本文目录一览：
求教mongodb大神,在java中怎么以时间为条件查询
1、int iCount = cltApplies.find（query）.count（）；System.out.println（iCount）；经测试上述代码执行完毕后iCount为9。也就是在2016-1-1至2016-1-31期间有9条记录。
2、%{today}/ sx：datetimepicker value=%{date}/ ！--value表示输入框里的显示默认值，可以为变量，也可以为具体的日期。
3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
4、employee = {name ： A， no ： 1} db.employees.save（employee） 通过使用下面的命令来查看collection里的数据。
5、输入mongo命令启动mongo控制台 然后参考官方文档操作mongo数据。
...怎么用java对mongodb数据库进行多条件查询,先谢谢了
首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。
文章内容如下： 第一步：安 NoSQL数据库因其可扩展性使其变得越来越流行，利用NoSQL数据库可以给你带来更多的好处，MongoDB是一个用C++编写的可度可扩展性的开源NoSQL数据库。
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。
WHERE 后面接了AND关键词 可以这样改：ss=ss+ + 姓名=+na+ + +AND；最后使用replaceAll（AND$， ） 替换最后一个AND字符穿。
mongodb查询语句怎么合并查询结果
1、例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道 ，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题，建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小。
2、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。
3、连接到MongoDB，到这一步，mongo后台服务已经启动，可以通过http：//localhost：27017查看。 MongoDB启动运行后，我们接下来看它的聚合函数。
【mongoDB】mongoDB根据时间条件查询
1、MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式：Date方式。例如startDate=20117且endDate=20117：可翻译为 startDate：{$lte：new Date（2012，11，7）}，endDate：{$gte：new Date（2012，11，7）}。
2、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。
3、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。
4、MongoDB特点：面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。动态查询：mongo支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。
5、MongoDB查询数组很容易，对于数组，可以这样理解：数组中每一个元素都是这个键值对键的一个有效值。
mongodb查找所有最多
1、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。
2、mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值。
3、x版本以后在创建（修改）用户的时候赋予该用户多库的操作权限即可，6之前貌似不可以，除了admin下的用户。
4、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。
5、不能，因为用户ID是最小的粒度，拆分了查询就没法路由到数据。这就造成分片之间数据量不均衡。更典型的就是type，status这类的字段，因为它们的选择性实在是太低，导致无法拆分。
