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MongoDB

La API de consultas.
Simple, expresiva y unificada.

Una forma flexible e intuitiva de trabajar con datos. Entregue aplicaciones con un mínimo de código y una productividad máxima, en el lenguaje y la herramienta que prefiera.

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Se hace así

Una interfaz intuitiva que simplifica el manejo de cargas de trabajo de datos complejas para cualquier tipo de datos, incluidos matrices y datos geoespaciales y de series temporales, todo lo cual permite a los desarrolladores ofrecer más con menos código.

Trabaje en su idioma preferido
Una interfaz única para cargas de trabajo operativas, analíticas y de búsqueda

Trabaje fácilmente con cualquier tipo de datos

Obtenga un control total sobre sus datos con MongoDB Query API. Está diseñado para gestionar cualquier estructura de datos con facilidad, incluidos valores clave, gráficos, geoespaciales, series temporales y objetos. Optimizadas para matrices y objetos incrustados, estas capacidades de consulta expresivas brindan flexibilidad al modelo del documento

Consultar una matriz

Consultar documentos anidados

Aumente la productividad con una única interfaz

Libere todo el potencial de las operaciones de datos. Realice operaciones clave, como la indexación, la consulta y la actualización, todo ello a través de una única y potente API. Modernice sus aplicaciones mediante el uso de consultas transaccionales, de búsqueda y analíticas, sin necesidad de cambiar de interfaz ni tener que trabajar con una sintaxis de consulta compleja

Más información sobre la búsqueda de texto completo

Explore el análisis de datos

Simplifique el proceso de desarrollo

Consulte y agregue datos con su lenguaje de codificación preferido. La API de consultas de MongoDB incluye controladores para generar consultas mediante programación y crear pipelines de agregación, lo que elimina la necesidad de aprender un nuevo lenguaje de consulta desde cero.

Obtener controladores de idioma

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Resumen general de características

Simplifique el trabajo con datos

Trabaje con datos de una manera intuitiva y familiar. Ofrezca aplicaciones basadas en datos con un código mínimo, ejecute consultas, cree pipelines de agregación complejos y potencie aplicaciones, todo ello en su idioma preferido.

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Consultas expresivas más fáciles

Consulte fácilmente una variedad de tipos de datos, incluidos geoespaciales, gráficos, series temporales, así como matrices y objetos anidados, todo mientras trabaja en su idioma preferido.

Transformaciones componibles en la base de datos

Cree pipelines de agregación modulares y de varias etapas para ejecutar análisis potentes. Realice consultas en colecciones y bases de datos y transforme sus datos para sacar a la luz información y tomar mejores decisiones.

Búsqueda de texto completo, de series temporales y más

Use una única interfaz para crear consultas complejas que potencien las cargas de trabajo de búsqueda, las cargas de trabajo de series temporales y las aplicaciones basadas en eventos. Ahorre tiempo en la integración de múltiples API o ETL complejos.

Consultas expresivas más fáciles

Consulte fácilmente una variedad de tipos de datos, incluidos geoespaciales, gráficos, series temporales, así como matrices y objetos anidados, todo mientras trabaja en su idioma preferido.

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Transformaciones componibles en la base de datos

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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)

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