mongodb查询数据库有哪些表
集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库。在MongoDB中存在着许多个数据库，对于有哪些数据库，可以使用如下命令来查看。show db 图3 查看MongoDB中所有的数据库 创建数据库。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
MongoDB的统计查询和条件统计查询问题请教
1、如果想要查询出特定的数据，则可以在find里面添加键值对作为条件。比如我要查询name为mimi的数据则可以这样写。执行语句之后，就可以查询到对应的数据了。集合中包含有name：mimi的数据只有一条，所以就显示一条。
2、BSON是一个轻量级的二进制数据格式。MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。
3、在Robo 3T中运行，有10万条数据集中，查询时间为0.908s 查询性能明显没有方法一高效。总结：故生产环境中应选用方法一。
4、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
5、“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。
【mongoDB】mongoDB根据时间条件查询
MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式：Date方式。例如startDate=20117且endDate=20117：可翻译为 startDate：{$lte：new Date(2012，11，7)}，endDate：{$gte：new Date(2012，11，7)}。
如何查询 cursor.count和cursor.skip。 但是mongodb不保证数据的顺序，如果你需要的是最新加入数据库的那一条doc，你最好在doc里加一个时间来记录存入数据库的时候，然后根据这个时间来排序。
MongoDB特点：面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。动态查询：mongo支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。
mongodb如何获取表结构,以及表字段的名称?
1、break 创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表啊，取一个值然后字典操作.keys()不就可以了。
2、如果是在shell下面，可以用JS脚本进行转换：var cursor = db.coll.find({}， {_id： 0， name： 1})；var result = cursor.map(function(doc) { return doc.name；})；这里用到cursor.map方法。
3、MongoDB的集合(collection)可以看做关系型数据库的表，文档对象(document)可以看做关系型数据库的一条记录。但两者并 不完全对等。
4、如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
5、指定字段路径时，在字段名称前加上美元符号 $ 并用引号引起来。带选项的文档 您可以将文档传递给 $unwind 以指定各种行为选项。
mongodb使用场景是什么?
1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
2、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
3、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、当写日志的服务节点越来越多时，日志存储的服务需要保证可扩展的日志写入能力以及海量的日志存储能力，这时就需要使用MongoDB sharding来扩展，将日志数据分散存储到多个shard，关键的问题就是shard key的选择。
6、查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
mongoDB应用篇-mongo聚合查询
如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
之前也说过，MongoDB数据库里面的数据是键值对形式，所以如果想要插入多条数据，可以这样写，也就是键值对之间用逗号隔开。如果想要查询数据，则可以使用db.集合名.find()语句来查询。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$unwind 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$unwind使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$count操作。说明：查询展示文档数量的总数。
在上一篇 mongodb Aggregation聚合操作之$count 中详细介绍了mongodb聚合操作中的$count使用以及参数细节。本篇将开始介绍Aggregation聚合操作中的$match操作。
mongodb分组条件查询的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mongo 分组、mongodb分组条件查询的信息别忘了在本站进行查找喔。