MongoDB（课时9 范围运算）

3.2.4.9 正则运算 如果想实现模糊查询,必须使用正则表达式,而且正则表达式使用的语言是Perl兼容的正则表达式的形式. 如果想实现正则使用,则按照如下的定义格式: 基础语法:{key : 正则标记} 完整语法:{key : {"$regex" : 正则标记, "$options" : 选项}} 对于options主要是设置正则的信息查询标记: "i":忽略字母大小写: "m":多行查找: "x":空白

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mongodb提供地理位置运算功能,比较常用的场景比如,先判断用户所在的街道,然后看看街道附近有啥餐厅,然后算算用户与餐厅的距离什么的,官网里提供了比较详细的demo介绍不同api的用法 此处记录下dotnet core中的用法 首先安装官网提供的nuget安装包:MongoDB.Driver 定义一个点,线或者多边形进而使用驱动时通常有两种方式,以直线为例: A.轻松些的方式,可以先获取GeoJsonLineString<GeoJson2DCoordinates>的实例,比较方便,获取实例的

3.4.2 数据查询 MongoDB数据库里面,对于数据库查询的支持非常到位,有关系运算,逻辑运算,数组运算,正则运算等. 对于数据的查询操作核心语法: db.集合名称.find({查询条件} {设置显示的字段}) 范例:没查询条件 db.info.find() 范例:有查询条件,查询出url为"www.mldn.cn"的数据 db.info.find({"url" : "www.mldn.cn"}) 进行数据查询的时候是按照JSON的形式设置的

3.4.2.6 嵌套集合运算 MongoDB数据库里每个集合数据可以继续保存其它的集合数据.例如:有些学生信息中需要保存家长信息. 范例: 增加数据 db.students.insert({"name" : "高大拿 - A", "sex" : "男", "age" : 19, "score" : 76, "address" : "朝阳区", &q

聚合运算之group 语法: db.collection.group( { key:{key1:1,key2:1}, cond:{}, reduce: function(curr,result) { }, initial:{}, finalize:function() { } } ) key: 分组字段 cond:查询条件 reduce:聚合函数 initial:初始化 finalize:统计一组后的回调函数 #查询每个栏目下的商品数量 db.goods.group( { key:{cat_id

mapReduce 随着"大数据"概念而流行. 其实mapReduce的概念非常简单, 从功能上说,相当于RDBMS的 group 操作 mapReduce的真正强项在哪? 答:在于分布式,当数据非常大时,像google,有N多数据中心, 数据都不在地球的一端,用group力所不及. group既然不支持分布式,单台服务器的运算能力必然是有限的. 而mapRecuce支持分布式,支持大量的服务器同时工作, 用蛮力来统计. mapRecuce的工作过程: ① map: 这个称为映射函数,

3.4.2.11 数据分页显示 在MongoDB里面的数据分页显示也是符合于大数据要求的操作函数: skip(n):表示跨过多少数据行 limit(n):取出的数据行的个数限制 范例:分页显示(比如显示第一页,skip(0),limit(3)) db.students.find().skip(0).limit(3).sort({"age" : -1}).pretty() # 跨过0条,显示3条,年龄按降序排列 范例:分页显示(比如显示第二页,skip(3),limit(3)) db.s

3.4.4 删除数据 在MongoDB里面删除数据使用"remove()".但是这个函数有两个可选项: 删除条件:满足条件的数据被删除. 只删除一个数据:设置为true或者是1表示只删除一个. 范例:删除所有姓名里面带有"谷"的信息 db.students.remove({"name" : /谷/}) # 默认情况下会全部删除 范例:删除姓名带有"高"的信息,要求只删除一个 db.students.remove({"