MongoDB-SQL语法

小张别慌 發表於 2022-6-24 13:56:00

MongoDB-SQL语法
可视化软件:Navicat
1. MongoDB-查询
db.getCollection('表名').find({}); db.getCollection('表名').find({"_id":1});
 2. MongoDB-NE(NOT EQUAL)查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$ne:1}})
 3. MongoDB-IN查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$in:}});
 4. MongoDB-NOT_IN查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$nin:}})
 5. MongoDB-EXISTS查询
db.getCollection('表名').find({"字段名":{$exists:true}});
当boolean为true,$exists匹配包含字段的文档，包括字段值为null的文档。
当boolean为false,$exists返回不包含对应字段的文档。
 
6. MongoDB-大于小于查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$gt:1}}) (>)---大于---$gt (<)---小于---$lt (>=)---大于等于---$gte (<=)---小于等于---$lte
 7. MongoDB-大于小于日期查询
Date方式 db.getCollection('表名').find({"时间字段":{$gte:new Date(2000,1,1)},"时间字段":{$lte:new Date(2030,1,1)}}); ISODate方式 db.getCollection('dictValue').find({"createTime":{$gte:ISODate("2000-01-01T00:00:00Z")},"createTime":{$lte:ISODate("2030-01-01T00:00:00Z")}});
 8. MongoDB-模糊匹配
db.表名.find({"字段名": {$regex:'要模糊匹配的字符',$options:'i'}}); $options: '<options>'：选项含义 i===>大小写不敏感 m===>查询匹配中使用了锚，例如^（代表开头）和$（代表结尾），以及匹配n后的字符串 x===>忽视所有空白字符 s===>允许点字符（.）匹配所有的字符，包括换行符
 
9.分页与排休查询
//条件查排序并分页：1.是升序， -1是降序；2-页码，10-每页条数 db.getCollection('order').find().sort({"payTime":-1}).limit(2,10);
 
10. MongoDB-修改-所有匹配的数据
db.getCollection('表名').update({"字段名" : "原字段值"},{$set:{"字段名" : "新字段值"}},{multi:true});
 11. MongoDB-新增数据
db.getCollection('表名').save({"_id":NumberLong(1)});
 12. MongoDB-删除数据
db.getCollection('表名').remove({}); db.getCollection('表名').remove({"_id":1});
 13. MongoDB-两个字段比较
常规查询： db.getCollection('表名').find({$expr:{$gt:["$approve_create", "$approve_delete"]}}) 聚合查询： db.getCollection('表名').aggregate({$match:{$expr:{$gt:["$approve_create", "$approve_delete"]}}}) $gt -------- greater than> $gte --------- gt equal>= $lt -------- less than< $lte --------- lt equal<= $ne ----------- not equal!= $eq--------equal=
 
14.MongoDB-联表查询，查询总数并分页
联表查询总数：
db.getCollection("表名").aggregate([ 　　{ "$match" : { "userType" : 4.0 } }, 　　{ "$group" : {   //分组查询，分组查询后的结果集中只有下面的字段 　　　　"_id" : "$userId",  //根据userId来分组，分组后userId就是结果集的_id 　　　　"count" : { "$sum" :"$isDownLoad" }, //分组计算总数 　　　　"mobile" : { "$last" : "$mobile" }, 　　　　"time" : {"$last" : "$inviteTime" }, 　　　　"userId" : { "$last" : "$userId" }, 　　　　"userType" : { "$last" : "$userType" } 　　} }, 　　{"$match" : {"count" : { "$gt" : 0.0 }}  },  //分组后再过滤筛选，只要总数大于0的 　　{ "$lookup" : { 　　　　"from" : "联表查询的表名",  //和上面过滤筛选出来的结果集进行联表操作 　　　　"localField" : "userId", //当前联表的关联字段 　　　　"foreignField" : "_id", //上面查询结果的临时表的关联字段 　　　　"as" : "user" //给当前联表取别名为user 　　} }, 　　{ "$unwind" : { 　　　　"path" : "$user", 　　　　"includeArrayIndex" : "1index", 　　　　"preserveNullAndEmptyArrays" : true 　　} }, 　　{ "$match" : {"user.provinceId": {"$eq":"520000"}} },  //联表后在过滤筛选数据 　　{ "$count" : "total" }  //查询总数 ])
联表分页查询：
db.getCollection("表名").aggregate([ 　　{"$match" : { "userType" : 4.0}}, 　　{ "$group" : { 　　　　"_id" : "$userId", 　　　　"count" : { "$sum" : "$isDownLoad"}, 　　　　"mobile" : { "$last" : "$mobile" }, 　　　　"time" : {"$last" : "$inviteTime" }, 　　　　"userId" : { "$last" : "$userId" }, 　　　　"userType" : { "$last" : "$userType" } 　　}}, 　　{ "$match" : { "count" : { "$gt" : 0.0 }}}, 　　{"$lookup" : { 　　　　"from" : "联表查询的表名", 　　　　"localField" : "userId", 　　　　"foreignField" : "_id", 　　　　"as" : "lp" 　　　} }, 　　{ "$unwind" : { 　　　　"path" : "$lp", 　　　　"includeArrayIndex" : "1index", 　　　　"preserveNullAndEmptyArrays" : true 　　} }, 　　{ "$match" : { 　　　　"lp.provinceId" : "520000" , 　　　　"lp.cityId" :"520100" 　　} }, 　　{ "$project": {"mobile" : "$mobile","time":"$time","userId":"$userId","userType":"$userType","count":1,"address":'$lp.address'} },  //最后结果集只需要的字段数据 　　{"$sort" : { "time" : -1.0 }},  //排序 　　{ "$skip" : 20.0 },   //跳过前面20条数据，从第21条数据开始收集 　　{ "$limit" : 10.0 }   //只收集10条数据 ], { "allowDiskUse" : false } );
 
 15.MongoDB-加索引
db.表名.ensureIndex({"字段1":1,"字段2":1,"字段3":1}) 
  
来源：https://www.cnblogs.com/luolei0120/p/16408596.html

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