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MongoDB

La Query API.
Semplice, espressiva e unificata.

Un modo flessibile e intuitivo di lavorare con i dati. Offri applicazioni con codice minimo e massima produttività, nel linguaggio e nello strumento che preferisci.

Sviluppa ora

Scopri come

Un'interfaccia intuitiva che semplifica la gestione di carichi di lavoro complessi per qualsiasi tipo di dati, compresi array, dati geospaziali e time series, il tutto per consentire agli sviluppatori di ottenere di più con meno codice.

Lavora nel tuo linguaggio preferito

Un'unica interfaccia per carichi di lavoro operativi, analitici e di ricerca

Lavora agevolmente con qualsiasi tipo di dati

Ottieni il controllo completo sui tuoi dati con la MongoDB Query API. È progettata per gestire agevolmente qualsiasi struttura di dati, inclusi valori-chiave, grafici, dati geospaziali, time series e oggetti. Ottimizzate per array e oggetti incorporati, queste funzionalità di query espressive sbloccano la flessibilità del modello di documento.

Interrogare un array

Interrogare documenti annidati

Aumenta la produttività con un'unica interfaccia

Libera tutto il potenziale delle operazioni sui dati. Esegui operazioni chiave, tra cui indicizzazione, interrogazione e aggiornamento, il tutto tramite un'unica e potente API. Modernizza le tue applicazioni utilizzando query transazionali, di ricerca e analitiche, senza dover passare da un'interfaccia all'altra o dover lottare con la complessa sintassi delle query.

Ulteriori informazioni sulla ricerca full-text

Esplora l'analisi dei dati

Semplifica il processo di sviluppo

Interroga e aggrega i dati utilizzando il tuo linguaggio di codifica preferito. La Query API di MongoDB include driver per generare query e creare aggregation pipeline in modo programmatico, senza dover apprendere da zero un nuovo linguaggio di query.

Ottieni driver linguistici

Impara MongoDB

Panoramica delle funzionalità

Esecuzione di query espressive

Utilizza una vasta gamma di operatori potenti, come $elemMatch e $geoWithin per interrogare e aggiornare uno o più documenti in base a una combinazione di criteri, inclusi array e oggetti nested.

Diversi tipi di indice

Ottimizza le tue query con diversi tipi di indici, indipendentemente dalla profondità dei campi.

Dati geospaziali e grafici

Interroga agevolmente dati geospaziali e utilizza operatori, come $GraphLookup, per attraversare set di dati connessi.

Effettua query su collection e database

Usa $lookup e $unionWith per unire e fondere più collection o Atlas Data Federation per interrogare più database, per un'analisi e un'esplorazione approfondite.

Trasformazione e analisi dei dati

Usa l'aggregation pipeline per creare trasformazioni complesse in modo semplice e modulare.

Ricerca full-text creata per il document model

Implementa una ricerca full-text avanzata, senza dover gestire un'infrastruttura aggiuntiva.

Change stream

Crea app in tempo reale basate su eventi che reagiscono alle modifiche del database attivando la logica lato server.

View incrementali su richiesta

Pre-compila e memorizza nella cache le query più comuni, aggiornando dinamicamente i set di risultati quando vengono elaborati nuovi dati.

Semplifica il lavoro con i dati

Lavora con i dati in modo intuitivo e familiare. Distribuisci applicazioni basate sui dati con query minime di esecuzione di codice, crea aggregation pipeline complesse e potenzia le applicazioni, il tutto nel tuo linguaggio preferito.

Visualizza la documentazione

Esegui facilmente query su una vasta gamma di tipi di dati, tra cui dati geospaziali, grafici, time series, nonché su array e oggetti nested, il tutto lavorando nel tuo linguaggio preferito.

Python

Javascript

Java

MongoShell

Code Snippet

Crea aggregation pipeline modulari e multifase per eseguire potenti analisi. Esegui query su collection e database e trasforma i tuoi data per far emergere insight approfondite e assumere decisioni migliori.

Python

Javascript

Java

MongoShell

Code Snippet

lonely_ne = db.lonely_neighborhoods
popular_ne = db.popular_neighborhoods

pipeline = [
#filter neighborhoods where the population is known
    {"$match": {"population": {"$ne": "unknown"}}}, 
#perform a union with the collection containing popular neighborhoods with an embedded pipeline for filtering neighborhoods where the population is known, and removing documents where the city is an industrial township
    {"$unionWith": {"coll": "popular_neighborhoods", 
			"pipeline": [
					{"$match": {"population": {"$ne": "unknown"}}},
					{$redact: {$cond: {
                            				if: { $eq: [ "$type", "Industrial township"]},
                            		then: "$$PRUNE",
                            		else: "$$DESCEND" }}
                			}
				] }}, 
#finally we are grouping neighborhoods by climate to calculate the total population in popular neighborboods that are not in an industrial township
    {"$group": {"_id": "$climate", "totalPopulation": {"$sum": {"$toLong": "$population"}}}}
]

result = lonely_ne.aggregate(pipeline)

Usa un'unica interfaccia per creare query complesse che alimentano i carichi di lavoro di ricerca, i carichi di lavoro della time-series e le app basate sugli eventi. Risparmia tempo sull'integrazione di più API o ETL complessi.

Python

Javascript

Java

MongoShell

Code Snippet

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Java

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Code Snippet

Interroga. Trasforma. Analizza.

Scopri cosa offre la Query API e come ha permesso ad altre organizzazioni di trasformare applicazioni e flussi di lavoro.

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Geospaziale e grafico
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.css-9ohd1h{background-color:transparent;color:#00ED64;}La Query API.Semplice, espressiva e unificata.

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