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MongoDB

L'API de requête.
Simple, expressive et unifiée.

Une manière flexible et intuitive de travailler avec les données. Créez des applications avec un minimum de code et une productivité maximale, dans le langage et l'outil de votre choix.

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Une interface intuitive qui simplifie le traitement des charges de travail complexes pour tout type de données, y compris les tableaux, les données géospatiales et les time-series, et qui permet aux développeurs de travailler plus en codant moins.

Travaillez dans le langage de votre choix
Une interface unique pour les charges de travail opérationnelles, analytiques et de recherche

Travailler facilement avec n'importe quel type de données

Contrôlez l'ensemble de vos données avec l'API de requête MongoDB. Elle est conçue pour gérer facilement n'importe quelle structure de données, y compris la clé-valeur, le graphique, les requêtes géospatiales, les time series et les objets. Optimisées pour les tableaux et les objets imbriqués, ses capacités de requêtes expressives améliorent la flexibilité du modèle de document.

Interroger un tableau

Interroger des documents imbriqués

Augmenter la productivité grâce à une interface unique

Exploitez tout le potentiel des opérations sur les données. Effectuez des opérations clés, telles que l'indexation, l'interrogation et la mise à jour, grâce à une API unique et puissante. Modernisez vos applications en utilisant des requêtes transactionnelles, de recherche et analytiques, sans basculer entre les interfaces ou vous démener avec une syntaxe de requête complexe.

En savoir plus sur la recherche en texte intégral

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Simplifier le processus de développement

Requêtez et regroupez des données à l'aide de votre langage de code préféré. L'API de requête MongoDB inclut des drivers pour générer par programme des requêtes et créer des pipelines, éliminant ainsi le besoin d'apprendre un nouveau langage de requête.

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Aperçu des fonctionnalités

Simplifier la manière de travailler avec les données

Travaillez avec les données de manière naturelle et intuitive.Créez des applications axées sur les données avec un minimum de code, exécutez des requêtes, créez des aggregation pipelines et développez des applications, le tout dans le langage de votre choix.

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Simplifier les requêtes expressives

Interrogez facilement différents types de données (géospatiales, graphiques, time-series, etc.) ainsi que des tableaux et des objets imbriqués, tout en travaillant dans votre langage préféré.

Transformations composables dans la base de données

Créez des aggregation pipelines modulaires et multi-étapes pour exécuter des analyses puissantes. Interrogez les collections et les bases de données, et transformez vos données pour faire apparaître des informations et prendre de meilleures décisions.

Recherche en texte intégral, time series, etc.

Utilisez une interface unique pour créer des requêtes complexes qui alimentent les charges de travail de recherche, les charges de travail des time-series et les applications « event-driven ». Gagnez du temps lorsque vous intégrez plusieurs API ou un ETL complexe.

Simplifier les requêtes expressives

Interrogez facilement différents types de données (géospatiales, graphiques, time-series, etc.) ainsi que des tableaux et des objets imbriqués, tout en travaillant dans votre langage préféré.

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Java

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Transformations composables dans la base de données

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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)

Recherche en texte intégral, time series, etc.

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Requêtez. Transformez. Analysez.

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