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Aggregation Pipeline OperatorsOn this pageStage OperatorsExpression OperatorsAccumulatorsNOTEFor details on specific operator, including syntax and examples, click on the specific operator to go to its reference page.Stage OperatorsIn the db.collection.aggregate method, pipeline stages appear in an array. Documents pass through the stages in sequence.db.collection.aggregate( [ { }, ... ] ) NameD..

The following modifiers are available for use in update operations; e.g. in db.collection.update() and db.collection.findAndModify().Specify the operator expression in a document of the form:{ : { : , ... }, : { : , ... }, ... } NOTEFor details on specific operator, including syntax and examples, click on the specific operator to go to its reference page.Update OperatorsFieldsNameDescription$inc..

Query SelectorsComparisonFor comparison of different BSON type values, see the specified BSON comparison order.NameDescription$eqMatches values that are equal to a specified value.$gtMatches values that are greater than a specified value.$gteMatches values that are greater than or equal to a specified value.$ltMatches values that are less than a specified value.$lteMatches values that are less t..

SQL Terms, Functions, and ConceptsMongoDB Aggregation OperatorsWHERE$matchGROUP BY$groupHAVING$matchSELECT$projectORDER BY$sortLIMIT$limitSUM()$sumCOUNT()$sumjoin$lookupNew in version 3.2.ExamplesThe following table presents a quick reference of SQL aggregation statements and the corresponding MongoDB statements. The examples in the table assume the following conditions:The SQL examples assume t..

2~3년 전에 몽고디비를 회사에서 쓸뻔해서 공부해 보고자 책을 여러권 샀었다. 지금보니 너무 많이 ㅠㅠ "몽고디비 IN ACTION", "몽고디비 완벽가이드", "몽고디비 활용가이드", "NoSQL & MongoDB" ... 책을 잔쯕 사놓고 회사에서 사용을 하지 않으니 금새 내 기억에서 사라졌다는... 이번에 기회가 되어서 몽고디비 교육을 받고 있는데 , 음~~ 대박이다. 7년전 DW용 DBMS인 "Sybase IQ"를 처음 만져본 느낌이랄까. 몽고디비가 2017년 정도에 나왔으니 이제 10살쯤인 제품인데, 예전 보다 현재 3.4 버전에 많은 기능이 추가되어서 잘 사용하면 쓸모가 무지 많을 것 같다. 당장 DW용 DBMS로 사용해도 손색이 없을 것 같다는 느낌을 받았다. 그리고 Scale-out이 너무..

# Aggregation FrameWrok db.employees.find().pretty(); db.employees.aggregate({$match : { $and: [{deptno: 10},{sal : {$gte: 500, $lte:3000}}]}},{$match : { $or: [{job:"CLERK"},{job:"SALESMAN"}]}},{$project :{ _id : 0, empno : 1, ename : {$toLower :"$ename"}, substr_nm : {$substr: ["$ename",1,2]} }}).pretty() >> comm필드를 서브다큐먼트로 저장db.employees.aggregate({$match : {deptno:30}},{$project: {_id : 0,em..

# 데이터 타입# objectid는 24자리, 사용자가 직접 지정하는 것은 권장하지 않음. p = { "_id" : ObjectId("201703210012345678901201"), "v_date" : ISODate("2017-03-21T15:00:00"),"v_bin" : BinData(0,"2222"),"v_char" : "moonsun","v_num" : 1234567,"v_arr" : ["www.naver.com","www.google.com"],"v_bignum" : NumberLong(12345)} db.data_att.save(p)db.data_att.find() - EOF -

# 데이터 입력/수정/삭제 > use tset> m={ ename : "smith"}> db.things.save(m)> db.things.insert({empno:1101, ename:"king"})> db.things.find()> for(var n=1103; n db.things.find({empno:1101})> db.things.update({empno:1101},{$set:{ename:"test"}})> db.things.remove({})> db.things.drop() -EOF -