mongodb sort limit和skip用法
检索数据可以使用sort()方法来对数据进行排序，指定排序字段，并使用1或-1来指定排序方式是升序或降序。类似于SQL语句中的order by语句。可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据。对分页性能上面效率非常高。1.
检索数据可以使用sort()方法来对数据进行排序，指定排序字段，并使用1或-1来指定排序方式是升序或降序。类似于SQL语句中的order by语句。 可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据。对分页性能上面效率非常高。 1. 语法 >db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) >db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER) >db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER) 2. sort()> db.mediaCollection.find().sort({"Tracklist":1}).toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
"Type" : "Book",
"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
"ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
"Publisher" : "Apress",
"Author" : [
"Membrey, Peter",
"Plugge, Eelco",
"Hawkins, Tim"
]
},
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind"
},
{
"_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind",
"Tracklist" : [
{
"Track" : "1",
"Title" : "Smells like teen spirit",
"Length" : "5:02"
},
{
"Track" : "2",
"Title" : "In Bloom",
"Length" : "4:15"
}
]
}
]
> db.mediaCollection.find().toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
"Type" : "Book",
"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
"ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
"Publisher" : "Apress",
"Author" : [
"Membrey, Peter",
"Plugge, Eelco",
"Hawkins, Tim"
]
},
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind"
},
{
"_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind",
"Tracklist" : [
{
"Track" : "1",
"Title" : "Smells like teen spirit",
"Length" : "5:02"
},
{
"Track" : "2",
"Title" : "In Bloom",
"Length" : "4:15"
}
]
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]> db.mediaCollection.find().limit(1).toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
"Type" : "Book",
"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
"ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
"Publisher" : "Apress",
"Author" : [
"Membrey, Peter",
"Plugge, Eelco",
"Hawkins, Tim"
]
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]> db.mediaCollection.find().skip(2).toArray()
[
{
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"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind",
"Tracklist" : [
{
"Track" : "1",
"Title" : "Smells like teen spirit",
"Length" : "5:02"
},
{
"Track" : "2",
"Title" : "In Bloom",
"Length" : "4:15"
}
]
}
]> db.mediaCollection.find().sort({"Tracklist":1}).toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
"Type" : "Book",
"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
"ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
"Publisher" : "Apress",
"Author" : [
"Membrey, Peter",
"Plugge, Eelco",
"Hawkins, Tim"
]
},
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind"
},
{
"_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind",
"Tracklist" : [
{
"Track" : "1",
"Title" : "Smells like teen spirit",
"Length" : "5:02"
},
{
"Track" : "2",
"Title" : "In Bloom",
"Length" : "4:15"
}
]
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> db.mediaCollection.find().sort({"Tracklist":1}).limit(1).skip(1).toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind"
}
]> db.mediaCollection.find().sort( { $natural: -1 } ).toArray()
[
{
"_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind",
"Tracklist" : [
{
"Track" : "1",
"Title" : "Smells like teen spirit",
"Length" : "5:02"
},
{
"Track" : "2",
"Title" : "In Bloom",
"Length" : "4:15"
}
]
},
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da72"),
"Type" : "CD",
"Artist" : "Nirvana",
"Title" : "Nevermind"
},
{
"_id" : ObjectId("5353462f93efef02c962da71"),
"Type" : "Book",
"Title" : "Definitive Guide to MongoDB, the",
"ISBN" : "987-1-4302-3051-9",
"Publisher" : "Apress",
"Author" : [
"Membrey, Peter",
"Plugge, Eelco",
"Hawkins, Tim"
]
}
]原文地址：mongodb sort limit和skip用法, 感谢原作者分享。
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作曲家を使用して、推奨システムのジレンマを解決する：Andres-Montanez/推奨
Apr 18, 2025 am 11:48 AM
eコマースのWebサイトを開発するとき、私は困難な問題に遭遇しました。ユーザーにパーソナライズされた製品の推奨事項を提供する方法です。当初、私はいくつかの簡単な推奨アルゴリズムを試しましたが、結果は理想的ではなく、ユーザーの満足度も影響を受けました。推奨システムの精度と効率を改善するために、より専門的なソリューションを採用することにしました。最後に、Andres-Montanez/Adcumentations Bundleを介してAndres-Montanez/Bundleをインストールしました。これは、問題を解決しただけでなく、推奨システムのパフォーマンスを大幅に改善しました。次の住所から作曲家を学ぶことができます。
CentosでGitLabのデータベースを選択する方法
Apr 14, 2025 pm 04:48 PM
gitlabデータベース展開ガイドcentosシステム適切なデータベースの選択は、gitlabを正常に展開するための重要なステップです。 GitLabは、MySQL、PostgreSQL、MongoDBなど、さまざまなデータベースと互換性があります。この記事では、これらのデータベースを選択して構成する方法を詳細に説明します。データベース選択の推奨MYSQL：広く使用されているリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）。安定したパフォーマンスを備えており、ほとんどのGitLab展開シナリオに適しています。 POSTGRESQL：強力なオープンソースRDBMSは、大規模なデータセットの処理に適した複雑なクエリと高度な機能をサポートしています。 Mongodb：人気のNoSQLデータベース、海の扱いが上手です
MongoDBデータベースパスワードを表示するNAVICATの方法
Apr 08, 2025 pm 09:39 PM
Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法：1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します（ハッシュ値が含まれる場合があります）。 3.コードを確認します（パスワードをハードコードできます）。
Centos Mongodbバックアップ戦略とは何ですか？
Apr 14, 2025 pm 04:51 PM
MongoDB効率的なバックアップ戦略の詳細な説明CENTOSシステムでは、この記事では、データセキュリティとビジネスの継続性を確保するために、CENTOSシステムにMongoDBバックアップを実装するためのさまざまな戦略を詳細に紹介します。 Dockerコンテナ環境でのマニュアルバックアップ、タイミング付きバックアップ、自動スクリプトバックアップ、バックアップメソッドをカバーし、バックアップファイル管理のベストプラクティスを提供します。マニュアルバックアップ：MongoDumpコマンドを使用して、マニュアルフルバックアップを実行します。たとえば、Mongodump-Hlocalhost：27017-U Username-P Password-Dデータベース名-O/バックアップディレクトリこのコマンドは、指定されたデータベースのデータとメタデータを指定されたバックアップディレクトリにエクスポートします。
MongoDBおよびリレーショナルデータベース：包括的な比較
Apr 08, 2025 pm 06:30 PM
MongoDBおよびリレーショナルデータベース：詳細な比較この記事では、NOSQLデータベースMongoDBと従来のリレーショナルデータベース（MySQLやSQLServerなど）の違いを詳細に調べます。リレーショナルデータベースは、行と列のテーブル構造を使用してデータを整理しますが、MongoDBは柔軟なドキュメント指向モデルを使用して、最新のアプリケーションのニーズをより適切に適しています。主にデータ構造を区別します。リレーショナルデータベースは、事前定義されたスキーマテーブルを使用してデータを保存し、テーブル間の関係は一次キーと外部キーを通じて確立されます。 MongoDBはJSONのようなBSONドキュメントを使用してコレクションに保存します。各ドキュメント構造は、パターンのないデザインを実現するために独立して変更できます。アーキテクチャデザイン：リレーショナルデータベースは、事前に定義された固定スキーマが必要です。 Mongodbサポート
Mongodbでユーザーをセットアップする方法
Apr 12, 2025 am 08:51 AM
MongoDBユーザーを設定するには、次の手順に従ってください。1。サーバーに接続し、管理者ユーザーを作成します。 2。ユーザーアクセスを許可するデータベースを作成します。 3. CreateUserコマンドを使用してユーザーを作成し、その役割とデータベースアクセス権を指定します。 4. Getusersコマンドを使用して、作成されたユーザーを確認します。 5.オプションで、特定のコレクションに他のアクセス許可または付与ユーザーの権限を設定します。
Mongodb vs. Oracle：ニーズに合った適切なデータベースを選択する
Apr 22, 2025 am 12:10 AM
MongoDBは、構造化されていないデータと高いスケーラビリティ要件に適していますが、Oracleは厳格なデータの一貫性を必要とするシナリオに適しています。 1.MongoDBは、ソーシャルメディアやモノのインターネットに適したさまざまな構造にデータを柔軟に保存します。 2。Oracle構造化データモデルは、データの整合性を保証し、金融取引に適しています。 3.mongodbは、破片を介して水平方向に尺度を拡大し、OracleはRACを垂直にスケールします。 4.MongoDBにはメンテナンスコストが低く、Oracleにはメンテナンスコストが高くなりますが、完全にサポートされています。
Debian Mongodbでデータを暗号化する方法
Apr 12, 2025 pm 08:03 PM
DebianシステムでMongoDBデータベースを暗号化するには、次の手順に従う必要があります。ステップ1：MongoDBのインストール最初に、DebianシステムがMongoDBをインストールしていることを確認してください。そうでない場合は、インストールについては公式のMongoDBドキュメントを参照してください：https：//docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-onedbian/-step 2：暗号化キーファイルを作成し、暗号化キーを含むファイルを作成し、正しい許可を設定します。
