找到 1660 篇文章 关于大数据分析
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让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo576.insertOne({id:101, Name:"Chris", Marks:45}){ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916c3b581e9acd78b427fa") } > db.demo576.insertOne({id:101, Name:"John", Marks:55}){ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916c43581e9acd78b427fb") } > db.demo576.insertOne({id:101, Name:"John", Marks:65}){ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916c47581e9acd78b427fc") } > db.demo576.insertOne({id:102, Name:"David", Marks:37}){ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916c55581e9acd78b427fd") } > db.demo576.insertOne({id:102, Name:"David", Marks:75}){ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916c5e581e9acd78b427fe") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo576.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e916c3b581e9acd78b427fa"), "id" : 101, "Name" : "Chris", "Marks" : 45 } { ... 阅读更多
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让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo575.insertOne({id:101, Information:{Name:"Chris", Age:21}});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916a55581e9acd78b427f7") } > db.demo575.insertOne({id:102, Information:{Name:"David", Age:20}});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916a5f581e9acd78b427f8") } > db.demo575.insertOne({id:101, Information:{Name:"Bob", Age:23}});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e916a67581e9acd78b427f9") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo575.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e916a55581e9acd78b427f7"), "id" : 101, "Information" : { "Name" : "Chris", "Age" : 21 } } { "_id" : ObjectId("5e916a5f581e9acd78b427f8"), "id" : 102, "Information" : { "Name" : "David", "Age" : 20 } } { "_id" ... 阅读更多
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要匹配 MongoDB 中的所有值,请在聚合中使用 $match 和 $and。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo574.insertOne( ... { ... "details1": { ... "details2": { ... "dueDate": new ISODate("2020-01-10"), ... "Name": "Chris", ... ... "UserInformation": { ... "Name": "John", ... "Marks": 78 ... }, ... ... 阅读更多
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为此,请使用 $push 和 update。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo573.insertOne( ... { ... '_id' :101, ... 'SearchInformation' : [ ... { ... 'Site' : 'Facebook.com', ... 'NumberOfHits' : 100 ... }, ... { ... 'Site' : 'Twitter.com', ... 'NumberOfHits' : 300 ... } ... ... 阅读更多
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对于不区分大小写的搜索,请在 find() 方法中使用正则表达式。以下是语法 −db.demo572.find({"yourFieldName" : { '$regex':/^yourValue$/i}});为了理解上述语法,让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo572.insertOne({"CountryName":"US"});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e915f0e581e9acd78b427f1") } > db.demo572.insertOne({"CountryName":"UK"});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e915f17581e9acd78b427f2") } > db.demo572.insertOne({"CountryName":"Us"});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e915f1b581e9acd78b427f3") } > db.demo572.insertOne({"CountryName":"AUS"});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e915f20581e9acd78b427f4") } > db.demo572.insertOne({"CountryName":"us"});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e915f25581e9acd78b427f5") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo572.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e915f0e581e9acd78b427f1"), ... 阅读更多
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要查找高于特定值的值,以下是使用 MongoDB 中的 $gte 的语法 −db.yourCollectionName.find({yourFieldName:{$gte:yourValue}});让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo571.insertOne({"Price":140});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e909b3439cfeaaf0b97b587") } > db.demo571.insertOne({"Price":100});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e909b3639cfeaaf0b97b588") } > db.demo571.insertOne({"Price":110});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e909b3839cfeaaf0b97b589") } > db.demo571.insertOne({"Price":240});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e909b3c39cfeaaf0b97b58a") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo571.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e909b3439cfeaaf0b97b587"), "Price" : 140 } { "_id" : ObjectId("5e909b3639cfeaaf0b97b588"), "Price" : 100 } { "_id" : ... 阅读更多
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为此,请在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo718.insertOne( ... { ... "id":101, ... "details": ... { ... "OtherDetails": ["Chris", "Mike", "Sam"], "GroupName": ["Group-1"], "Info": [] ... } ... } ... ); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5eaae25843417811278f5880") } > db.demo718.insertOne( ... { ... "id":102, ... "details": ... { ... "OtherDetails": ["Chris", "David"], "GroupName": ["Group-1"], "Info": [] ... ... 阅读更多
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对于聚合,请在 MongoDB 中使用 aggregate()。使用 $group 对日期进行分组。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo717.insertOne( ... { ... "shippingdetails": ... [ ... { ... duedate:"2020-04-29 22:33:04", ... }, ... { ... duedate:"2020-03-29 22:33:04", ... }, ... { ... duedate:"2020-04-29 22:33:04", ... }, ... ... 阅读更多