mongodb projection with example
Ein detaillierter Blick auf die Projektion in MongoDB:
Wir haben mehr darüber gelernt Aggregation in MongoDB zusammen mit verschiedenen Befehlen und Operatoren in unserem vorherigen Tutorial.
In diesem Tutorial werden wir uns die Projektion in MongoDB genauer ansehen. Wir verwenden die Projektion, wenn wir statt aller nur die ausgewählten Felder eines gesamten Dokuments abrufen möchten.
Entdecken Sie die gesamte Palette von MongoDB Online-Schulungsanleitungen .
Projektion in MongoDB
In MongoDB bedeutet Tabelle 'Sammlung', Zeile 'Dokument' und Spalte 'Feld'.
Mit einfachen Worten, der Zweck der Projektion besteht darin, selektive Daten zu finden. Wir werden eine große Anzahl von Datensätzen haben, wenn wir uns mit Anwendungen auf Unternehmensebene befassen. Die Verarbeitung dieser Datensätze nimmt viel Zeit in Anspruch, daher benötigen wir nur die ausgewählten Daten für die Verarbeitung.
Im Folgenden finden Sie eine Beispielsyntax, mit der Sie die begrenzte Datenmenge mithilfe von Projection in MongoDB abrufen können.
Syntax:
db.DATA_COLLECTION_NAME.find({},{YOUR_FIELD_KEY:BOOLEAN})
Jetzt ist es Zeit, die Syntax zum Verarbeiten der Projektion zu verstehen.
DATA_COLLECTION_NAME ist der Name der Tabelle, aus der Sie die Datensätze zur Verarbeitung abrufen müssen.
Im Folgenden finden Sie die Beispielsyntax, mit der Sie die begrenzte Datenmenge mithilfe von Projection in MongoDB abrufen können.
- YOUR_FIELD_KEY ist der Name der Spalte oder Entität, die Sie aus der Tabelle verarbeiten möchten.
- BOOLEAN ist das Häkchen zum Ein- und Ausblenden des Spaltenwerts.
Schauen wir uns das folgende Beispiel an, um die Projektionstiefe durch Verarbeiten einiger Daten zu verstehen. Mit der folgenden Abfrage werden alle verfügbaren Datensätze in der ausgewählten Sammlung in einem lesbaren Format mit Hilfe von Pretty () abgerufen.
fire TV stick VPN kostenlos
Abfrage:
db.softwaretestinghelp.find().pretty()
Hier 'Softwaretestinghelp' ist der Name unserer Sammlung. Die Verarbeitung der obigen Abfrage generiert die folgenden Ergebnisse.
Abbildung 1: Ergebnisse in der MongoDB-Shell
Abbildung 2: Ergebnisse in Robo3T
Jetzt müssen wir nur noch den Namen des Schülers abrufen, und alle anderen Felder müssen nicht mehr in der Ausgabe angezeigt werden. Daher werden wir hier die Projektion verwenden, um einige notwendige Informationen aus der gesamten aufgezeichneten Population herauszuschneiden.
Was ist die beste Spyware für Handys
In der folgenden Abfrage werden wir nur die ID des Schülers abrufen und die ObjectId aus dem Datensatz ausblenden.
Abfrage:
db.softwaretestinghelp.find({}, {'_id': 0, 'student_id': 1})
Diese Abfrage ruft nur die Schüler-ID aus unserer Sammlung 'softwaretestinghelp' ab und blendet die ObjectId aus, wie Sie in der folgenden Ausgabe sehen können.
Abbildung 3: Ergebnisse in MongoDB Shell
Abbildung 4: Ergebnisse in Robo3T
In diesem Beispiel haben wir nur einen Spaltennamen verwendet, um den Datensatz anzuzeigen. Wenn Sie mithilfe der Projektion in MongoDB mehrere Spaltenwerte anzeigen möchten, können Sie die folgende Abfrage verwenden.
Abfrage:
db.softwaretestinghelp.find({}, {'_id': 0, 'student_id': 1, 'student_age': 1})
Wenn Sie die Abfrage mit mehreren Spaltennamen mit dem Booleschen Wert 1 verarbeiten, erhalten Sie die folgenden Ergebnisse.
Abbildung 5: Ergebnisse in MongoDB Shell
Abbildung 6: Ergebnisse in Robo3T
Fazit
Ich hoffe, Ihnen ist das Konzept der Projektion in MongoDB klar.
Jetzt können wir Daten verarbeiten und haben festgestellt, dass Boolesche Werte zum Ein- und Ausblenden der Spaltenwerte verwendet werden.
In unserem kommenden Tutorial erfahren Sie mehr über den regulären Ausdruck in MongoDB!
PREV Tutorial | NÄCHSTES Tutorial
Literatur-Empfehlungen
- MongoDB Regular Expression $ regex mit Beispiel
- 20+ MongoDB Tutorial für Anfänger: Kostenloser MongoDB Kurs
- Aggregation in MongoDB: Aggregate Pipeline und Map Reduce
- MongoDB Sharding Tutorial mit Beispiel
- Benutzerauthentifizierung in MongoDB
- MongoDB Datenbanksicherung erstellen
- Was ist MongoDB-Replikation?
- MongoDB Tutorial zum Erstellen einer Datenbank