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mongo中一个文档的字段是list,怎么删除list中的数据
通过cmd打开一个命令行窗口。通过mongo命令连接本地MongoDB数据库服务。注意：本地MongoDB服务需要工作在27017端口上，图示，连接成功即可。查看需要处理的集合：showdb命令查看所有数据库。use目标数据库，切换到目标数据库中。
在电脑上打开list软件，创建一个项目，然后创建一个类。创建完成之后，来实现先在list集合中添加元素，然后删除list集合中元素，首先创建一个赋值给list集合的数组。
python删除列表中指定元素的方法。代码实例，创建一个列表。打印定义的列表，使用print（）。删除列表中的指定元素，使用remove（）。再次打印删除元素后的列表。列表的remove（）方法其他注意事项。
将dede里面的这个{dede：list pagesize=10 titlelen=100 orderby=id orderway=desc}去掉，去查看一下是不是这个写错了，结果显示的是只出现了一次下方的代码。如下图，那就证明不是dedelist的问题。
服务器清空所有数据命令
1、删除数据库的sql命令是 mysqladmin。有两种方法可以删除SQLServer中的数据库：；通过管理工具删除；先打开SQLServerManagementStudio并连接数据库服务器。
2、我们可在命令提示符下使用命令来清除DNS客户端缓存中的信息。在客户端执行Ipconfig/flushdns命令，出现盘符提示后，再执行ping 命令即可解决问题。
3、在Windows下arp-d不指定IP地址时清除所有arp缓存。在Linux下arp-d$ip必须指定IP地址才能执行这条命令的此参数，所有在Linux系统下arp-d$ip命令只能清除一个IP地址的对应MAC地址缓存。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
3、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
5、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters（类似于查询的操作）和document transformations（修改document的输出形式）操作。
6、在MongoDB存储的文档上执行聚合操作非常有用，这种方式的一个限制是聚合函数（比如，SUM、AVG、MIN、MAX）需要通过mapper和reducer函数来定制化实现。MongoDB没有原生态的用户自定义函数（UDFs）支持。
为什么要用mongodb?
1、——MongoDB会自动处理故障转移。这能让你在维持相当高的写可用性的同时，拥有强一致性特性，这对一些用例来说非常重要。
2、◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。
3、缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。（3）大尺寸，低价值的数据。
mongodb的基本概念
1、文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
2、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
3、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
4、Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
5、stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。
