简介 一.Document数据插入 二.Document数据删除 三.Document数据更新 一.Document数据插入 1.插入文档 db.[文档名].insert({BSON数据}) 2.批量插入文档 shell当中不支持批量插入,想完成批量插入操作,可以使用shell的for循环,或者其他高级语言当中的批量操作方法 例:使用for循环插入10个学生,在学生集合当中 我使用的是2.6的版本,发现已经支持了批量插入操作. 详见: http://q.cnblogs.com/q/80127/

想要在C#中使用MongoDB,首先得要有个MongoDB支持的C#版的驱动.C#版的驱动貌似有很多种,如官方提供的samus. 实现思路大都类似.这里我们用官方提供的mongo-csharp-driver : 下载地址:http://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver/downloads 解压之后得到两个dll: MongoDB.Driver.dll:顾名思义,驱动程序 MongoDB.Bson.dll:序列化.Json相关 然后在我们的程序中引用这两

一.引言           上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的最基本操作,包括数据库的创建.使用和删除数据库,文档的操作也涉及到了文档的创建.删除.更新和查询,当然也包括集合的创建.重命名和删除.有了这些基本操作,大家第一次使用MongoDb数据库的时候就不会慌张,慢慢操作就可以了.虽然上一篇文章简单介绍了一些文档的查询,那都是最基本的,由于文档的查询涉及的内容比较多,所以我们需要单独写一篇文章来专门介绍有关文档的查询的详细信息.废话不多说,马上开始我们今天的写作吧.二.MongD

一.引言         上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的查询操作,但是并没有介绍全,随着自己的学习的深入,对查询又有了新的东西,决定补充进来.如果大家想看上一篇有关MongoDB查询的文章,可以点击这里<MongoDb进阶实践之四 MongoDB查询命令详述>,第一篇文章详细介绍了有关MongoDB查询的有关命令和操作符.废话不多说,今天主要的任务就是把有关MongoDB查询命令的新的东西补充进来,文章的序号,我是接着上一篇文章来的,没有重头来说,这样大家也就知道今天是有关Mo

语法 MongoDB 查询数据的语法格式如下: >db.COLLECTION_NAME.find() find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档. 如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下: >db.col.find().pretty() pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档. 实例 以下实例我们查询了集合 col 中的数据: > db.col.find().pretty() { "_id" : Object

MongoDB 查询有四种方式:Query,TextQuery,BasicQuery 和 Bson ,网上太多关于 Query 的查询方式,本文只记录 BasicQuery和Bson 的方式,BasicQuery 相对于 Query 更加的灵活,BasicQuery 就是 Query 的扩展,BasicQuery 可以返回指定列数据.最灵活的是Bson方式. 大写的采坑经验: 1.MongoDB 虽然存储很灵活,但是,不要存储Map类型的,不要存储Map类型的,不要存储Map类型的.尽量存储强类

一.引言 上一篇文章我们已经介绍了MongoDB数据库的最基本操作,包括数据库的创建.使用和删除数据库,文档的操作也涉及到了文档的创建.删除.更新和查询,当然也包括集合的创建.重命名和删除.有了这些基本操作,大家第一次使用MongoDb数据库的时候就不会慌张,慢慢操作就可以了.虽然上一篇文章简单介绍了一些文档的查询,那都是最基本的,由于文档的查询涉及的内容比较多,所以我们需要单独写一篇文章来专门介绍有关文档的查询的详细信息.废话不多说,马上开始我们今天的写作吧. 二.MongDB查询的详解   

mongodb查询速度慢是什么原因? 通过mongodb客户端samus代码研究解决问题         最近有项目需要用到mongodb,于是在网上下载了mongodb的源码,根据示例写了测试代码,但发现一个非常奇怪的问题:插入记录的速度比获取数据的速度还要快,而且最重要的问题是获取数据的速度无法让人接受. 测试场景:主文档存储人员基本信息,子文档一存储学生上课合同数据集合,这个集合多的可达到几百,子文档二存储合同的付款记录集合,集合大小一般不会超过50.根据人员ID查询人员文档,序列化后的大

find() 方法 要从MongoDB 查询集合数据,需要使用MongoDB 的 find() 方法. 语法 基本的find()方法语法如下 >db.COLLECTION_NAME.find() find() 方法将在非结构化的方式显示所有的文件. pretty() 方法 结果显示在一个格式化的方式,可以使用 pretty() 方法. 语法: >db.mycol.find().pretty() 例子 >db.mycol.find().pretty() { "_id":

目录: MongoDB数据类型 MongoDB新增语法 MongoDB查询语法 MongoDB查询选择器 MongoDB关联查询 MongoDB数据类型: MongoDB新增语法: 语法:db.collectionName.insert(document) 示例: 1.db.local.insert({name:'thinking in java', price:88.08}) 2.或者是先定义变量 var data = {name:'jdr', age:18} db.local.insert(

MongoDB查询转对象是出错Element '_id' does not match any field or property of class   解决方法: 1.在实体类加:[BsonIgnoreExtraElements] 2.或者定义public ObjectId _id { get; set; } 例子: [BsonIgnoreExtraElements] public class BaseData     {         //public ObjectId _id { get

这篇文章主要介绍了MongoDB查询操作限制返回字段的方法,需要的朋友可以参考下   映射(projection )声明用来限制所有查询匹配文档的返回字段.projection以文档的形式列举结果集中要包含或者排除的字段.可以指定要包含的字段(例如: {field:1})或者指定要排除的字段(例如:{field:0}).默认_id是包含在结果集合中的,要从结果集中排除_id字段,需要在 projection中指定排除_id字段({_id:0}).除了_id字段,不能在一个projection中联

说到查询,我们一般就想起了关系型数据库的查询了,比如:order by(排序).limit(分页).范围查询(大于某个值,小于某个值..,in查询,on查询,like查询等待很多),同样mongodb同样也支持这些操作,只是语法不同,比如排序:mongodb里面使用了skip(field:1/-1)方法,下面就来一一介绍一下: 一.mongodb查询文档 1.查询文档之find() : 不加条件是查询集合全部的数据 语法:db.collectionName.find({条件},{field:tr

mongodb 查询条件   这节来说说mongodb条件操作符,"$lt", "$lte", "$gt", "$gte", "$ne"就是全部的比较操作符,对应于"<", "<=", ">", ">=","!=". 原子操作符:"$and“, "$or“, &qu

最近在用这个东西,为防止忘记,记下来. 集合简单查询方法 mongodb语法:db.collection.find()  //collection就是集合的名称,这个可以自己进行创建. 对比sql语句:select * from collection; 查询集合中所有的文档,即关系型数据库中的查询表中的所有数据. 返回制定的键值 mongodb语法:db.collection.find({},{"userid":1}) 对比sql语句:select userid from collec

mongoDB查询操作符: http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-operators.html 项目中需要的场景是这样的,每个人每天只能领取一张明信片,换句话说,我要在数据中,查找一条记录,记录的条件为,首先是这个用户有没有领过,没有领过直接领取,若领过,则查询领取时间,查询已经领取时间,是否在当前时间段内. 查询有无此用户很简单,直接用ID查询. 查询已领取时间是否在当前时间段内,需要以下几个参数, 当前时间,new Date(); 时间范围: var n

MongoDB 查询分析可以确保我们建立的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具.MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 1. explain(): 提供查询信息,使用索引及查询统计,有利于我们对索引的优化. 使用示例: db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain() 2. hint(): 强迫MongoDB使用一个指定的索引(为了提高查询性能) 使用示例: db.users.f

十.mongodb查询:find ;查询时条件中不能引用文档中其他键的值: 1).查询数据库全部数据:语法db.collectionName.find();默认只显示前20条,如图: 2).按条件查询数据:语法db.collectionName.find({"key":value}); 3).只查询一条数据:findOne: 4).条件查询并指定返回的键:find后的第二个条件可以指定返回的 键,0代表不返回,其他都代表返回:另外,不指定_id的情况下,默认都会返回_id;

MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具. MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等.有利于我们对索引的优化. 接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引: >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语

MongoDB的存储结构及对空间使用率的影响 使用MongoDB一段时间的同学肯定会发现,MongoDB往往会占用比实际数据大小多不少空间的问题.如果利用db.stats()命令去查看,会发现MongoDB会报告几种不同的空间大小信息,如dataSize, storageSize以及fileSize.这些大小到底指的是什么意思呢?让我们来通过了解MongoDB的存储机制来解析这几个数值的含义. 数据库文件类型 MongoDB的数据库文件主要有3种: journal 日志文件 namespace