{
"_id": "5cf0029caff5056591b0ce7d",
"firstname": "Jane",
"lastname": "Wu",
"address": {
"street": "1 Circle Rd",
"city": "Los Angeles",
"state": "CA",
"zip": "90404"
},
"hobbies": ["surfing", "coding"]
}
自然、高效的数据处理方法。
支持将数组和嵌套对象存储为值。
支持灵活、动态结构。
> db.users.find({ "address.zip" : "90404" })
{ "_id": "5cf0029caff5056591b0ce7d", "firstname": "Jane", "lastname": "Wu", "address":{}}
{ "_id": "507f1f77bcf86cd799439011", "firstname": "Jon", "lastname": "Davis", "address":{}}
{ "_id": "5349b4ddd2781d08c09890f3", "firstname": "Jim", "lastname": "White", "address":{}}
{ "_id": "5bf142459b72e12b2b1b2cd", "firstname": "Jeff", "lastname": "Taylor", "address":{}}
{ "_id": "5cf003283b23d04a40d5f88a", "firstname": "Jerry", "lastname": "Miller", "address":{}}
{ "_id": "5bf142459b72e12b2b1b2cd", "firstname": "Jai", "lastname": "Williams", "address":{}}
{ "_id": "5cf0036deaa1742dd225ea35", "firstname": "Jess", "lastname": "Johnson", "address":{}}
{ "_id": "54495ad94c934721ede76d90", "firstname": "Jill", "lastname": "Brown", "address":{}}
{ "_id": "566eb3c704c7b31facbb0007", "firstname": "Janet", "lastname": "Jones", "address":{}}
{ "_id": "5a999cc461d36489a27f2563", "firstname": "Jan", "lastname": "Smith", "address":{}}
查询语言丰富和直观,支持通过任何字段进行筛选和排序,而不受其在文档内的嵌套方式影响。
支持聚合和其他现代使用案例,如基于地理的搜索、图搜索和文本搜索。
查询本身是 JSON 格式,因此很容易进行组合。无需串联字符串即可动态生成 SQL 查询。
session.start_transaction()
order = { line_items : [ { item : 5, quantity: 6 } ] }
db.orders.insertOne( order, session=session );
for x in order.line_items:
db.inventory.update(
{ _id : x.item } ,
{ $inc : { number : -1 * x.quantity } },
session=session
)
session.commit_transaction()
完整的 ACID 事务。
支持查询中的联接。
两种而非一种关系类型:引用和嵌套。
能更快实现 MongoDB 数据可视化。
为文档模型构建。
将任何 MongoDB 实例的实时数据可视化。MongoDB Atlas(试用版)可提供上述功能。
允许支持 MySQL 协议的 BI 工具处理 MongoDB 数据。
充分利用组织已经使用的 BI 工具。
执行联合分析,将 MongoDB 和其他数据库的数据合并。
通过直观的 GUI 搜索、可视化和处理数据。
通过强大的视觉编辑工具操作数据。
根据 Visual Explain 计划了解性能问题并管理索引。