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MongoDB

Query API。
简单、丰富且统一。

一种灵活、直观的数据处理方式。使用所选语言和工具，以最少的代码和最高的生产力交付应用程序。

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直观的界面可简化任何数据类型（包括数组、地理空间和时间序列数据）的复杂数据工作负载处理，所有这些都使开发者能够用更少的代码交付更多的工作。

用您的首选语言工作
用于操作、分析和搜索工作负载的单一界面

轻松处理任何数据类型

使用 MongoDB Query API 完全掌管您的数据。它可以轻松处理任何数据结构，包括键值、图、地理空间、时间序列和对象。这些丰富的查询功能针对内嵌数组和对象进行了优化，释放了文档模型的灵活性。

查询数组

查询嵌套文档

通过单一界面提高工作效率

释放数据操作的全部潜力。执行关键操作，包括索引、查询和更新，所有这些均通过一个强大的 API 完成。通过使用事务、搜索和分析查询来实现应用程序的现代化，无需在界面之间切换或应对复杂的查询语法。

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探索数据分析

简化开发流程

使用首选的编码语言查询和聚合数据。MongoDB 查询 API 包含以编程方式生成查询和构建聚合管道的驱动程序，因而无需从头开始学习新的查询语言。

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功能概览

简化数据处理

以直观、熟悉的方式处理数据。通过最少代码运行查询交付数据驱动型应用程序，构建复杂的聚合管道并增强应用程序，所有这些均以您所熟悉的语言进行。

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让表达式查询变得简单

轻松查询多种数据类型，包括地理空间、图、时间序列以及嵌套数组和对象，同时还能使用首选语言完成所有操作。

可组合的数据库内转换

构建模块化、多阶段聚合管道，从而运行强大的分析。跨集合和数据库查询，且转换数据从而显示见解并做出更明智的决策。

全文搜索、时间序列等

使用单一界面创建支持搜索工作负载、时间序列工作负载和事件驱动型应用程序的复杂查询。节省集成多个 API 或复杂 ETL 的时间。

让表达式查询变得简单

轻松查询多种数据类型，包括地理空间、图、时间序列以及嵌套数组和对象，同时还能使用首选语言完成所有操作。

Python

Javascript

Java

MongoShell

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可组合的数据库内转换

构建模块化、多阶段聚合管道，从而运行强大的分析。跨集合和数据库查询，且转换数据从而显示见解并做出更明智的决策。

Python

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Java

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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)

全文搜索、时间序列等

使用单一界面创建支持搜索工作负载、时间序列工作负载和事件驱动型应用程序的复杂查询。节省集成多个 API 或复杂 ETL 的时间。

Python

Javascript

Java

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查询、转换、分析

了解 Query API 必须提供的功能，以及它如何助力其他组织转换其应用程序和工作流。

充分利用 Atlas

利用 MongoDB 开发者数据平台的其他功能，提供更多的数据驱动体验和见解。

立即开始使用 Query API

只需几秒就能上手。使用预先加载的示例数据集来自行熟悉查询 API 以及 MongoDB 开发者数据平台。

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使用以下方法构建 MongoDB 数据库：

CRUD
聚合
变更流
地理空间和图
全文搜索
多语言驱动程序

.css-9ohd1h{background-color:transparent;color:#00ED64;} Query API。简单、丰富且统一。

轻松处理任何数据类型

通过单一界面提高工作效率

简化开发流程

功能概览

简化数据处理

让表达式查询变得简单

可组合的数据库内转换

全文搜索、时间序列等

让表达式查询变得简单

可组合的数据库内转换

全文搜索、时间序列等

查询、转换、分析

充分利用 Atlas

立即开始使用 Query API

Query API。
简单、丰富且统一。