要排序文档，请使用 sort() 方法以及 find() 方法。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo630.insertOne({"Value":10}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9b080e6c954c74be91e6ba") } > db.demo630.insertOne({"Value":200}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9b08116c954c74be91e6bb") } > db.demo630.insertOne({"Value":40}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9b08146c954c74be91e6bc") } > db.demo630.insertOne({"Value":60}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9b08176c954c74be91e6bd") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo630.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e9b080e6c954c74be91e6ba"), "Value" : 10 } { "_id" : ObjectId("5e9b08116c954c74be91e6bb"), "Value" : 200 } { "_id" : ... 阅读更多

您可以使用 $match。$match 将文档过滤，只将匹配指定条件的文档传递到下一个管道阶段。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo629.insertOne( ...    { ... ...       "Subject": [ ...          "MySQL", ...          "MongoDB" ...       ], ...       "details": [ ...          { ...             Name:"Chris", ...             "Marks":78 ...          }, ...          { ... 阅读更多

要查询列表中的值，请在 MongoDB 中使用位置运算符 ($) 。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo628.insertOne({id:1, Name:["Chris", "David", "John"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ae7ea6c954c74be91e6b6") } > db.demo628.insertOne({id:1, Name:["Carol", "Sam"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ae7f26c954c74be91e6b7") } > db.demo628.insertOne({id:2, Name:["Mike", "Sam", "John"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ae8056c954c74be91e6b8") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo628.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e9ae7ea6c954c74be91e6b6"), "id" : 1, "Name" : [ "Chris", "David", "John" ] } { "_id" : ObjectId("5e9ae7f26c954c74be91e6b7"), "id" ... 阅读更多

为此，请使用 aggregate() 以及 $group。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo627.insertOne({id:101, "Name":"Chris", "Marks":54}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9acb306c954c74be91e6b2") } > db.demo627.insertOne({id:102, "Name":"Bob", "Marks":74}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9acb3c6c954c74be91e6b3") } > db.demo627.insertOne({id:101, "Name":"Chris", "Marks":87}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9acb426c954c74be91e6b4") } > db.demo627.insertOne({id:102, "Name":"Mike", "Marks":70}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9acb4b6c954c74be91e6b5") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo627.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e9acb306c954c74be91e6b2"), "id" : 101, "Name" : "Chris", "Marks" : ... 阅读更多

使用 remove() 删除文档，其值与 MongoDB 集合中的 $eq 匹配。$eq 运算符匹配字段的值等于指定值的情况。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo626.insertOne({id:1, "Name":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ac6376c954c74be91e6ae") } > db.demo626.insertOne({id:2, "Name":"David"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ac63e6c954c74be91e6af") } > db.demo626.insertOne({id:3, "Name":"Bob"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ac6436c954c74be91e6b0") } > db.demo626.insertOne({id:4, "Name":"Mike"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ac6486c954c74be91e6b1") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo626.find();这 ... 阅读更多

对于 MongoDB 中的数组交集，请在 aggregate() 中使用 $setIntersection。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo625.insertOne( ...    { ...       Name: "John", ...       Marks: [56, 98, 60] ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab8e16c954c74be91e6aa") } > db.demo625.insertOne( ...    { ...       Name: "John", ...       Marks: [110, 56, 72] ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab8e26c954c74be91e6ab") } > db.demo625.insertOne( ...    { ...       Name: "Chris", ...       ... 阅读更多

对于 MongoDB 中的字段的所有元素，请使用 find()，并在其中使用 $elemMatch。$elemMatch 运算符匹配包含至少一个与所有指定查询条件匹配的元素的数组字段的文档。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo624.insertOne({"ListOfName":["John", "Chris", "David", "Bob"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab3ff6c954c74be91e6a5") } > db.demo624.insertOne({"ListOfName":["John", "Chris"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab4026c954c74be91e6a6") } > db.demo624.insertOne({"ListOfName":["John", "Chris", "Carol"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab4076c954c74be91e6a7") } > db.demo624.insertOne({"ListOfName":["John", "Chris", "Bob"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e9ab40e6c954c74be91e6a8") } > ... 阅读更多

是的，要搜索对象的数组，请在 MongoDB aggregate() 中使用 $unwind。要匹配，请使用 $match。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo623.insertOne( ...    { ...       _id:1, ...       details:[ ...          { ...             Name:"Chris" ...          }, ...          { ...             DueDate:new ISODate("2020-01-10") ...          }, ...          { ...             CountryName:"US" ...          } ... ... 阅读更多

是的，您可以使用 ensureIndex()。MongoDB 完全支持对文档集合中任何字段进行索引。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo622.ensureIndex({_id:1, Name:1, Age:1}); {    "createdCollectionAutomatically" : true,    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "ok" : 1 } > db.demo622.insertOne({_id:101, Name:"Chris", Age:21}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 101 } > db.demo622.insertOne({_id:102, Name:"Chris", Age:22}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 102 } > db.demo622.insertOne({_id:103, Name:"Bob", Age:21}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 103 } > db.demo622.insertOne({_id:104, Name:"Chris", Age:22}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 104 } > db.demo622.insertOne({_id:104, Name:"Chris", Age:22}); 2020-04-18T12:21:18.085+0530 ... 阅读更多

要聚合输入元素的第二个元素，可以使用 mapReduce()。Map-Reduce 是一种数据处理范式，用于将海量数据压缩成有用的聚合结果。让我们创建一个包含文档的集合：-> db.demo621.insert({ _id: 101, Name1: "John", Name2: "John" }); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.demo621.insert({ _id: 102, Name1: "Bob", Name2: "John" }); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.demo621.insert({ _id: 103, Name1: "Chris", Name2: "John" }); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.demo621.insert({ _id: 104, Name1: "Sam", Name2: "John" }); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 使用 find() 方法显示集合中的所有文档：-> ... 阅读更多