일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 딥러닝
- 인공지능
- data science
- 김양재 목사님
- nodeJS
- Machine Learning
- 김양재
- 빅 데이터
- 빅데이터
- 통계
- MongoDB
- 주일설교
- c++
- Statistics
- Big Data
- 우리들교회
- Artificial Intelligence
- R
- Deep learning
- WebGL
- 몽고디비
- 데이터 과학
- 확률
- openCV
- 빅데이타
- node.js
- 빅 데이타
- No SQL
- 김양재 목사
- probability
Archives
- Today
- Total
목록embedded documents (1)
Scientific Computing & Data Science
[MongoDB] Query / Querying Embedded Documents
Written by cinema4d임베드 된 도큐먼트에 대한 쿼리 방법은 크게 두 가지로 요약할 수 있다: (1) 전체 도큐먼트에 대한 쿼리(2) 개별 키(key)/값(value) 쌍을 이용한 쿼리 상기 두 가지 방법에 대해 각각 알아보도록 하겠다. 1. 전체 도큐먼트에 대한 쿼리우선, 다음 명령을 통해 임베드 된 도큐먼트를 준비한다.> db.users.drop() true > db.users.insert({name: {first: "john", last: "kennedy"}}) > db.users.findOne() { "_id" : ObjectId("52edaa32f97299c19188c2dc"), "name" : { "first" : "john", "last" : "kennedy" } }"name" ..
Data Science/MongoDB
2014. 2. 2. 14:30