$ db.collection.find({age:{$lte:22}}) // <= 1. 2. 6.and并且,age>=13并且age<44 $ db.collection.find({age:{$gte:13,$lt:44}}) 1. 7. 查询name中包含node的数据,用于模糊查询 $ db.collection.find({name:/node/}) # 指定开头 $ db.collection.find({name:/^node/}) 1. 2. 3....
除了命令行工具,我们还可以使用代码来查看MongoDB集合的结构。下面是使用Python语言的示例代码: importpymongo# 连接到MongoDB服务器client=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 切换到要查看的数据库db=client["mydb"]# 获取集合对象collection=db["mycollection"]# 获取集合的文档数doc_count=colle...
如果要查看集合的结构,可以通过以下方式之一: 使用MongoDB的命令行工具(mongo shell)连接到数据库,然后使用db.collection.findOne()命令查找集合中的任意一个文档。这将返回该文档的结构。 例如,假设有一个名为users的集合,可以使用以下命令查看其结构: use database_name db.users.findOne() 复制代码 如果使用图形...
db.collection.aggregate([ { $project: { _id: 0, fieldName: { $type: "$fieldName" } } } ]) 复制代码 将"collection"替换为你的集合名称,"fieldName"替换为你要查看的字段名称。这将返回字段的数据类型。 需要注意的是,MongoDB的灵活性使得每个文档可以具有不同的结构,所以实际上没有明确的表结构定义。
从MongoDB 3.2开始,你可以在对collection进行update和insert操作的时候执行文档(documents)校验规则。具体可参见文档验证的详细信息。 Documents Document结构 MongoDB的文件是由field和value对的结构组成,例如下面这样的结构: { field1: value1, field2: value2, ...
查询一条:db.collection.findOne() 二、python执行mongodb查询(简单json数据结构) 查询所有:cursor =db.inventory.find({}) 条件查询:cursor= db.inventory.find({"status":"D"}) in条件查询:cursor= db.inventory.find({"status": {"$in": ["A","D"]}}) ...
一个 collection 对应到底层存储引擎就是一个文件,另外每个索引也是单独的文件,每个数据和索引文件的默认结构是 b 树,用户建表的时候也可以指定 lsm 结构,不过绝大多数用户基本都是使用 b 树结构,本文的讨论主要围绕 b 树这种结构来进行。 比如用户建一个普通的表,默认会带一个_id 索引,会产生俩个文件,一个...
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection(集合,类似 MySql 的表)、Document(文档,类似 MySQL 的行)组成,每个 Document 都是一个类 JSON 结构 BSON 结构数据。 MongoDB 的核心特性是:No Schema、高可用、分布式(可平行扩展),另外 MongoDB 自带数据压缩功能,使得同样的数据...
1.数据表结构:{_id:value, doc_city:value, doc_province:value, content, judgementId} 2.content字段展开: 3.对content字段里的title/caseType/judgementType建立索引 db.getCollection('chongqing').createIndex({"content.title":1, "content.judgementType":1, "content.caseType":1}) ...
db #查看当前数据库 1.2 创建及使用数据库: #若没有此数据库则创建usetbl 1.3删除数据库 #删除当前数据库 db.dropDatabases() ---++---对集合结构(MySQL中的表)的操作---++--- 1.4 创建集合 db.createCollection(name,options) db.createCollection("mycol",{capped:true,autoIndexId:true,size:6142800,...