Получите документы в наборе MongoDB
documents = find(conn,collection)
documents = find(conn,collection,Name,Value)'Limit',10 ограничивает количество документов, возвращенных к 10.
Соединитесь с MongoDB, получите все документы в наборе и импортируйте их в MATLAB®. Здесь, каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте связь MongoDB с базой данных mongotest. Здесь, сервер базы данных dbtb01 хосты эта база данных с помощью номера порта 27017.
server = "dbtb01"; port = 27017; dbname = "mongotest"; conn = mongo(server,port,dbname)
conn =
mongo with properties:
Database: 'mongotest'
UserName: ''
Server: {'dbtb01'}
Port: 27017
CollectionNames: {'airlinesmall', 'employee', 'largedata' ... and 3 more}
TotalDocuments: 23485919conn mongo объект, который содержит связь MongoDB. Свойства объектов содержат информацию о связи и базе данных.
Именем базы данных является mongotest.
Имя пользователя является пробелом.
Сервером базы данных является dbtb01.
Номером порта является 27017.
Эта база данных содержит шесть наборов документа. Первыми тремя именами набора является airlinesmall, employee, и largedata.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте связь MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Соединение с базой данных успешно потому что isopen функция возвращает 1. В противном случае соединение с базой данных закрывается.
Задайте employee набор для поиска документов. Получите все документы в наборе при помощи связи MongoDB. documents массив структур.
collection = "employee";
documents = find(conn,collection);
Отобразите первый документ в наборе. Каждый документ является структурой с этими полями.
| Поле | Описание | Тип данных |
|---|---|---|
x_id | Уникальный идентификатор | Структура |
department | Имя отдела | Символьный вектор |
employee | Идентификатор сотрудника | 'double' |
salary | Зарплата сотрудника | 'double' |
documents(1)
ans =
struct with fields:
x_id: [1×1 struct]
department: 'Sales'
employee: 1
salary: 60000Закройте связь MongoDB.
close(conn)
Соединитесь с MongoDB, получите все документы в запросе MongoDB на наборе в базе данных и импортируйте их в MATLAB. Здесь, каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте связь MongoDB с базой данных mongotest. Здесь, сервер базы данных dbtb01 хосты эта база данных с помощью номера порта 27017.
server = "dbtb01"; port = 27017; dbname = "mongotest"; conn = mongo(server,port,dbname)
conn =
mongo with properties:
Database: 'mongotest'
UserName: ''
Server: {'dbtb01'}
Port: 27017
CollectionNames: {'airlinesmall', 'employee', 'largedata' ... and 3 more}
TotalDocuments: 23485919conn mongo объект, который содержит связь MongoDB. Свойства объектов содержат информацию о связи и базе данных.
Именем базы данных является mongotest.
Имя пользователя является пробелом.
Сервером базы данных является dbtb01.
Номером порта является 27017.
Эта база данных содержит шесть наборов документа. Первыми тремя именами набора является airlinesmall, employee, и largedata.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте связь MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Соединение с базой данных успешно потому что isopen функция возвращает 1. В противном случае соединение с базой данных закрывается.
Задайте employee набор для поиска документов. Создайте запрос MongoDB как вектор символов, который содержит строку JSON-стиля. Этот запрос получает всех сотрудников в отделе Продаж.
collection = "employee"; mongoquery = '{"department":"Sales"}';
Получите все документы в запросе MongoDB на employee набор при помощи связи MongoDB. documents массив структур, который содержит структуру для каждого документа, возвращенного запросом.
documents = find(conn,collection,'Query',mongoquery);Закройте связь MongoDB.
close(conn)
Соединитесь с MongoDB и получите документы в запросе MongoDB на наборе в базе данных. Затем отсортируйте результаты по полю в документах. Здесь, каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте связь MongoDB с базой данных mongotest. Здесь, сервер базы данных dbtb01 хосты эта база данных с помощью номера порта 27017.
server = "dbtb01"; port = 27017; dbname = "mongotest"; conn = mongo(server,port,dbname)
conn =
mongo with properties:
Database: 'mongotest'
UserName: ''
Server: {'dbtb01'}
Port: 27017
CollectionNames: {'airlinesmall', 'employee', 'largedata' ... and 3 more}
TotalDocuments: 23485919conn mongo объект, который содержит связь MongoDB. Свойства объектов содержат информацию о связи и базе данных.
Именем базы данных является mongotest.
Имя пользователя является пробелом.
Сервером базы данных является dbtb01.
Номером порта является 27017.
Эта база данных содержит шесть наборов документа. Первыми тремя именами набора является airlinesmall, employee, и largedata.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте связь MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Соединение с базой данных успешно потому что isopen функция возвращает 1. В противном случае соединение с базой данных закрывается.
Задайте employee набор для поиска документов. Создайте запрос MongoDB как вектор символов, который содержит строку JSON-стиля. Этот запрос получает всех сотрудников в отделе Продаж.
collection = "employee"; mongoquery = '{"department":"Sales"}';
Создайте запрос вида как вектор символов, который содержит строку JSON-стиля. Сортировка документов salary поле .
sortquery = '{"salary":1.0}';Получите все документы в запросе MongoDB на employee набор при помощи связи MongoDB и вид документы. documents массив структур, который содержит структуру для каждого документа, возвращенного запросом. Документы сортируются по зарплате в увеличивающемся порядке.
documents = find(conn,collection,'Query',mongoquery,'Sort',sortquery);
Отобразите отсортированные зарплаты для первых двух сотрудников.
documents(1:2).salary
ans =
60000
ans =
64440
Закройте связь MongoDB.
close(conn)
Соединитесь с MongoDB и получите все документы в наборе. Задайте поля, чтобы получить для каждого документа. Импортируйте документы в MATLAB. Здесь, каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте связь MongoDB с базой данных mongotest. Здесь, сервер базы данных dbtb01 хосты эта база данных с помощью номера порта 27017.
server = "dbtb01"; port = 27017; dbname = "mongotest"; conn = mongo(server,port,dbname)
conn =
mongo with properties:
Database: 'mongotest'
UserName: ''
Server: {'dbtb01'}
Port: 27017
CollectionNames: {'airlinesmall', 'employee', 'largedata' ... and 3 more}
TotalDocuments: 23485919conn mongo объект, который содержит связь MongoDB. Свойства объектов содержат информацию о связи и базе данных.
Именем базы данных является mongotest.
Имя пользователя является пробелом.
Сервером базы данных является dbtb01.
Номером порта является 27017.
Эта база данных содержит шесть наборов документа. Первыми тремя именами набора является airlinesmall, employee, и largedata.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте связь MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Соединение с базой данных успешно потому что isopen функция возвращает 1. В противном случае соединение с базой данных закрывается.
Задайте employee набор для поиска документов. Задайте поля, чтобы получить для каждого документа при помощи вектора символов, который содержит строку JSON-стиля. Здесь, возвратите department и salary поля .
collection = "employee"; fields = '{"department":1.0,"salary":1.0}';
Получите все документы в наборе. Используйте аргумент пары "имя-значение" 'Projection' получать заданные поля для каждого документа. documents массив структур.
documents = find(conn,collection,'Projection',fields);
Отобразите первый документ в результатах. В дополнение к уникальному идентификатору для документа документ содержит только заданные поля, department и salary.
documents(1)
ans =
struct with fields:
x_id: [1×1 struct]
department: 'Sales'
salary: 60000Закройте связь MongoDB.
close(conn)
Соединитесь с MongoDB и получите определенное количество документов в наборе в базе данных. Возвратите документы в определенное положение в результатах с помощью значения смещения. Импортируйте документы в MATLAB. Здесь, каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте связь MongoDB с базой данных mongotest. Здесь, сервер базы данных dbtb01 хосты эта база данных с помощью номера порта 27017.
server = "dbtb01"; port = 27017; dbname = "mongotest"; conn = mongo(server,port,dbname)
conn =
mongo with properties:
Database: 'mongotest'
UserName: ''
Server: {'dbtb01'}
Port: 27017
CollectionNames: {'airlinesmall', 'employee', 'largedata' ... and 3 more}
TotalDocuments: 23485919conn mongo объект, который содержит связь MongoDB. Свойства объектов содержат информацию о связи и базе данных.
Именем базы данных является mongotest.
Имя пользователя является пробелом.
Сервером базы данных является dbtb01.
Номером порта является 27017.
Эта база данных содержит шесть наборов документа. Первыми тремя именами набора является airlinesmall, employee, и largedata.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте связь MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Соединение с базой данных успешно потому что isopen функция возвращает 1. В противном случае соединение с базой данных закрывается.
Задайте employee набор для поиска документов.
collection = "employee";
Используйте аргумент пары "имя-значение" 'Skip' пропускать первые пять документов в наборе. Затем используйте аргумент пары "имя-значение" 'Limit' возвратить следующие 10 документов в наборе. documents массив структур, который содержит 10 документов.
documents = find(conn,collection,'Skip',5,'Limit',10);
Закройте связь MongoDB.
close(conn)
conn — Связь MongoDBmongo объектСвязь MongoDB, заданная как mongo объект.
collection — Имя набораИмя набора, заданное как скаляр строки.
Пример: "taxidata"
Типы данных: string
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'Skip',5,'Limit',10 пропускает первые пять документов в наборе и возвращает следующие 10 документов.'Query' — Запрос MongoDB Запрос MongoDB, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Query' и скаляр строки или вектор символов. Задайте строку JSON-стиля, чтобы запросить базу данных.
Пример: 'Query','{"department":"Sales"}' запрашивает базу данных для документов где department поле равно Sales.
Пример: 'Query','{salary: {$gt: 90000}}' запрашивает базу данных для документов где значение salary поле больше 90000.
Пример: 'Query','{"_id":{$oid:"593fec95b78dc311e01e9204"}}' запрашивает базу данных для документа, который имеет идентификатор 593fec95b78dc311e01e9204.
Типы данных: char | string
'Projection' поля Поля, чтобы получить в каждом документе, заданном как разделенная запятой пара, состоящая из 'Projection' и скаляр строки или вектор символов. Задайте строку JSON-стиля, чтобы описать поля.
Пример: 'Projection','{"department":1.0,"salary":1.0}' возвращает department и salary поля .
Типы данных: char | string
'Sort' — Поле сортировкиПоле сортировки для документов, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'Sort' и скаляр строки или вектор символов. Задайте строку JSON-стиля, чтобы описать поле сортировки.
Пример: 'Sort','{"department":1.0}' сортирует возвращенные документы по department поле .
Типы данных: char | string
'Skip' — СмещениеВозместите с начала возвращенных документов, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'Skip' и числовой скаляр.
Пример: 'Skip',5 пропускает первые пять возвращенных документов.
Типы данных: double
'Limit' — Количество документов, чтобы возвратитьсяКоличество документов, чтобы возвратиться, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Limit' и числовой скаляр.
Пример: 'Limit',10 возвращает 10 документов.
Типы данных: double
documents — ДокументыДокументы в наборе MongoDB или запросе на наборе, возвращенном как структура, массив структур или массив ячеек структур.
Каждый документ JSON-стиля представлен как структура. find функция возвращает a:
Структура для одного документа
Массив структур для нескольких документов, содержащих те же поля
Массив ячеек структур для нескольких документов, содержащих различные поля
find функционируйте оценивает требования к памяти при получении многих документов с помощью кучи Java®. Чтобы избежать проблем из памяти, функция автоматически ограничивает количество возвращенных документов в одном выполнении.
Когда проблема происходит, функция выдает предупреждающее сообщение, например, Warning: Available memory is less than Total memory required. Limiting the RESULTSET from 15837001 to 59248. Use Skip and Limit to retrieve resultset in batches.
Чтобы получить много документов, получите их в пакетах. Для примера смотрите, Импортируют Большие Данные от MongoDB.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.