mongodb的query多个查询条件 mongodb多层嵌套查询 _mongodb

本文目录一览：

1、MongoDB怎样添加和查询集合数据
2、mongodb中文档和关系型数据库的主要区别。
3、mongoDB应用篇-mongo聚合查询

MongoDB怎样添加和查询集合数据下面是例子：1）列出当前的数据库MongoDB shell version： 1connecting to： test show dbs -admin 0.03125GBlocal （empty）可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local 。
例如某一步管道查询操作导致内存占用超过20%，这个时候就会报错，无法继续使用管道，因为mongoDB本身每次最大是16Mb的数据量，为了尽可能避免或者减少这种问题，建议可以考虑尽可能的使用 $match 操作符过滤无用数据，减少数据总大小。
第一个参数是一个查询条件，用于定位需要更新的文档。这里使用 access.id 来查询权限文档，找到对应的权限记录。第二个参数是一个更新操作，使用 $push 操作符将新的权限对象添加到 access.$.children 数组中。
连接MongoDB数据库使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 连接MongoDB数据库查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。
在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它。
MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并不完全对等。
mongodb中文档和关系型数据库的主要区别。文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途。
MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构。
Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。
MongoDB的集合（collection）可以看做关系型数据库的表，文档对象（document）可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并不完全对等。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find（）语句来查询。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
4、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
【mongodb的query多个查询条件 mongodb多层嵌套查询】5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。