邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文是第13篇，主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作，非常值得一看。 MongoDB系列文章： MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 一.查询文档 本段提供了使用 mongo shell中 db.collection.find() 方法查询的案例。案例中使用的 inventory 集合数据可以通过下面的语句产生。db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, s
mongodb学习整理三,mongodb与MYSQL之间的联系。query与projection，尤其在使用mongodb的IDE:NOSQL manager for mongodb 在mongodb中从集合中获得一条数据或者文档可以通过以下两个方法： find() findOne() find()是我们从数据库中查找数据使用最主要的方法。find()语法如下： db.[集合名].find( , ) 类比SQL语句，query就相当于我们SQL中的查询条件，projection就相当于SQL中
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
mongodb学习整理三,mongodb与MYSQL之间的联系。query与projection，尤其在使用mongodb的IDE:NOSQL manager for mongodb 在mongodb中从集合中获得一条数据或者文档可以通过以下两个方法： find() findOne()
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
1、文档查询db.users.find()等价于db.users.find( {} ) 2、基于and运算符的多个组合条件可以省略and运算符的多个组合条件可以省略and，直接将条件组合即可 3、对于$and运算符内的条件，用[]括起来，相当于数组形式 4、对于数组查询，可以使用基于下标的方式精确配置特定的元素值 5、对于内嵌文档，可以使用”文档键.内嵌文档键”方式进行访问 6、对于数组内内嵌文档的方式，可以使用”数组名.下标.内嵌文档键”方式访问 7、对于哪些列名需要显示可以通过{ field1: <0|1>, … }来设定 8、本文参考:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/
MongoDB 提供范围广泛的索引类型和功能以及特定于语言的排序顺序，以支持对数据的复杂访问模式。 MongoDB 索引可以按需创建和删除来适应不断变化的应用程序需求和查询模式，并且可以在文档中的任何字段上声明，包括嵌套在数组中的字段。本文介绍一下 MongoDB 中的索引底层结构、索引遍历过程、建索引以及如何使用。
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
插文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档自动分配一个唯一的ObjectId
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最 像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON。我们完全可以以JSON理解。
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
字段名限制：不能以“$”开头；不能包含“.”；“_id”是系统保留的字段，但用户可以自己储存唯一性的数据在字段中。
MongoDB中查询文档非常方便，可以使用集合对象的find()方法。例如，要查询名为mycollection的集合中所有文档，可以使用以下命令：
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
mongodb不支持事务，所以，在你的项目中应用时，要注意这点。无论什么设计，都不要要求mongodb保证数据的完整性。
本章将会讲解mongodb不支持事务，所以，在你的项目中应用时，要注意这点。无论什么设计，都不要要求mongodb保证数据的完整性。
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
传统的关系型数据库，比如说MySQL，我们已经用的非常熟悉了，那么我们在什么时候需要用到MongoDB呢？传统的关系型数据库在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。
注：MongDB中默认的数据库为test，如果你没有选择数据库，集合将默认存放在test数据库中
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后，收到许多小伙伴的反馈，表示自己对于mongoose不怎么了解，上手感觉有些难度，看官方文档又基本都是英文（宝宝心里苦，但宝宝不说
三、小结 a、数组查询有精确和模糊之分，精确匹配需要指定数据元素的全部值 b、数组查询可以通过下标的方式进行查询 c、数组内嵌套文档可以通过.成员的方式进行查询 d、数组至少一个元素满足所有指定的匹配条件可以使用$elemMatch e、数组查询中返回元素的子集可以通过$slice以及占位符来实现f、占位符来实现 f、all满足所有指定的匹配条件，不考虑多出的元素以及元素顺序问题
本博客将列举一些常用的MongoDB操作，方便平时使用时快速查询，如find, count, 大于小于不等, select distinct, groupby等
一文教你如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境这篇超帅，教你阿里云服务器快速安装，redis、mysql、mongoDB、elesticsearch等，而且比较全，刚好满足最近笔者的所有需求。
MongoDB 将数据存储在灵活的json文档中，这意味着可以直接得到从文档到文档的数据、结构等。
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
MongoDB 将文档存储在集合中，集合类似于关系数据库中的表，除了集合之外，MongoDB还支持：
更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
连接： killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式，并且某一个数据库没有任何用户时，在不验证权限的情况下，可以创建一个用户，当继续创建第二个用户时，会返回错误，若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles（内置角色）： 1. 数据库用户角色：read、readWrite; 2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin； 3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager； 4. 备份恢复角色：backup、restore； 5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色：root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase） 7. 内部角色：__system 创建用户时可以在其数据库中创建，这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库，没有看到test，插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接： 地址：https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用 B 树做索引，索引创建在colletions 上。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
ZangoDB是一个indexedDB的类MongoDB轻量级接口库，主要是为了更轻松快速的编写indexedDB相关的操作。
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
Mongo shell中使用大整数字面量，但默认整数字面量类型却是双精度浮点数，导致丢失精度
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
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