【MongoDB】MongoExport如何过滤数据导出
问题
使用MongoDB处理导出数据时,想增加数据过滤操作。
例如:导出所有isGirl为true的所有数据。
分析
在mongoexport说明文档中找到了query字段和queryFile字段,用来进行数据查询匹配导出。
query字段 后面直接跟 json格式数据。
queryFile字段 后面跟 存储json数据的文件路径。
注意:query后的json数据一定要注意双引号的转义!
解决
1、先直接导出数据表中所有数据做为对比:
mongoexport --host "127.0.0.1" --port "27017" --authenticatinDatabase "admin" -u admin -p password -d class -c student_info -o \Data\student_info.json
执行结果:141条数据记录

2、使用query字段进行数据过滤
mongoexport --host "127.0.0.1" --port "27017" --authenticatinDatabase "admin" -u admin -p password -d class -c student_info -q "{\"isGirl\":true}" -o \Data\student_info.json
执行结果:61条数据记录

注意:这里一定要注意双引号的转义!!不然就会报错无法解析json数据:

3、使用queryFile字段进行数据过滤
先将json数据存储在txt文件中:

然后使用queryFile字段进行过滤:
mongoexport --host "127.0.0.1" --port "27017" --authenticatinDatabase "admin" -u admin -p password -d class -c student_info --queryFile "1.txt" -o \Data\student_info.json
执行结果:61条数据记录

那接下来匹配一下isGirl为false的数据记录吧:

再次执行查看结果:80条数据记录

ok!搞定!
相关文章:
【MongoDB】MongoExport如何过滤数据导出
问题 使用MongoDB处理导出数据时,想增加数据过滤操作。 例如:导出所有isGirl为true的所有数据。 分析 在mongoexport说明文档中找到了query字段和queryFile字段,用来进行数据查询匹配导出。 query字段 后面直接跟 json格式数据。 queryF…...
吴恩达《机器学习》6-1->6-3:分类问题、假设陈述、决策界限
一、什么是分类问题? 在分类问题中,我们试图预测的变量𝑦是离散的值,通常表示某种类别或标签。这些类别可以是二元的,也可以是多元的。分类问题的示例包括: 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件(二…...
C语言 用字符串比较函数cmp来做一个门禁:账号密码是否匹配 (干货满满)
#include<stdio.h> #include<string.h> void fun04() {for (int i 0; i < 3; i){char *str01 "hello";char uname[100] ;printf("请输入账号");scanf("%s",uname);char *str02 "123456";char pword[100];printf(&qu…...
Uniapp实现多语言切换
前言 之前做项目过程中,也做过一次多语言切换,大致思想都是一样的,想了解的可以看下之前的文章C#WinForm实现多语言切换 使用i18n插件 安装插件 npm install vue-i18n --saveMain.js配置 // 引入 多语言包 import VueI18n from vue-i18n…...
企业数字化转型与供应链效率-基准回归复刻(2007-2022年)
参照张树山(2023)的做法,本团队对来自统计与决策《企业数字化转型与供应链效率》一文中的基准回归部分进行复刻。文章实证检验企业数字化转型对供应链效率的影响。用年报词频衡量上市公司数字化转型程度,以库存周转天数来衡量供应…...
支持向量机 (SVM):初学者指南
照片由 Unsplash上的 vackground.com提供 一、说明 SVM(支持向量机)简单而优雅用于分类和回归的监督机器学习方法。该算法试图找到一个超平面,将数据分为不同的类,并具有尽可能最大的边距。本篇我们将介绍如果最大边距不存在的时候…...
UnityShader(五)
这次要用表面着色器实现一个水的特效。先翻到最下边看代码,看不懂再看下面的解释。 首先第一步要实现水的深浅判断,实现深水区和浅水区的区分。 这里需要用到深度图的概念。不去说太多概念,只去说怎么实现的,首先我们的水面是在…...
Java中的类和对象
文章目录 一、类和对象的基本概念二、类和对象的定义和使用1.创建类的语法2.创建类的对象3.范例(创建一个类的对象) 三、this引用1.什么是this引用2.this引用的特性 四、构造方法五、封装1.封装的概念2.访问限定符3.封装扩展包3.1包的概念3.2常见的包 六、static成员1.static修…...
多测师肖sir_高级金牌讲师_jenkins搭建
jenkins操作手册 一、jenkins介绍 1、持续集成(CI) Continuous integration 持续集成 团队开发成员每天都有集成他们的工作,通过每个成员每天至少集成一次,也就意味着一天有可 能多次集成。在工作中我们引入持续集成,通…...
Ps:色彩范围
Ps菜单:选择/色彩范围 Select/Color Range 色彩范围 Color Range是一个功能强大选择命令,不仅可以基于颜色进行选择,而且可以基于影调进行选择。不仅可以用来检测人脸选择肤色,也可用来选择超出印刷色域范围的区域。 在图层蒙版的…...
基于SSM的宠物医院管理系统
末尾获取源码 开发语言:Java Java开发工具:JDK1.8 后端框架:SSM 前端:Vue 数据库:MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器:Tomcat8.5 开发软件:IDEA / Eclipse 是否Maven项目:是 目录…...
华为政企园区网络交换机产品集
产品类型产品型号产品说明 核心/汇聚交换机CloudEngine S5731-H24P4XCCloudEngine S5731-H24P4XC 提供 24个10/100/1000BASE-T以太网端口,4个万兆SFP,CloudEngine S5731-H 系列交换机是华为公司推出的新一代智能千兆交换机,基于华为公司统…...
NVMe FDP会被广泛使用吗?
文章开头,我们需要先了解固态硬盘的读写机制。我们知道,固态硬盘的存储单元是由闪存颗粒组成的,无法实现物理性的数据覆盖,只能擦除然后写入,重复这一过程。因而,我们可以想象得到,在实际读写过…...
[黑马程序员Pandas教程]——Pandas数据结构
目录: 学习目标认识Pandas中的数据结构和数据类型Series对象通过numpy.ndarray数组来创建通过list列表来创建使用字典或元组创建s对象在notebook中不写printSeries对象常用API布尔值列表获取Series对象中部分数据Series对象的运算DataFrame对象创建df对象DataFrame…...
AI 绘画 | Stable Diffusion 提示词
Prompts提示词简介 在Stable Diffusion中,Prompts是控制模型生成图像的关键输入参数。它们是一种文本提示,告诉模型应该生成什么样的图像。 Prompts可以是任何文本输入,包括描述图像的文本,如“一只橘色的短毛猫,坐在…...
tomcat默认最大线程数、等待队列长度、连接超时时间
tomcat默认最大线程数、等待队列长度、连接超时时间 tomcat的默认最大线程数是200,默认核心线程数(最小空闲线程数)是10。 在核心线程数满了之后,会直接启用最大线程数(和JDK线程池不一样,JDK线程池先使用工作队列再使用最大线程…...
本地部署 CogVLM
本地部署 CogVLM CogVLM 是什么CogVLM Github 地址部署 CogVLM启动 CogVLM CogVLM 是什么 CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型(VLM)。CogVLM-17B 拥有 100 亿视觉参数和 70 亿语言参数。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模态基准测试上取得了 SOTA 性能&am…...
bff层解决了什么痛点
bff层 -- 服务于前端的后端 什么是bff? Backend For Frontend(服务于前端的后端),也就是服务器设计API的时候会考虑前端的使用,并在服务端直接进行业务逻辑的处理,又称为用户体验适配器。BFF只是一种逻辑…...
面试经典150题——Day33
文章目录 一、题目二、题解 一、题目 76. Minimum Window Substring Given two strings s and t of lengths m and n respectively, return the minimum window substring of s such that every character in t (including duplicates) is included in the window. If there …...
再谈Android重要组件——Handler(Native篇)
前言 最近工作比较忙,没怎么记录东西了。Android的Handler重要性不必赘述,之前也写过几篇关于hanlder的文章了: Handler有多深?连环二十七问Android多线程:深入分析 Handler机制源码(二) And…...
AI智能体到底强在哪?为什么大家开始从“养龙虾”转向“养马”
那么AI智能体的核心能力是什么? 1、理解需求 它能分析你的真实意图,而不是只看表面的文字,比如让它整理这个月的消费情况,它明白之后,会读取账单,做分类统计,生成总结,最后输出图表。…...
适合地产人用的中介房源管理系统
在房产经纪行业,房源管理与客源管理是经纪人日常工作的核心,直接影响业务效率与成交转化。选择一套适配行业需求的中介房源管理系统,能帮助中介团队规范流程、降低运营成本、大幅提升业绩。今天我们以客观视角,详细解析全房源系统…...
SSE 基础知识
SSE 基础知识 一、概念定义 SSE 全称 Server-Sent Events,是基于HTTP协议的服务器单向数据推送技术。 建立一次长连接后,服务端可主动持续向前端推送数据,无需客户端反复轮询请求。 二、核心特点 单向通信:仅服务器 → 客户端发送…...
SkillVLA:通过技能复用应对双-臂操纵中的组合多样性
26年3月来自新加坡国立、北京中关村学院、上海创新研究院、上海AI实验室、上海交大和复旦的论文“SkillVLA: Tackling Combinatorial Diversity in Dual-Arm Manipulation via Skill Reuse”。 视觉-语言-动作(VLA)模型近期取得的进展,已充分…...
嘈杂工业场景下的自适应VAD与双码本声纹识别鉴权系统:基于端侧轻量化神经网络与向量量化(VQ)重构
在大型化工车间、能源集控中心以及金融极密隔离库房中,离线声纹识别是物理访问控制和身份安全核验的重要生物特征屏障。然而,在环境本底噪声高达80dB以上的恶劣工业场景下,常规的语音活动检测(VAD)会频繁误触ÿ…...
我靠这个测试设计方法,把漏测率降低了80%
当“直觉测试”撞上南墙很长一段时间里,我和许多测试同行一样,测试用例的设计主要依靠两样东西:需求文档和“测试直觉”。这种模式在业务逻辑相对简单、迭代速度平缓时还能勉强应付。一旦面对复杂的企业级应用、高频的敏捷迭代,或…...
半导体元件(二极管/三极管/MOS管/IC)损坏诊断全解
半导体元件(二极管、三极管、MOS 管、集成电路)是 PCB 的核心功能单元,对过压、过流、ESD、高温极度敏感,损坏后直接导致电路功能失效、短路烧板。很多工程师维修时盲目更换芯片,不仅成本高,还易误判。一…...
【MySQL数据库 | 第一篇】 概述
数据库相关概念: 数据库(Database):数据库是指一组有组织的数据的集合,通过计算机程序进行管理和访问。数据库管理系统:操纵和管理数据库的大型软件SQL:操作关系型数据库的编程语言,定义了一套操作关系型数…...
论文写作效率翻倍?okbiye 毕业论文 AI 功能全解析:从需求到终稿的规范路径
okbiye-免费查重复率aigc检测/开题报告/毕业论文/智能排版/文献综述/AI PPT毕业论文 - Okbiye智能写作https://www.okbiye.com/ai/bylw 一、从界面看本质:okbiye 毕业论文 AI 写作的设计逻辑 打开 okbiye 的毕业论文 AI 写作页面,首先能感受到的是清晰的…...
Gazebo Sim多旋翼控制:四轴飞行器动力学建模与PID调参
Gazebo Sim多旋翼控制:四轴飞行器动力学建模与PID调参 【免费下载链接】gz-sim Open source robotics simulator. The latest version of Gazebo. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gz/gz-sim Gazebo Sim是一款功能强大的开源机器人模拟器ÿ…...
