종소리 JSON In-Memory-DB 쿼리 엔진
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종소리 설명

Jongos는 JSON을 자동으로 실행하고로드하는 도구입니다. Python Jongos.py .load JSON 파일> DB.LOAD ( "file_name.json") 현재로드 된 JSON 파일> DB.REFRESH () 저장 -memory DB 현재로드 된 JSON 파일> DB.SAVE () 쿼리 결과를 json 파일> db.capture ( "save_to_file_name.json")로 저장합니다. 추가 : db.find () / db.group () / db 후에 실행됩니다. count () commandinsert 새 레코드> db.insert (json_item) 삭제 레코드> db.remove (쿼리) 행> db.find (쿼리) 추가 : 추가 "$ RETURN"추가 : 쿼리에서 RETUE FIELD1 Query> DB.COUNT (쿼리) 그룹에 일치하는 행> db.group (쿼리) 그룹 추가 "$ key"를 추가합니다. 쿼리의 "제목"필드 제목을 그룹화 KEYQUERYJSON 구조 예제로 사용합니다. : 정확한 일치, 제외, MRS 제목이있는 모든 항목과 LIKEALDFILTER : QUERY = { "$ TITLE": "MRS"} MS를 제외한 제목이있는 모든 항목을 필터링합니다. ms : query = { "$ title": { "$ ne": "ms"}} 모두 필터링 이메일에서 '5'와 같은 항목 : query = { "이메일": { "$ like": "5"}} 이메일에서 '5'또는 '4'와 같은 모든 항목을 필터링합니다. query = { ""이메일 ": {"$ Likes ": }} query = {"이메일 ": {"$ LikeDand ": }} 보다 크고 낮은 수학 점수 모두 60보다 큰 모든 수학 점수 : @ $ gt ": 60} {"$ gt ": 60} {"$ gt ": 60} 모든 수학 점수를 60보다 낮게 필터링 : query = {"store.math ": {"$ lt ": 60}} 모든 수학 점수를 필터링하십시오 60 이상 : query = {"score.math ": {"$ gte ": 60}} 모두를 필터링합니다. ATH 점수는 60 이상 이하 : query = { "Score.Math": { "$ lte": 60}} include and no include fillter 60 및 70의 모든 수학 점수 : query = { "store.math": { "$ in ": }} 모든 수학 점수를 60과 70에서 필터링하지 않음 : query = {"store.math ": {"$ nin ": }} 제품 홈페이지

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