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MongoDB {एकत्रीकरण $ मैच} बनाम {ढूंढें} गति

aggregation framework का मुख्य उद्देश्य बड़ी संख्या में प्रविष्टियों की क्वेरी को आसान बनाना और आपके लिए महत्वपूर्ण परिणामों की एक कम संख्या उत्पन्न करना है।

जैसा कि आपने कहा है, आप कई find . का भी उपयोग कर सकते हैं प्रश्न, लेकिन याद रखें कि आप find . के साथ नए फ़ील्ड नहीं बना सकते प्रश्न। दूसरी ओर, $group चरण आपको अपने नए क्षेत्रों को परिभाषित करने की अनुमति देता है।

यदि आप aggregation framework की कार्यक्षमता प्राप्त करना चाहते हैं , सबसे अधिक संभावना है कि आपको एक आरंभिक find run चलाना होगा (या कई को श्रृंखलाबद्ध करें), उस जानकारी को खींचे और प्रोग्रामिंग भाषा के साथ उसमें और हेरफेर करें।

aggregation pipeline अधिक समय लग सकता है, लेकिन कम से कम आप जानते हैं कि आपको केवल एक सिस्टम - मोंगोडीबी इंजन के प्रदर्शन को ध्यान में रखना होगा।

जबकि, जब किसी find . से लौटाए गए डेटा में हेर-फेर करने की बात आती है क्वेरी, आपको प्रोग्रामिंग भाषा के साथ डेटा में और अधिक हेरफेर करने की संभावना होगी, इस प्रकार पसंद की प्रोग्रामिंग भाषा की पेचीदगियों के आधार पर जटिलता में वृद्धि होगी।



  1. Redis
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  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. दस्तावेज़ों के लिए क्वेरी जहां सरणी का आकार 1 . से बड़ा है

  2. एक हाइब्रिड क्लाउड वातावरण में MongoDB की नकल करना

  3. मोंगोडीबी $डिवाइड

  4. BsonSerializationException एक शब्दकोश को क्रमबद्ध करते समय <डेटटाइम, टी> बीएसओएन को

  5. मोंगो के साथ सभी दस्तावेजों में सरणी घटनाओं की गणना करें