首先要记一下根据 DBREF 的ObjectId 以及根据 ref 集合为条件查询问题. 在不同的可视化客户端里面显示的问题. //某客户端显示这样,直接CMD查询也是这样显示.这样我无法看懂find条件{ "_id" : ObjectId("58ae865f7dde420cd0eae39f"), "className" : "com.thesys.morphia.dbref.DbrefTest$Book", "pr

@DBRef用在哪些地方 已知的有 @DBRefprivate Shop product; @DBRefprivate List<Account> accounts;    如果不加@DBRef,就保存整个Shop文档信息,如果加上了,只保存Shop文档的id. 比如商品文档里面如果保存了整个商家表的信息,商品文档内容太多了,应该只保存商家文档的id. 如果加上了@DBRef,保存商品表不会保存商家表,商家表文档应该先单独保存,然后保存商品表.

http://blog.csdn.net/crazyjixiang/article/details/6668288 suppose I have the following datastructure: var user = {_id: 'foo', age: 35}; var post = {_id: '...', author: {$ref: user, $id: 'foo'},...}; How can I query all posts which references user[foo

mongodb自带的一个分布式文件系统 fs.files _id filename md5 size uploaddate contenttype metadata {"user_id":1} fs.chunks _id files_id n(序号) data { "metadata" : { "user_id" : 101} , "filename" : "video.min2.js" , "a

@DBref文档关联,在按该类型查询的时候,在字段名后加上关联表的字段名即可,如: Criteria.where("bloggroup.$id"), $id代表关联表的oid字段. or和and联合查询 比如查询 (A = 1 and b = 2 )or (A = 3 and b =4),or的数量不确定, 那么采用定义一个Criteria数组,将条件组记入数组中,然后将数组指定给orCriteria方法. @Override public List<Blog> find(

Nested doc/DBRef (Spark) 实现: 运行结果:

DBRef: MongoDB建模有两种方式,一种是内嵌(Embed),另一种是连接(Link).内嵌比较好理解,就是字段内容是个数组,数组内再包含文档,而我们今天介绍的是另一种,称为链接DBRef.由于MongoDB对单个文档(document)有大小16M限制,设计时也要将这个限制纳入考虑. DBRef接收主要3个参数: collection: 指定原始数据所在的集合 id: 指定引用文档的id database: 指定所引用数据库的名称 示例: 创建people集合: db.people.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.安装NoSQL Manager for MongoDB 下载地址:http://www.mongodbmanager.com/download 2.打开client,选server-new mongodb connection-- 3.在连接配置窗体中填入主机.身份认证.username.password.数据库名 4.切换到databases,填入数据库名,点击ok就能够连接好

回到目录 $unset清除元素 请注意在单个数组元素上使用$unset的结果可能与你设想的不一样.其结果只是将元素的值设置为null,而非删除整个元素.要想彻底删除某个数组元素,可以用$pull 和$pop操作符. $addToSet和$push的区别 该两者的功能都是给数组添加一个值.但是两者之间有区别,$addToSet要添加的值如果不存在才进行添加操作,但是push只添加一个值:例如: tags = [“zzl”,”dudu”] 如果执行db.collection.update({},{$

1.概念及特点 说明:由于部分语句中$ 符号无法正常显示,使用￥代表 概念 MongoDB是一个基于文档的分布式的开源的NoSQL数据库,文档的结构为BSON形式,每一个文档都有一个唯一的Objectid. 补充:MongoDB是一个分布式文件系统,满足CAP定理,即分布式计算系统不可能同时满足一致性.可用性.分割容忍.一致性是指所有节点在同一时间具有相同数据,可用性是指每个请求不管是成功还是失败都有响应. 特点 ●高性能.高可用.易扩展 ●mongodb是模式自由的(schema-free),

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来表示一条记录,文档的数据结构由键值对组成.MongoDB文档类似于JSON对象,字段值可能是文档,数组,或文档数组. 使用文档的优点: 文档中字段值的数据类型同大多数编程语言中的原生数据类型一致. 嵌入式文档和数组减少了连接查询的需求. 动态的文档结构支持多态性. 2.主要特性 高性能 MongoD

这篇我们来看mongodb另一个非常有意思的东西,那就是$lookup,我们知道mongodb是一个文档型的数据库,而且它也是最像关系型数据库的 一种nosql,但是呢,既然mongodb是无模式的,自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用,在这之前,我们可以使用DbRef,但 是呢,在mongodb 3.2 中给你增加了一个相当牛逼的手段,那就是$lookup,而且放到了aggreation这种重量级的pipeline分析框架上,自然就是一等 公民了,牛逼哈~. 一:介绍Aggr

管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

有复杂的地方我再开贴记录,这里只记录容易解决的坑. 1. windows下手工增加smart package.直接将下载下来的包扔到meteor package中.记得将文件夹名字改得和smart.js文件中一样. 2. meteor不能实现在document中存“DBref”.所以有时候要用类“多表连接”的实现.github上有现成的smart package.https://github.com/erundook/meteor-publish-with-relations 3. 使用node

回到目录 这个问题是这样的,有一个实体dog,里面有集合属性DogHistory,它里面有一些自己的属性,其中一个是SortNum,主要用来进行排序,而且这个排序可以影响主对象,即影响dog类,这个在mongodb里不容易实现,但也不是不能实现,我们需要分两步考虑这个问题,不过首先我们需要知道,mongodb里不支持子集合对象的子属性排序,但它支持子实体对象的子属性排序. 下面看一下数据结构 public class DogHistory { public bool IsHealth { get

Node.js连接MongoDB的简单实例 安装Node.js driver npm install mongodb -save 连接 var MongodbClient = require('mongodb').MongoClient; var url = 'mongodb://localhost:27017/microblog'; //your db host MongodbClient.connect(url, function (err, db) { console.log("Conne

[数据库命令]『命令的工作原理』MongoDB中的命令其实是作为一种特殊类型的查询来实现的,这些查询针对$cmd集合来执行.runCommand仅仅是接受命令文档,执行等价查询,因此,> db.runCommand({"drop" : "test"})这个drop调用实际上是这样的: db.$cmd.findOne({"drop" : "test"})当MongoDB服务器得到查询$cmd集合的请求时,会启动一套特殊的逻

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

6 聚合 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 聚合就是,通过处