MongoDB的一些高级语法

时间 2019-11-16

原文原文链接

MongoDB的一些高级语法

在前面的博客中，咱们了解一些Mongodb中最基础的用法，只介绍了简单的增删查改，在这篇博客中，我将介绍一下稍微复杂一点的语法。html

AND 和 OR操做

AND操做

在前面的博客中，咱们介绍了查找命令，其中能够指令多个查询条件，当全部条件都符合时，就能够查询到数据。那么，若是咱们只想只要有一个条件符合，就返回想要的数据，那么咱们应该怎么作呢？linux

db.getCollection('test_data_1').find({"字段1":"固定值1","字段2":"固定值2"})

在上面的命令中，其实是一个隐式的AND,由于须要同时知足。可是又没有出现AND这个关键词，因此被称为“隐式AND操做”。下面，就让咱们来将隐式转为显式，只须要使用“$and”便可。sql

db.getCollection('test_data_1').find(
    {
    	"$and":[
        	{"字段1":"固定值1"},
        	{"字段2":"固定值2"}
    	]
    }
)

OR操做

or操做就是为了查询只符合其中任一条件的数据。命令语法和显式的AND操做同样。mongodb

db.getCollection('test_data_1').find(
    {
    	"$or":[
        	{"字段1":"固定值1"},
        	{"字段2":"固定值2"}
    	]
    }
)

其中，咱们须要知道，尽管存在隐式的AND操做，可是，对于OR操做来讲，不存在隐式的OR操做。同时or操做时会遵循一个"短路原则":只要前面的条件知足了，那后面的条件直接跳过（相似编程中的||）。编程

嵌入式文档

下面即是一个嵌入式文档的例子：数组

咱们能够看到在studyInfo中，还有着score和project。其中，studyInfo被称为嵌入式文档，studyInfo下面的字段被称为嵌套字段app

插入

下面是一个插入语句的示例。ide

db.getCollection('test_data_1').insertOne(
{
    "age":18,
    "adress":"Hunan",
    "studyInfo":{
        "score":59,
        "project":"LOL"
        }
    }
)

查询

查询语句函数

若是咱们须要根据嵌入式文档中的嵌套字段的条件去查询，那么下面这样使用就好了。若是嵌套字段里面还有嵌入式文档，一路点点点过去就好了。工具

db.getCollection('test_data_1').find(
    {
    	"studyInfo.score":59
    },
    
    // 不返回studyInfo.score
    {
    	"studyInfo.score":0
    }
)

数组（Array）字段

插入

在下面中，like字段保存的就是一个数组，因此咱们使用**[]**将"apple","orange","fruit"括起来。

db.getCollection('test_data_1').insertOne(
{
    "name":"Array",
    "like":["apple","orange","fruit"]
}
)

使用Robo3T可视化工具查看，显示以下：

1566638722008

查询

其中，like的类型为Array。可是若是咱们查询的时候须要根据like中某个值做为筛选目标的时候，咱们怎么办呢？咱们无需进行其余任何操做（和之前的查询如出一辙）。例如查询全部喜欢orange的人：

db.getCollection('test_data_1').find({"like":"orange"})

也就是说它的查询与之前没有任何区别。可是，既然是数组，总有必定其余的操做，例如查询字段数组为长度的记录：

db.getCollection('test_data_1').find({"like":{"$size":3}})

上面是查询like字段的数组长度为3的记录。

注意：“$size”只能查询某一个具体长度的数组，而不能查询范围，若是进行范围查询的话，会报错：

固然，既然有数组，那么必然会有索引，在mongodb中，数组的第一个元素的索引为0，和大部分的编程的状况是同样的。

咱们能够经过“字段名.索引”来定位元素。例如查询：

db.getCollection('test_data_1').find(
    {
       "like.0":"apple"
        }
)

聚合（Aggregation）

聚合的功能很简单，就是让Mongodb来处理数据，而后返回被处理好的数据。

聚合的操做命令是“aggregation”，基本格式是:

db.getCollection('test_data_1').aggregation([阶段1,阶段2,阶段3……])

集中，阶段能够为零个（那么就至关于findi命令），也能够为任意数量。其中，阶段中间有点相似linux或者unix中的管道

img

也就是说，前面一个阶段的输出，是后面一个结点的输入。

下面是来自菜鸟教程的一些关键字的用法。

$project：修改输入文档的结构。能够用来重命名、增长或删除域，也能够用于建立计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操做。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分红多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

下面我将在一些数据的处理方面来介绍一下其中的一些命令。

筛选数据

筛选数据的功能乍一看和find的功能差很少，而后仔细一看，还真的和find的功能如出一辙。筛选数据的关键字是“ $match”

db.getCollection('test_data_1').aggregate([{"$match":{和find彻底同样的过滤表达式}}])

下面是返回like字段数组的第一个元素为“apple”的记录（和上面数组字段里面查询返回的结果如出一辙）。

db.getCollection('test_data_1').aggregate([{"$match":{"like.0":"apple"}}])

那么，这样作有什么意义呢？返回的结果和find的命令同样，还比find麻烦，这样作岂不是画蛇添足。的确，若是咱们仅仅这样作，还不如使用find，它的强大之处在于与其余关键字进行组合。由于进行数据处理，通常第一步都是进行筛选。

修改字段

前面咱们介绍了$project的介绍，那么修改字段咱们将使用$projecto来操做。

$project：修改输入文档的结构。能够用来重命名、增长或删除域，也能够用于建立计算结果以及嵌套文档。

正如上面所介绍的，$project的功能很强大，能够作到不少事情。

修改返回的字段

下面返回的字段中不包含_id和like 字段
```
db.getCollection('test_data_1').aggregate([
    {"$project":{"_id":0,"like":0}}
])
```
下面是结合$match的使用，其中前面的$match的返回的输出是$project的输入
```
db.getCollection('test_data_1').aggregate([
    {"$match":{"like":{"$size":3}}},
    {"$project":{"_id":0,"like":0}}
])
```
这个的做用也和find中的返回返回部分字段的操做差很少，这个操做没有什么让人新奇的地方，下面将介绍它的其余强大之处。
注意事项



包括现有字段
- _id 字段默认包含在输出文档中。
- 若是指定包含文档中不存在的字段， $project 将忽略该字段包含，而且不会将该字段添加到文档中。
取消_id字段
- 默认状况下， _id 字段包含在输出文档中。要从输出文档中排除 _id 字段，必须在 $project 中明确指定对 _id 字段的抑制。
排除字段
- 若是指定排除某个或多个字段，则在输出文档中返回全部其余字段。
- 若是指定排除 _id 之外的字段，则不能使用任何其余 $project 规范表单：即，若是排除字段，则不能指定包含字段，重置现有字段的值或添加新字段。
添加新的字段

若是我想返回的结果中添加新的字段，怎么办？在project中直接添加就行
```
db.getCollection('test_data_1').aggregate([
   
    {"$project":{
        "name":1,
        "_id":0,
   		// 添加的新的字段
        "add":"GG"
        }
     }
])
```
不过值得注意的是：

若是指定排除 _id 之外的字段，则不能使用任何其余 $project 规范表单：即，若是排除字段，则不能指定包含字段，重置现有字段的值或添加新字段。

也就是说，若是排除了除“_id”之外的字段，那么，就GG了。就没办法添加字段了。

而且值得注意的是，添加新的字段的时候，若是旧的字段不设置为1，则不会返回。（也就是说，若是添加了新的字段，想要返回原本存在字段，必须将字段设置为1）

重命名字段

重命名字段和添加新的字段差很少，简单点来讲，咱们可使用“$旧的字段名”来表示字段的数据。示例以下

db.getCollection('test_data_1').aggregate([
   
    {"$project":{
    	// 添加新的字段，新的字段的数据是name字段的数据
        "add":"$name"
        }
     }
])

结果以下：

这个对于嵌套文档有着很是好的效果，能够看下面的两个例子

使用find	使用聚合

处理特殊字符

这里有说两个问题，若是我须要修改一个字段的数据为1，或者为$project呢？能够知道，这些值与mongodbe自身的语法冲突了（全部以“$”开头的普通字符串和数字都不能添加）。这个时候咱们可使用" $literal"关键字。

分组操做

分组操做所对应的关键字是“$group”，它的做用是根据给出的字段key，它全部的key的值相同的记录放在一块儿进行运算。

去重

在上一篇博客中使用了去重函数“distinct”，使用该函数后，返回的是一个数组。不过，如今咱们可使用“$group”去重。操做以下所示：

db.getCollection('test_data_1').aggregate(
    [
        {
            "$group":{"_id":"$被g去重的字段名"}
        }
    ]
)

其中，“_id”是必不可少的，不能用其余的去替代。而这个返回的也不是一个数组，而是不少条记录。

分组操做运算

首先先说一下运算的关键字，关键字包括（来自菜鸟教程）：

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中全部文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中全部文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不建立副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

你们看那个实例估计也明白怎么操做了。首先咱们先去重，而后再指定名字，最后进行计算：

计算的方法：{$关键字：$已有的字段名}

下面即是计算age的平均值，而后以“aver_age”返回。

原则上，“$sum”和“$avg”的值对应的值应该是数字，若是使用非数字，则“$sum”会返回0，“$avg”会返回“null”。注意，字符串是能够比较大小的。其中，“$sum”的值还可使用数字“1”，例如"count":{"$sum":1}，则返回的就是每一个分组有多少条记录。

拆分数组

拆分数组使用的关键字是“$unwind”，它的做用是把一条包含数组的记录拆分为很对条记录，其中，每一条记录拥有数组中的一个元素。

下面是数组like和infos进行拆分，其中拆分的结果数量是like数组的长度乘以infos数组的长度。

db.getCollection('test_data_1').aggregate(
    [
        {"$unwind":"$like"},
        {"$unwind":"$infos"},
    ]
)

联集合查询

Mongodb中的联集合查询相似SQL中的联表查询，在联集合查询中，有两个概念，主集合和被查集合。简单点来讲，就是主集合提供字段key，而后被查集合经过字段key查出须要的字段。

db.getCollection('主集合名').aggregate([
    "$lookup":{
            "from":"被查集合名",
            "localField":"主集合提供的字段key",
            "foreginField":"被查集合接受的字段",
            "as":"为查出来的字段命名",
    }
]
)

下面是两个文档，一个为user,一个为login

如今咱们经过login中的id从user中拿出字段：

db.getCollection('login').aggregate([
   { "$lookup":{
            "from":"user",
            "localField":"loginId",
            "foreignField":"id",
            "as":"login_name",
        }
   }
]
)

返回结果以下：

其中，login_name为联结合查出来的数据，为一个数组。

固然，对于这个结果的样式咱们是不太满意的，由于我咱们只想拿出name，这个时候咱们就须要使用前面的知识来解决这个问题了。

db.getCollection('login').aggregate([
   { "$lookup":{
            "from":"user",
            "localField":"loginId",
            "foreignField":"id",
            "as":"login_name",
        }
   },   {
       "$unwind":"$login_name"
   },
   {
       "$project":{
           "_id":0,
           "loginId":1,
           "name":"$login_name.name"
           
           }
   }
])

返回的结果如图所示：

参考资料

参考书籍：《左手Mongodb，右手Redis》

菜鸟教程：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

docs4dev：https://www.docs4dev.com/docs/zh/mongodb/v3.6/reference

MongoDB的一些高级语法