sort = [('end', 1)] sort作为入参查询方式 cursor = db.aiwen.find(query, sort=sort, limit=1) sort函数调用方式 db.aiwen.find(query).sort([('end', 1)]).limit(1) 为了保证格式统一,将find_one替换成find函数 sort参数方式调用 耗时 cost:1.97000002861 sort函数方式调用 耗时 cost:1.97200012207...
find_one(sort=[('visitor_num', pymongo.ASCENDING)]).get('visitor_num') # 获取最小 visitor_num print('min_visitor_num', min_visitor_num) # 获取最大值 max_visitor_num = collection.find_one(sort=[('visitor_num', pymongo.DESCENDING)]).get('visitor_num') # 获取最大 visitor_num ...
find().sort([("key1", pymongo.ASCENDING), ("key2", pymongo.DESCENDING)])#多列上排序 时间+ 排序的方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按时间排序 # 我们使用这个特殊的“$it”操作符来执行范围查询,同时调用sort()来对结果进行排序(以author为排序字段) d = datetime....
MongoDB的查询功能贼强大,啥花里胡哨的条件都能写: # 查询年龄大于18的 results = collection.find({“age”: {“$gt”: 18}}) # 多条件查询 results = collection.find({ “age”: {“$gte”: 18, “$lte”: 30}, “hobby”: “跑步” }) # 排序查...
find().sort([ ("name", pymongo.ASCENDING),("age", pymongo.DESCENDING) ]) 偏移**skip()** 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2) print([result['name'] for result in results]) 注意:在数据量非常庞大时(...
find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询。 限制limit() results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) print([result['name'] for result in ...
find_one_and_update的使用方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpymongo handler.find_one_and_update({},{'$inc':{'count':1}},sort=[('count',1)]) 其中,第一个参数表示查询条件,跟find的第一个参数一致。第二个参数表示更新的内容,与update_one的第二个参数一致。sor...
sort()方法可以对查询到的结果进行排序,常和find()方法搭配在一起使用 sort(要排序的字段,pymongo.ASCENDING/pymongo.DESCENDING) 默认为升序 pymongo.DESCENDING也可以用-1替代: VIII. 去重 返回的结果是一个列表 如果我们想在插入数据时就进行去重,除了在使用update_one()和update_many()方法时据时指定upsert=True...
在上面的代码中,我们首先使用pymongo.MongoClient()连接到MongoDB数据库,并选择要操作的数据库和集合。然后使用collection.find_one()方法查询数据,并通过sort=[("created_at", pymongo.DESCENDING)]参数对数据进行降序排序,从而得到最新一条数据。 实际应用示例 ...
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)print([result['name']forresultinresults]) 注意:在数据量非常庞大时(千万、亿级别),最好不要用skip()来查询数据,可能导致内存溢出。可以使用 find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) ...