MongoDB

このために、aggregate（）を使用できます。テストレコードを「Value1」、「Value2」などと見なしました。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo432.insertOne( ...    { ...       "_id" : 101, ...       "Name" : "David", ...       "Value1" : 67, ... &n

特定の日付形式でクエリをフィルタリングするには、$dateToStringを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo433.insertOne({"DueDate":new Date("2019-11-23")}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e771278bbc41e36cc3cae91") } > db.dem

合計するには、aggregate（）を$sumと一緒に使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo434.insertOne({"Name":"Chris","Score":45}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e771603bbc41e36cc3cae93") } > db.demo434.ins

MongoDBの配列に追加するには、$concatArraysを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo435.insertOne({"FirstName":["Chris"],"LastName":["Brown"]} ); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e7719b1bbc41e36cc3c

MongoDBで複数のドキュメントをマージするには、aggregate（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo436.insertOne( ...    { ...       "_id" : "101", ...       "Name": "Chris", ...       "details" : [ ...   &

MongoDBでの検証には、バリデーターを使用します。以下は、MongoDBのコレクションで検証を作成するためのクエリです- > db.createCollection( "demo437" , { ...    validator: { $jsonSchema: { ...       bsonType: "object", ...       required: [ "FirstName", "LastName"], ...

重複するレコードを削除するには、aggregate（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo438.insertOne({"FirstName":"Chris"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e775c37bbc41e36cc3caea1") } > db.demo438.insertOne({"F

MongoDBでフィールドをプロジェクトするには、$projectを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo439.insertOne( ...    { ...       "Name" : "Chris", ...       "MarksInformation" : { ...          "Marks1" : 67, ...

配列からの一意のアイテムを組み合わせるには、MongoDBでaggregate（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo420.insert( ...    { ... ...       "details" : [ ...          { ...             "Value1":10, ...     &n

MongoDBに日付を挿入するには、Date（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo421.insert({"DueDate":new Date(Date.now())}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.demo421.insert({"DueDate":new Date("2020-01-15")}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.

完全に一致させるには、MongoDB $ in（）内で一致する値を設定します。まず、ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo422.insertOne({"Name":"Chris","Marks":34}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e73a4059822da45b30346e1") } > db.de

$ groupフェーズを高速化するには、集約とともに$groupを使用します。例を見て、ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo423.insertOne({"Information":[101,110,87,110,98,115,101,115,89,115]}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e73a60e9822da45b30346e6") }

特定の文字列を使用してMongoDBドキュメントを抽出するには、MongoDBで$matchを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo424.insert( ...    { ... ...       "Information" : [ ...          { ...             id:10, ...       &n

多くのドキュメントをアップサートするには、UPSERT（）とUPDATE（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo425.insertOne({"Name":"Chris","Age":21}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e74ee4fbbc41e36cc3cae6c") } > db.d

$ eq演算子をfind（）と一緒に使用して、IDを照合し、ドキュメントをフェッチします。 $eqは等式条件を指定します。フィールドの値が指定された値と等しいドキュメントに一致します。 ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo426.insert({"Ids":["110","120","101"]}); WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.demo426.insert({"Ids":[&q

更新するには、UPDATE（）と$setを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo427.insertOne({"StudentId":101,"StudentName":"Chris Brown"}); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e75e711bbc41e36cc3cae75") } > db

複数の書き込み操作の場合は、MongoDBでbulkWrite（）を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo428.insertOne({ "Name" : "Chris", "Age" : 21 }); {    "acknowledged" : true,    "insertedId" : ObjectId("5e75f428bbc41e36cc3cae83") } > db

新しいフィールドには、MongoDBの$addFieldsを使用します。 $ addFieldsは、ドキュメントに新しいフィールドを追加するために使用されます。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo429.insertOne( ...    { ...       "_id": 101, ...       "Value": 3, ...       "details": [ ... &

要素を削除するには、$ pullを使用し、そのような条件では、$neを使用します。 MongoDBの$neは、フィールドの値が指定された値と等しくないドキュメントを選択するために使用されます。 ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo410.insertOne( ...    { ...       details: [{isMarried:false}, {isMarried:true}, {isMarried:false}, {isMarried:"Chris"}] ... &nb

ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo411.insertOne( ...    { ...       "Information" : [ ...          { ...             "Name1" : "Chris", ...             &qu