MongoDB-SQL语法

小张别慌

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:[1,2,3]}});

4. MongoDB-NOT_IN查询

db.getCollection('表名').find({"_id":{$nin:[1,2,3]}})

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