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MongoDB

Die Abfrage-API.
Einfach, ausdrucksstark und einheitlich.

Eine flexible, intuitive Art, mit Daten zu arbeiten. Erstellen Sie Apps mit minimalem Code und maximaler Produktivität in der Sprache und dem Tool Ihrer Wahl.

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Erfahren wie es geht

Eine intuitive Benutzeroberfläche, die die Handhabung komplexer Daten-Workloads für beliebige Datentypen vereinfacht – einschließlich Arrays, Geodaten und Time Series – ermöglicht es Entwicklern, mit weniger Code mehr zu erreichen.

Arbeiten Sie in Ihrer bevorzugten Sprache

Eine einzige Schnittstelle für operative, analytische und Such-Workloads

Einfaches Arbeiten mit jedem Datentyp

Mit der MongoDB Query API haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten. Sie wurde entwickelt, um jede beliebige Datenstruktur mühelos zu verarbeiten, einschließlich Key-Value, Graphen, Geodaten, Time Series und Objekte. Optimiert für eingebettete Arrays und Objekte, erschließen diese ausdrucksstarken Abfragefunktionen die Flexibilität des Dokumentmodells.

Abfragen eines Arrays

Verschachtelte Dokumente abfragen

Steigern Sie die Produktivität mit einer einzigen Oberfläche

Nutzen Sie das volle Potenzial von Datenoperationen. Führen Sie wichtige Vorgänge durch, einschließlich Indizierung, Abfragen und Aktualisieren, alles über eine einzige, leistungsstarke API. Modernisieren Sie Ihre Anwendungen mithilfe von Transaktions-, Such- und Analyseabfragen, ohne zwischen Schnittstellen wechseln oder sich mit komplexer Abfragesyntax herumschlagen zu müssen.

Informationen zur Volltextsuche

Entdecken Sie die Analyse von Daten

Vereinfachen des Entwicklungsprozesses

Nutzen Sie Ihre bevorzugte Programmiersprache, um Daten abzufragen und zu aggregieren. Die MongoDB Abfrage-API enthält Treiber zur programmgesteuerten Erstellung von Abfragen und Aggregation Pipelines – damit entfällt die Notwendigkeit, eine neue Abfragesprache von Grund auf zu lernen.

Sprachtreiber holen

Lernen Sie MongoDB kennen

Funktionen im Überblick

Vereinfachen Sie die Arbeit mit Daten

Arbeiten Sie auf intuitive, vertraute Weise mit Daten. Stellen Sie datengesteuerte Apps mit minimalen Codeausführungsabfragen bereit, erstellen Sie komplexe Aggregation-Pipelines und betreiben Sie Apps – alles in Ihrer bevorzugten Sprache.

Dokumentation anzeigen

Ausdrucksstarke Abfragen leicht gemacht

Durchsuchen Sie ganz einfach eine Reihe von Datentypen, darunter Geodaten, Graph, Time Series sowie verschachtelte Arrays und Objekte, während Sie in Ihrer bevorzugten Sprache arbeiten.

Zusammensetzbare datenbankinterne Transformationen

Erstellen Sie modulare, mehrstufige Aggregation Pipelines, um leistungsstarke Analysen durchzuführen. Fragen Sie Collections und Datenbanken ab und transformieren Sie Ihre Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Volltextsuche, Time Series und mehr

Verwenden Sie eine einzige Schnittstelle für die Erstellung komplexer Abfragen, die Search Workloads, Time Series Workloads und ereignisgesteuerte Apps unterstützen. Sparen Sie Zeit bei der Integration mehrerer APIs oder komplexer ETL.

Ausdrucksstarke Abfragen leicht gemacht

Durchsuchen Sie ganz einfach eine Reihe von Datentypen, darunter Geodaten, Graph, Time Series sowie verschachtelte Arrays und Objekte, während Sie in Ihrer bevorzugten Sprache arbeiten.

Python

Javascript

Java

MongoShell

Code Snippet

Zusammensetzbare datenbankinterne Transformationen

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)

Volltextsuche, Time Series und mehr

Python

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Java

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Python

Javascript

Java

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Code Snippet

Abfrage. Transformation. Analyse.

Sehen Sie sich an, was die Abfrage-API zu bieten hat – und wie sie anderen Unternehmen geholfen hat, ihre Apps und Workflows zu verändern.

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Mit den weiteren Komponenten unserer Entwicklerdatenplattform erhalten Sie noch mehr datengestützte Erlebnisse und Erkenntnisse.

Steigen Sie noch heute in die Nutzung der Abfrage-API ein

Legen Sie in wenigen Sekunden los. Nutzen Sie vorinstallierte Beispieldatensätze, um sich mit der Abfrage-API – und der Entwicklerdatenplattform MongoDB – vertraut zu machen.

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Geodaten und Graph
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.css-9ohd1h{background-color:transparent;color:#00ED64;}Die Abfrage-API.Einfach, ausdrucksstark und einheitlich.

Einfaches Arbeiten mit jedem Datentyp

Steigern Sie die Produktivität mit einer einzigen Oberfläche

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Funktionen im Überblick

Vereinfachen Sie die Arbeit mit Daten

Ausdrucksstarke Abfragen leicht gemacht

Zusammensetzbare datenbankinterne Transformationen

Volltextsuche, Time Series und mehr

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Volltextsuche, Time Series und mehr

Abfrage. Transformation. Analyse.

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