Извлечение документов из набора MongoDB
возвращает все документы в наборе с помощью MongoDB® подключение.documents
= find(conn
,collection
)
задает дополнительные опции, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение". Для примера, documents
= find(conn
,collection
,Name,Value
)'Limit',10
ограничивает количество возвращенных документов 10.
Подключитесь к MongoDB, извлеките все документы в наборе и импортируйте их в MATLAB®. Здесь каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте соединение MongoDB с базой данных mongotest
. Здесь сервер базы данных dbtb01
размещает эту базу данных с использованием 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
является mongo
объект, содержащий соединение MongoDB. Свойства объекта содержат информацию о подключении и базе данных.
Имя базы данных mongotest
.
Имя пользователя пусто.
Сервер базы данных dbtb01
.
Номер порта 27017
.
Эта база данных содержит шесть наборов документов. Первые три имени набора airlinesmall
, employee
, и largedata
.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте подключение MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Подключение к базе данных успешно, поскольку isopen
функция возвращает 1
. В противном случае соединение с базой данных закроется.
Задайте employee
набор для извлечения документов. Извлечение всех документов в наборе с помощью подключения MongoDB. documents
является массивом структур.
collection = "employee";
documents = find(conn,collection);
Просмотр первого документа в наборе. Каждый документ представляет собой структуру с этими полями.
Область | Описание | Тип данных |
---|---|---|
x_id | Уникальный идентификатор | Структура |
department | Имя отдела | Вектор символов |
employee | Идентификатор сотрудника | Дважды |
salary | Зарплата сотрудника | Дважды |
documents(1)
ans = struct with fields: x_id: [1×1 struct] department: 'Sales' employee: 1 salary: 60000
Закройте соединение MongoDB.
close(conn)
Подключитесь к MongoDB, извлеките все документы в запросе MongoDB из набора в базе данных и импортируйте их в MATLAB. Здесь каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте соединение MongoDB с базой данных mongotest
. Здесь сервер базы данных dbtb01
размещает эту базу данных с использованием 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
является mongo
объект, содержащий соединение MongoDB. Свойства объекта содержат информацию о подключении и базе данных.
Имя базы данных mongotest
.
Имя пользователя пусто.
Сервер базы данных dbtb01
.
Номер порта 27017
.
Эта база данных содержит шесть наборов документов. Первые три имени набора airlinesmall
, employee
, и largedata
.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте подключение MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Подключение к базе данных успешно, поскольку isopen
функция возвращает 1
. В противном случае соединение с базой данных закроется.
Задайте employee
набор для извлечения документов. Создайте запрос MongoDB как вектор символов, который содержит строку в стиле JSON. Этот запрос извлекает всех сотрудников отдела сбыта.
collection = "employee"; mongoquery = '{"department":"Sales"}';
Извлечение всех документов в запросе MongoDB на employee
набор при помощи соединения MongoDB. documents
- массив структур, содержащий структуру для каждого документа, возвращенного запросом.
documents = find(conn,collection,'Query',mongoquery);
Закройте соединение MongoDB.
close(conn)
Подключитесь к MongoDB и получите документы в запросе MongoDB из набора в базе данных. Затем отсортируйте результаты по полю в документах. Здесь каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте соединение MongoDB с базой данных mongotest
. Здесь сервер базы данных dbtb01
размещает эту базу данных с использованием 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
является mongo
объект, содержащий соединение MongoDB. Свойства объекта содержат информацию о подключении и базе данных.
Имя базы данных mongotest
.
Имя пользователя пусто.
Сервер базы данных dbtb01
.
Номер порта 27017
.
Эта база данных содержит шесть наборов документов. Первые три имени набора airlinesmall
, employee
, и largedata
.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте подключение MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Подключение к базе данных успешно, поскольку isopen
функция возвращает 1
. В противном случае соединение с базой данных закроется.
Задайте employee
набор для извлечения документов. Создайте запрос MongoDB как вектор символов, который содержит строку в стиле JSON. Этот запрос извлекает всех сотрудников отдела сбыта.
collection = "employee"; mongoquery = '{"department":"Sales"}';
Создайте запрос сортировки как вектор символов, содержащий строку в стиле JSON. Сортировка документов по salary
поле.
sortquery = '{"salary":1.0}';
Извлечение всех документов в запросе MongoDB на employee
набор с помощью подключения MongoDB и сортировка документов. documents
- массив структур, содержащий структуру для каждого документа, возвращенного запросом. Документы сортируются по зарплате в порядке увеличения.
documents = find(conn,collection,'Query',mongoquery,'Sort',sortquery);
Просмотрите отсортированные зарплаты для первых двух сотрудников.
documents(1:2).salary
ans = 60000 ans = 64440
Закройте соединение MongoDB.
close(conn)
Подключитесь к MongoDB и получите все документы в наборе. Укажите поля для извлечения каждого документа. Импортируйте документы в MATLAB. Здесь каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте соединение MongoDB с базой данных mongotest
. Здесь сервер базы данных dbtb01
размещает эту базу данных с использованием 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
является mongo
объект, содержащий соединение MongoDB. Свойства объекта содержат информацию о подключении и базе данных.
Имя базы данных mongotest
.
Имя пользователя пусто.
Сервер базы данных dbtb01
.
Номер порта 27017
.
Эта база данных содержит шесть наборов документов. Первые три имени набора airlinesmall
, employee
, и largedata
.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте подключение MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Подключение к базе данных успешно, поскольку isopen
функция возвращает 1
. В противном случае соединение с базой данных закроется.
Задайте employee
набор для извлечения документов. Укажите поля для извлечения каждого документа с помощью вектора символов, содержащей строку в стиле JSON. Вот, верните department
и salary
поля.
collection = "employee"; fields = '{"department":1.0,"salary":1.0}';
Извлечение всех документов в наборе. Используйте аргумент пары "имя-значение" 'Projection'
для извлечения указанных полей для каждого документа. documents
является массивом структур.
documents = find(conn,collection,'Projection',fields);
Просмотр первого документа в результатах. В дополнение к уникальному идентификатору документа документ содержит только указанные поля, department
и salary
.
documents(1)
ans = struct with fields: x_id: [1×1 struct] department: 'Sales' salary: 60000
Закройте соединение MongoDB.
close(conn)
Подключитесь к MongoDB и получите определенное количество документов в наборе в базе данных. Возврат документов из определенного положения в результатах с помощью значения смещения. Импортируйте документы в MATLAB. Здесь каждый документ в наборе представляет сотрудника.
Создайте соединение MongoDB с базой данных mongotest
. Здесь сервер базы данных dbtb01
размещает эту базу данных с использованием 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
является mongo
объект, содержащий соединение MongoDB. Свойства объекта содержат информацию о подключении и базе данных.
Имя базы данных mongotest
.
Имя пользователя пусто.
Сервер базы данных dbtb01
.
Номер порта 27017
.
Эта база данных содержит шесть наборов документов. Первые три имени набора airlinesmall
, employee
, и largedata
.
Эта база данных содержит 23 485 919 документов.
Проверьте подключение MongoDB.
isopen(conn)
ans = logical 1
Подключение к базе данных успешно, поскольку isopen
функция возвращает 1
. В противном случае соединение с базой данных закроется.
Задайте employee
набор для извлечения документов.
collection = "employee";
Используйте аргумент пары "имя-значение" 'Skip'
чтобы пропустить первые пять документов в наборе. Затем используйте аргумент пары "имя-значение" 'Limit'
чтобы вернуть следующие 10 документов в набор. documents
- массив структур, содержащий 10 документов.
documents = find(conn,collection,'Skip',5,'Limit',10);
Закройте соединение MongoDB.
close(conn)
conn
- Подключение MongoDBmongo
объектСоединение MongoDB, заданное как mongo
объект.
collection
- Имя набораИмя набора, заданное как строковый скаляр.
Пример: "taxidata"
Типы данных: string
Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value
аргументы. Name
- имя аргумента и Value
- соответствующее значение. Name
должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке 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 разделенными запятой парами, состоящая из 'Query'
и строковый скаляр или вектор символов. Задайте строку в стиле JSON, чтобы запросить базу данных.
Пример: 'Query','{"department":"Sales"}'
запрашивает в базе данных документы, в которых department
поле равно Sales
.
Пример: 'Query','{"salary": {$gt: 90000}}'
запрашивает в базе данных документы, где значение salary
поле больше 90000
.
Пример: 'Query','{"_id":{$oid:"593fec95b78dc311e01e9204"}}'
запрашивает базу данных для документа, имеющего идентификатор 593fec95b78dc311e01e9204
.
Типы данных: char
| string
'Projection'
- ПоляПоля для извлечения в каждом документе, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Projection'
и строковый скаляр или вектор символов. Задайте строку в стиле JSON, 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, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Sort'
и строковый скаляр или вектор символов. Задайте строку в стиле JSON, чтобы описать поле сортировки.
Пример: 'Sort','{"department":1.0}'
сортирует возвращенные документы по department
поле.
Типы данных: char
| string
'Skip'
- СмещениеСмещение от начала возвращаемых документов, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Skip'
и числовой скаляр.
Пример: 'Skip',5
пропускает первые пять возвращенных документов.
Типы данных: double
'Limit'
- Количество возвращаемых документовКоличество документов для возврата, заданное как разделенная запятой пара, состоящее из 'Limit'
и числовой скаляр.
Пример: 'Limit',10
возвращает 10 документов.
Типы данных: double
documents
- ДокументыДокументы в наборы MongoDB или запрос в наборе, возвращенные как структура, массив структур или массив ячеек структур.
Каждый документ в стиле JSON представлен как структура. find
функция возвращает a:
Структура для одного документа
Массив структур для нескольких документов, содержащих одни и те же поля
Массив ячеек структур для нескольких документов, содержащих различные поля
find
функция оценивает требования к памяти при извлечении многих документов с помощью Java® куча. Чтобы избежать проблем, связанных с нехваткой памяти, функция автоматически ограничивает количество возвращаемых документов за одно выполнение.
Когда возникает проблема, 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 извлечь много документов, извлеките их пакетами. Для получения примера смотрите Импорт больших данных из 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.