您可以轻松地使用“like”查询 MongoDB：db.yourCollectionName.find({"yourFieldName" : /.*yourMatchingValue.*/}).pretty();为了理解上述语法，让我们创建一个包含一些文档的集合。这里，我们有一个名为“employee”的集合。查询如下：> db.employee.insert({"EmployeeName":"John", "EmployeeSalary":450000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Carol", "EmployeeSalary":150000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"James", "EmployeeSalary":550000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Jace", "EmployeeSalary":670000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Larry", "EmployeeSalary":1000000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在您可以使用 find() 方法显示集合中的所有文档。查询如下：> db.employee.find().pretty();以下是输出：{    "_id" : ObjectId("5c6c0b2e68174aae23f5ef59"),   ... 阅读更多

使用运算符 $gte 和 $lt 在 MongoDB 中查找两个日期之间的对象。为了理解这些运算符，让我们创建一个集合。在这里创建一个集合：>db.order.insert({"OrderId":1, "OrderAddrees":"US", "OrderDateTime":ISODate("2019-02-19")}; WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.order.insert({"OrderId":2, "OrderAddrees":"UK", "OrderDateTime":ISODate("2019-02-26")}; WriteResult({ "nInserted" : 1 })使用 find() 方法显示集合中的所有文档。查询如下：> db.order.find().pretty();以下是输出：{    "_id" : ObjectId("5c6c072068174aae23f5ef57"),    "OrderId" : 1,    "OrderAddrees" : "US",    "OrderDateTime" : ISODate("2019-02-19T00:00:00Z") } {    "_id" : ObjectId("5c6c073568174aae23f5ef58"),    "OrderId" : 2,    "OrderAddrees" : "UK",    "OrderDateTime" : ISODate("2019-02-26T00:00:00Z") }以下是查询 ... 阅读更多

您可以使用聚合函数来使用另一个字段的值更新 MongoDB 字段。这里，我们将创建两个集合：name学生信息集合创建包含文档的第一个集合的查询如下：> db.name.insert({"FirstName":"John", "LastName":"Smith"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在您可以使用 find() 方法显示集合中的所有文档。查询如下：> db.name.find().pretty();以下是显示集合“name”文档的输出：{    "_id" : ObjectId("5c6c00dd68174aae23f5ef55"),    "FirstName" : "John",    "LastName" : "Smith" } 集合创建包含文档的第二个集合的查询如下：> db.studentInformation.insert({"StudentFirstName":"Carol", "StudentLastName":"Taylor"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在 ... 阅读更多

您可以使用投影运算符 $elemMatch 筛选 MongoDB 集合中对象数组中的查询元素。为了仅检索 MongoDB 中对象数组中的查询元素，让我们首先创建一个包含文档对象数组的集合。查询如下：> db.objectArray.insert({"Persons":[    {"PersonName":"Adam", "PersonSalary":25000}, {"PersonName":"Larry", "PersonSalary":27000    }]});    WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.objectArray.insert({"Persons":[    {"PersonName":"David", "PersonSalary":32000}, {"PersonName":"Carol", "PersonSalary":77000    }]});    WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在您可以使用 find() 显示所有文档。查询如下：> db.objectArray.find().pretty();以下是输出：{    "_id" : ObjectId("5c6bfadc68174aae23f5ef53"),    "Persons" ... 阅读更多

要在 MongoDB 中从集合中检索文档，您需要使用 find() 方法。语法如下：db.yourCollectionName.find();上述语法将返回 MongoDB 中集合中的所有文档。为了理解上述语法，让我们创建一个包含文档的集合。创建文档的查询如下：> db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD101", "StudentName":"David", "StudentAge":24}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5cf68174aae23f5ef4e") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD102", "StudentName":"Carol", "StudentAge":22}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5e968174aae23f5ef4f") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD103", "StudentName":"Maxwell", "StudentAge":25}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5f768174aae23f5ef50") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD104", "StudentName":"Bob", "StudentAge":23}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ... 阅读更多

如果要删除集合中的所有文档，可以使用 deleteMany()。让我们首先创建一个集合并向其中插入一些文档：> db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Larry", "Age":23}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Mike", "Age":21}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Sam", "Age":24}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在显示集合中的所有文档。查询如下：> db.deleteDocumentsDemo.find().pretty();以下是输出：{    "_id" : ObjectId("5c6ab0e064f3d70fcc914805"),    "Name" : "Larry",    "Age" : 23 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0ef64f3d70fcc914806"),    "Name" : "Mike",    "Age" : 21 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0f864f3d70fcc914807"),    "Name" ... 阅读更多

要从 MongoDB 集合中删除文档，您可以使用 deleteOne() 方法。让我们首先创建一个集合并向其中插入一些文档：> db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Larry", "Age":23}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Mike", "Age":21}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Sam", "Age":24}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })现在显示集合中的所有文档。查询如下：> db.deleteDocumentsDemo.find().pretty();以下是输出：{    "_id" : ObjectId("5c6ab0e064f3d70fcc914805"),    "Name" : "Larry",    "Age" : 23 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0ef64f3d70fcc914806"),    "Name" : "Mike",    "Age" : 21 } { "_id" : ObjectId("5c6ab0f864f3d70fcc914807"), "Name" : "Sam", ... 阅读更多

要从 MongoDB 集合中删除文档，您需要使用 remove() 方法。语法如下：db.yourCollectionName.remove(yourDeleteValue);这里，让我们创建一个包含一些文档的集合。查询如下：>db.deleteDocuments.insert({"UserId":1, "UserName":"Bob", "UserTechnicalSubject":"Introducti on to PL/SQL"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":2, "UserName":"Carol", "UserTechnicalSubject":"Introduction to MongoDB"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":3, "UserName":"John", "UserTechnicalSubject":"Introduction to MySQL"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":4, "UserName":"Maxwell", "UserTechnicalSubject":"Introduction to SQL Server"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })您可以使用 find() 命令显示上面创建的集合中的所有文档。查询如下：> db.deleteDocuments.find().pretty();以下是 ... 阅读更多

要将新文档插入 MongoDB 集合中，需要使用 insert() 方法或 save() 方法。案例 1：使用 insert() 方法。语法如下：db.yourCollectionName.insert(yourDocument);案例 2：使用 save() 方法。语法如下：db.yourCollectionName.save(yourDocument);在上述语法中，如果您的集合名称不存在，则 MongoDB 将创建一个新集合并将文档插入该集合。以下是在上述两种情况下插入新文档的查询。案例 1：使用 insert() 方法。查询如下：> db.userInformation.insert({    ... "Name":"John",    ... Age:30,    ... isStudent:false,    ... "Subjects":["Introduction to java", "Introduction to MongoDB"]    ... ... 阅读更多

如今，大数据和 NoSQL 是数据库解决方案的首选，但这并不意味着 RDBMS 的关键特性将会消失。由于过去几年中产生了 90% 的世界数据，因此在不久的将来，对 RDBMS 的需求不会消失。研究公司 Gartner 指出，RDBMS 市场正以每年 9% 的速度增长。RDBMS 旨在处理组织化数据。NoSQL 和大数据可能是首选，但 RDBMS 的重要性在不久的将来不会消失。现在，大规模管理数据需要大数据等技术，但 RDBMS 仍然... 阅读更多