เปรียบเทียบคะแนนสอบครั้งแรกกับค่าเฉลี่ยรวมทั้งหมด ใช้ aggregation pipeline หลายขั้นตอน เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของแต่ละคน แล้วหาค่าเฉลี่ยรวม และกรองหาคนที่คะแนนสอบครั้งแรกต่ำกว่าค่าเฉลี่ยรวม ตัวอย่างข้อมูล > db.demo432.insertOne({ _id: 101, Name: David, Value1: 67, Value2: 87, Value3: 78 }); > db

การใช้ $dateToString สำหรับกรองวันที่ เมื่อต้องการกรองเอกสารตามรูปแบบวันที่เฉพาะ (เช่น YYYY-MM-DD) ให้ใช้ $dateToString แปลง ISODate เป็นสตริงก่อน แล้วค่อย match ตัวอย่างข้อมูล > db.demo433.insertOne({ DueDate: new Date(2019-11-23) }); > db.demo433.insertOne({ DueDate: new Date(2020-01-03) }

การใช้ $sum ใน Aggregate Pipeline เพื่อคำนวณผลรวมคะแนนของนักเรียนคนเฉพาะ ใช้ $match กรองข้อมูลก่อน แล้วค่อย $group พร้อม $sum ตัวอย่างข้อมูล > db.demo434.insertOne({ Name: Chris, Score: 45 }); > db.demo434.insertOne({ Name: David, Score: 55 }); > db.demo434.insertOne({ Name: Chris, Score:

การต่ออาร์เรย์ด้วย $concatArrays เมื่อต้องการรวมอาร์เรย์หลายตัวเข้าด้วยกันใน MongoDB ให้ใช้ operator $concatArrays ภายใน aggregation pipeline ตัวอย่างข้อมูลต้นฉบับ > db.demo435.insertOne({ FirstName: [Chris], LastName: [Brown] }); { acknowledged: true, insertedId: ObjectId(5e7719b1bbc41e36cc3ca

การรวมเอกสารหลายฉบับด้วย Aggregate Pipeline ใน MongoDB สามารถรวมเอกสารหลายฉบับได้โดยใช้เมธอด aggregate() ซึ่งช่วยให้จัดการข้อมูลซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างข้อมูลต้นฉบับ สร้างคอลเลกชันพร้อมเอกสารตัวอย่าง: > db.demo436.insertOne({ _id: 101, Name: Chris, details: [{ CountryName: US, Age:

สร้าง Collection พร้อม Validation Rules ด้วย JSON Schema MongoDB 3.6+ รองรับ Schema Validation ผ่าน JSON Schema (Draft 4) กำหนดได้ที่ระดับ Collection เพื่อบังคับโครงสร้างและประเภทข้อมูล คำสั่งสร้าง Collection พร้อม Validator db.createCollection(demo437, { validator: { $jsonSchema: { bs

หาเอกสารซ้ำ (Duplicate) ตามฟิลด์เฉพาะด้วย Aggregation MongoDB 3.x ไม่มีคำสั่งลบซ้ำโดยตรง ใช้ Aggregation Pipeline หา _id ของเอกสารซ้ำ แล้วค่อยลบด้วยโค้ดเพิ่มเติม ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ (มี FirstName ซ้ำ) db.demo438.insertOne({ FirstName: David }); แสดงข้อมูลทั้งหมด db.demo438.find(); ผลลัพธ์: 5 เอก

เลือก สร้าง และแปลงฟิลด์ด้วย $project ใน Aggregation Pipeline Stage $project ใช้สำหรับควบคุมฟิลด์ที่จะส่งต่อไปใน Pipeline: เลือกฟิลด์ (Include/Exclude), สร้างฟิลด์ใหม่, คำนวณค่า, เปลี่ยนชื่อฟิลด์ ฯลฯ ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ (มีโครงสร้าง MarksInformation ต่างกัน) db.demo439.insertOne({ Name: Bob, Marks

รวมค่า Unique จากอาร์เรย์หลายชุดในคอลเลกชันต่างกันด้วย $setUnion และ $addToSet เมื่อต้องการรวมค่าที่ไม่ซ้ำกัน (Unique Values) จากอาร์เรย์ในหลายเอกสารหรือหลายฟิลด์ ให้ใช้ Aggregation Pipeline พร้อม $setUnion, $concatArrays, และ $addToSet ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ (2 เอกสาร ฟิลด์ต่างกัน) db.demo420.insert

วิธีการ Insert Date ใน MongoDB ให้ถูกต้อง MongoDB เก็บวันที่ในรูปแบบ BSON Date (64-bit integer มิลลิวินาทีจาก Unix Epoch) ใช้ ISODate() หรือ new Date() ในการสร้างค่าวันที่ ตัวอย่างการ Insert Date แบบต่างๆ db.demo421.insert({ DueDate: new Date(2018-12-31) }); แสดงข้อมูลที่ Insert db.demo421.find(

ค้นหาเอกสารที่ตรงตามเงื่อนไขหลายฟิลด์พร้อมกันด้วย $and และ $in เมื่อต้องการ Exact Match หลายฟิลด์พร้อมกัน (AND logic ระหว่างฟิลด์) และแต่ละฟิลด์รับค่าได้หลายค่า (OR logic ภายในฟิลด์) ให้ใช้ $and ร่วมกับ $in ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo422.insertOne({ Name: David, Marks: 89 }); แสดงข้อมูลทั้งหมด d

เพิ่มความเร็ว $group ด้วย $project, $unwind และการลดข้อมูลก่อน Group เพื่อให้ $group ทำงานเร็วขึ้น ควร ลดปริมาณข้อมูลและฟิลด์ ก่อนเข้าสู่ $group โดยใช้ $project เลือกเฉพาะฟิลด์ที่จำเป็น และ $unwind แยกอาร์เรย์ก่อน (ถ้าจำเป็น) ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo423.insertOne({ Information: [101, 110, 87, 1

ใช้ $match ใน Aggregation Pipeline เพื่อกรองเอกสารตามสตริงในอาร์เรย์ Stage $match ใน Aggregation Pipeline ทำงานคล้าย find() แต่ใช้ได้ภายใน Pipeline เพื่อกรองเอกสารก่อนส่งต่อ stage ถัดไป ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo424.insert({ Information: [{ id: 101, Name: Mike }, { id: 102, Name: John }] }); แสด

ใช้ initializeUnorderedBulkOp() สำหรับ Upsert หลายเอกสาร ใน MongoDB เวอร์ชันเก่า (ก่อน 3.2) ใช้ Bulk Operations API ผ่าน initializeUnorderedBulkOp() หรือ initializeOrderedBulkOp() สำหรับการเขียนหลายรายการพร้อมกัน รวมถึง Upsert ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo425.insertOne({ Name: Chris, Age: 21 }); แส

ใช้ $eq ใน find() เพื่อค้นหาเอกสารที่อาร์เรย์มีค่าเฉพาะ ตัวดำเนินการ $eq ระบุเงื่อนไข เท่ากับ ใช้ใน find() เพื่อค้นหาเอกสารที่อาร์เรย์มีค่าที่ต้องการ (MongoDB จะ match อัตโนมัติถ้าอาร์เรย์มีค่านั้น) ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo426.insert({ Ids: [501, 600, 700] }); แสดงข้อมูลทั้งหมด db.demo426.fin

อัปเดตเอกสารเฉพาะรายการด้วย update() และ $set ใช้คำสั่ง update() (หรือ updateOne() ในรูปแบบใหม่) ร่วมกับ $set เพื่อเปลี่ยนแปลงค่าของฟิลด์เฉพาะในเอกสารที่ตรงตามเงื่อนไข ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo427.insertOne({ StudentId: 104, StudentName: Carol Taylor }); แสดงข้อมูลก่อนอัปเดต db.demo427.find();

ใช้ bulkWrite() เพื่อดำเนินการเขียนหลายแบบ (insert, update, delete) พร้อมกันในครั้งเดียว รองรับ Upsert แบบมีเงื่อนไข ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ > db.demo428.insertOne({ Name: Chris, Age: 21 }); { acknowledged: true, insertedId: ObjectId(5e75f428bbc41e36cc3cae83) } > db.demo428.insertOne({ Name: Chri

เพิ่มฟิลด์ใหม่ที่เก็บจำนวนสมาชิกของอาร์เรย์ซ้อนด้วย $addFields และ $map ใช้ $addFields ร่วมกับ $map และ $size เพื่อสร้างฟิลด์ใหม่ที่เก็บจำนวน (Count) ของอาร์เรย์ซ้อนในแต่ละออบเจกต์ ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo429.insertOne({ _id: 101, Value: 3, details: [ { Age: 29, Value: 3, details1: [1

ลบองค์ประกอบออกจากอาร์เรย์ที่ไม่ตรงตามเงื่อนไขด้วย $pull และ $ne ใช้ $pull ร่วมกับ $ne (Not Equal) เพื่อลบองค์ประกอบในอาร์เรย์ที่ ไม่ตรง ตามเงื่อนไขที่กำหนด ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo410.insertOne({ details: [ { isMarried: false }, { isMarried: true }, { isMarried: false }, { is

ใช้ $map ใน $project เพื่อแปลงอาร์เรย์ออบเจกต์เป็นอาร์เรย์ค่า ตัวดำเนินการ $map ใน Aggregation Pipeline ใช้สำหรับแปลงอาร์เรย์หนึ่งรูปแบบเป็นอีกอาร์เรย์หนึ่ง โดยนำแต่ละองค์ประกอบผ่าน expression ที่กำหนด ตัวอย่างข้อมูลทดสอบ db.demo411.insertOne({ Information: [ { Name1: Chris, Name2: David },