需求介绍：将mongodb中的数据以文件的方式导出：json或cvs格式 mongo 提供了mongoexport的工具，可以实现将库中的数据以json或cvs的格式输出到文件中。mongoexport位于mongo安装位置中的bin/目录下。 mongoexport具体用法如下所示： 1. 使用help查看参数说明 E:\data
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质心跟踪算法依赖于（1）现有对象质心（即，质心跟踪器之前已经看到的对象）与（2）视频中后续帧之间的新对象质心之间的欧几里得距离 。质心跟踪算法的主要假设是一个给定的对象将潜在地移动在后续的帧之间，但距离为帧中的质心之间和将小比对象之间的所有其它距离。因此，如果我们选择将质心与
1. 先导出线图层的起始点，然后跟点图层进行空间连接，进行属性增加，然后复制赋值。 2. 将赋值完成后的点图层与线图层进行ObjectID的关联。 3. 再导出线图层的终点，然后跟点图层进行空间连接，进行属性增加，然后复制赋值。 4. 将赋值完成后的点图层与线图层进行ObjectID的关联。
MongoDB 是一个面向文档（document-oriented）的数据库，而不是关系型数据库。不采用关系模型主要是为了获得更好的扩展性。 与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有“行”（row）的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”（document）模型。通过在文档中嵌入文档和数组，面向文档的方法能够
打开 MongoDB 数据库中的任何一个文档，你会注意到文档中有一个 _id 字段。实际上，ObjectId 或 _id 是每个 MongoDB 文档中都存在的字段。在本篇文章中，我们将探讨它的什么以及为什么它对 MongoDB 数据库很重要。 ObjectId 的结构 _id 是集合中文档的主键，用于区分文档（记录），_id自动编入
之前遇见一个客户问题，要将每一个图幅网格进行向外偏移一定距离，保证每张图幅都有一部分重叠度。 认真思考了一下就是向图面添加由多段线构成的正四边形、我的设计思路是这样的： 首先进行选择集过滤，因为在图形中不只有图框线，还有注记等其他实体，将其他实体过滤掉、只选择图框线；
背景 对于任何类型的数据库，如果要将数据库恢复到过去的任意时间点，需要有过去某个时间点的全备+全备之后的重做日志，MongoDB也不例外。使用全备将数据库恢复到固定时刻，然后使用重做日志追加全备之后的操作。 案例3: 误操作某个集合，对单个集合进行恢复 案例2： 误删除某个DB，对
【MongoDB详细使用教程】一、Mac安装MongoDB【MongoDB详细使用教程】二、MongoDB基本操作【MongoDB详细使用教程】三、高级查询【MongoDB详细使用教程】四、python操作MongoDB【MongoDB详细使用教程】五、MongoDB的数据库管理 目录 1、使用比较运算符查询2、使用关键字查
1: mongo入门命令 show dbs 查看当前的数据库 use databaseName 选库 show tables/collections 查看当前库下的collection 2， 创建库，创建表，再插入数据 > show dbs; local 0.078GB > use shop switched to db shop > show dbs; local 0.078GB > show collections;
mongodb基本操作 1.基本操作 1.连接mongodb [mongo@redis01 ~]$ mongo 2.查看库 > show databases 或 > show dbs admin 0.000GB #系统预留库 config 0.000GB #Mongodb配置信息库 local 0.000GB #本地库，存储日志 3.查看当前库 > db test #登录式默认的库 4.切换
mongo 聚合索引 根据某字段进行分组统计 数据源结构 { "_id" : ObjectId("5fc7694da343baa23c0b2d75"), "id" : 0, "age" : 13, "name" : "name869", "created" : ISODate("2020-12-02T10:15:41.615Z") } {
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import json from pymongo import MongoClient import time def id2time(object_id): timeStamp = int(object_id[:8], 16) return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(timeStamp)) import p
2020MongoDB基本命令-R操作（查） 全部操作过程 2020MongoDB基本命令-C操作（增） 2020MongoDB基本命令-R操作（查） 基本语句 db.集合名.find([条件]，[查询的列]) 条件 查询所有数据 {}或者不写 查询age=10,性别为男 {age:10,sex=‘男’} 查询的列(可选) {age:1}只显示age列 {age:0}
一、mongo中的索引 为什么需要索引？ 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。 mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82")
MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。 update() 方法 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下： db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <
前言 在设计数据库的时候，我们通常需要给业务数据表分配主键，很多时候，为了省事，我都是直接使用 GUID/UUID 的方式，但是在 MonggoDB 中，其内部实现了 ObjectId（以下统称为Oid）。并且在.NETCore 的驱动中给出了源代码的实现。 经过仔细研读官方的源码后发现，其实现原理非常的简单易学，在最新
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Mongodb正则$regex 正则能帮助我们实现一些复杂的查询，mongodb中实现正也很简单 https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/regex/index.html 查询格式 { <field>: { $regex: /pattern/, $options: '<options>' } } { <field>: { $regex: 'pattern'
MongoDB 从一开始就是设计作为分布式数据库的，为了方便不同的机器都能全局唯一的生成 _id，而自增 id 需要在多个服务器上同步其值，费时费力，所以自然得设计成长字符串。 ObjectId 是"_id" 的默认类型，举个官网的例子 db.products.insert( [ { _id: 11, item: "pencil", qty: 50
我们直接从gridfs中取文件列表时取出来的文件_id为： "_id": { "timestamp": 1587091947, "counter": 9048602, "time": 1587091947000, "date": "2020-04-17T02:52:27.000+0000", "t
关联查询 汇率表数据 db.forex.insert([ { ccy: "USD", rate: 6.91, date: new Date("2018-12-21") }, { ccy: "GBP", rate: 8.72, date: new Date("2018-08-21") }, {
MongoDB以BSON一种序列化的二进制格式存储数据。在每个序列化之前的文档又支持以下列表中的数据类型,每种数据类型都有一个对应的数字和字符串别名。可以用在$type操作符中用于查询文档 数据类型： TypeNumberStringNotes Double 1 "double" ----- 字符串 2 "string" -----
Session sess=sf.getCurrentSession(); List pl= sess.createQuery("select o.identifier from domain.Fleet f,domain.Unit u,domain.object o " + " where f.pk_fleetid=u.fk_fleetid and " + " u.fk_objectid=o.pk_objectid and " + "
SELECT (CASE WHEN News_Data.Type = 1 THEN (SELECT Sys_Department.Name FROM Sys_Department WHERE Sys_Department.Id = News_Data.ObjectId) WHEN News_Data.Type = 2 THEN (SELECT Basic_Community.Name FROM Basic_Community WHERE Basic_Community.Id =
