mongodb常用查询语法

你猜啊 · 發表於 2021-9-23 11:45:00

1.$match的使用

#match 用于对数据进行筛选
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等

#例1、select * from db1.emp where post='teacher'; # mysql的查询语句
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}}) #mongo的查询语句

#例2、select * from db1.emp where id > 3;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
)

2.$project

#1、 project翻译为投射 ,即将一个数据结果映射为另一个结果过程中可以对某些数据进行修改控制其最终显示的结果， 1表示显示，0不显示；_id默认是1，其余默认是0。
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}

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

#2、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果#例:所有人年龄加1显示

db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}})
# 错误示范: 原因:参加运算的字段不能被隐藏
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"salary":1,
"age":0,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}})

#3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)
#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},
{"$year":"$hire_date"}
]
}}}
)

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

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

3.$group

# $group用于分组
# 分组后具体信息被影藏
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post"}}
)

# 通常我们要对分组后的内容进行统计这就需要对应的几个聚合函数

# select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
)
# math用于匹配与mysql不同的是没有顺序限制每一个操作像是一个管道接收上一个的数据进行处理再传给下一个

# select id,avg(salary) 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}}}
)

# 对应的聚合函数 $sum、$avg、$max、$min、$first、$last

#1、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

#2、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
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})

#例2：去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"}}})

#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#例4：求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})

#例5：求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复
# 等同于group_concat
#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

4$sort ,limit,skip

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n}
{"$skip":n} #跳过多少个文档
#例1、取平均工资最高的前两个部门

db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
},
{
"$skip":1
}
)
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip

5.AND 和 OR 联合使用

>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
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        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
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        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
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}

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