/mongo MongoDB shell version: 2.0.0 connecting to: test 插入一个带有数组元素的文档 > db.food.insert({"fruit": ["apple...banana"]}}) { "_id" : ObjectId("4ea6a4ef0b12b1d429b4057f"), "fruit" : [ "apple", "banana", "peach" ] } 查询匹配指定数组的文档...但不能查询指定长度范围的数组 > db.food.find({"fruit": {"$size": 3}}) { "_id" : ObjectId("4ea6a4ef0b12b1d429b4057f"...： db.collname.find({"actors.name":/Catterfeld/i}, {"tag":1,"_id":1,"actors":1}) 参考推荐： MongoDB查询(数组、内嵌文档和...$where) mongodb 常用命令 MongoDB 查询上
MongoDB在文档上支持数组，其次数组上可以实现嵌套，以及数组元素也可以文档。因此，对于文档上数组的操作，MongoDB提供很多种不同的方式，包括数组的查询，数组元素的添加删除等等。...本文主要描述数组查询，供大家参考。...(全)匹配 //如下示例，数组字段badges的值为["black","blue"]的文档才能被返回(数组元素值和元素顺序全匹配) > db.users.find({badges:["black...数组的下标从0开始，指定下标值则返回对应的文档 //如下示例，返回数组badges中第一个元素值为black的文档 > db.users.find({"badges.1"..." : 8 } ] } { "_id" : 8, "grades" : [ { "grade" : 92, "mean" : 88, "std" : 8 } ] } 三、小结 a、数组查询有精确和模糊之分
上篇主要介绍了一些基本的查询条件操作符的使用，主要针对的是一些单值，我们这次来讲讲如何查询文档内的数组和嵌入文档，并讲一下复杂查询"$where"。...如果是精确匹配的方式，MongoDB的处理方式是完全相同的匹配，即顺序与数量都要一致，上述中第一条文档和查询条件的顺序不一致，第三条文档比查询条件文档多一个元素，都没有被匹配成功！...数组索引从0开始，我们匹配第二种水果就用furits.1作为键。 "$size"条件操作符，可以用来查询特定长度的数组的，如我们要查询卖3种水果的水果店： ?...但条件操作符"$size"不能和其他操作符连用如“$gt”等，这是这个操作符的一个缺陷。使用这个操作符我们只能精确查询某个长度的数组。...但这个方式和修改器"$addToSet"没法配合使用，因为你无法判断这个元素是否添加到了数组中！
语法格式 { : { : , ... } } { 数组字段名 : { 操作符：值, 操作符2: 值2, ..... }} 实际栗子 查询数组...在数组元素上指定复合条件时，可以指定查询使得单个数组元素满足这些条件或数组元素的任意组合满足条件 在数组元素上使用复合条件 > db.inventory.find( { dim_cm: { $gt:...使用 $elemMatch 运算符在数组元素上指定多个条件，使得至少一个数组元素满足所有指定条件 小栗子 查询 dim_cm 数组包含至少一个大于 (gt) 22 且小于 (lt) 30 的元素的文档...查询 dim_cm 数组第二个元素大于 25 的文档（索引位置从 0 开始哦） > db.inventory.find( { "dim_cm.1": { $gt: 25 } } ) { "_id" :...60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] } 按数组长度查询数组
postcard", instock: [ { warehouse: "B", qty: 15 }, { warehouse: "C", qty: 35 } ] } ]); 后面的栗子都会用到这里的测试数据 查询嵌套在数组中的文档...查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档 > db.inventory.find( { "instock": { warehouse: "...，如果不知道文档的准确索引值，只能按照以下格式 数组字段名.文档字段名 instock.qty 使用数组索引查询嵌入文档中的字段 上面的栗子是直接根据字段名查找 在 instock 数组中，第一个元素包含字段...（多个）查询条件 栗子一 找到在 instock 数组中【至少有一个嵌入文档包含 qty > 10，以及至少有一个嵌入文档（但不一定是同一个嵌入文档）包含 qty ≤20 】的文档 > db.inventory.find...（前面讲数组的时候也提到过） 栗子一 找到在 instock 数组【至少有一个包含 qty = 5 和 warehouse = A 的嵌入文档 】的文档 > db.inventory.find( { "
题目描述 难度级别：简单 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点。...实现 NumArray 类： NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象 int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 从索引 i 到 j（i...到第n项得的和的数组。...当需要求范围内数组的和时，末项 + 1减去第 i 项，如下 nums：0 1 2 4 5 6 7 this.array：0 0 1 3 7 12 18 25 求3到4项数的和：即前4项的和 7 减去前2...项得和1为6。
查询计划分析MongoDB 可以使用 explain() 方法来获取查询的执行计划，通过分析执行计划可以找到查询的瓶颈所在，以便进行优化。...{ $group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } } }]).explain("executionStats")索引优化MongoDB...聚合索引的性能很大程度上取决于索引的设计和使用，可以通过以下方法来优化索引的性能：创建合适的索引：根据查询的字段和排序要求创建合适的索引可以大大提高查询性能。...在使用复合索引时，需要注意索引字段的顺序和使用方式，以便最大化地利用索引的性能。索引覆盖查询：通过创建合适的索引，可以让查询尽量地使用索引进行扫描，避免对数据集的全局扫描。...当索引包含了所有查询需要的字段时，查询就可以直接从索引中获取数据，而不需要再访问集合本身，这样可以大大减少查询的开销。
{expertId:"2",result:"success",......} ] } } 如果是 需要查询数组需要查询...experts中的expert=1 并且 result=success，按照查询参数查询的结果应该只有第一个才符合条件。...这就需要用到mongodb查询符号"$elemMatch" "audit.experts" : { "$elemMatch" : { "expertId" : "1"...”:1,“audit.experts.result”:1}； 由于该索引mongodb默认不会被使用，所以需要使用hint方法来强制其使用索引。...没有调用索引和使用索引效率相差百倍！！！
我们通过几个小测试来看看全文检索。...这个查询的结果会将文档1排除在外，因为它只包含了一个查询词条。 控制精度(Controlling Precision) 在all和any中选择有种非黑即白的感觉。...为了更好地了解match查询是如何处理多词查询的，我们需要看看bool查询是如何合并多个查询的。...而查询，则更加微妙。它们不仅要决定是否包含一份文档，还需要决定这份文档有多相关。 和过滤器类似，bool查询通过must，must_not以及should参数来接受多个查询。...分值计算(Score Calculation) bool查询通过将匹配的must和should语句的_score相加，然后除以must和should语句的总数来得到相关度分值_score。
mongodb aggregate多表联查多阶数组嵌套查询实现 多个表的关系如下： 比如某市的中学信息数据库 聚合查询 方法一 思路： 1....$unwind 拆解 Array $group 根据_id 重新组合成Array 3.最后将主表的属性重新连接 优点：在对mongodb 不熟悉的情况下，最容易想到的方法 缺点：要进行多次的stage，...可以支持pipeline 是否可是在$lookup 嵌套$lookup 呢 3.答案是显而易见的 优点：极大的减少的代码的数量 缺点：对$lookup理解不够深，可能不会想到这么用（） 个人建议多看看mongodb...包括但不限于这些场景，如有其他应用场景，和疑问欢迎评论区留言 我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点。.../** 这个题利用前缀和数组 公式 sumRange(i,j)=sums[j+1]−sums[i] */ class NumArray { private int [] sum;...private int [] num; public NumArray(int[] nums) { this.num=nums; //为前缀和数组初始化值0
题目 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...示例: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2) sumRange(0, 2) -> 8 说明: 数组仅可以在 update 函数下进行修改...区域和检索 - 数组不可变（前缀和） 2.1 常规前缀和 class NumArray { int *sum = NULL; int n; public: NumArray(vector<int...= 0) return sum[j]-sum[i-1]; return sum[j]; } }; 236 ms 18.9 MB 2.2 树状数组 参考：树状数组介绍...int N; public: NumArray(vector& nums) { N = nums.size(); v.resize(N+1,0);//树状数组要求下标从
MongoDB简介 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。...查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。 架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。...Linux下安装MongoDB 阿里云服务器centos(安全组开放27017端口)、YUM源安装。...安装 yum -y install mongodb-server mongodb 启动 service mongod start 连接 mongo 新建用户 此命令会报错，提示使用createUser...123.png 至于，如何去操作此工具，很简单界面化操作，这里就不做过多的演示了。
从关系到文档 虽然这篇文章的重点是从 MongoDB 迁移到 MySQL，但是作者还是想简单提一下从 MySQL 到 MongoDB 的迁移，如果我们仅仅是将 MySQL 中的全部数据导入到 MongoDB...从文档到关系 相比于从 MySQL 到 MongoDB 的迁移，反向的迁移就麻烦了不止一倍，这主要是因为 MongoDB 中的很多数据类型和集合之间的关系在 MySQL 中都并不存在，比如嵌入式的数据结构...比如，将数组变成字符串或者一对多关系，将哈希变成当前文档的键值对等等，如何处理这些集合数据其实都要看我们的业务逻辑，在改变这些字段的同时尽量为上层提供一个与原来直接 .tags 或者 .categories...除了建立数据库的迁移文件并修改基类，我们还需要修改一些 include 的模块和 Mongoid 中独有的查询，比如使用 gte 或者 lte 的日期查询和使用正则进行模式匹配的查询，这些查询在 ActiveRecord...总结 如何从 MongoDB 迁移到 MySQL 其实是一个工程问题，我们需要在整个过程中不断寻找可能出错的问题，将一个比较复杂的任务进行拆分，在真正做迁移之前尽可能地减少迁移对服务可用性以及稳定性带来的影响
题目 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点。...实现 NumArray 类： NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象 int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 从索引 i 到 j（i ..._(self, nums: List[int]): # self.numArr = list(nums) self.snumArr = [0] # 前缀和算法...# print(self.numArr[left:right]) # return sum(self.numArr[left:right+1]) # 前缀和算法
题目 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...-5, 2, -1]，求和函数为 sumRange() sumRange(0, 2) -> 1 sumRange(2, 5) -> -1 sumRange(0, 5) -> -3 说明: 你可以假设数组不可变...区域和检索 - 数组可修改（树状数组） 前缀和存储起来，端点做差 class NumArray { vector sum; public: NumArray(vector&
题目 思路 此题目可以用一个数组preSum求前缀和， preSum[i + 1] = preSum[i] + num[i] preSum[i + 1]即为num[0, i]的和。...那么[i, j]之间的和即为preSum[j + 1] - preSum[i] 由于题目会多次调用sumRange方法，所以如果把求和放在sumRange方法中会浪费大量时间，如果在建立数组时就求出preSum...数组则可以省下很多时间。
题目 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点。...实现 NumArray 类： NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象 int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 从索引 i 到 j（i..._(self, nums: List[int]): # self.numArr = list(nums) self.snumArr = [0] # 前缀和算法...# print(self.numArr[left:right]) # return sum(self.numArr[left:right+1]) # 前缀和算法
1、给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...198 199 200 // 递归的第一部分，终止条件，递归到底的情况 201 // 如果这个节点的左边界left和用户想要查询的左边界queryLeft、同时这个节点的有边界...right和用户想要查询的有边界queryRight 202 // 重合的时候，就是递归到底的情况，这个节点的信息就是用户想要的信息。...segmentTree.query(0, 3); 350 System.out.println(query); 351 } 352 353 } 解决力扣LeetCode，力扣LeetCode，区域和检索...7 * 8 * 9 * 10 * 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。
# LeetCode-303-区域和检索-数组不可变 给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...# 解题思路 方法1、DP暴力破解： 显然这个方法可以用一维DP解决 状态：dp[in]代表从i开始到当前位置的元素和 状态转移方程： 当是第一个元素时，直接赋值 当是元素i，且i！...=0时，dp[i]由dp[i-1]个元素和决定 需要一个dp数组指针in，线性遍历一次数组，dp数组的最后位置就是元素和 这个方法勉强能通过，但是每次调用都要计算[i,j]范围的和，速度很慢 方法2、缓存...： 提前计算出所有范围的累和，能不能计算出第i个元素的和 sum[k]定义为nums[0...k-1]的累和，sum[0]=0 对于上述示例数组sum数组为[0，-2，-2，1，-4，-2，-3] sumrange...(i,j)=sum[j+1]-sum[i]，也就是把后面部分的和前去并集部分即可 这种方法只需要计算一次和，之后仅需要从数组取值相减即可得到结果 # Java代码 class NumArray {
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