这里是文章模块栏目内容页
mongodb根据条件查询指定字段(mongodb 查询语法)

本文目录一览:

【mongoDB】mongoDB根据时间条件查询

1、cursor.count和cursor.skip。 但是mongodb不保证数据的顺序,如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc,你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候,然后根据这个时间来排序。

2、MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式:Date方式。例如startDate=20117且endDate=20117:可翻译为 startDate:{$lte:new Date(2012,11,7)},endDate:{$gte:new Date(2012,11,7)}。

3、如果想要查询出特定的数据,则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后,就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name:mimi的数据只有一条,所以就显示一条。

4、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。

mongodb数据库如何查询某个字段的最大值?

mongodb中有聚合函数,可以使用聚合函数查询最值。

如果是的话请参考http:// 最简单的命令db.foo.find({key:value})可找出当前数据库下名称为foo的collection中键为key,值为value的数据。

一旦集合在某一个字段上建立索引后,对该字段的随机查询的访问速度会很快。如果没有索引,MongoDB会在遍历所有的键值对,然后去对应检查相关的字段。

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。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

执行命令之后,提示“nInserted……”说明插入数据成功。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。

如何用mongodb获取某个字段集合

如果是在shell下面,可以用JS脚本进行转换:var cursor = db.coll.find({}, {_id: 0, name: 1});var result = cursor.map(function(doc) { return doc.name;});这里用到cursor.map方法。

首先,启动MongoDB数据库(不会的可参考我的其他指南,这里不多说),然后再连接MongoDB数据库。如图,使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图,提示connecting to……,说明连接成功了。

Mongodb中自带的基本聚合函数有三种:count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数。(1)count 作用:简单统计集合中符合某种条件的文档数量。

用mongodb查询的时候,如何只查询出某一个字段的值?

1、mongodb中有聚合函数,可以使用聚合函数查询最值。

2、可以使用一个projection排除一个或者一组字段,如下:复制代码代码如下:db.inventory.find( { type: food }, { type:0 } )这个操作返回所有type字段值为food的文档,在结果中type字段不返回。

3、可以自己用查询语句如hibernate的hsql实现archive.title和archive.user但是无法单独查询aechive.user.name这样的查询。

4、{name: abc}]如果是在shell下面,可以用JS脚本进行转换:var cursor = db.coll.find({}, {_id: 0, name: 1});var result = cursor.map(function(doc) { return doc.name;});这里用到cursor.map方法。

Mongodb如何按照数组中某一个对象进行查询

} 下面对这个文档中的tag进行增删该查操作,这里用到了spring mongodb 里面的MongoTemplate类。我这里把tags里的内嵌文档抽象成了Tag类。

这个是mongodb内嵌数组的查询,在已知索引的情况下可以使用数字索引查询。

update的$只支持一层的array,你这样必须先用find找到然后取出这个doc,然后决定是要update第几个,然后再update。如果你一定要直接用update,你可以减少一层array,比如把grand设计成一个collection。

直接在程序里把不匹配的数组元素滤掉最简单了。

Criteria类提供了以下方法,所有这些方法都对应于MongoDB中的运算符:匹配数组时,若文档中数组个数和顺序不满足要求时,无法进行匹配。 使用$all关键字可以取消该限制。

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。