看如下students文档中的数据：

db.students.insert({_id:NumberInt(1),grades:[NumberInt(80),NumberInt(85),NumberInt(90)]})
db.students.insert({_id:NumberInt(2),grades:[NumberInt(88),NumberInt(90),NumberInt(92)]})
db.students.insert({_id:NumberInt(3),grades:[NumberInt(85),NumberInt(100),NumberInt(90)]})

将第一个文档中grade字段中值为80更新为82，如果不知道数组中元素的位置，可以使用位置$操作符。

db.students.update({_id:1, grades:80},{$set:{'grades.$':NumberInt(82)}})

二、使用位置操作符$访问数组中嵌套的字段

db.collection.update(
   { <query selector> },
   { <update operator>: { "array.$.field" : value } }

 看如下students文档集合中grades的嵌套文档集合 
  _id: 4,
  grades: [
     { grade: 80, mean: 75, std: 8 },
     { grade: 85, mean: 90, std: 5 },
     { grade: 90, mean: 85, std: 3 }
更新集合文档的嵌套文档的grade值为85的文档的std字段的值为6
 
 
db.students.update(
   { _id: 4, "grades.grade": 85 },
   { $set: { "grades.$.std" : 6 } }

 三、使用多个字段匹配更新嵌入式文档 
位置操作符$能够更新第一个匹配的数组元素通过$elemMatch()操作符匹配多个内嵌文档的查询条件
 
考虑如下的students集合文档grades字段是一个嵌套字段的文档
 
 
  _id: 4,
  grades: [
     { grade: 80, mean: 75, std: 8 },
     { grade: 85, mean: 90, std: 5 },
     { grade: 90, mean: 85, std: 3 }
如下语句会更新嵌套文档中的std值为6，条件是文档的主键是4，字段grades的嵌套文档字段grade字段值小于等于90mean字段值大于80
 
 
db.students.update(
     _id: 4,
     grades: { $elemMatch: { grade: { $lte: 90 }, mean: { $gt: 80 } } }
   { $set: { "grades.$.std" : 6 } }

 上面的操作语句会更新掉第一个匹配的嵌套文档集合，如下： 
  _id: 4,
  grades: [
    { grade: 80, mean: 75, std: 8 },
    { grade: 85, mean: 90, std: 6 },
    { grade: 90, mean: 85, std: 3 }
                                    MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义Collection，随时可以创建。Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。图1 MongoDB是一个Schema-free的文档数据库图2是一个例子，作品和评论可以设计为一个collection，评论作为子文档内嵌在art的comments属性中，评论的回复则作为comment子文档的子文档内嵌于replies属性。按照这种设计模式，只需要按照作品id检索一次，即可获得所有相关的信息了。在MongoDB中，不强调一定对数据进行Normalize ，很多场合都建议De-normalize，开发人员可以扔掉传统关系数据库各种范式的限制，不需要把所有的实体都映射为一个Collection，只需定义最顶级的class。MongoDB的文档模型可以让我们很轻松就能将自己的Object映射到collection中实现存储。图2 MongoDB支持嵌入子文档简单易用的查询方式：MongoDB中的查询让人很舒适，没有SQL难记的语法，直接使用JSON，相当的直观。对不同的开发语言，你可以使用它最基本的数组或散列格式进行查询。配合附加的operator，MongoDB支持范围查询，正则表达式查询，对子文档内属性的查询，可以取代原来大多数任务的SQL查询。CRUD更加简单，支持in-place update：只要定义一个数组，然后传递给MongoDB的insert/update方法就可自动插入或更新；对于更新模式，MongoDB支持一个upsert选项，即：“如果记录存在那么更新，否则插入”。MongoDB的update方法还支持Modifier，通过Modifier可实现在服务端即时更新，省去客户端和服务端的通讯。这些modifer可以让MongoDB具有和Redis、Memcached等KV类似的功能：较之MySQL，MonoDB更加简单快速。
                                    MongoDB 数组字段/对象的操作，包括查询、更新。涉及$elemMatch $[identifier]，arrayfilter, $addToSet, $push, $pop, $pull, $pullAll等常用操作符。 
在MongoDB中，更新单个doc的操作是原子性的。默认情况下，如果一个update操作更新多个doc，那么对每个doc的更新是原子性的，但是对整个update 操作而言，不是原子性的，可能存在前面的doc更新成功，而后面的doc更新失败的情况。由于更新单个doc的操作是原子性的，如果两个更新同时发生，那么一个更新操作会阻塞另外一个，doc的最终结果值是由时间靠后的更新操作决定的。
我们在前面的文章中提到过文档的基本的增删改查操作，MongoDB中提供的增删改查的语法非常丰富，不清楚的朋友们可以参考这篇文章：//www.jb51.net/article/87697.htm
那么下面的本文
                                    MongoDB作为 NoSql 的数据库，能通过嵌套子文档，将横向扩展以及性能做到更好，实现一对多的关联关系。应用开发中，对嵌套子文档结构的查询，不熟悉者 MongoDB 也容易陷入误区。如有如下数据
			{ "_id": "1001", "name": "Storage Beta", "items": [ { "category": "food", "name": "pear" }, { "category": "food", "name": "peach" }, { "category": "
                                    1.数组末尾加入一个元素
push的作用就是，如果指定的键已经存在，它会向已有的数组末尾加入一个元素，要是没有就会创建一个新的数组
db.user.update({“_id” : ObjectId(“4ffcb2ed65282ea95f7e3304”)},{$push:{“relationships”:{“fname”:”xiong”,”lname”:”lan”}}})
"_id" : ObjectId("4ffcb2ed65282ea95f7e3304"),
"age" : 23,
"favorit
                                    db.data_dict.find({"_id": ObjectId("5bcd78cdeeff2c54cbff8f67")});
# $set表示更新"dictValueList"的所有内容，会替换掉原来的值				
db.data_dict.update({"_id": ObjectId("5bcd78cdeeff2c54cbff8f67")}, {$set:{"dictValueList":{
            "type": 121,
            "descr": "切换机构",
{“name": "刘昌颜", "city_spelling_list": "bengbu_meituan"},
{"$set": {"city_spelling_list.$": "text_meituan"}}
$pull单个删除数组中元素
{"name": "刘昌颜"},...
                                    mongo中的数组可以应对复杂的业务场景，不需要先查出后更新，或者先找到一个大范围的集合然后进一步过滤，可以直接更新或直接找到目标文档。
假设我们有个用户发布文章的平台，里面的文档都类似这样
  "_id": "5f86e6a5323f7d11e96f5fdf",
  "articleId": 1,
  "content": "如何问候",
  "tag": [
    "生活",
    "股市",
  "comments": [
      "commentI
                                    作为非关系型数据库中的佼佼者，MongoDB一大优势在于能够在一条文档中存储对象类型的数据，适当增加冗余来让数据库更好用。文档中一个对象类型的字段在MongoDB中被称为内嵌文档（Embedded）
如果要通过内嵌文档来对文档进行查询, 此时属性名必须使用引号
在test库中,存在一个col集合,集合中数据如下
要求: 查询hobby中, movies包含 超脱的文档, 查询代码如下:
db.col.find({"hobby.movies":"超脱"}).pretty()
MongoDB是文档型数据库，每个文档（doc）表示数据的一项记录。相比关系型DB的row只能使用简单的数据类型，doc能够使用复杂的数据类型：内嵌doc，数组。MongoDB的数组是一系列元素的集合，使用中括号 [] 表示数组，例如：[1,2,3]的元素是整数值，[{name:”t5″}, {name:”t7″}]，[ {name:”t5″, age:21}, {name:”t7″, age:22} ]的元素是doc。
在MongoDB中，数组元素允许重复，元素的位置是固定的。如果两个数组相等，那么这两个数组的元素和及其位置都相同。
MongoDB中根据数组子元素进行匹配,有两种方式。
                                    Spring-Data-Mongodb的使用Criteria API操作mongodb内嵌文档数据结构mongodb的记录需求内嵌文档内的字段查询java代码中使用Criteria API
Criteria API操作mongodb内嵌文档
物联网行业中，有多种不同的设备，比如卡车有“载重量“的指标，挖掘机有“铲斗容量”的指标，每种类型的设备参数值各不相同，需要大量自定义指标，因此难以使用mysql等传统关系型数据库简历数据结构，针对即有通用字段又有专属字段的情况，文档数据库比较适合此类应用场景，文档数据库
                                    Update操作只作用于集合中存在的文档。MongoDB提供了如下方法来更新集合中的文档：
db.collection.update()db.collection.updateOne() New
 in version 3.2db.collection.updateMany() New
 in version 3.2db.collection.replaceOne() New
                                    MongoDB是文档型的数据库系统，doc是MongoDB的数据单位，每个doc相当于关系型数据库的数据行（row），doc和row的区别在于field的原子性：row中的column是不和分割的原子对象，而doc中的field可以是原子对象，也可以是内嵌doc（embedded doc），数组等数据类型。内嵌doc中所有field的Key不允许重复。/*** 设备编码* 该属性对应mongodb的字段的名字，如果一直，则无需要注解。