当前位置: 首页 > news >正文

【sql】MongoDB 查询 高级用法

【sql】MongoDB 查询 高级用法

一、基本查询指定字段

db.getCollection('students').find({}, {name: 1, score: 1})

二、指定字段别名

db.getCollection('students').find({}, {"name":1, "score":1, "grade":"$grade.grade"})

这里将grade.grade字段的别名设置为grade。

三、限制子文档中的字段

在MongoDB中,子文档会被完整返回,包含文档中的所有字段。如果只需要返回子文档中的某些字段,可以使用$elemMatch和$ projection。

$elemMatch用于限制返回的数组元素,例如:

db.getCollection('students').find({}, {scores: {$elemMatch: {type: "final", score: {$gt: 80}}}})

这里只返回scores数组中type为final且score大于80的元素。

$projection则可以限制返回的子文档中的字段:

db.getCollection('students').find({}, {"name":1, "scores": {$elemMatch: {type: "final", score: {$gt: 80}}}}, {"scores.type": 0})

这里排除了返回的scores数组元素中的type字段。

四、排除指定字段

在MongoDB查询中,可以使用0将要排除的字段置为0。例如:

db.getCollection('students').find({}, {"score": 0})

这里排除了返回的文档中的score字段。

相关文章:

【sql】MongoDB 查询 高级用法

【sql】MongoDB 查询 高级用法 一、基本查询指定字段 db.getCollection(students).find({}, {name: 1, score: 1}) 二、指定字段别名 db.getCollection(students).find({}, {"name":1, "score":1, "grade":"$grade.grade"}) 这里将…...

监督学习的介绍

一、定义 监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。它是一种机器学习的方法,目的是让模型能够从已知的输入和输出之间的关系中学习,并且能够对新的输入做出正确…...

【DRONECAN】(三)WSL2 及 ubuntu20.04 CAN 驱动安装

【DRONECAN】(三)WSL2 及 ubuntu20.04 CAN 驱动安装 前言 这一篇文章主要介绍一下 WSL2 及 ubuntu20.04 CAN 驱动的安装,首先说一下介绍本文的目的。 大家肯定都接触过 ubuntu 系统,但是我们常用的操作系统都是 Windows&#x…...

Databricks 入门之sql(二)常用函数

1.类型转换函数 使用CAST函数转换数据类型(可以起别名) SELECTrating,CAST(timeRecorded as timestamp) FROMmovieRatings; 支持的数据类型有: BIGINT、BINARY、BOOLEAN、DATE 、DECIMAL(p,s)、 DOUBLE、 FLOAT、 INT、 INTERVAL interva…...

Simulink建模与仿真(3)-Simulink 简介

分享一个系列,关于Simulink建模与仿真,尽量整理成体系 1、Simulink特点 Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。使用Simulink来建模、分析和仿真各种动态系统(包括连续系统、离散系统和混合系统),将是一件非常轻松的事…...

(超简单)将图片转换为ASCII字符图像

将一张图片转换为ASCII字符图像 原图: 效果图: import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException;public class ImageToASCII {/*** 将图片转换为A…...

In-Context Retrieval-Augmented Language Models

本文是LLM系列文章,针对《In-Context Retrieval-Augmented Language Models》的翻译。 上下文检索增强语言模型 摘要1 引言2 相关工作3 我们的框架4 实验细节5 具有现成检索器的上下文RALM的有效性6 用面向LM的重新排序改进上下文RALM7 用于开放域问答的上下文RALM…...

多种免费天气api

多种免费天气api推荐 一、高德天气二、格点天气三、香港天文台 一、高德天气 api说明文档:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/weatherinfo 实例代码: import requests# 香港天文台API的URL api_url "https://restapi.amap.com/v3/w…...

深度学习推荐系统(五)DeepCrossing模型及其在Criteo数据集上的应用

深度学习推荐系统(五)Deep&Crossing模型及其在Criteo数据集上的应用 在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日&am…...

图神经网络教程之HAN-异构图模型

异构图 包含不同类型节点和链接的异构图 异构图的定义:节点类别数量和边的类别数量加起来大于2就叫异构图。 meta-path元路径的定义:连接两个对象的复合关系,比如,节点类型A和节点类型B,A-B-A和B-A-B都是一种元路径。 …...

Jupyter lab 配置

切换jupyterlab的默认工作目录 在终端中输入以下命令 PS C:\Users\Administrator> jupyter-lab --generate-config Writing default config to: C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_lab_config.py它就会生成JupyterLab的配置文件(如果之前有这个文件的话…...

股票行情处理:不复权,前复权,后复权

不复权的话,K线图能真实反应股价历史的除权信息,缺点是会留有大缺口,股价走势不连续,不能直观感受股价的涨跌波动。 前复权是以目前股价为基准复权,可以很清楚的看到股价的历史高点、低点,以及目前股价所处…...

ip地址、LINUX、与虚拟机

子网掩码,是用来固定网络号的,例如255,255,255,0,表明前面三段必须为网络号,后面必须是主机号,那么怎么实现网络复用呢,例如使用c类地址,但是正常子网掩码是255,255,255,…...

MySQL存储过程

存储过程 1、存储过程简介 存储过程与函数的直接效果类似,只不过存储过程,封装的是一组sql语句。 mysql数据库存储过程是一组为了完成特定功能的sql语句的集合。 存储过程这个功能时从5.0版本才开始支持的,它可以加快数据库的处理速度&…...

element-ui 自定义loading加载样式

element-ui 中的 loading 加载功能,默认是全屏加载效果, 设置局部,需要自定义样式,自定义的方法如下: import { Loading } from element-uiVue.prototype.$baseLoading (text) > {let loadingloading Loading.s…...

04-Apache Directory Studio下载安装(LDAP连接工具)

1、下载 官网下载Apache Directory Studio 注意Apache Directory Studio依赖于jdk,对jdk有环境要求 请下载适配本机的jdk版本的Apache Directory Studio,下图为最新版下载地址 Apache Directory Studio Version 2.0.0-M16 基于 Eclipse 2020-12,最低要…...

vmware虚拟机(ubuntu)远程开发golang、python环境安装

目录 1. 下载vmware2. 下载ubuntu镜像3. 安装4. 做一些设置4.1 分辨率设置4.2 语言下载4.3 输入法设置4.4 时区设置 5. 直接切换管理员权限6. 网络6.1 看ip6.2 ssh 7. 本地编译器连接远程服务器7.1 创建远程部署的配置7.2 文件同步7.3 远程启动项目 8. ubuntu安装golang环境8.1…...

Elasticsearch文档多个输入字段组成ID实现方法

1、场景描述: 使用Elasticsearch时,有时会需要指定文档id的场景,当文档id需要多个字段组成时,这种业务怎么处理呢? 2、问题描述: 现有一个ElasticSearch文档,假设文档id由userid、 eventTime…...

编译链接实战(15)rdynamic选项的用途

文章目录 rdynamic作用栈回溯 rdynamic作用 看下gcc man手册的解释: Pass the flag -export-dynamic to the ELF linker, on targets that support it. This instructs the linker to add all symbols, not onlyused ones, to the dynamic symbol table. This opti…...

前端:js实现提示框(自动消失)

效果&#xff1a; 代码&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content&q…...

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下&#xff1a; struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架&#xff0c;专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用&#xff0c;其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

OD 算法题 B卷【正整数到Excel编号之间的转换】

文章目录 正整数到Excel编号之间的转换 正整数到Excel编号之间的转换 excel的列编号是这样的&#xff1a;a b c … z aa ab ac… az ba bb bc…yz za zb zc …zz aaa aab aac…; 分别代表以下的编号1 2 3 … 26 27 28 29… 52 53 54 55… 676 677 678 679 … 702 703 704 705;…...

微服务通信安全:深入解析mTLS的原理与实践

&#x1f525;「炎码工坊」技术弹药已装填&#xff01; 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、引言&#xff1a;微服务时代的通信安全挑战 随着云原生和微服务架构的普及&#xff0c;服务间的通信安全成为系统设计的核心议题。传统的单体架构中&…...

书籍“之“字形打印矩阵(8)0609

题目 给定一个矩阵matrix&#xff0c;按照"之"字形的方式打印这个矩阵&#xff0c;例如&#xff1a; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ”之“字形打印的结果为&#xff1a;1&#xff0c;…...

Python环境安装与虚拟环境配置详解

本文档旨在为Python开发者提供一站式的环境安装与虚拟环境配置指南&#xff0c;适用于Windows、macOS和Linux系统。无论你是初学者还是有经验的开发者&#xff0c;都能在此找到适合自己的环境搭建方法和常见问题的解决方案。 快速开始 一分钟快速安装与虚拟环境配置 # macOS/…...

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾&#xff1a; 热力图 作业&#xff1a;对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图&#xff0c;展示模…...