要进行分组，请在 MongoDB 中使用 $week 和 $month。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo133.insertOne({"Rank":18, "DueDate":new ISODate("2020-01-10")}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31980968e7f832db1a7f78") } > db.demo133.insertOne({"Rank":12, "DueDate":new ISODate("2020-01-10")}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31982568e7f832db1a7f79") } > db.demo133.insertOne({"Rank":12, "DueDate":new ISODate("2020-02-01")}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31986568e7f832db1a7f7a") } > db.demo133.insertOne({"Rank":20, "DueDate":new ISODate("2020-02-01")}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31986c68e7f832db1a7f7b") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo133.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e31980968e7f832db1a7f78"), "Rank" : 18, "DueDate" : ISODate("2020-01-10T00:00:00Z") } ... 阅读更多

要跨两列分组，请使用 $lookup。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo132.insertOne({"CountryName1":"US", "CountryName2":"UK", Value:50}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31950468e7f832db1a7f75") } > db.demo132.insertOne({"CountryName1":"UK", "CountryName2":"AUS", Value:10}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31951d68e7f832db1a7f76") } > db.demo132.insertOne({"CountryName1":"AUS", "CountryName2":"US", Value:40}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e31952c68e7f832db1a7f77") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo132.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e31950468e7f832db1a7f75"), "CountryName1" : "US", "CountryName2" : "UK", "Value" : 50 } { "_id" : ObjectId("5e31951d68e7f832db1a7f76"), "CountryName1" : "UK", "CountryName2" : "AUS", "Value" : ... 阅读更多

为此，请在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo131.insertOne( ...    { ...       "_id": 101, ...       "Details": [ ...          { ...             "PlayerScore": 500, ...             "PlayerName": "Chris" ...          }, ...          { ...             "PlayerScore": 400, ...             "PlayerName": "David" ...          } ...       ] ...    } ... ... 阅读更多

让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo130.insertOne( ...    { ... ...       "PlayerDetails":[{Score:56}, {Score:78}, {Score:89}, {Score:97}] ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3065bf68e7f832db1a7f6d") } > db.demo130.insertOne( ... { ... ...    "PlayerDetails":[{Score:45}, {Score:56}] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e3065c068e7f832db1a7f6e") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo130.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e3065bf68e7f832db1a7f6d"), "PlayerDetails" : [ { "Score" : 56 }, { "Score" : 78 }, { "Score" : 89 }, ... 阅读更多

要获取字符串中不同的首个单词，请使用 split()。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo129.insertOne({"Words":"This is the MySQL", "CountryName":"US"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e305d6368e7f832db1a7f6b") } > db.demo129.insertOne({"Words":"MongoDB is NOSQL database", "CountryName":"US"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e305d7b68e7f832db1a7f6c") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo129.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e305d6368e7f832db1a7f6b"), "Words" : "This is the MySQL", "CountryName" : "US" } { "_id" : ObjectId("5e305d7b68e7f832db1a7f6c"), "Words" : "MongoDB is NOSQL database", "CountryName" : "US" } 以下是获取... 阅读更多

要从列中获取不同的值，请在 MongoDB 中使用 distinct()。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo128.insertOne({"Name":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e30583d68e7f832db1a7f5d") } > db.demo128.insertOne({"Name":"David"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e30584068e7f832db1a7f5e") } > db.demo128.insertOne({"Name":"David"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e30584368e7f832db1a7f5f") } > db.demo128.insertOne({"Name":"Bob"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e30584668e7f832db1a7f60") } > db.demo128.insertOne({"Name":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e30584c68e7f832db1a7f61") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo128.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ... 阅读更多

为此，请在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo126.insertOne( ...    { ...       "StudentDetails" : { ...          "Number" : 1, ...          "OtherDetails" : [ ...          { ...                "Name" : "Chris", ...                "Score" : 55 ... ...          } ...    ].. }} ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e304b3068e7f832db1a7f56") } > > > db.demo126.insertOne( ...    { ... 阅读更多

要删除特定元素，请使用 $pull。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo125.insertOne({"ListOfNames":["John", "Chris", "Bob", "David", "Carol"]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2f304068e7f832db1a7f55") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo125.find().pretty(); 这将产生以下输出 −{    "_id" : ObjectId("5e2f304068e7f832db1a7f55"),    "ListOfNames" : [       "John",       "Chris",       "Bob",       "David",       "Carol"    ] } 以下是删除 MongoDB 中数组中特定元素的查询 −> db.demo125.update( ... { }, ... { $pull: ... 阅读更多

为此，请结合使用find()和update()。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo124.insertOne( ... { ... "Name" : "John", ... "Id" : 101, ... "ProjectDetails" : [{ ... "ProjectName1" : "Online Book", ... "ProjectName2" : "Online Banking" ... }, { ... "ProjectName1" : "Online Library Management System", ... "ProjectName2" : "School Management System" ... }] ... } ... ); { "acknowledged" : true, "insertedId" ... 阅读更多

让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo123.insertOne({"ListOfSubject":['MySQL', 'MongoDB', 'Java']}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e2f24ac140daf4c2a3544b8") } > db.demo123.insertOne({"ListOfSubject":['Python', 'MongoDB', 'C']}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e2f24cd140daf4c2a3544b9") } > db.demo123.insertOne({"ListOfSubject":['MySQL', 'MongoDB', 'C++']}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e2f24ce140daf4c2a3544ba") } 使用find()方法显示集合中的所有文档 −> db.demo123.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e2f24ac140daf4c2a3544b8"), "ListOfSubject" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java" ] } { "_id" : ObjectId("5e2f24cd140daf4c2a3544b9"), "ListOfSubject" : [ "Python", "MongoDB", "C" ] } { "_id" : ObjectId("5e2f24ce140daf4c2a3544ba"), "ListOfSubject" : [ "MySQL", "MongoDB", ... 阅读更多