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寻找

检索文件mongodb收藏

描述

例子

文件=查找(连接,,,,收藏使用MongoDB返回集合中的所有文档®连接ection.

例子

文件=查找(连接,,,,收藏,,,,名称,价值使用一个或多个名称值对参数指定其他选项。例如,“极限”,10将返回的文件数量限制为10。

例子

全部收缩

连接到MongoDB,检索集合中的所有文档,然后将其导入MATLAB®。在这里,集合中的每个文档都代表一个员工。

创建与数据库的MongoDB连接mongotest。在这里,数据库服务器DBTB01使用端口号托管此数据库27017

服务器=“ DBTB01”;端口= 27017;dbName =“ mongotest”;conn = mongo(服务器,端口,dbname)
conn =带有属性的mongo:数据库:'mongotest'用户名:''server:{'dbtb01'}端口:27017 collectionNames:{'airlinesmall','雇员',largedata','largedata'...和3个多} totalDocuments:23485919:2348591919

连接is the蒙哥包含mongoDB连接的对象。对象属性包含有关连接和数据库的信息。

  • 数据库名称是mongotest

  • 用户名是空白的。

  • 数据库服务器是DBTB01

  • 端口号是27017

  • 该数据库包含六个文档集合。前三个集合名称是航空公司,,,,员工, 和Largedata

  • 该数据库包含23,485,919个文档。

验证MongoDB连接。

等元(conn)
ans =逻辑1

这database connection is successful because the开了功能返回1。否则,数据库连接已关闭。

指定员工收集文档检索。使用MongoDB连接检索集合中的所有文档。文件是一个结构数组。

集合=“员工”;文档= find(conn,collection);

在集合中显示第一个文档。每个文档都是具有这些字段的结构。

场地 描述 数据类型
x_id 唯一标识符 结构
department 部门名称 角色向量
员工 员工标识符 双倍的
薪水 员工工资 双倍的

文件(1)
ANS =带字段的结构:X_ID:[1×1结构]部门:'sales'员工:1薪水:60000

关闭MongoDB连接。

关闭(conn)

连接到MongoDB,在数据库中的集合中检索MongoDB查询中的所有文档,然后将其导入MATLAB。在这里,集合中的每个文档都代表一个员工。

创建与数据库的MongoDB连接mongotest。在这里,数据库服务器DBTB01使用端口号托管此数据库27017

服务器=“ DBTB01”;端口= 27017;dbName =“ mongotest”;conn = mongo(服务器,端口,dbname)
conn =带有属性的mongo:数据库:'mongotest'用户名:''server:{'dbtb01'}端口:27017 collectionNames:{'airlinesmall','雇员',largedata','largedata'...和3个多} totalDocuments:23485919:2348591919

连接is the蒙哥包含mongoDB连接的对象。对象属性包含有关连接和数据库的信息。

  • 数据库名称是mongotest

  • 用户名是空白的。

  • 数据库服务器是DBTB01

  • 端口号是27017

  • 该数据库包含六个文档集合。前三个集合名称是航空公司,,,,员工, 和Largedata

  • 该数据库包含23,485,919个文档。

验证MongoDB连接。

等元(conn)
ans =逻辑1

这database connection is successful because the开了功能返回1。否则,数据库连接已关闭。

指定员工收集文档检索。创建MongoDB查询作为包含JSON风格字符串的字符向量。此查询可检索销售部门的所有员工。

集合=“员工”;mongoquery ='{“部门”:“销售”}';

Retrieve all documents in the MongoDB query on the员工收藏by using the MongoDB connection.文件是一个结构数组,其中包含查询返回的每个文档的结构。

文档=查找(conn,收集,'询问',mongoquery);

关闭MongoDB连接。

关闭(conn)

连接到MongoDB并在数据库中的集合中的MongoDB查询中检索文档。然后,通过文档中的字段对结果进行排序。在这里,集合中的每个文档都代表一个员工。

创建与数据库的MongoDB连接mongotest。在这里,数据库服务器DBTB01使用端口号托管此数据库27017

服务器=“ DBTB01”;端口= 27017;dbName =“ mongotest”;conn = mongo(服务器,端口,dbname)
conn =带有属性的mongo:数据库:'mongotest'用户名:''server:{'dbtb01'}端口:27017 collectionNames:{'airlinesmall','雇员',largedata','largedata'...和3个多} totalDocuments:23485919:2348591919

连接is the蒙哥包含mongoDB连接的对象。对象属性包含有关连接和数据库的信息。

  • 数据库名称是mongotest

  • 用户名是空白的。

  • 数据库服务器是DBTB01

  • 端口号是27017

  • 该数据库包含六个文档集合。前三个集合名称是航空公司,,,,员工, 和Largedata

  • 该数据库包含23,485,919个文档。

验证MongoDB连接。

等元(conn)
ans =逻辑1

这database connection is successful because the开了功能返回1。否则,数据库连接已关闭。

指定员工收集文档检索。创建MongoDB查询作为包含JSON风格字符串的字符向量。此查询可检索销售部门的所有员工。

集合=“员工”;mongoquery ='{“部门”:“销售”}';

创建排序查询作为包含JSON式字符串的字符向量。对文档进行排序薪水场地。

sortquery ='{"salary":1.0}';

Retrieve all documents in the MongoDB query on the员工通过使用MongoDB连接收集,然后对文档进行排序。文件是一个结构数组,其中包含查询返回的每个文档的结构。文件按薪水越来越多的命令排序。

文档=查找(conn,收集,'询问',猫Query,'种类',sortquery);

显示前两名员工的分类薪水。

文档(1:2)。
ANS = 60000 ANS = 64440

关闭MongoDB连接。

关闭(conn)

连接到MongoDB并检索集合中的所有文档。指定要检索每个文档的字段。将文档导入MATLAB。在这里,集合中的每个文档都代表一个员工。

创建与数据库的MongoDB连接mongotest。在这里,数据库服务器DBTB01使用端口号托管此数据库27017

服务器=“ DBTB01”;端口= 27017;dbName =“ mongotest”;conn = mongo(服务器,端口,dbname)
conn =带有属性的mongo:数据库:'mongotest'用户名:''server:{'dbtb01'}端口:27017 collectionNames:{'airlinesmall','雇员',largedata','largedata'...和3个多} totalDocuments:23485919:2348591919

连接is the蒙哥包含mongoDB连接的对象。对象属性包含有关连接和数据库的信息。

  • 数据库名称是mongotest

  • 用户名是空白的。

  • 数据库服务器是DBTB01

  • 端口号是27017

  • 该数据库包含六个文档集合。前三个集合名称是航空公司,,,,员工, 和Largedata

  • 该数据库包含23,485,919个文档。

验证MongoDB连接。

等元(conn)
ans =逻辑1

这database connection is successful because the开了功能返回1。否则,数据库连接已关闭。

指定员工收集文档检索。通过使用包含JSON式字符串的字符向量为每个文档检索的字段。在这里,返回departmentand薪水字段。

集合=“员工”;字段='{“部门”:1.0,“薪金”:1.0}';

检索集合中的所有文档。使用名称值对参数'投影'要检索每个文档的指定字段。文件是一个结构数组。

文档=查找(conn,收集,'投影',字段);

在结果中显示第一个文档。除了文档的唯一标识符外,该文档仅包含指定字段,departmentand薪水

文件(1)
ANS =带有字段的结构:X_ID:[1×1结构]部门:'销售'薪水:60000

关闭MongoDB连接。

关闭(conn)

连接到MongoDB,并在数据库中的集合中检索特定数量的文档。使用偏移值从结果中的特定位置返回文档。将文档导入MATLAB。在这里,集合中的每个文档都代表一个员工。

创建与数据库的MongoDB连接mongotest。在这里,数据库服务器DBTB01使用端口号托管此数据库27017

服务器=“ DBTB01”;端口= 27017;dbName =“ mongotest”;conn = mongo(服务器,端口,dbname)
conn =带有属性的mongo:数据库:'mongotest'用户名:''server:{'dbtb01'}端口:27017 collectionNames:{'airlinesmall','雇员',largedata','largedata'...和3个多} totalDocuments:23485919:2348591919

连接is the蒙哥包含mongoDB连接的对象。对象属性包含有关连接和数据库的信息。

  • 数据库名称是mongotest

  • 用户名是空白的。

  • 数据库服务器是DBTB01

  • 端口号是27017

  • 该数据库包含六个文档集合。前三个集合名称是航空公司,,,,员工, 和Largedata

  • 该数据库包含23,485,919个文档。

验证MongoDB连接。

等元(conn)
ans =逻辑1

这database connection is successful because the开了功能返回1。否则,数据库连接已关闭。

指定员工收集文档检索。

集合=“员工”;

使用名称值对参数'Skip'跳过集合中的前五个文档。然后,使用名称值对参数'限制'to return the next 10 documents in the collection.文件是包含10个文档的结构数组。

文档=查找(conn,收集,'Skip',5,'限制',10);

关闭MongoDB连接。

关闭(conn)

输入参数

全部收缩

mongoDB连接,指定为蒙哥目的。

集合名称,指定为字符串标量。

例子:“ Taxidata”

数据类型:细绳

名称值对参数

指定可选的逗号分隔对名称,价值参数。姓名是参数名称和价值is the corresponding value.姓名必须出现在引号中。您可以按任何顺序指定几个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家

例子:“跳过”,5,“极限”,10跳过集合中的前五个文档,然后返回下10个文档。

MongoDB查询,指定为逗号分隔对'询问'以及字符串标量或字符向量。指定JSON风格的字符串以查询数据库。

例子:'询问',,,,'{“部门”:“销售”}'查询数据库中的文档departmentfield is equal to销售量

例子:'query','{薪金:{$ gt:90000}}}'查询数据库中的文档value of the薪水场大于90000

例子:'query','{“ _ id”:{$ oid:“ 593fec95b78dc311e01e9204”}}}'查询database for the document that has the identifier593FEC95B78DC311E01E9204

数据类型:char|细绳

在每个文档中检索的字段,指定为逗号分隔对'投影'以及字符串标量或字符向量。指定JSON风格的字符串来描述字段。

例子:'投影','{“部门”:1.0,“薪金”:1.0}'返回departmentand薪水字段。

数据类型:char|细绳

用于文档的排序字段,指定为逗号分隔对'种类'以及字符串标量或字符向量。指定JSON风格的字符串来描述排序字段。

例子:'sort','{“部门”:1.0}'sorts the returned documents by thedepartment场地。

数据类型:char|细绳

从返回的文档的开头偏移,指定为逗号分隔对'Skip'和数字标量。

例子:“跳过”,5跳过前五个返回的文件。

数据类型:双倍的

返回的文档数量,指定为逗号分隔对'限制'和数字标量。

例子:“极限”,10返回10个文件。

数据类型:双倍的

输出参数

全部收缩

在集合中的MongoDB集合或查询中的文档,作为结构,结构数组或单元格数组返回。

每个JSON风格的文档都表示为结构。这寻找功能返回

  • 一个文档的结构

  • 包含相同字段的多个文档的结构数组

  • 包含不同字段的多个文档的结构单元阵列

尖端

  • 寻找功能在使用Java检索许多文档时估计内存需求®堆。为了避免在内存的问题上,该功能会自动限制单个执行中返回的文档的数量。

    当问题发生时,该功能会引发警告消息,例如警告:可用内存小于所需的总内存。将结果集限制为15837001至59248。使用跳过和限制以批量检索结果集

    要检索许多文档,请分批检索它们。例如,请参阅从mongodb导入大数据

在R2017b中引入