您可以輕鬆地使用“like”查詢 MongoDB：db.yourCollectionName.find({"yourFieldName" : /.*yourMatchingValue.*/}).pretty();為了理解上述語法，讓我們建立一個包含一些文件的集合。這裡，我們有一個名為“employee”的集合。查詢如下：> db.employee.insert({"EmployeeName":"John", "EmployeeSalary":450000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Carol", "EmployeeSalary":150000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"James", "EmployeeSalary":550000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Jace", "EmployeeSalary":670000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.employee.insert({"EmployeeName":"Larry", "EmployeeSalary":1000000}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在您可以使用 find() 方法顯示集合中的所有文件。查詢如下：> db.employee.find().pretty();以下是輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6c0b2e68174aae23f5ef59"),   ... 閱讀更多

使用運算子 $gte 和 $lt 在 MongoDB 中查詢兩個日期之間的物件。為了理解這些運算子，讓我們建立一個集合。在這裡建立一個集合：>db.order.insert({"OrderId":1, "OrderAddrees":"US", "OrderDateTime":ISODate("2019-02-19")}; WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.order.insert({"OrderId":2, "OrderAddrees":"UK", "OrderDateTime":ISODate("2019-02-26")}; WriteResult({ "nInserted" : 1 })使用 find() 方法顯示集合中的所有文件。查詢如下：> db.order.find().pretty();以下是輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6c072068174aae23f5ef57"),    "OrderId" : 1,    "OrderAddrees" : "US",    "OrderDateTime" : ISODate("2019-02-19T00:00:00Z") } {    "_id" : ObjectId("5c6c073568174aae23f5ef58"),    "OrderId" : 2,    "OrderAddrees" : "UK",    "OrderDateTime" : ISODate("2019-02-26T00:00:00Z") }以下是查詢 ... 閱讀更多

您可以使用聚合函式來使用另一個欄位的值更新 MongoDB 欄位。這裡，我們將建立兩個集合：name學生資訊集合建立包含文件的第一個集合的查詢如下：> db.name.insert({"FirstName":"John", "LastName":"Smith"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在您可以使用 find() 方法顯示集合中的所有文件。查詢如下：> db.name.find().pretty();以下是顯示集合“name”文件的輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6c00dd68174aae23f5ef55"),    "FirstName" : "John",    "LastName" : "Smith" } 集合建立包含文件的第二個集合的查詢如下：> db.studentInformation.insert({"StudentFirstName":"Carol", "StudentLastName":"Taylor"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在 ... 閱讀更多

您可以使用投影運算子 $elemMatch 篩選 MongoDB 集合中物件陣列中的查詢元素。為了僅檢索 MongoDB 中物件陣列中的查詢元素，讓我們首先建立一個包含文件物件陣列的集合。查詢如下：> db.objectArray.insert({"Persons":[    {"PersonName":"Adam", "PersonSalary":25000}, {"PersonName":"Larry", "PersonSalary":27000    }]});    WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.objectArray.insert({"Persons":[    {"PersonName":"David", "PersonSalary":32000}, {"PersonName":"Carol", "PersonSalary":77000    }]});    WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在您可以使用 find() 顯示所有文件。查詢如下：> db.objectArray.find().pretty();以下是輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6bfadc68174aae23f5ef53"),    "Persons" ... 閱讀更多

要在 MongoDB 中從集合中檢索文件，您需要使用 find() 方法。語法如下：db.yourCollectionName.find();上述語法將返回 MongoDB 中集合中的所有文件。為了理解上述語法，讓我們建立一個包含文件的集合。建立文件的查詢如下：> db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD101", "StudentName":"David", "StudentAge":24}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5cf68174aae23f5ef4e") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD102", "StudentName":"Carol", "StudentAge":22}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5e968174aae23f5ef4f") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD103", "StudentName":"Maxwell", "StudentAge":25}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5c6bf5f768174aae23f5ef50") } > db.retrieveAllStudents.insertOne({"StudentId":"STUD104", "StudentName":"Bob", "StudentAge":23}); {    "acknowledged" : true, "insertedId" : ... 閱讀更多

如果要刪除集合中的所有文件，可以使用 deleteMany()。讓我們首先建立一個集合並向其中插入一些文件：> db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Larry", "Age":23}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Mike", "Age":21}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Sam", "Age":24}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在顯示集合中的所有文件。查詢如下：> db.deleteDocumentsDemo.find().pretty();以下是輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6ab0e064f3d70fcc914805"),    "Name" : "Larry",    "Age" : 23 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0ef64f3d70fcc914806"),    "Name" : "Mike",    "Age" : 21 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0f864f3d70fcc914807"),    "Name" ... 閱讀更多

要從 MongoDB 集合中刪除文件，您可以使用 deleteOne() 方法。讓我們首先建立一個集合並向其中插入一些文件：> db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Larry", "Age":23}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Mike", "Age":21}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.deleteDocumentsDemo.insert({"Name":"Sam", "Age":24}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })現在顯示集合中的所有文件。查詢如下：> db.deleteDocumentsDemo.find().pretty();以下是輸出：{    "_id" : ObjectId("5c6ab0e064f3d70fcc914805"),    "Name" : "Larry",    "Age" : 23 } {    "_id" : ObjectId("5c6ab0ef64f3d70fcc914806"),    "Name" : "Mike",    "Age" : 21 } { "_id" : ObjectId("5c6ab0f864f3d70fcc914807"), "Name" : "Sam", ... 閱讀更多

要從 MongoDB 集合中刪除文件，您需要使用 remove() 方法。語法如下：db.yourCollectionName.remove(yourDeleteValue);這裡，讓我們建立一個包含一些文件的集合。查詢如下：>db.deleteDocuments.insert({"UserId":1, "UserName":"Bob", "UserTechnicalSubject":"Introducti on to PL/SQL"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":2, "UserName":"Carol", "UserTechnicalSubject":"Introduction to MongoDB"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":3, "UserName":"John", "UserTechnicalSubject":"Introduction to MySQL"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) >db.deleteDocuments.insert({"UserId":4, "UserName":"Maxwell", "UserTechnicalSubject":"Introduction to SQL Server"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })您可以使用 find() 命令顯示上面建立的集合中的所有文件。查詢如下：> db.deleteDocuments.find().pretty();以下是 ... 閱讀更多

要將新文件插入 MongoDB 集合中，需要使用 insert() 方法或 save() 方法。案例 1：使用 insert() 方法。語法如下：db.yourCollectionName.insert(yourDocument);案例 2：使用 save() 方法。語法如下：db.yourCollectionName.save(yourDocument);在上述語法中，如果您的集合名稱不存在，則 MongoDB 將建立一個新集合並將文件插入該集合。以下是在上述兩種情況下插入新文件的查詢。案例 1：使用 insert() 方法。查詢如下：> db.userInformation.insert({    ... "Name":"John",    ... Age:30,    ... isStudent:false,    ... "Subjects":["Introduction to java", "Introduction to MongoDB"]    ... ... 閱讀更多

如今，大資料和 NoSQL 是資料庫解決方案的首選，但這並不意味著 RDBMS 的關鍵特性將會消失。由於過去幾年中產生了 90% 的世界資料，因此在不久的將來，對 RDBMS 的需求不會消失。研究公司 Gartner 指出，RDBMS 市場正以每年 9% 的速度增長。RDBMS 旨在處理組織化資料。NoSQL 和大資料可能是首選，但 RDBMS 的重要性在不久的將來不會消失。現在，大規模管理資料需要大資料等技術，但 RDBMS 仍然... 閱讀更多