这对我来说很有效:

var arrayOfFieldNames = [];

var items = db.NAMECOLLECTION.find();

while(items.hasNext()) {
  var item = items.next();
  for(var index in item) {
    arrayOfFieldNames[index] = index;
   }
}

for (var index in arrayOfFieldNames) {
  print(index);
}

我知道我来晚了，但如果你想在python中快速找到所有键(甚至嵌套的键)，你可以用递归函数来做:

def get_keys(dl, keys=None):
    keys = keys or []
    if isinstance(dl, dict):
        keys += dl.keys()
        list(map(lambda x: get_keys(x, keys), dl.values()))
    elif isinstance(dl, list):
        list(map(lambda x: get_keys(x, keys), dl))
    return list(set(keys))

像这样使用它:

dl = db.things.find_one({})
get_keys(dl)

如果你的文件没有相同的密钥，你可以这样做:

dl = db.things.find({})
list(set(list(map(get_keys, dl))[0]))

但是这个解决方案肯定是可以优化的。

一般来说，这个解决方案基本上是解决在嵌套字典中查找键，所以这不是mongodb特定的。

我有一个更简单的工作…

你能做的是插入数据/文档到你的主集合“东西”，你必须在一个单独的集合中插入属性，让我们说“things_attributes”。

所以每次你插入"things"时，你确实会从"things_attributes"中得到该文档的值与你的新文档键的值进行比较，如果有任何新键存在，则将其追加到该文档中并再次重新插入它。

所以things_attributes只有一个唯一键的文档你可以通过findOne()很容易地得到

沿着@James Cropcho的回答，我找到了下面这个我觉得超级好用的方法。这是一个二进制工具，这正是我正在寻找的: mongoeye。

使用这个工具，大约花了2分钟从命令行导出我的模式。

您可以在3.4.4版本中使用新的$objectToArray聚合操作符来将所有顶部键-值对转换为文档数组，然后使用$unwind和$group以及$addToSet来获得整个集合中的不同键。(使用$$ROOT来引用顶级文档。)

db.things.aggregate([
  {"$project":{"arrayofkeyvalue":{"$objectToArray":"$$ROOT"}}},
  {"$unwind":"$arrayofkeyvalue"},
  {"$group":{"_id":null,"allkeys":{"$addToSet":"$arrayofkeyvalue.k"}}}
])

您可以使用以下查询来获取单个文档中的键。

db.things.aggregate([
  {"$match":{_id: "<<ID>>"}}, /* Replace with the document's ID */
  {"$project":{"arrayofkeyvalue":{"$objectToArray":"$$ROOT"}}},
  {"$project":{"keys":"$arrayofkeyvalue.k"}}
])

使用pymongo进行清理和可重用的解决方案:

from pymongo import MongoClient
from bson import Code

def get_keys(db, collection):
    client = MongoClient()
    db = client[db]
    map = Code("function() { for (var key in this) { emit(key, null); } }")
    reduce = Code("function(key, stuff) { return null; }")
    result = db[collection].map_reduce(map, reduce, "myresults")
    return result.distinct('_id')

用法:

get_keys('dbname', 'collection')
>> ['key1', 'key2', ... ]