比較演算子

は、大まかな演算子タイプです.

例

db.trips.find({"a" : {"$lte" : 70}, "b" : {"$ne" : "customer"}})

db.trips.find({"a" : {"$lte" : 70}, "b" : {"$eq" : "not customer"}})

tripsという集合では、aは70以下、bは非顧客の値に等しい.

論理演算子

db.collection_name.find($nor: [{result:"a"}, {result:"b"}])

resultはa,bの値ではありません.
and演算子は基本的に内在しています.

db.collection_name.find({sector: "a"}, {name:"hojin"})

このコマンドは

db.collection_name.find($and : [{sector: "a"}, {name:"hojin"}])

これと同じです.

ひょうじえんざんし

これは$exprについての内容です.

findを除いて、

と書きます.

{"$expr" : {"$eq" : {"$a","$b"}}}

$exprを使用して、同じエンティティ内で値を比較できます.この値がどのフィールドと同じであるべきかを指定する必要はありません.
このとき、フィールドに$値が含まれている場合は、そのフィールドの値を表します.

その命令はa,bの値を互いに比較したものである.

より具体的な例を聞いてみましょう.
同じ場所で自転車を借りたり、1200秒以上借りたりするユーザーが必要だと仮定します.

{$expr:{"$and" :[
    {"$gt" :["$time", 1200]},
    {"$eq" :["$end", "$start"]}
    				]}}

{$expr:[
    {"$gt" :["$time", 1200]},
    {"$eq" :["$end", "$start"]}
    				]}

私から見れば、かなり複雑ですが...熟能生巧

配列演算子

これは、データの並べ替えに使用できる演算子の整理です.
前の記事ではpushを使用して配列に値を追加する方法について説明した.
では、配列の値をどのように取得しますか?
フィールドインポートを簡単に指定すればよい

aのフィールドが配列された形式であると仮定する.

{"a":"shampoo"}

Aという配列の中にシャンプーがあれば、お値段が付きます.

{"a":["shampoo"]}

このようにしてアレイを作成すると、
aというフィールドにshampoo万のドキュメントが1つしかありません.

は正確に1つしかないアクセサリーを持ってきました.

でももし.

{"a": ["shampoo", "lotion"]}

こんなコマンドを入力してみたい
では、aという名前のフィールドに「シャンプー、シャンプー」という順番が逆の場合
この値はロードされません.

順序が重要だから
順序を考慮せずにフィールドをロードする必要がある場合は、次の操作を行います.

{"a" : {$all : ["shampoo", "lotion"]}

これでallを使えばいいです.

低値配列(シーケンスなし)

をインポートする.

{"a" : {"$size" : 20, $all : ["shampoo", "lotion"]}

こんなに大きいのもあげられます.
配列は使用形態が少し異なることに注意してください.

Projection

簡単に言えば、データから欲しいデータだけを取得することです.
SQL文でMySQLから必要な値を取得するのと同じです.
ドキュメントには多くのフィールドがあり、これらのフィールドをすべてインポートすると、読み取り可能性が低下します.
投影を使用して、必要なフィールドのみを取得します.

{"a" : {"$size" : 20, $all : ["shampoo", "lotion"]},
	{"price":1, "address":1}

このように2回パラメータを入力すると、希望するフィールドのみが表示されます.

ここで0と1はフィールドの値ではありません.

0はこのフィールドを含まず、1はこのフィールド

を含む.
このような役割を果たす.
この他にもAggregationについての内容があります.
簡単に言えば、

は必ずしも使用する必要はありませんが、より簡単に使用できます.

単純な配列でmap後reduceを使用すると、配列内のすべての値がmapによって処理され、その後、

が返されることを知っています.

Aggregationは、結果を理解したり、よりよく理解したりするために使用されるフレームワークです.

だからこれからは必要だし、NoSQLについてよく知っているときは、それを勉強して運用しましょう.