MongoDB 操作文档查询文档

一、查询文档

1、查询所有

MongoDB 查询数据的语法格式如下：
db.uesr.find() # 等同于 db.user.find({})
# 根据 name 去重
db.user.distinct("name")

find() 方法以非结构化方式来显示所有文档。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretry() 方法，语法格式如下：
db.user.find().pretty()
pretty() 函数以格式化的方式来显示所有文档

注：在MongoDB中，用到方法都得用 $ 符号开头

2、比较运算符

=、!= ('$ne')、> ('$gt')、< ('$lt')、>= ('$gte')、<= ('$lte')

# 1、select * from user where id = 3
db.user.find({"id":3})

# 2、select * from user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

# 3、select * from user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})

# 4、select * from user where id < 3
db.user.find({"_id":{"$lt":3}})

# 5、select * from user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

# 6、select * from user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

3、逻辑运算

MongoDB 中字典内用逗号分隔多个条件是 and 关系，或者直接用 $and，$or，$not（与或非）

# 逻辑运算：$and,$or,$ont
# 1、select * from user where id >= and id <= 4;
db.user.find({"id":{"$gte":3,"$lte":4}})

# 2、select * from user where id >= 3 and id <= 4 and age >= 4;
db.user.find({
    "_id":{"$gte":3,"$lte":4},
    "age":{"$gte":4}
})

db.user.find({
    "$and":[
        {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
        {"age":{"$gte":4}}
    ]
})

# 3、select * from user where id >=0 and id <= 1 or id >=4 or name = "test"

db.user.find({
    "$or":[
        {"_id":{"$gte":0,"$lte":1}},
        {"_id":{"$lte":4}},
        {"name":"test"}
    ]
})

# 4、select * from user where id % 2 = 1;
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})

# 5、select * from user where id % 2 != 1;
db.user.find({"_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}})

4、$type 操作符

MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：

MongoDB 操作文档查询文档

# 查询 name 是字符串类型的数据
db.user.find({name:{$type:2}}).pretty()

5、正则

# 1、select * from user where name regexp '^z.*?(u|i)$'
# 匹配规则：z开头、n或u结尾，不区分大小写
db.user.find({name:/^z.*?(u|n)/i})

6、投影

MongoDB 投影意思是只选择必要的数据而不是选择一整个文件的数据。
在 MongoDB 中，当执行 find()方法，那么它会显示一个文档所有字段。要限制这一点需要设置字段列表值 1 或 0
1 用来显示字段而 0 用来隐藏字段，_id 会默认显示出来。

# 1、select name,age from user where id = 3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

# 2、select name,age from user where name regexp "^z.*(n|u)$";
db.user.find({
    "name":/^z.*(n|u)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

7、数组

# 查询数组相关
# 查询 hobbies 中有 dancing 的人
db.user.find({
    "hobbies":"dancing"
})
# 查看既有 dancing 爱好又有 tea 爱好的人
db.user.find({
    "hobbies":{"all":["dancing","tea"]}
})
# 查看索引第二个爱好为 dancing 的人（索引从 0 开始计算）
db.user.find({
    "hobbies.1":"dancing"
})
# 查看所有人的第1个到第3个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件（左闭右开）
db.user.find(
    {},
    {
        _id:0,
        name:0,
        age:0
        addr:0
        hobbies:{"$slice":[0,2]}
    }
)
# 查看所有人的最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件（左闭右开）
db.user.find(
    {},
    {
        _id:0,
        name:0,
        age:0
        addr:0
        hobbies:{"$slice":-2}
    }
)
# 查询子文档有 "country":"China"的人
db.user.find(
    {
        "addr.country":"China"
    }
)

8、排序

在 MongoDB 中使用 sort() 方法来对数据排序， sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排序，而 -1 是用于降序排序
# 按照姓名正序
db.user.find().sort({name:1})
# 按照年龄到序序，id正序
db.user.find().sort({age:-1,_id:1})

9、分页

limit 表示取多少个 document，skip代表跳过几个document
分页公式：db.user.find().skip((pageNumber-1)*pageSize).limit(pageSize)
db.user.find().limit(2).skip(0) # 前两个
db.user.find().limit(2).skip(2) # 第三个和第四个
db.user.find().limit(3).skip(4) # 第五个和第六个

10、统计

# 查询 _id 大于 3 的人数
# 方式一
db.user.count({_id:{"$gt":3}})
# 方式二
db.user.find({_id:{"$gt":3}}).count()

二、聚合

我们在查询时可定会用到聚合，在 MongoDB 中聚合为 aggregate，集合函数主要用到 $match $group $avg $project $concat，可以加"$match"也可以不加$match

MongoDB 操作文档查询文档

2.1、Aggregate与法

基本格式：db.COLLECTION_NAME.aggregate(pipeline,options)

参数说明

参数	类型	描述
pipeline	array	一系列数据聚合擦耦走或阶段。在版本 2.6 中更改：该方法仍然可以将流水线阶段作为单独的参数接受，而不是作为数组中的元素；但是，如果不将管道指定为数组，则不能指定 options 参数。目前所使用的 4.0.4 版本必须使用数组
options	document	可选。aggreate() 传递给聚合命令的其它选项，2.6 版本中新增功能：仅当将管道指定为数组时才可用

2.6 中的新增功能，仅当将管道指定为数组时才可用。
注意：使用 db.collection.aggregate() 直接查询会提示错误，但是传入一个空数组如 db.collection.aggregate([]) 则不会报错，且会和 find 一样返回所有文档。

2.2、$match 和 $group

相当于 sql 语句中的 where 和 group by
{"$match":{"字段":"条件"}}，可以使用任何常用的查询操作符 $gt,$lt,$in等
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}

# select * from db1.emp where post = "公务员"
db.emp.aggregate([{"$match":{"post":"公务员"}}])

# select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate([
    {"$match":{_id:{"$gt":3}}},
    {"$group":{_id:"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}
])

# select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate([
    {"$match":{_id:{"$gt":3}}},
    {"$group":{_id:"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
])

{"$group":{_id:分组字段,"新的字段":聚合操作符}}

将分组字段传给 $group 函数的 _id 字段即可
{"$group":{_id:"$sex"}} # 按照性别分组
{"$group":{_id:"$post"}} # 按照职位分组
{"$group":{_id:{"state":"$state","city":"$city"}}} # 按照多个字段分组，比如按照州市分组

# 分组后聚合得结果，类似于 sql 中聚合函数的聚合操作符：$sum,$avg,$max,$min,$first,$last
# select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate([{"$group":{_id:"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}])

# 取每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate(["$group":{_id:"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}])

# 如果字段是排序后的，那么 $first,$last 会很有用，比如$max 和 $min 效率高
db.emp.aggregate(["$group":{_id:"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}])

# 求每个部门的工资
db.emp.aggregate([{"$group":{_id:"$post","count":{"$sum":"$salary"}}},{"$sort":{"count":1}}])

# 求每个部门人数
db.emp.aggregate([{"$group":{_id:"$post","count":{"$sum":1}}},{"$sort":{"count":1}}])

# 数组操作符
{"$addToSet":expr} # 不重复
{"$push":expr} # 重复

# 查询岗位名以及各岗位的员工姓名：select post,group_concat(name) from db.emp group by post;
# 重复的也查询出来
db.emp.aggregate([{"$group":{_id:"$post","names":{"$push":"$name"}}}])
# 查询不重复的，如果有重复的保留一个
db.emp.aggregate([{"$group":{_id:"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}}])

2.3、$project

用于投射，即设定该该键值对是否保留，1为保留，0位不保留，可对原有键值对做操作后增加自定义表达式（查询哪些要显示的列）
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":"0","新增字段名":" 表达式"}}

# select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate([
    {
        $project:{
            "name":1,
            "post:"1,
            "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }
    }
])

2.4、$sort 和 $limit 和 $skip

排序：{"$sort":{"字段名称":1,"字段名":-1}} #1 升序，-1 降序
限制：{"$limit":n}
跳过：{"$skip":n} # 跳过多少个文档

# 取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate([
{
    "$group":{_id:"$post","平均工资":{"$age":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
}
])

# 取平均工资最高的第二个部门
db.emp.aggregate([
{
    "$group":{_id:"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
},
{
    "$skip":1
}
])

2.5、$sample

随机取几个：$sample
# 随机获取 3 个文档
db.emp.aggregate([
    {$sample:{size:3}}
])

2.6、$concat 和 $substr 和 $toLower 和 $toUpper

{"$substr":[$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
# 指定的表达式或字符串连接在一起返回，只支持字符串拼接
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]}
{"$toLower":expr} # 转小写
{"$toUpper":expr} # 转大写

# 截取字符串
db.emp.aggregate([
    {
        $project:{
            _id:0
            "str":{$substr:["$sex",0,2]}
        }
    }
])

# 拼接
db.emp.aggregate([
    {
        $project:{
            "name":1
            "post":1,
            "name_sex":{$concat:["$name","测试","$sex"]}
        }
    }
])

# 将性别的英文转为大写
db.emp.aggreagate([$project:{"sex":{"$toUpper":"$sex"}}])

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HuDu

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一、查询文档

1、查询所有

2、比较运算符

3、逻辑运算

4、$type 操作符

5、正则

6、投影

7、数组

8、排序

9、分页

10、统计

二、聚合

2.1、Aggregate与法

2.2、$match 和 $group

2.3、$project

2.4、$sort 和 $limit 和 $skip

2.5、$sample

2.6、$concat 和 $substr 和 $toLower 和 $toUpper

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