1.使用aggregate 查看表数据 db.getCollection('reports').aggregate([ { $lookup: { from: "process", localField: "sid", foreignField: "sid", as: "docs" } }, {$match:{"industry_info.oid":21,sync:2}}, {$project:{"

今天有一个业务涉及到mongodb的多表查询,大体记录下语句结构 db.table_a.aggregate([ {$lookup:{from:"table_b",localField:"userid",foreignField:"userid",as:"organization_doc"}},   //联表B{ $project:{ _id:1, cardid:1, checkin_time:1, checkin_date:1

mongodb有$lookup可以做多表查询 举个例子 数据如下 db.orders.insert([ { , , }, { , , }, { } ]) db.inventory.insert([ { , }, { , }, { , }, { , }, { , "sku": null, description: "Incomplete" }, { } ]) 聚合操作如下 db.orders.aggregate([ { $lookup: { from: "i

MongoDB与关系型数据库的建模还是有许多不同,因为MongoDB支持内嵌对象和数组类型.MongoDB建模有两种方式,一种是内嵌(Embed),另一种是连接(Link).那么何时Embed何时Link呢?那得看两个实体之间的关系是什么类型. 一对一的关系:Embed,比如用户信息集合有Address字段,Address字段有省.市.县三个字段.建模如下: 一对多关系:一篇文章有多条评论,为1对多关系 由于MongoDB对单个文档(document)有大小限制16M(高于v1.8),设计时也要

1.官方文档:https://docs.mongodb.com/ecosystem/tools/hadoop/ 2.Hive介绍: Hive特点: 1.hive是一个数据仓库,和oracle,mysql等数据仓库相比,它底层依赖于hdfs. 2.hive是sql解析引擎,将sql语句转换成Map/Reduce任务,然后在hadoop hdfs上执行 3.hive的表其实就是一个目录,hive中表的数据就在文件中 Hive元数据: Hive将元数据存储在数据库中( metastore),支持mys

使用update命令 update命令 update命令格式: db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi) 参数说明: criteria:查询条件 objNew:update对象和一些更新操作符 upsert:如果不存在update的记录,是否插入objNew这个新的文档,true为插入,默认为false,不插入. multi:默认是false,只更新找到的第一条记录.如果为true,把按条件查询出来的记录全部更新. //例如要把User

->use Admin         (切换到创建用户) ->db.TestDb          (创建数据库) ->db.addUser(“userName”,”Pwd”)    创建用户 ->db.auth(“userName”,”Pwd”)       设置用户为允许连接的用户 ->db.createCollection(“TableName”)                                     创建表 ->showcollections

1.安装mongodb的py模块包 pip install mongoengine 同时安装了mongoengine.pymongo 2.在项目配置文件settings.py中配置 from mongoengine import connect connect('dbname1', host='127.0.0.1', port=27017, alias='default') #connect('数据库名',host='host',port='port',alias='别名'),还可以设置其他参数

1.根目录下新建settings.js,存放数据库配置 module.exports={ cookieSecret:"myblog", db:"blog", host:"localhost" }; 2.根目录下新建models文件夹,在models文件夹下新建db.js var settings=require("../settings"), Db=require('mongodb').Db, Connection=requi

表A: id name --------------------------- 1 Tom 2 Roger 3 Mars 4 Brent 表B: id result ------------------------- 1 90 2 60 3 88 4 75 需求 将表A中的name和表B中的result关联查询. 思路 通过关联条件id关联name和result mysql 用left join,mongo用$lookup 语句 db."A表".aggregate([ { "

1 .添加一个字段.  url 代表表名 , 添加字段 content. 字符串类型. db.url.update({}, {$set: {content:""}}, {multi: 1}). 2  删除一个字段 db.url.update({},{$unset:{'content':''}},false, true)

mongoexport -h -u dbAdmin -p L-$LpGQ=FJvSf*****([l --authenticationDatabase=project_core_db -d project_core_db -c TradeRecordDetail -o D:/TradeRecordDetail.json mongoimport -h -u root -p --authenticationDatabase=admin -d test -c TradeRecordDetail --u

db.tshare_a.insert( { "_id" : ObjectId("57172b0f657f8bbb34d70147"), "picUrl" : "URL", "slidingSequence" : "a", ", "createTime" : ISODate("2018-05-01T16:00:00.000Z"), &quo

软件环境:Spring MVC + MyBatis 主要体现在两个方面,一个是编码习惯问题,另一个是编码质量的问题.编码习惯主要有日志编写.代码注释以及编码风格的问题,而编码质量则与很多方面相关,比如轮子的使用.数据交互.逻辑精简程度等等.下面展开来说 编码习惯问题: 方法体偏长,不易管理维护,可逐步抽取成小方法来减少代码长度. 缺少注释或注释与实现不符,这对后期维护人员是个伤害. 硬编码,随手写的代码或测试时的死数据或常见的公共常量未维护,一旦发生变更,维护的代码量较大 日志缺失或缺少或输出意

提示: 1.单表查询多条数据用 list<实体类名字> mapper层 1.1单表查询单条数据用  对象 2.两表关联查多条 list<map<String,Object>> 2.1两表联查查一条 map<String,Object> 一.具体步骤如下 表结构: 1.创建实体类: 2.创建mapper层  ,里面放的是接口还有用注解写sql语句 3.创建service层 里面有接口和接口的实现类 3.1接口的作用就是给用户看的方法 j接口的实现类: 4.创建

mybatis注解版实现多表联查 需求: 用户有角色,角色有权限,需要一次取用户信息包含角色信息及其对应权限 实体类: package cn.zytao.taosir.common.model.user; import java.io.Serializable; import java.util.Date; import java.util.HashSet; import java.util.Set; import com.baomidou.mybatisplus.annotations.Tab

最近在研究Nodejs 自然就接触到了MongoDB  这玩意儿有意思  与关系型数据库相比少了很多条条框框 让我情不自禁的想要了解它的所有 MongoDB与Redis同类 属于NoSql的一种,特点是简单,方便扩展,性能更佳. 以下是MongoDB与MySQL的不同: 1.MongoDB事务稍弱(不支持多行多文档多语句原子性更新)2.MongoDB不支持多表联查.3.MongoDB没有表结构概念,每条记录可以存入完全不同的数据结构.4.MongoDB完全的索引支持,这点比Redis纯键值对要强

概述 MongoDB是一个跨平台,面向文档的数据库.MongoDB创建的数据库可以实现高可用性,高性能,并且能够轻松拓展. MongodbDB的运行方式主要给予两个概念:集合(collection)和文档(document) 数据库 数据库就是集合的实际容器 集合 集合就是一组MongoDB文档,相当于关系型数据库的表. 文档 文档就是一组键-值对,类似于JSON对象.文档有着动态的模式,这意味着同一集合内的文档不需要具有同样的字段或结构. 关系型数据库与MongoDB数据库在一些术语上的对比

目的及由来,因为数据库表都采取逻辑删除isDeleted=true/flase,但是之前有些报表或者其他的sql并没有在sql中指明此条件.为了不影响之前代码,所以: 1.数据库中创建一张相同的表,把删除的记录保存到备份表bak_table,bak_table的所有字段均与原表一致(包括isDeleted).然后原表做物理删除. (以下可能只适用于oracle) 一.利用oracle的语法 createt table … as ; insert into… 1.复制表结构以及数据 create

文章作者公众号bigsai,已收录在回车课堂,如有帮助还请不吝啬点个赞赞支持一下! 课程导学 大家好我是bigsai,我们都学过数据库,但你可能更熟悉关系(型)数据库例如MySQL,SQL SERVER,ORACLE等,对于非关系(型)数据库可能比较陌生,因为大部分入门级项目或者学习对非关系型数据库的使用要求并不高,所以你了解的会更少.但谈起性能和功能,非关系数据库的表现那可谓是非常亮眼了!咱们今天就介绍学习以及使用其中一种非关系型数据库--MongoDB数据库! 本篇会介绍MongoDB相关内

回到目录 对于MongoDB这个非关系型数据库(NoSql)来说,找一个IDE工具不是很容易,还好被我找到了,它就是大名鼎鼎的MongoVUE,它可以对mongodb数据表进行增删改查,下面我主要说一下它的查询功能,它与传统的SQLSERVER不同,在写语句时我们需要了解一下它自己的一些关键字.