由于MongoDb存储时间按照UTC时间存储的,其官方驱动MongoDB.driver存储时间的时候将本地时间转换为了utc时间,但它有个蛋疼的bug,读取的时候非常蛋疼的是返回的是utc使时间.一个非常直观的体现是时间类型字段存储后和再读入的是不一致的,一个简单的示例如下: table.InsertOne(new MyClass() { Time = DateTime.Now, }); foreach (var data in table.Find(_=> true).ToList()) {

问题:不同国家,使用不同时区,而服务器代码却在国内,跨时区日期不同,根据日期查询,查询不到数据了 1.mongodb存储的new Date()是UTC时间,也就是0时区的时间,世界标准时间 2.参考moment官网,时区问题: http://momentjs.com/timezone/docs/ npm install moment-timezone var moment = require('moment-timezone');console.log(moment('2018-08-17T07

if (!string.IsNullOrEmpty(STATES)) { DateTime? dtnull = null; //Return if (STATES == "Return") { //list.Add(Query.NE("ReturnTime", ((MongoDB.Bson.BsonValue)DateTime.Now).AsBsonNull)); list.Add(Query.NE("ReturnTime", ((MongoDB

/* 1. Query Operators */ db.posts.find({ viewsCount: {$get: 1000, $lte: 3000} }, {_id: 0, viewsCount: 1, title: 1}) // $in db.posts.find({ categories: {$in: ['ios']} }, {categories: 1}) //$where db.posts.find({ $where: function(){ return this.categor

Query.All("name", "a", "b");//通过多个元素来匹配数组Query.And(Query.EQ("name", "a"), Query.EQ("title", "t"));//同时满足多个条件Query.EQ("name", "a");//等于Query.Exists("type",

Query.All("name", "a", "b");//通过多个元素来匹配数组Query.And(Query.EQ("name", "a"), Query.EQ("title", "t"));//同时满足多个条件Query.EQ("name", "a");//等于Query.Exists("type",

query 的过程及分析: query 是通过Query planner选择最有效的查询plan ,为一个query 被给予一个可用的索引,查询时 query optimizer(最优的查询条件选择器)在caches里面查询, 找出匹配的最优的查询的index(query shapes),the query planner 搜索query plan cache寻找合适的query shapse ,如果没有合适的index,the query planner生成一个备用的plans,在对这个 pl

每条数据格式如下 { "_id" : ObjectId("5383298561aa33a422d8603e"), "day" : "2014-5-26", "ua" : "mozilla/5.0 (linux; u; android 4.2.2; zh-cn; galaxy nexus build/jdq39) applewebkit/537.16 (khtml, like gecko) vers

componets配置: 'mongodb' => [ 'class' => '\yii\mongodb\Connection', 'dsn' => 'mongodb://test:123456@127.0.0.1:27017/yiimongodb', ],   控制器: <?php namespace frontend\controllers; use Yii; use yii\helpers\Url; use yii\mongodb\Query; use yii\web\Con

1.安装 运行 php composer.phar require --prefer-dist yiisoft/yii2-mongodb or add "yiisoft/yii2-mongodb": "~2.0.0" to the require section of your composer.json. 2.配置 main.php里加入 return [ //.... 'components' => [ 'mongodb' => [ 'class'

MongoDB Connector for Hadoop https://github.com/mongodb/mongo-hadoop Purpose The MongoDB Connector for Hadoop is a library which allows MongoDB (or backup files in its data format, BSON) to be used as an input source, or output destination, for Hadoo

在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregation Pipeline)

前面的话 聚合操作主要用于对数据的批量处理,将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档.本文将详细介绍MongoDB数据库聚合 单目的聚合 [count] count是最简单,最容易,也是最常用的聚合工具,返回集合中的文档数量 db.collection_name.count() [distinct

最近项目使用到mongodb的聚合操作,但是yii文档中对这方面资料较少,记录下 $where['created_time'] = ['$gt' => "$start_date_str", '$lte' => "$end_date_str"]; $where['token'] = ['$ne' => null]; $where['app'] = $app; $where['source_type'] = $source_type; $loanmar

问题现象: 在mongodb执行批量查询操作时,抛出异常 Exception 2: $in needs an array. 问题解决: 感谢伟大的 google 和 stackoverflow 有人遇到过该问题,问题的原因解释得很清楚,偷个懒,直接 copy 过来,如下: This... is a change in MongoDB 2.6.0, no longer accepting bson object in the $in clause. This particular issue is

MongoDB 作为文档型 NoSql 数据库,它的集合表结构往往不像关系型数据库那么固定和统一,同一个集合下的文档(document)的字段变化和差异可能很大,特别是在数据模型缺乏良好规划和规范的数据库. 当接手一个基于 MongoDB 存储.计算的新项目,在缺乏 ORM 等映射抽象的情况下,了解其库表的结构以及集合的Schema十分的重要.MongoBooster(MongoDB4.0 之后为 NoSQlBooster for MongoDB) 可视化数据库客户端是一个方便高效的工具,它集成

1.我们 mongodb 安装成功后,用上一篇的方法启动 mongodb服务 然后使用 mongodb shell 来做数据库的增删改查 2.创建数据库 语法: use 数据库名称 案例: > use juyou switched to db juyou > show dbs admin .000GB config .000GB local .000GB 这时创建完成过,使用命令查询数据库却没有我们刚创建的数据库,这时因为刚创建的数据库没有数据,下面我们在数据库中插入一条数据 > db.

总结 1 先插入数据 db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },

从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了,但仍然没有具体的去做过相应的实践.最近获得一段学习休息时间,购买了Nosql技术实践一书,正在慢慢的学习.在主流观点中,Nosql大体分为4类,键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形数据库. 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库.记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候,公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库,当时还是很向往的,只是无缘参与那个项目,也就一直没有和该数据

MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta,包含多项数据库新特性,本文尝试从技术角度解读. Full Text Search MongoDB 4.2 之前,全文搜索(Full Text Search)的能力是靠 Text Index 来支持的,在 MongoDB-4.2 里,MongoDB 直接与 Lucene 等引擎整合,在 Atlas 服务里提供全文建索的能力. MongoDB FTS 原理 用户可以在 Atlas 上,对集合开启全文索引,后台会开起

 参见:http://www.cnblogs.com/liruihuan/p/6686570.html MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregati