mongoDB应用篇-mongo聚合查询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 。
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 。
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$count操作 。说明：查询展示文档数量的总数 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作 。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 。由 C++ 语言编写 。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$project 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$project使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的unwind操作 。说明： 解析输入文档中的数组字段，为每个元素输出一个文档 。
MongoDB怎样添加和查询集合数据1、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 。
2、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 。
3、如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档 ， 以选择与查询语句匹配的文档 。
4、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
【mongoDB】mongoDB根据时间条件查询1、MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式：Date方式 。例如startDate=20117且endDate=20117：可翻译为 startDate：{$lte：new Date（2012 ， 11，7）} ， endDate：{$gte：new Date（2012，11，7）} 。
2、cursor.count和cursor.skip 。但是mongodb不保证数据的顺序，如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc，你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候，然后根据这个时间来排序 。
3、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件 。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写 。执行语句之后 ， 就可以查询到对应的数据了 。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条 。
4、索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数 。
5、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节 。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作 。
【mongodb时间条件查询 mongodb时间范围查询语句】6、update的$只支持一层的array ， 你这样必须先用find找到然后取出这个doc，然后决定是要update第几个，然后再update 。如果你一定要直接用update ， 你可以减少一层array，比如把grand设计成一个collection 。
mongodb如何获取表结构,以及表字段的名称?1、break 创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表?。∫桓鲋等缓笞值洳僮?keys（）不就可以了 。
2、如果是在shell下面 ， 可以用JS脚本进行转换：var cursor = db.coll.find（{}，{_id： 0，name： 1}）；var result = cursor.map（function（doc） { return doc.name；}）；这里用到cursor.map方法 。
3、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 。
4、MongoDB提出的是文档、集合的概念 ， 使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的 。
5、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 。
