SQL
Statement
|
Mongo Query Language Statement
|
CREATE TABLE USERS (a Number, b Number)
|
db.createCollection(
"mycoll"
, {capped:true
, size:100000})
|
INSERT INTO USERS VALUES(1,1)
|
db.users.insert({a:1,b:1})
|
SELECT a,b FROM users
|
db.users.find({}, {a:1,b:1})
|
SELECT * FROM users
|
db.users.find()
|
SELECT * FROM users WHERE age=33
|
db.users.find({age:33})
|
SELECT a,b FROM users WHERE age=33
|
db.users.find({age:33}, {a:1,b:1})
|
SELECT * FROM users WHERE age=33 ORDER BY name
|
db.users.find({age:33}).sort({name:1})
|
SELECT * FROM users WHERE age>33
|
db.users.find({'age':{$gt:33}})})
|
SELECT * FROM users WHERE age<33
|
db.users.find({'age':{$lt:33}})})
|
SELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%"
|
db.users.find({name:/Joe/})
|
SELECT * FROM users WHERE name LIKE "Joe%"
|
db.users.find({name:/^Joe/})
|
SELECT * FROM users WHERE age>33 AND age<=40
|
db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})})
|
SELECT * FROM users ORDER BY name DESC
|
db.users.find().sort({name:-1})
|
CREATE INDEX myindexname ON users(name)
|
db.users.ensureIndex({name:1})
|
CREATE INDEX myindexname ON users(name,ts DESC)
|
db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})
|
SELECT * FROM users WHERE a=1 and b='q'
|
db.users.find({a:1,b:'q'})
|
SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20
|
db.users.find().limit(10).skip(20)
|
SELECT * FROM users WHERE a=1 or b=2
|
db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )
|
SELECT * FROM users LIMIT 1
|
db.users.findOne()
|
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE z=3
|
db.users.find({z:3}).explain()
|
SELECT DISTINCT last_name FROM users
|
db.users.distinct('last_name')
|
SELECT COUNT(*y)
FROM users
|
db.users.count()
|
SELECT COUNT(*y)
FROM users where AGE > 30
|
db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count()
|
SELECT COUNT(AGE) from users
|
db.users.find({age: {'$exists': true}}).count()
|
UPDATE users SET a=1 WHERE b='q'
|
db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)
|
UPDATE users SET a=a+2 WHERE b='q'
|
db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)
|
DELETE FROM users WHERE z="abc"
|
db.users.remove({z:'abc'});
|
相关推荐
mysql与MongoDB语法对比 mysql分表的3种方法 MySQL数据库扩展小记 mysql架构方案 MySQL水平分区表实际操作总结 Mysql水平分表 mysql水平分表和垂直分表和数据库分区 sysbench mysql 坚持不懈 sysbench安装和使用 ...
以下是关于Navicat与MySQL、MongoDB连接的相关知识点: 1. **Navicat功能概述** - 数据库连接:Navicat允许用户创建、编辑和管理数据库连接,支持多种数据库类型,包括MySQL、MongoDB以及Oracle、SQL Server等。 ...
- MongoDB:使用MQL(MongoDB查询语言),虽然也支持部分SQL语法,但更偏向于JSON风格的查询,如使用`find()`和`aggregate()`函数。 3. 性能与扩展性: - MySQL:通过主从复制、分区(Sharding)等方式实现水平...
### MySQL与MongoDB MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),以其稳定性、高效性和广泛支持而闻名。它基于ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)原则,确保数据的一致性和可靠性。 MongoDB则是一个...
在本教程中,我们将对比 MongoDB 和 MySQL 的语法,帮助读者更好地理解和掌握这两种数据库系统。 1. 数据模型: - MySQL 采用的是表格形式的数据模型,由数据库、表和记录组成,具有固定的列名和数据类型。 - ...
本主题将探讨如何在Go环境中操作MySQL、Memcached和MongoDB这三种不同的数据库系统,以便于理解如何利用Go进行数据存储和检索。 首先,让我们从MySQL开始。MySQL是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),在Web应用中...
同时还高度兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的协议和 SQL 语法 Lealone 有哪些特性 高亮特性 并发写性能极其炸裂 全链路异步化,使用少量线程就能处理大量并发 可暂停的、渐进式的 SQL 引擎 基于 SQL 优先级的抢占式...
### MongoDB语法使用说明详解 #### 一、前言与背景 MongoDB作为一款高性能、开源、面向文档的NoSQL数据库,凭借其灵活的数据模型、强大的查询能力以及易于扩展的特性,已经成为众多企业和开发者首选的数据存储解决...
MySQL、Redis和MongoDB是三种广泛应用的数据库管理系统,它们各自有着独特的特性和用途。下面将分别详细介绍这三种数据库系统,并探讨它们在实际开发中的应用场景。 MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,由...
3. **SQL支持**:MySQL采用标准的SQL语言,提供了一套完整的数据操作语法,易于学习和使用,且支持多线程,通过优化的SQL查询算法提升查询效率。 4. **应用场景**:常用于构建Web网站系统,尤其适用于需要高性能、高...
MongoDB和MySQL是两种广泛应用的数据库系统,但它们在数据模型、操作方式和适用场景上存在显著差异。MySQL是基于ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)原则的关系型数据库,支持标准的SQL查询语言,而MongoDB是非...
学习Oracle,你需要理解SQL语法、PL/SQL编程、表空间管理、索引优化、数据库备份与恢复以及性能调优等知识点。Oracle的ACID属性(原子性、一致性、隔离性、持久性)确保了数据的完整性和一致性。 2. MySQL数据库: ...
MongoDB和MySQL是两种不同类型的数据库系统,它们在数据存储、查询语法以及管理方式上有显著差异。MongoDB是一种NoSQL数据库,强调灵活性和高性能,而MySQL则是传统的SQL关系型数据库,提供严格的结构化数据处理。 ...
同时还高度兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的协议和 SQL 语法 Lealone 有哪些特性 高亮特性 并发写性能极其炸裂 全链路异步化,使用少量线程就能处理大量并发 可暂停的、渐进式的 SQL 引擎 基于 SQL 优先级的抢占式...
1. **MySQL**:作为最常见的关系型数据库,MySQL支持标准的SQL语法。distributeTemplate能够帮助开发者执行事务处理,确保数据的一致性和完整性,同时在分布式环境中实现数据分片和读写分离,提高系统的性能和可扩展...
在本项目"TypeScript封装统一操作Mysql Mongodb Mssql的底层类库"中,开发者已经创建了一个模块化的解决方案,允许程序员以一致的方式处理MySQL、MongoDB和MSSQL这三种不同的数据库系统。以下是对这个项目中关键知识...
Percona Monitoring and Management (PMM)是一款开源的用于管理和监控MySQL和MongoDB性能的开源平台,通过PMM客户端收集到的DB监控数据用第三方软件Grafana画图展示出来。 PMM提供了对MyISAM、InnoDB、TokuDB和PXC/...
如`db.data.find({"name": /66/,})`,这相当于MySQL中的`%66%`,寻找name字段包含"66"的文档。 7、$in查询 `$in`操作符允许在查询中使用数组,匹配任何包含在数组内的值。例如,`db.data.find({"tags": {$in: ["tag...
例如,MongoDB的查询语法与SQL有很大差异,TP6的查询构造器无法完全覆盖所有MongoDB的特性。这时,我们需要利用MongoDB PHP库提供的原生方法,或者自定义服务提供者来扩展TP6的功能。例如,可以创建一个`Model`的...