1.查询语句本身其实是一个document, 最大为16MB(3.4,4.0 的限制,官方文档)2.查询语句本身,也就是{ '' : { '$in' : [] }}, 大小为 22字节3.每增加一个字段名,增加一位字节4.in里面每增加一个参数,大小固定增加11字节5.如下: mongos> Object.bsonsize([1])16mongos> Object.bsonsize({ 'fieldOne' : { $in : [ 1, 2, 3, 4] } })74mongos> Ob

Mongo 查询   mongo js 遍历 db.getCollection('CPU').find({}).limit(100).sort({"time":-1}).forEach(function(a){    a["v"]=(new Date(a["time"]).toString());    printjson((a["v"]))    })   mongo 聚合 db.CPU.aggregate({    $gr

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

话说今天的一个小小的查询失误给了我比较深刻的教训,也让我对mongo有了更深刻的理解,下面我们来说说这个事情的原委: 我们经常使用阿里云子账号在DMS上查询线上数据库数据,今天也是平常的一次操作 集合: XXXX_message数据量约 600万 我执行了下面的mongo查询: db.XXXX_message.find({"channel_id": "1000000009XXXX700XXXX"}).limit(20); 但是上述语句中的 "channel

背景 最近做了几个规则逻辑.用到mongo查询比较多,就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户,使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据,用SQL代替业务代码逻辑的判断. 方法 MongoDB聚合使用aggregate,聚合管道采取自动向下子执行方式,基本语法格式: db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) 聚合框架中常用的操作: $project:修改输入文档的结构.可以用来重命名.增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档.

需求 在写小工具的时候,经常遇到需要从mongodb 里面查东西来用,因为要跟其他bash 工具链结合在一起用,所以最理想的方法是能够在shell 上执行查询,然后pipe 给接下来的工具做处理. 方案 幸运的是对于mongo 来说做起来是很方便的,只需要使用mongo --eval 即可.例1: mongo /mybase --eval 'printjson(db.tasks.findOne())' 这段脚本首先链接上地址为192.168.1.2:27060 的mongodb 服务器,然后在m

1,mongo 不支持特殊where条件(&,|) 2,mongo 可以连接mysql的表查询,但不支持连表的where查询

/ali/mongodb/bin/mongo -u user -p '123456' 127.0.0.1:27017/KYElog ISODate方式 db.col_02.find({"LogDT":{$gte:new Date("2018-02-06T01:16:33.303Z")}}) Date方式 db.xxx.find({"updateTime" : {$gte:new Date(2016,11,1)}}) 查询2月9日前的数据并升序排列

昨天 去面试来着, 问了一下mong . 我记得mong支持 地理位置索引的,说了一下. 然后 面试官说 查询某个点 的 多少米范围, 这个该怎么实现? 我懵逼了.... 回去 查询了一下. 发现有 测试数据(度量有啊) //BsonElement bsonele = new BsonElement("address","南京 中华门"); /* * 创建测试数据: db.mapinfo.insert({"address" : "南京

由于刚刚接触mongodb,很多语法还不是很了解,写的不好的地方请大佬指出 查询的demo数据 { "_id":Object("xxxxxxxx"), "contentList":[ "id":"xxxx", "type":2 ], [ "id":"xxxx", "type":2 ] } 查询方法,使用聚合aggregate查询

1.新建一个js文件,将查询方法写进去,如dump.js,文件内容如下 var c = db.campaign.find({status:1}).limit(5) while(c.hasNext()) { printjson(c.next()); } 2.输入命令来执行 mongo $ip@$port/$db dump.js>result.js 这样查询的结果就会直接生成在当前文件夹下的result.js文件 -------------------------------------------

可以将简单的单表查询语句转换成Mongo过滤条件 列: 1. db.demo.aggregate([ {"$match": {"$and": [{"person": {"$regex": "^.*z$", "$options": "i"}}, {"score": {"$gte": 80, "$lte": 10

db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "username" = "joe" and

这里主要是讲MongoDB在控制台中如何进行高级查询. 还有一句想提醒大家,多动手实验,才是硬道理. <,>,>=,<= 这四个就不用解释了,最常用的,也是最简单的. db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } )   // 大于  : field > value db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } )   // 小于  : 

查询course表中,存在lectures_count字段的记录信息 db.course.find( { "lectures.lectures_count": { $exists: true } } ) 删除course表中,所有的lectures.lectures_count字段 db.course.update({},{$unset:{"lectures.lectures_count":""}},{multi:true}) 根据条件往表里插入

首先,我们先向集合(collections)中添加测试文档(documents).如下: > for(i=1;i<=5;i++) db.test.insert({x:i,y:i*i,z:6-i})WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 1.下面查看我们插入的数据: > db.test.find(){ "_id" : ObjectId("59361be7c718d6f408c6cae5"), "

首先这是一个很奇葩的需求,时间紧迫顺手胡写了一个,以后看看有没有好的思路 def and_(item_list): return "%s:[%s]" % ("$and", ','.join(loop_func(item_list))) def or_(item_list): return "%s:[%s]" % ("$or", ','.join(loop_func(item_list))) def lt(a, b): retu

distinct MongoDB 的 distinct 命令是获取特定字段中不同值列表的最简单工具. 该命令适用于普通字段.数组字段以及数组内嵌文档(集合对象). db.getCollection('customer').distinct("customer_type") // chances字段的值是个集合,获取集合内每个对象的opportunitytype字段的值域 db.getCollection('customer').distinct("chances.opport

db.test.aggregate( {'$match':{"url":/http:\/\/www.baidu.cn\/member\/T107581\//}}, {'$group':{'_id':'$ip','count':{'$sum':1}}}, {'$skip':100}, {'$out':'201702'} ) 如果需要查看返回分组的数量时,可以用一个变量去接收,然后打印长度. var rel= db.hyyy.aggregate( {'$match':{"_id&

mongo官网:http://www.mongodb.org/ 工作中使用到Mongo,可是没有系统的学习研究过Mongo,仅对工作过程中,在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录,并随时补充,达到总结备忘的目的. 本篇主要终结记录聚合和查询. 聚合(aggregation) Count db.view_view.count() db.view_view.count({_id:"521842"}) db.view_view.find().count() db.view_view.