mongodb根据多个字段，mongodb查询某个字段数据

mongoDB应用篇-mongo聚合查询

1、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。

2、之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find()语句来查询。

3、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。

4、在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。

相关问答

Q1: kettle的mongodb输入多个字段想加

因为多表关联上发挥作用。MongoDB是一个文档型、无模式的数据库，自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用。

$project 与 $addFields 都可以向文档中添加指定字段，如果新增字段与现有字段重名，将用新字段覆盖旧有。

正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

这种情况有三种方法保证唯一字段的唯一性： 1）使用片键。 2）使用第二个集合保证唯一性。 3）使用本身便能保证唯一性的标识符。如ObjectId。开启一个集合的分片，之后mongo就可以在分片间分配这个集合的数据。

Q2: Mongo可以按多个字段排序吗

ORDER BY 后可加2个字段，用英文逗号隔开。

正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

貌似不能吧，排序是字段的排序貌似没有字段里面内嵌的文档而且是数组里的文档字段排序吧，如果有我也想知道怎么排的。如果真想排，那你这个结构设计得太复杂了。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

Q3: mongodb如何根据子集合字段取父集合值来更新子集合

如果是在shell下面，可以用JS脚本进行转换：var cursor = db.coll.find({}， {_id： 0， name： 1})；var result = cursor.map(function(doc) { return doc.name；})；这里用到cursor.map方法。

stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。

首先，启动MongoDB数据库（不会的可参考我的其他指南，这里不多说），然后再连接MongoDB数据库。如图，使用 mongo命令就可以连接MongoDB数据库了。如图，提示connecting to……，说明连接成功了。

我的mongodb是在webapi基础上实现的，所以方法public int Put(string id， [FromBody]object value){}中的value的格式为Dictionarystring， object。而需要传递给value的格式为json格式。

第一种：使用IdGenerator属性，并在Bson特性上进行指定。第二种：自增id生成器。这个需要你自己写代码来实现，原则是1个集合对应1个自增序列，并使用MongoShell自带的$inc进行原子自增操作(更新后再获取FindAndModify)。

Q4: 请MongoDB的索引六种类型。

1、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

2、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

3、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

4、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。

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