要搜索范围，请使用带有 limit() 的 sort()。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo665.insertOne({"Value":10}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1bf1424113ea5458c7d08") } > db.demo665.insertOne({"Value":15}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1bf1b24113ea5458c7d09") } > db.demo665.insertOne({"Value":55}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1bf1e24113ea5458c7d0a") } > db.demo665.insertOne({"Value":25}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1bf2324113ea5458c7d0b") } > db.demo665.insertOne({"Value":20}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1bf2b24113ea5458c7d0c") }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 -> db.demo665.find();这将产生以下输出 -{ "_id" : ObjectId("5ea1bf1424113ea5458c7d08"), "Value" : 10 ... 阅读更多

它保存在特殊的 system.js 集合中。为此，请使用 db.system.js.save()。以下是语法 -db.system.js.save({    _id: "anyFunctionName",    value: function (returnValue) {       return ‘yourMessage ' + returnValue;    } })让我们实现上述语法。以下是查询 -> db.system.js.save({ ...    _id: "returnValue", ...    value: function (data) { ...       return 'The value==== ' + data; ...    } ... }) WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })以下是调用上述函数以打印实际数据的查询 -> db.eval("returnValue(20)") WARNING: db.eval is deprecated这将产生以下输出 -The value==== 20

要计算文档的数量，请在 MongoDB 中使用 count()。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo664.insertOne({_id:1, ClientName:"Chris"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 1 } > db.demo664.insertOne({_id:2, ClientName:"Bob"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 2 } > db.demo664.insertOne({_id:3, ClientName:"Sam"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 3 } > db.demo664.insertOne({_id:4, ClientName:"David"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 4 }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 -> db.demo664.find();这将产生以下输出 -{ "_id" : 1, "ClientName" : "Chris" } { "_id" : 2, "ClientName" : "Bob" } { "_id" : 3, "ClientName" : ... 阅读更多

对于 MongoDB 中的批量插入，请使用 initializeUnorderedBulkOp()。让我们创建一个包含文档的集合 -> var bulkInsertDoc = db.demo663.initializeUnorderedBulkOp(); > bulkInsertDoc.insert( { Name: "John", CountryName:"US"} ); > bulkInsertDoc.insert( { Name: "Chris", CountryName:"UK"} ); > bulkInsertDoc.insert( { Name: "David", CountryName:"AUS"} ); > bulkInsertDoc.execute(); BulkWriteResult({    "writeErrors" : [ ],    "writeConcernErrors" : [ ],    "nInserted" : 3,    "nUpserted" : 0,    "nMatched" : 0,    "nModified" : 0,    "nRemoved" : 0,    "upserted" : [ ] })使用 find() 方法显示集合中的所有文档 -> db.demo663.find();这将产生以下输出 -{ "_id" : ... 阅读更多

要过滤掉子文档，请使用 MongoDB 聚合，并在其中使用 $unwind。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo662.insertOne( ... { ...    "details":[ ...   { ...       Name:"Chris", ...       Marks:35 ...    }, ...    { ...       Name:"Bob", ...       Marks:45 ...    }, ...    { ...       Name:"David", ...       Marks:30 ...    } ... ] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1b2be24113ea5458c7d04") }使用 ... 阅读更多

为了更快地搜索，请创建索引。为此，请使用 createIndex()。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo661.createIndex({ListOfName:1}); {    "createdCollectionAutomatically" : true,    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "ok" : 1 } > db.demo661.insertOne({_id:1, ListOfName:["John", "Robert", "David"]}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 1 } > db.demo661.insertOne({_id:2, ListOfName:["Mike", "Sam"]}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 2 } > db.demo661.insertOne({_id:3, ListOfName:["John", "David", "Bob"]}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : 3 }使用 find() 方法显示集合中的所有文档 -> db.demo661.find();这将产生以下输出 -{ "_id" : 1, "ListOfName" : [ "John", ... 阅读更多

您可以使用 $group。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo659.insertOne({Name:"Chris", CountryName:"US", "Marks":50}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50724113ea5458c7cf9") } > db.demo659.insertOne({Name:"David", CountryName:"US", "Marks":60}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50724113ea5458c7cfa") } > db.demo659.insertOne({Name:"Mike", CountryName:"US", "Marks":55}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50724113ea5458c7cfb") } > db.demo659.insertOne({Name:"Chris", CountryName:"UK", "Marks":75}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50724113ea5458c7cfc") } > db.demo659.insertOne({Name:"David", CountryName:"UK", "Marks":54}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50724113ea5458c7cfd") } > db.demo659.insertOne({Name:"Mike", CountryName:"UK", "Marks":72}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea1a50824113ea5458c7cfe") }显示集合中的所有文档 ... 阅读更多

对于唯一索引，在创建索引时设置 unique - true。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo658.createIndex({FirstName:1}, {unique:true, sparse:true}); {    "createdCollectionAutomatically" : true,    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "ok" : 1 } > > db.demo658.insertOne({"FirstName":"John", "LastName":"Smith"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea067144deddd72997713d9") } > db.demo658.insertOne({"FirstName":"Adam", "LastName":"Smith"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea0671c4deddd72997713da") } > db.demo658.insertOne({"FirstName":"John", "LastName":"Doe"}); 2020-04-22T21:17:46.072+0530 E QUERY [js] WriteError: E11000 duplicate key error collection: onlinecustomertracker.demo658 index: FirstName_1 dup key: { : "John" } : WriteError({    "index" : 0,    "code" : 11000,   ... 阅读更多

要按日期分组，请在 MongoDB 聚合中使用 $group。让我们创建一个包含文档的集合 -> db.demo657.insertOne({ ...       id: 1, ...       Name: "Chris", ...       DueDate: new ISODate("2020-04-22") ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea064b44deddd72997713d6") } > db.demo657.insertOne( ... { ...    id: 1, ...    Name: "John", ...    DueDate: new ISODate("2020-04-22") ... } ...); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea064b44deddd72997713d7") } > db.demo657.insertOne( ... { ...    id: 1, ...    Name: "Chris", ...    DueDate: new ISODate("2020-04-22") ... ... 阅读更多

在 MongoDB 中使用 $push 和 $slice 进行推送和切片操作。让我们创建一个包含文档的集合：-> db.demo656.insertOne({Name:"John"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5ea060264deddd72997713cf") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档：-> db.demo656.find(); 这将产生以下输出：{ "_id" : ObjectId("5ea060264deddd72997713cf"), "Name" : "John" } 以下是 MongoDB 中推送和切片操作的查询：-> db.demo656.update({Name:"John"}, {"$push":{"ListOfName": {"$each": ["John"], "$slice": -9}}}); WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) 使用 find() 方法显示集合中的所有文档：-> db.demo656.find(); 这将产生以下输出：{ ... 阅读更多