


Bagaimanakah saya membuat, membaca, mengemas kini, dan memadam dokumen (CRUD) di MongoDB?
Butiran artikel ini melaksanakan Operasi Buat, Baca, Kemas kini, dan Padam (CRUD) di MongoDB. Ia meliputi menggunakan kaedah seperti InsertOne (), Cari (), UpdateOne (), DeleteOne (), dan amalan terbaik untuk operasi yang cekap termasuk pengindeksan, operatio batch
_id
, name
, price
, dan description
fields. Insertmany ()
(untuk pelbagai dokumen). Berikut adalah contoh menggunakan shell mongoDB: <code class="javascript"> db.products.insertone ({name: & quot; Laptop & quot;, Harga: 1200, Description: & quot; Laptop yang berkuasa & quot; Tablet & quot; Bidang <code> _id </code> dijana secara automatik jika tidak disediakan. Pelaksanaan khusus pemacu akan sama, dengan menggunakan kaedah </code> atau <strong> Dokumen membaca: </strong> Anda boleh menentukan penapis untuk mendapatkan dokumen tertentu. Sebagai contoh: <pre class="brush:php;toolbar:false"> <code class="javascript"> // cari semua produk db.products.find () // cari produk dengan harga kurang daripada 500 db.products.find ({price: {$ lt: 500}}/ ... dengan objectId sebenar </code>
cari ()
mengembalikan kursor, membolehkan anda meleleh melalui hasilnya. findOne ()
Mengembalikan satu dokumen yang sepadan dengan pertanyaan. Sekali lagi, pelaksanaan pemandu akan mempunyai kaedah yang setara.
updateOne ()
mengemas kini dokumen tunggal, manakala updateMany ()
mengemas kini pelbagai dokumen. Anda menggunakan operator set untuk mengubah suai medan. <code class="javaScript"> // mengemas kini harga produk tertentu db.products.updateOne ({name: & quot; Laptop & quot; {}, {$ inc: {price: {$ Multiply: [0.1, & quot; $ price & quot;]}}) </code>
Contoh pertama mengemas kini harga komputer riba. Contoh kedua menggunakan pengendali $ inc
untuk meningkatkan harga semua produk. Kemas kini yang lebih kompleks boleh dicapai dengan menggunakan pengendali kemas kini lain seperti $ push
, $ pull
, $ addtoset
, dan lain -lain. class = "JavaScript"> // Padam produk tertentu db.products.deleteOne ({name: & quot; keyboard & quot;}) // Padam semua produk dengan harga lebih besar daripada 1000 db.products.deletemany ({$ gt: 1000}} Kriteria. Indeks adalah serupa dengan indeks dalam pangkalan data relasi. Pilih jenis indeks yang sesuai (contohnya, satu bidang, kompaun, geospatial) berdasarkan pertanyaan anda. Operasi. Reka bentuk skema yang betul boleh meningkatkan prestasi pertanyaan secara dramatik.
where
fasal kerana mereka boleh lambat. Sebaliknya, gunakan pengendali seperti $ gt
, $ lt
, $ in
, dan lain -lain, yang memanfaatkan indeks dengan berkesan. Gunakan unjuran yang sesuai ( {_id: 0, Nama: 1, Harga: 1}
) untuk mengambil hanya medan yang diperlukan, mengurangkan pemindahan data. Kebanyakan pemandu menawarkan keupayaan kumpulkan sambungan terbina dalam. Kesilapan mengendalikan semasa operasi CRUD
Pengendalian ralat adalah penting untuk aplikasi MongoDB yang mantap. Pemandu menyediakan mekanisme untuk menangkap dan mengendalikan pengecualian semasa operasi CRUD.
- Ralat dan melaksanakan logik yang sesuai untuk mengendalikannya dengan anggun. MongoDB menyediakan dokumentasi kod ralat terperinci.
- Pembalakan: Kesalahan log untuk tujuan debug dan pemantauan. Sertakan maklumat yang relevan seperti mesej ralat, jejak stack, dan operasi yang gagal. Mencuba operasi yang gagal selepas kelewatan yang singkat untuk meningkatkan daya tahan. Berikut adalah gambaran ringkas untuk node.js dan python: node.js (menggunakan
mongoDB
driver): // ... kod sambungan ... const client = mongoclient baru (uri); fungsi async run () {cuba {menunggu klien.connect (); const db = client.db ('myDatabase'); const collection = db.collection ('Products'); // ... operasi crud menggunakan collection.insertone (), collection.find (), dll ...} akhirnya {menunggu klien.close (); }} run (). Catch (console.dir); python (menggunakan pymongo
driver): DB ['Products'] # ... Operasi CRUD Menggunakan Collection.insert_one (), Collection.Find (), dan lain -lain ... client.close ()
Kedua -dua contoh menunjukkan struktur asas. Rujuk dokumentasi untuk pemacu khusus anda untuk maklumat terperinci mengenai kaedah dan pilihan yang tersedia. Ingatlah untuk menggantikan ruang letak seperti uri
dengan rentetan sambungan sebenar anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya membuat, membaca, mengemas kini, dan memadam dokumen (CRUD) di MongoDB?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











MongoDB sesuai untuk data yang tidak berstruktur dan keperluan skalabilitas yang tinggi, sementara Oracle sesuai untuk senario yang memerlukan konsistensi data yang ketat. 1.MongoDB Flexibly menyimpan data dalam struktur yang berbeza, sesuai untuk media sosial dan Internet Perkara. 2. Model data berstruktur Oracle memastikan integriti data dan sesuai untuk urus niaga kewangan. 3.MongoDB skala secara mendatar melalui shards, dan skala Oracle secara menegak melalui RAC. 4.MongoDB mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, sementara Oracle mempunyai kos penyelenggaraan yang tinggi tetapi disokong sepenuhnya.

MongoDB sesuai untuk mengendalikan data tidak berstruktur berskala besar, dan Oracle sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan yang memerlukan konsistensi transaksi. 1.MongoDB menyediakan fleksibiliti dan prestasi tinggi, sesuai untuk memproses data tingkah laku pengguna. 2. Oracle terkenal dengan kestabilan dan fungsi yang kuat dan sesuai untuk sistem kewangan. 3.MongoDB menggunakan model dokumen, dan Oracle menggunakan model hubungan. 4.MongoDB sesuai untuk aplikasi media sosial, sementara Oracle sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan.

MongoDB sesuai untuk senario yang memerlukan model data fleksibel dan skalabilitas yang tinggi, sementara pangkalan data relasi lebih sesuai untuk aplikasi yang pertanyaan kompleks dan pemprosesan transaksi. 1) Model dokumen MongoDB menyesuaikan diri dengan pembangunan aplikasi moden yang cepat. 2) Pangkalan data relasi menyokong pertanyaan kompleks dan sistem kewangan melalui struktur jadual dan SQL. 3) MongoDB mencapai skala mendatar melalui sharding, yang sesuai untuk pemprosesan data berskala besar. 4) Pangkalan data relasi bergantung kepada pengembangan menegak dan sesuai untuk senario di mana pertanyaan dan indeks perlu dioptimumkan.

Masa depan MongoDB penuh dengan kemungkinan: 1. Pembangunan pangkalan data awan, 2. Bidang kecerdasan buatan dan data besar difokuskan, 3. Penambahbaikan keselamatan dan pematuhan. MongoDB terus maju dan membuat kejayaan dalam inovasi teknologi, kedudukan pasaran dan arah pembangunan masa depan.

MongoDB sesuai untuk keperluan projek, tetapi ia perlu digunakan dioptimumkan. 1) Prestasi: Mengoptimumkan strategi pengindeksan dan menggunakan teknologi sharding. 2) Keselamatan: Dayakan pengesahan dan penyulitan data. 3) Skalabiliti: Gunakan set replika dan teknologi sharding.

MongoDB melakukan prestasi dan skalabiliti yang sangat baik, sesuai untuk keperluan berskala tinggi dan fleksibiliti; Oracle melakukan yang sangat baik dalam memerlukan kawalan transaksi yang ketat dan pertanyaan yang kompleks. 1.MongoDB mencapai skalabiliti yang tinggi melalui teknologi sharding, sesuai untuk data berskala besar dan senario konvensional yang tinggi. 2. Oracle bergantung kepada pengoptimuman dan pemprosesan selari untuk meningkatkan prestasi, sesuai untuk data berstruktur dan keperluan kawalan transaksi.

MongoDB adalah pangkalan data NoSQL berasaskan dokumen yang direka untuk menyediakan penyelesaian penyimpanan data berprestasi tinggi, berskala dan fleksibel. 1) Ia menggunakan format BSON untuk menyimpan data, yang sesuai untuk memproses data separa berstruktur atau tidak berstruktur. 2) Menyedari pengembangan mendatar melalui teknologi sharding dan pertanyaan kompleks dan pemprosesan data. 3) Perhatikan pengoptimuman indeks, pemodelan data dan pemantauan prestasi apabila menggunakannya untuk memberikan permainan penuh kepada kelebihannya.

MongoDB adalah pangkalan data NoSQL berasaskan dokumen yang menggunakan format BSON untuk menyimpan data, sesuai untuk memproses data kompleks dan tidak berstruktur. 1) Model dokumennya fleksibel dan sesuai untuk struktur data yang kerap berubah. 2) MongoDB menggunakan enjin penyimpanan WiredTiger dan pengoptimal pertanyaan untuk menyokong operasi dan pertanyaan data yang cekap. 3) Operasi asas termasuk memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam dokumen. 4) Penggunaan lanjutan termasuk menggunakan rangka kerja agregasi untuk analisis data yang kompleks. 5) Kesilapan umum termasuk masalah sambungan, masalah prestasi pertanyaan, dan masalah konsistensi data. 6) Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik termasuk pengoptimuman indeks, pemodelan data, sharding, caching, pemantauan dan penalaan.
