mongodb查询

Jun 07, 2016 pm 04:34 PM
mongodb bagaimana Pertanyaan Cari Bercakap mengenainya

这节来说说如何检索mongodb数据。首先向文档中插入一些数据。1. 插入数据 use ttlsa_comswitched to db ttlsa_com db.mediaCollection.insert({ "Type" : "Book", "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the", "ISBN" : "987-1-4302-3051-9", "Publisher"

这节来说说如何检索mongodb数据。首先向文档中插入一些数据。 1. 插入数据
> use ttlsa_com
switched to db ttlsa_com
> db.mediaCollection.insert({ "Type" : "Book", "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the", "ISBN" : "987-1-4302-3051-9", "Publisher" : "Apress", "Author": [ "Membrey, Peter", "Plugge, Eelco", "Hawkins, Tim" ] })
> db.mediaCollection.insert({ "Type" : "CD", "Artist" : "Nirvana", "Title" : "Nevermind" })
> db.mediaCollection.insert({ "Type" : "CD", "Artist" : "Nirvana", "Title" : "Nevermind", "Tracklist" : [ { "Track" : "1", "Title" : "Smells like teen spirit", "Length" : "5:02" }, { "Track" : "2", "Title" : "In Bloom", "Length" : "4:15" } ]})
> db.mediaCollection.find()
{ "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"), "Type" : "Book", "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the", "ISBN" : "987-1-4302-3051-9", "Publisher" : "Apress", "Author" : [ "Membrey, Peter", "Plugge, Eelco", "Hawkins, Tim" ] }
{ "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"), "Type" : "CD", "Artist" : "Nirvana", "Title" : "Nevermind" }
{ "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"), "Type" : "CD", "Artist" : "Nirvana", "Title" : "Nevermind", "Tracklist" : [ { "Track" : "1", "Title" : "Smells like teen spirit", "Length" : "5:02" }, { "Track" : "2", "Title" : "In Bloom", "Length" : "4:15" } ] }
Salin selepas log masuk
2. 检索 find函数是经常用到的一个。前面的文章也有介绍到。下面看看有选择性的检索,查看你感兴趣的数据。 检索"Artist" : "Nirvana"的数据:
> db.mediaCollection.find({"Artist" : "Nirvana"}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind"
        },
        {
                "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind",
                "Tracklist" : [
                        {
                                "Track" : "1",
                                "Title" : "Smells like teen spirit",
                                "Length" : "5:02"
                        },
                        {
                                "Track" : "2",
                                "Title" : "In Bloom",
                                "Length" : "4:15"
                        }
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
上面的查询虽说检索出"Artist" : "Nirvana"的数据,但是返回了全部列的信息,但是我只要查看Title和Tracklist.Title列
> db.mediaCollection.find({"Artist" : "Nirvana"}, {Title:1, "Tracklist.Title":1}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
                "Title" : "Nevermind"
        },
        {
                "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
                "Title" : "Nevermind",
                "Tracklist" : [
                        {
                                "Title" : "Smells like teen spirit"
                        },
                        {
                                "Title" : "In Bloom"
                        }
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
Title:1, "Tracklist.Title":1表示只返回这两列信息。升序。也可以反着来Title:0, "Tracklist.Title":0表示返回除了这两列的其他所有列信息。 注意:_id字段总是会返回。 3. ?使用逗号 当文档结构变的复杂时,如含有数组或嵌入对象文档,就需要使用到逗号,来检索嵌入在文档中的信息。
> db.mediaCollection.find({"Tracklist.Length":"5:02"}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind",
                "Tracklist" : [
                        {
                                "Track" : "1",
                                "Title" : "Smells like teen spirit",
                                "Length" : "5:02"
                        },
                        {
                                "Track" : "2",
                                "Title" : "In Bloom",
                                "Length" : "4:15"
                        }
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
查询整个内嵌文档:
> db.mediaCollection.find({Tracklist:{"Length":"5:02"}}).toArray()
[ ]
> db.mediaCollection.find({Tracklist:{"Track" : "1","Title" : "Smells like teen spirit","Length":"5:02"}}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind",
                "Tracklist" : [
                        {
                                "Track" : "1",
                                "Title" : "Smells like teen spirit",
                                "Length" : "5:02"
                        },
                        {
                                "Track" : "2",
                                "Title" : "In Bloom",
                                "Length" : "4:15"
                        }
                ]
        }
]
> db.mediaCollection.find({Tracklist:{"Track" : "1","Length" : "5:02","Title" : "Smells like teen spirit"}}).toArray()
[ ]
Salin selepas log masuk
查询整个文档需要全部列出内嵌文档的字段,且顺序要一致,否则匹配不到。 查询内嵌文档的多个字段。如查询有joe发表且分数在5分以上:
> db.mediaCollection.insert({ "content" : "...", "comments" : [ { "author" : "joe", "score" : 3, "comment" : "nice post" }, { "author" : "mary", "score" : 6, "comment" : "terrible post" } ] })
> db.mediaCollection.find().toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
                "Type" : "Book",
                "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
                "ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
                "Publisher" : "Apress",
                "Author" : [
                        "Membrey, Peter",
                        "Plugge, Eelco",
                        "Hawkins, Tim"
                ]
        },
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind"
        },
        {
                "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
                "Type" : "CD",
                "Artist" : "Nirvana",
                "Title" : "Nevermind",
                "Tracklist" : [
                        {
                                "Track" : "1",
                                "Title" : "Smells like teen spirit",
                                "Length" : "5:02"
                        },
                        {
                                "Track" : "2",
                                "Title" : "In Bloom",
                                "Length" : "4:15"
                        }
                ]
        },
        {
                "_id" : ObjectId("5353681293efef02c962da7a"),
                "content" : "...",
                "comments" : [
                        {
                                "author" : "joe",
                                "score" : 3,
                                "comment" : "nice post"
                        },
                        {
                                "author" : "mary",
                                "score" : 6,
                                "comment" : "terrible post"
                        }
                ]
        }
]
> db.mediaCollection.find({"comments" : {"author" : "joe", "score" : {"$gte" : 5}}}).toArray()
[ ]
> db.mediaCollection.find({"comments.author" : "joe", "comments.score" : {"$gte" : 5}}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353681293efef02c962da7a"),
                "content" : "...",
                "comments" : [
                        {
                                "author" : "joe",
                                "score" : 3,
                                "comment" : "nice post"
                        },
                        {
                                "author" : "mary",
                                "score" : 6,
                                "comment" : "terrible post"
                        }
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
上面的查询是不对的。 要正确的指定一组条件,而不是每个键,因此要使用到$elemMatch。这样就可以用来部分指定匹配数组中的单个内嵌文档的限定条件。正确的写法如下所示:
> db.mediaCollection.find({"comments" : {"$elemMatch" : {"author" : "joe", "score" : {"$gte" : 5}}}}).toArray()
[ ]
Salin selepas log masuk
对于数组:
> db.mediaCollection.find({"Author":"Membrey, Peter"}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
                "Type" : "Book",
                "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
                "ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
                "Publisher" : "Apress",
                "Author" : [
                        "Membrey, Peter",
                        "Plugge, Eelco",
                        "Hawkins, Tim"
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
正则表达式查询:
> db.mediaCollection.find({"Title":/MongoDB/i}).toArray()
[
        {
                "_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
                "Type" : "Book",
                "Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
                "ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
                "Publisher" : "Apress",
                "Author" : [
                        "Membrey, Peter",
                        "Plugge, Eelco",
                        "Hawkins, Tim"
                ]
        }
]
Salin selepas log masuk
对检索结果进行Sort, Limit, 和Skip请看下节内容。
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Apakah kegunaan net4.0 Apakah kegunaan net4.0 May 10, 2024 am 01:09 AM

.NET 4.0 digunakan untuk mencipta pelbagai aplikasi dan ia menyediakan pemaju aplikasi dengan ciri yang kaya termasuk: pengaturcaraan berorientasikan objek, fleksibiliti, seni bina berkuasa, penyepaduan pengkomputeran awan, pengoptimuman prestasi, perpustakaan yang luas, keselamatan, Kebolehskalaan, akses data dan mudah alih sokongan pembangunan.

Cara mengkonfigurasi pengembangan automatik MongoDB pada Debian Cara mengkonfigurasi pengembangan automatik MongoDB pada Debian Apr 02, 2025 am 07:36 AM

Artikel ini memperkenalkan cara mengkonfigurasi MongoDB pada sistem Debian untuk mencapai pengembangan automatik. Langkah -langkah utama termasuk menubuhkan set replika MongoDB dan pemantauan ruang cakera. 1. Pemasangan MongoDB Pertama, pastikan MongoDB dipasang pada sistem Debian. Pasang menggunakan arahan berikut: SudoaptDateSudoaptInstall-ImongoDB-Org 2. Mengkonfigurasi set replika replika MongoDB MongoDB Set memastikan ketersediaan dan kelebihan data yang tinggi, yang merupakan asas untuk mencapai pengembangan kapasiti automatik. Mula MongoDB Service: sudosystemctlstartmongodsudosys

Cara Memastikan Ketersediaan MongoDB Tinggi di Debian Cara Memastikan Ketersediaan MongoDB Tinggi di Debian Apr 02, 2025 am 07:21 AM

Artikel ini menerangkan cara membina pangkalan data MongoDB yang sangat tersedia pada sistem Debian. Kami akan meneroka pelbagai cara untuk memastikan keselamatan data dan perkhidmatan terus beroperasi. Strategi Utama: Replicaset: Replicaset: Gunakan replika untuk mencapai redundansi data dan failover automatik. Apabila nod induk gagal, set replika secara automatik akan memilih nod induk baru untuk memastikan ketersediaan perkhidmatan yang berterusan. Sandaran dan Pemulihan Data: Secara kerap Gunakan perintah Mongodump untuk membuat sandaran pangkalan data dan merumuskan strategi pemulihan yang berkesan untuk menangani risiko kehilangan data. Pemantauan dan penggera: Menyebarkan alat pemantauan (seperti Prometheus, Grafana) untuk memantau status MongoDB dalam masa nyata, dan

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Pangkalan Data MongoDB dan Relasi: Perbandingan Komprehensif Pangkalan Data MongoDB dan Relasi: Perbandingan Komprehensif Apr 08, 2025 pm 06:30 PM

MONGODB dan Pangkalan Data Relasi: Perbandingan mendalam Artikel ini akan meneroka dengan mendalam perbezaan antara pangkalan data NoSQL MongoDB dan pangkalan data hubungan tradisional (seperti MySQL dan SQLServer). Pangkalan data relasi menggunakan struktur jadual baris dan lajur untuk menganjurkan data, manakala MongoDB menggunakan model berorientasikan dokumen yang fleksibel untuk memenuhi keperluan aplikasi moden. Terutamanya membezakan struktur data: pangkalan data relasi menggunakan jadual skema yang telah ditetapkan untuk menyimpan data, dan hubungan antara jadual ditubuhkan melalui kunci utama dan kunci asing; MongoDB menggunakan dokumen BSON seperti JSON untuk menyimpannya dalam koleksi, dan setiap struktur dokumen boleh diubah secara bebas untuk mencapai reka bentuk bebas corak. Reka bentuk seni bina: pangkalan data relasi perlu skema tetap yang telah ditetapkan; MongoDB menyokong

Apakah strategi sandaran CentOS MongoDB? Apakah strategi sandaran CentOS MongoDB? Apr 14, 2025 pm 04:51 PM

Penjelasan terperinci mengenai strategi sandaran yang cekap MongoDB di bawah sistem CentOS Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci pelbagai strategi untuk melaksanakan sandaran MongoDB pada sistem CentOS untuk memastikan kesinambungan data dan kesinambungan perniagaan. Kami akan merangkumi sandaran manual, sandaran masa, sandaran skrip automatik, dan kaedah sandaran dalam persekitaran kontena Docker, dan menyediakan amalan terbaik untuk pengurusan fail sandaran. Sandaran Manual: Gunakan perintah Mongodump untuk melakukan sandaran penuh manual, contohnya: Mongodump-Hlocalhost: 27017-U Pengguna-P Password-D Database Data-O/Backup Direktori Perintah ini akan mengeksport data dan metadata pangkalan data yang ditentukan ke direktori sandaran yang ditentukan.

Kemas kini utama Pi Coin: Pi Bank akan datang! Kemas kini utama Pi Coin: Pi Bank akan datang! Mar 03, 2025 pm 06:18 PM

Pinetwork akan melancarkan Pibank, platform perbankan mudah alih revolusioner! Pinetwork hari ini mengeluarkan kemas kini utama mengenai Pimisrbank Elmahrosa (muka), yang disebut sebagai Pibank, yang mengintegrasikan dengan baik perkhidmatan perbankan tradisi C). Apakah pesona Pibank? Mari kita cari! Fungsi utama Pibank: Pengurusan sehenti akaun bank dan aset cryptocurrency. Menyokong urus niaga masa nyata dan mengamalkan biospesies

Cara Menyulitkan Data dalam Debian Mongodb Cara Menyulitkan Data dalam Debian Mongodb Apr 12, 2025 pm 08:03 PM

Menyulitkan pangkalan data MongoDB pada sistem Debian memerlukan langkah berikut: Langkah 1: Pasang MongoDB terlebih dahulu, pastikan sistem Debian anda dipasang MongoDB. Jika tidak, sila rujuk kepada dokumen MongoDB rasmi untuk pemasangan: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-debian/step 2: menghasilkan fail kunci penyulitan Buat fail yang mengandungi kunci penyulitan dan tetapkan kebenaran yang betul:

See all articles