MongoDB 查询文档随笔

因为以前只是使用 MongoDB 进行存储日志，没有作过度析，只作过经过 api 进行查询操做。

如今有场景须要使用链接工具直接查询分析。因此在此记录一下使用到的查询方法。

 

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示全部文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式以下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操做符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操做符指定返回的键。查询时返回文档中全部键值， 只需省略该参数便可（默认省略）。

若是你须要以易读的方式来读取数据，可使用 pretty() 方法，语法格式以下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示全部文档。

 

除了 find() 方法以外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

 

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

若是你熟悉常规的 SQL 数据，经过下表能够更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

 

操做	格式	范例	RDBMS中的相似语句
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()	where by = '菜鸟教程'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

MongoDB AND 条件

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MongoDB 的 find() 方法能够传入多个键(key)，每一个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式以下：

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

下面是针对项目日志记录一些查询状况

存储结构以下：

 

 

1. 查询某个请求的记录 

   // MongoDB查询条件可使用正则表达式，从而实现模糊查询的功能。模糊查询可使用$regex操做符或直接使用正则表达式对象

   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":"/customer/login/authCode"})；
   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode', $options:'i'}})；

   
   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/}})；
   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/i}})；

   　　

2. 查询某个时间段内某个请求的记录

   /**
   获取时间：

   1. new Date(1559101984000)
   2. new Date(2019,6,14)
   3. ISODate("2019-06-14T00:00:00Z")
   */

   //db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: '/login/authCode'}, 'createDate':{$gte:new Date(1559101984000)}})
   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}})

   　　

3. 统计某个请求的数量

   db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode'}}).count()

   　　

4. 分组查询

   db.getCollection('mobileOfficeLog').aggregate([{$match:{'requestUrl' : {$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}}},{$group:{_id:'$operateUser'}}])