为此，请在 MongoDB 中使用 $where 进行检查。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo292.insertOne({FirstName:"Chris", LastName:"Brown", ...   "Friend":{FirstName:"David", "LastName":"Miller"} ...   } ...); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c10aa5d93261e4bc9ea30") } > db.demo292.insertOne({FirstName:"John", LastName:"Doe", ...   "Friend":{FirstName:"Mike", "LastName":"Doe"} ...} ...); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c10dc5d93261e4bc9ea31") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −>  db.demo292.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e4c10aa5d93261e4bc9ea30"), "FirstName" : "Chris", "LastName" : "Brown", "Friend" : { "FirstName" : "David", "LastName" : "Miller" } } { "_id" : ObjectId("5e4c10dc5d93261e4bc9ea31"), "FirstName" : "John", ... 阅读更多

要获取两列的总和，请使用 $add。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo291.insertOne({"Value1":10, "Value2":50}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c0e1e5d93261e4bc9ea2f") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo291.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e4c0e1e5d93261e4bc9ea2f"), "Value1" : 10, "Value2" : 50 }以下是获取两列的总和并将其保存到另一列“Value3”的查询 −> db.demo291.aggregate( ...   { "$project" : { ...      'Value1' : '$Value1', ...      'Value2' : '$Value2', ...      'Value3' : ... 阅读更多

对于精确匹配，您可以使用 $exists 检查匹配项。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo290.insertOne({"ListOfName":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c0c9e5d93261e4bc9ea2d") } > db.demo290.insertOne({"ListOfName":["Chris", "David"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c0cb05d93261e4bc9ea2e") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo290.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e4c0c9e5d93261e4bc9ea2d"), "ListOfName" : "Chris" } { "_id" : ObjectId("5e4c0cb05d93261e4bc9ea2e"), "ListOfName" : [ "Chris", "David" ] }以下是值的精确匹配查询 −> db.demo290.find({$and: [{'ListOfName.0': {$exists: false}}, {"ListOfName": 'Chris'}]});这将产生... 阅读更多

要创建多个数组的数组，请在 MongoDB 聚合中使用 $unwind。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo289.insertOne({"Section":["A", "B", "E"], "Name":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c06fcf49383b52759cbc3") } > db.demo289.insertOne({"Section":["C", "D", "B"], "Name":"David"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c070af49383b52759cbc4") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo289.find().pretty();这将产生以下输出 −{    "_id" : ObjectId("5e4c06fcf49383b52759cbc3"),    "Section" : [ "A", "B", "E" ],    "Name" : "Chris" } {    "_id" : ObjectId("5e4c070af49383b52759cbc4"),    "Section" : [ "C", "D", "B" ],    "Name" ... 阅读更多

让我们创建一个包含文档的集合 −>db.demo288.insertOne({"Name":"Chris", details:[{"CountryName":"US", Marks:78}, {"CountryName":"UK", Marks:68}]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c0393f49383b52759cbbe") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo288.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e4c0393f49383b52759cbbe"), "Name" : "Chris", "details" : [ { "CountryName" : "US", "Marks" : 78 }, { "CountryName" : "UK", "Marks" : 68 } ] }以下是如何在嵌入式文档数组中实现 $push 的查询 −> db.demo288.update( {Name: "Chris"}, {$push:{ "details":{"CountryName" : "AUS", "Marks" : 98} }}, {upsert:true}); WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : ... 阅读更多

要获取不同的值，请在 MongoDB 中使用 distinct()。它查找单个集合或视图中指定字段的不同值，并将结果返回到数组中。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo287.insertOne({"details":{"AllVowels":["a", "u", "u", "o", "e", "a", "o", "i"]}}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4c014cf49383b52759cbbd") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo287.find().pretty();这将产生以下输出 −{    "_id" : ObjectId("5e4c014cf49383b52759cbbd"),    "details" : {       "AllVowels" : [ "a", "u", "u", "o", "e", "a", "o", "i" ]    } }以下... 阅读更多

要获取最小值和最大值，请使用 $min 和 $max。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo286.insertOne({"details":[{Value1:70, Value2:50}, {Value1:30, Value2:36}]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4ac743f49383b52759cbbc") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo286.find().pretty();这将产生以下输出 −{    "_id" : ObjectId("5e4ac743f49383b52759cbbc"),    "details" : [       {          "Value1" : 70,          "Value2" : 50       },       {          "Value1" : 30,          "Value2" : 36 ... 阅读更多

您可以使用的命令是 db.runCommand()。让我们先切换到 admin −> use admin 切换到数据库 admin 现在，运行命令 −> db.runCommand({listDatabases : 1})这将产生以下输出 −{    "databases" : [       {          "name" : "admin",          "sizeOnDisk" : 2375680,          "empty" : false       },       {          "name" : "app",          "sizeOnDisk" : 32768,          "empty" : false       },       {   ... 阅读更多

为此，请在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo285.insertOne( ...   {... details : [ ...      { ...         Name : "Chris" ...      }, ...      { ...         Name2: "Bob" ...      }, ...      { ...         Name: "Mike" ...      } ...   ] ...   } ...) {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4abffef49383b52759cbb9") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo285.find();这将产生... 阅读更多

要导出，MongoDB 有一个命令 mongoexport。以下是语法 −mongoexport -d yourDatabaseName -c yourCollectionName -f yourFieldName --type=csv -o yourFileLocation/FileName;让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo284.insertOne({"FirstName":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4abc9e9127fafea82a2cfc") } > db.demo284.insertOne({"FirstName":"Robert"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4abca39127fafea82a2cfd") } > db.demo284.insertOne({"FirstName":"Bob"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e4abca79127fafea82a2cfe") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo284.find();这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e4abc9e9127fafea82a2cfc"), "FirstName" : "Chris" } { "_id" : ObjectId("5e4abca39127fafea82a2cfd"), "FirstName" : "Robert" } { "_id" : ... 阅读更多