相比关系型数据库, Array [1,2,3,4,5] 和 Object { 'name':'lin' } 是MongoDB 比较特殊的类型了特殊在哪里呢?在他们的操作上又有什么需要注意的呢? 创建数据那我们先建立一条数据,包含 Array 和 Object 类型db.table1.insertOne({"name":"ming","age":18,"info":{"tizhong":1
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2023-10-17 10:01:47
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# MongoDB Array查询教程
## 序言
本文旨在教会刚入行的开发者如何实现"MongoDB Array查询"。我们将逐步介绍整个过程，并提供详细的代码示例。此外，我们还将使用序列图来说明其中的交互过程。
## 整体流程
以下是实现"MongoDB Array查询"过程的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 连接到MongoDB数据库 | 通
原创
2023-08-30 12:42:36
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今天在使用mongoDB高级查询$type:符号 -- 4代指Array类型发现一个问题。$type符号： $type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。下面是mongoDB可使用类型参照表，图来自mongoDB菜鸟教程。我使用的是mongoDB shell version是2.6.10版本比较老，不能使用insertOne/Many,deleteOne/Many
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2023-08-10 08:38:19
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1、查询所有记录db.mycol.find();
-- select * from mycol;2、查询 name = "jack" 的记录db.mycol.find({"name": "jack"});
-- select * from mycol where name= 'jack';3、查询指定列 name、age 的记录db.mycol.find({}, {name: 1, age: 1}
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2023-06-02 22:14:03
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(1) $all查询：用于查询数组，匹配数组中的元素，要全部匹配才能有结果：示例： 现在我如果写成这个样子： db.customer.find({"books":{"$all":["java", "jQuery"]}})，那么是查不出结果的，因为 在document中匹配不到结果，只有将["java
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2023-09-04 19:58:16
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目录1 数组匹配2 查询数组元素3 对数组元素指定多个查询条件3.1 对数组元素使用复合过滤条件查询数组3.2 查询满足多个条件的数组元素3.3 查询数组元素索引位置3.4 查询数组长度4 其他查询教程 进入MongoDB中文手册（4.2版本）目录 本章节提供了使用MongoDB Java同步驱动程序中的com.mongodb.client.MongoCollection.find方法对数组字
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2023-09-12 21:57:39
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1、什么是Mongo DB？MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的，在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>v
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2023-09-16 13:07:03
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# MongoDB JSON Array模糊查询
## 1. 简介
MongoDB是一个开源、高性能、面向文档的数据库，它以JSON文档的形式存储数据。一个JSON文档可以包含多个字段，其中一个字段也可以是一个JSON数组。在MongoDB中，我们可以使用各种查询操作符来查询JSON数组中的数据。
本文将介绍如何在MongoDB中进行JSON数组的模糊查询，以及提供相应的代码示例。
##
原创
2023-10-19 12:37:23
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# Hive查询array类型字段
在Hive中，array是一种复杂数据类型，用于存储一组相同类型的元素。在数据处理和分析过程中，我们经常会遇到需要对array类型字段进行查询和分析的情况。本文将介绍如何使用Hive查询array类型字段，并提供一些常见的查询示例。
## 1. 创建表格
首先，我们需要创建一个包含array类型字段的表格。假设我们有一个学生表格，其中的每个学生都有一个名字
原创
2023-11-12 07:26:37
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# 如何实现 MongoDB 查询类型
## 1. 流程概述
在MongoDB中，查询是非常重要的操作。通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。下面是实现MongoDB查询类型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库 |
| 2 | 选择要查询的集合 |
| 3 | 构建查询条件 |
| 4 | 执行查询 |
| 5 | 处
原创
2024-07-03 06:44:00
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# MySQL Array类型 SQL 查询实现
## 1. 概述
在MySQL中，没有直接支持array类型的数据，但是我们可以通过使用字符串和一些特定的函数来模拟实现array类型的功能。本文将介绍如何使用SQL查询来处理array类型的数据。
## 2. 实现步骤
以下是实现"MySQL array类型 SQL 查询"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-02-12 11:14:08
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Aggregate简介db.collection.aggregate() 是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
db.collection.aggregate() 可以多个管道，能方便的进行数据的处理。
db.collection.aggregate() 使用了MongoDB内
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2023-07-09 11:49:57
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本文实例讲述了mysql条件查询and or使用方法及优先级。分享给大家供大家参考，具体如下：mysql and与or介绍AND 和 OR 可在 WHERE 子语句中把两个或多个条件结合起来。使用OR关键字时：只要符合这几个查询条件的其中一个条件，这样的记录就会被查询出来。如果不符合这些查询条件中的任何一条，这样的记录将被排除掉。使用and关键字时：需要符合所有条件，这样的记录就会被查询出来。如果
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2023-07-28 21:50:44
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Array数组类型，存储数据类型一致的列表数据。我们可以使用 array 方法来创建一个数组，如下所示：select array(1,2,3,4,5);如果其中的数据类型不一致，那么它会转换成统一的数据类型（前提是能够进行转换）：-- 同时存在整型和字符型 会统一转换为整型
select array(1,"1",2,3,4,5);Array 数据类型的使用创建测试表：create table if
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2024-07-23 16:44:16
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1、Array类型是我们日常开发中非常常用的数据类型。创建一个数组的方式非常简单：var arr = [1,'name',true,null,undefined,{},[]];这是以字面量，也是最常用的创建数组的形式,其中可以包含任何类型的数据。访问其中的某项，可通过索引：arr[0] //1索引值从0开始计算，即0代表数组中的第一项，1代表第二项，以此类推。2、length属性数组包含一个不可遍
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2023-08-04 13:27:28
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前天因为工作需要，开始着手对数据库中两千多万的数据中其中一个字段重复的数据进行去重。
原本使用一些测试的数据测试后，前天写的那个方法是可行的，但是当面对这个两千万的真实数据时，我却发现这方法有些不顶用了，最终只好又经过若干次的尝试，总算成功去重。
最终总结一下整个过程：
dbcursor和while循环的方式。 var res=db.test.
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2023-07-29 10:55:42
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数组 Array：数组是固定大小的，不能伸缩，要声明元素的类型。数组可读可写不能声明只读数组；数组要有整数下标才能访问特定的元素（强类型约束）ArrayList：数组的复杂版本，动态数组类型数组可以多维，ArrayList只能是一维的，数组固定长度，ArrayList长度动态调整ArrayList可以存储任意类型，因为它的元素属于object类型，但是由此带来的装箱拆箱会影响性能方法&n
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2023-12-28 11:11:20
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hive 从array类型的字段中，筛选出表包含某元素的记录： 注意有特殊符号时的转义； SELECT * FROM table_m WHERE dt = sysdate( - 2) AND ARRAY_CONTAINS(array_name, "aaa\\;5") limit 100;
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2020-12-22 15:03:00
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# 如何在hiveSql中查询array类型数据
## 概述
在hiveSql中查询array类型数据是一个常见的操作，本文将向你介绍如何实现这一操作。作为一名经验丰富的开发者，我将会逐步引导你完成这个任务，并提供相应的代码演示和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start[开始]
QueryArray[查询array类型数据]
En
原创
2024-05-16 05:42:58
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MongoDB是面向集合的文档式数据库，不像关系数据库那样，有表，列、行，MongoDB数据库则是由一系列的文档组成。以下介绍MongoDB的基本概念。 1.1 文档文档是MongoDB数据库的最小集合单位，其基本概念为：由多个键及其关联的值有序组合在一起的集合单元。如{“One”:3, ”Two”:”Hello,MongoDB”}可以将文档看成关系数据库中的行，每个键/值组合可以看成
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2023-09-04 10:01:18
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