Получите документы в наборе MongoDB
возвращает все документы в наборе при помощи связи MongoDB®.documents
= find(conn
,collection
)
задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, 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: 23485919
conn
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: 60000
Закройте 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: 23485919
conn
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: 23485919
conn
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: 23485919
conn
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: 60000
Закройте 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: 23485919
conn
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 в виде mongo
объект.
collection
— Имя набораИмя набора в виде строкового скаляра.
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 MongoDB запрашивают в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Query'
и строковый скаляр 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Projection'
и строковый скаляр 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Sort'
и строковый скаляр 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Skip'
и числовой скаляр.
Пример: 'Skip',5
пропускает первые пять возвращенных документов.
Типы данных: double
'Limit'
— Количество документов, чтобы возвратитьсяКоличество документов, чтобы возвратиться в виде разделенной запятой пары, состоящей 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.