对于此类评估，请在 MongoDB 中使用 aggregate()。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo90.insertOne( ... {"words": ["john", "jace"] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c1ada79799acab037af56") } > db.demo90.insertOne( ... {"words": ["sam", "adam"] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c1adb79799acab037af57") } 使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −> db.demo90.find(); 这将产生以下输出 −{ "_id" : ObjectId("5e2c1ada79799acab037af56"), "words" : [ "john", "jace" ] } { "_id" : ObjectId("5e2c1adb79799acab037af57"), "words" : [ "sam", "adam" ] } 以下是查找文档的查询 ... 阅读更多

要在 MongoDB 中获取嵌套字符串数组，请在 find() 中使用点表示法。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo89.insertOne( ... { id: 101, Details: [ { Name: "Chris", Marks: 45 }, { Name: "David", Marks: 55, Subjects : ["MySQL", "MongoDB", "Java", "C"] } ] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c163b79799acab037af51") } > db.demo89.insertOne( ... { id: 102, Details: [ { Name: "Mike", Marks: 48 }, { Name: "Bob", Marks: 98, Subjects : ["C++", "MySQL"] } ] ... } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c163c79799acab037af52") } 显示 ... 阅读更多

是的，您可以使用 $indexOfCP 将字段值用作模式。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo88.insertOne( ...    { ...       "Name": "Chris", ...       "PassoutYear": "2020", ...       "websiteName": "chris.shop.com/Carol-2020-" ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c14c471bf0181ecc422b1") } > db.demo88.insertOne( ...    { ...       "Name": "David", ...       "PassoutYear": "2010", ...       "websiteName": "david.bigshop.com/David-2010-" ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c14c571bf0181ecc422b2") } 显示集合中的所有文档 ... 阅读更多

要按多个数组元素过滤，请使用 $elemMatch。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo87.insertOne( ...    { ...       id:101, ...       "Details": [ ...          { ...             "EmployeeName": "Chris", ...             "Salary": 45000 ...          }, ...          { ...             "EmployeeName": "David", ...             "Salary": 50000 ...       } ...    ] ... } ... ); {    "acknowledged" ... 阅读更多

为此，请使用 $not 和 $in。让我们创建一个包含文档的集合 −[    {       id: "101",       subjectid: [          "102"       ]    },    {       id: "102",       subjectid: [          "102"       ]    } ] 这是快照。使用 find() 方法显示集合中的所有文档 −db.collection.find() 这将产生以下输出 −[    {       "_id": ObjectId("5a934e000102030405000000"),       "id": "101",       "subjectid": [          "102"       ]    },    {       "_id": ObjectId("5a934e000102030405000001"),       "id": "102",       "subjectid": [          "102"       ]    } ] 以下是使用 $expr、$not 和 $in 来获取排除匹配字段数组值的查询 −db.collection.find({    $expr: {       $not:{          $in: [             "$id",             "$subjectid"          ]       }    } }) 这将产生以下输出 −[    {       "_id": ObjectId("5a934e000102030405000000"),       "id": "101",       "subjectid": [          "102"       ]    } ]

要匹配数组内的多个条件，请使用 aggregate()。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo84.insertOne({ ...    "EmployeeDetails": [ ...       {Name: 'John', Salary:45000, isMarried: true}, ...       {Name: 'Chris', Salary:50000, isMarried: false} ...       ] ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2c0a3471bf0181ecc422a5") } > db.demo84.insertOne({ ...    "EmployeeDetails": [ ...       {Name: 'Sam', Salary:56000, isMarried: false}, ...       {Name: 'Bob', Salary:50000, isMarried: false} ...       ] ...    } ... ); {    "acknowledged" : true,   ... 阅读更多

要获取文档，请使用 $in，而不是 MongoDB 中的 $and。让我们首先创建一个包含文档的集合 −> db.demo83.insertOne( ... { ...    "Details":[ ...       { ...          "Name":"Chris", ...          "Subject":[ ...             "MySQL", ...             "MongoDB" ...          ] ...       }, ...       { ...          "Name":"David", ...          "Subject":[ ...          "Java", ...          "C" ... ... 阅读更多

要在 MongoDB 中创建一个唯一字段，请使用 unique − true。让我们创建一个包含文档的集合 −> db.demo82.createIndex({"EmployeeName":1}, {unique:true}); {    "createdCollectionAutomatically" : true,    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "ok" : 1 } > db.demo82.insertOne({"EmployeeName":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bfb1b71bf0181ecc422a0") } > db.demo82.insertOne({"EmployeeName":"David"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bfb1f71bf0181ecc422a1") } > db.demo82.insertOne({"EmployeeName":"Chris"}); 2020-01-25T13:54:00.410+0530 E QUERY [js] WriteError: E11000 duplicate key error collection: test.demo82 index: EmployeeName_1 dup key: { : "Chris" } : WriteError({    "index" : 0,    "code" : 11000,    "errmsg" : "E11000 duplicate key ... 阅读更多

要获取子文档中的特定项目，可以使用点(.)表示法。让我们创建一个包含文档的集合：−> db.demo81.insertOne({"StudentDetails":[{"StudentName":"Carol", "StudentSubject":"Java"}, { "StudentName" : "David", "StudentSubject" : "MongoDB" }]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf6ec71bf0181ecc4229d") } > db.demo81.insertOne({"StudentDetails":[{"StudentName":"Mike", "StudentSubject":"Python"}, { "StudentName" : "David", "StudentSubject" : "C" }]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf70471bf0181ecc4229e") } > db.demo81.insertOne({"StudentDetails":[{"StudentName":"Jace", "StudentSubject":"C++"}, {    "StudentName" : "John", "StudentSubject" : "MySQL" }]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf72071bf0181ecc4229f") } 使用find()方法显示集合中的所有文档 −> db.demo81.find(); 这将产生以下结果... 阅读更多

要在 MongoDB 中计算平均值，请使用 $avg。让我们创建一个包含文档的集合：−> db.demo80.insertOne({"Details":{"Price":10.5}}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf43271bf0181ecc42297") } > db.demo80.insertOne({"Details":{"Price":50.3}}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf43871bf0181ecc42298") } > db.demo80.insertOne({"Details":{"Price":100.10}}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e2bf43f71bf0181ecc42299") } 使用find()方法显示集合中的所有文档 −> db.demo80.find(); 这将产生以下输出：−{ "_id" : ObjectId("5e2bf43271bf0181ecc42297"), "Details" : { "Price" : 10.5 } } { "_id" : ObjectId("5e2bf43871bf0181ecc42298"), "Details" : { "Price" : 50.3 } } { "_id" : ObjectId("5e2bf43f71bf0181ecc42299"), "Details" : { "Price" ... 阅读更多