db.inventory.find( { tags: { $in: [ /

https://www.cnblogs.com/viviman/archive/2012/11/21/2780562.html

看了些资料,对应只需要知道怎么查询和使用mongodb的我来说,这些足够啦. 左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" :

MongoDB查询语句 --查询近三个月的客户使用量  aggregate:使用聚合  match:过滤  group分组   -- mysql中select org_code as 近三个月使用商户 from pomelo_backend_production.landi_configurations where created_at between '2018-03-22 00:00:00' and '2018-06-22 00:00:00'GROUP BY org_code; --mong

左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. 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 "us

MongoDB查询更新操作语句命令大全 查询操作 1.条件操作符 <, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了,最常用也是最简单的db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > valuedb.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < valuedb.coll

      今天在做会员管理系统搜索时,我发现以前的搜索时间方式不太科学,效率也不是太高.由其是在查询指定的时间相等的时候,我在数据库中都存这样的时间格式"2007-5-22 14:32:12"当我们在查询2007-5-22是否与它相等,结果是不相等的.      所我们都喜欢找其它途径来解决这个问题.但是我发现我们的方法都不是太好,因为我们有的时候对sql sever的语句特性还了解的不够彻底.所以我查询了查sql server有帮助,终于发现个好东西,可以解决这个问题. CONVE

--1:下面这种是SQL Server中比较简单的查询SQL语句执行时间方法,通过查询前的时间和查询后的时间差来计算的: declare @begin_date datetimedeclare @end_date datetimeselect @begin_date = getdate()<这里写上你的语句...>select @end_date = getdate()select datediff(ms,@begin_date,@end_date) as '用时/毫秒' --2:下面这种方法

阅读目录 1. 理解:"$lt"."$lte"."$gt" 和 "$gte" 2. 理解 '$ne' 3. 理解 "$in" 和 "$or", 及 "$nin" 4. 理解使用正则表达式来查询 5. 理解查询数组 $all, $size 操作符的使用 6. 理解 limit, skip 和 sort 7. 实现分页: 回到顶部 1. 理解:"$lt"

原文:https://blog.csdn.net/Vblegend_2013/article/details/80904275 最近项目中使用了时序数据库InfluxDB 各方性能也是蛮强大的.但是唯一不足的地方时间格式,默认是使用的UTC时间也是固定的不能修改的,研究了下找到解决方案. public static void Write() { String[] Tags = new string[] { "Element_1", "Element_2", &quo

什么是MongoDB MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 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. 不同与关系型数据库的是, MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 1.主要特点 MoginDB 是一个面向文档存储的数据库, 操作起来比较简

An ObjectId is a 12-byte unique identifier consisting of: a 4-byte value representing the seconds since the Unix epoch, a 3-byte machine identifier, a 2-byte process id, and a 3-byte counter, starting with a random value. 由于前 4 个 byte 表示时间,所以 ObjectI

mongodb 查询条件   这节来说说mongodb条件操作符,"$lt", "$lte", "$gt", "$gte", "$ne"就是全部的比较操作符,对应于"<", "<=", ">", ">=","!=". 原子操作符:"$and“, "$or“, &qu

背景 mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式,同时也包含了聚合操作.索引等多个机制: 按以往的经验,不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题,如查询操作缓慢.数据库吞吐量低下.CPU或磁盘IO飙升等问题. 因此在应用开发过程中,有必要对DB操作进行审视,尤其是关键业务或复杂条件查询.mongodb 提供了explain方法可以让我们 对 DB查询语句进行分析,提前分析潜在的瓶颈. 查询计划 mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程,而通常一个查询

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

一.引言         上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的查询操作,但是并没有介绍全,随着自己的学习的深入,对查询又有了新的东西,决定补充进来.如果大家想看上一篇有关MongoDB查询的文章,可以点击这里<MongoDb进阶实践之四 MongoDB查询命令详述>,第一篇文章详细介绍了有关MongoDB查询的有关命令和操作符.废话不多说,今天主要的任务就是把有关MongoDB查询命令的新的东西补充进来,文章的序号,我是接着上一篇文章来的,没有重头来说,这样大家也就知道今天是有关Mo

MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具. MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等.有利于我们对索引的优化. 接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引: >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语