MongoDB2 文档操做(新增,查询,修改,删除,聚合), pymongo, 练习题
#单条插入与多条插入 #一、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变 #二、插入单条 # db.table2.insert({'b':2}) # 能够这样写，也能够下面的写法 user0={ "name":"lqz", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.test.insert(user0) db.test.find() # 查看集合全部内容 #三、插入多条 # 手动指定_id，就不用objectid了 user1={ "_id":1, "name":"lqz1", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"lqz2", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"lqz3", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"lqz4", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"lqz5", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) # 插入多条数据 # 有则覆盖，没则新增（覆盖更新） ## 实际上是根据id判断，若是有就是覆盖 db.user.save({"_id":1,"name":"lqzxxx"}) # 彻底覆盖,后面的age,hobbies,addr也没有了 db.user.save({"name":"lqz"}) # 至关于插入
html
# 比较运算 # SQL：=,!=,>,<,>=,<= # MongoDB：{key:value}表明什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于全部数据类型 db.user.find().pretty() # pretty是以json格式显示，了解 #一、select * from db1.user where name = "lqz1"; db.user.find({'name':'lqz1'}) #二、select * from db1.user where name != "lqz2"; db.user.find({'name':{"$ne":'lqz2'}}) #三、select * from db1.user where id > 2; db.user.find({'_id':{'$gt':2}}) #四、select * from db1.user where id < 3; db.user.find({'_id':{'$lt':3}}) #五、select * from db1.user where id >= 2; db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) #六、select * from db1.user where id <= 2; db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
逻辑运算python
#逻辑运算 # SQL：and，or，not ，mod（取余数） # MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not" #一、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}}) #二、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) #三、select * from db1.user where id >= 5 or name = "lqz"; db.user.find({ "$or":[ {'_id':{"$gte":5}}, {"name":"lqz"} ] }) #四、select * from db1.user where id % 2=1; db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}}) #五、上题，取反 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
成员运算mysql
# 成员运算 # SQL：in，not in # MongoDB："$in","$nin" #一、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #二、select * from db1.user where name not in ('lqz1','lqz2'); db.user.find({"name":{"$nin":['lqz1','lqz2']}})
正则匹配sql
# SQL: regexp 正则 # MongoDB: /正则表达/i #一、select * from db1.user where name regexp '^l'; # 查询名字以l开头的人 db.user.find({"name":/.*?/}) # 查全部 db.user.find({"name":/^l/}) # ^以什么开头 # 查询名字以l开头，以1结尾的全部数据 db.user.find({"name":/^l.*?1$/}) #.*?中间任意字符 # 查询忽略大小写 db.user.find({"name":/^LQ/i}) # ^以什么开头
取指定字段mongodb
#一、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1}) # 查询id为3,只显示name和age # 0表示不显示，1表示显示
查询数组shell
#一、查看有dancing爱好的人 db.user.find({'hobbies':'dancing'}) # 查询hobbies列表中有dancing中的人 #二、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ 'hobbies':{ "$all":['dancing','tea'] } }) #三、查看第4个爱好为tea的人 db.user.find({"hobbies.3":'tea'}) # 第4个必须是tea #四、查看全部人最后两个爱好(注意没有hobbies字段的也会被查出)（本质用的是取指定字段，因此要放在后面的字典中） db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) #slice切片只要后2个 #五、查看全部人的第2个到第3个爱好 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) > db.blog.find().pretty() { "_id" : 1, "name" : "alex意外死亡的真相", "comments" : [ { "name" : "egon", "content" : "alex是谁？？？", "thumb" : 200 }, { "name" : "wxx", "content" : "我去，真的假的", "thumb" : 300 }, { "name" : "yxx", "content" : "吃喝嫖赌抽，欠下两个亿", "thumb" : 40 }, { "name" : "egon", "content" : "xxx", "thumb" : 0 } ] } db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个 db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2
排序数据库
# 排序:--1表明升序，-1表明降序 db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1}) # 按age的降序,id的升序排
分页django
# 分页:--limit表明取多少个document，skip表明跳过前多少个document。 # limit中表示一页显示的条数，skip(页码数*一页显示的条数) db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2) #先跳过2条数据，而后取出一条 # 表关联 user {_id:1,name:lqz,age:18} 一我的写多篇文章 article ----》子查询 # 虽然没有表关联，可是能够手动来实行(以下userid都为1) {'userid':1,article:红楼梦} {'userid':1,article:西游记} ## 疑问，可不能够用mongodb彻底取代mysql？ 大部分状况是能够的 #——bbs项目后端数据库彻底用mongodb写，没问题。只是不用django的orm查了，本身写查询语句。用起来比orm更顺畅(取出来都是json格式，拼起来就行) ## 可是对事务性要求很高的行业，像银行就不会彻底取代mysql
获取数量json
# 获取数量 db.user.count({'age':{"$gt":30}}) --或者 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
其余flask
#一、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) > db.t2.find({"b":null}) { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null } #二、查找全部 db.user.find() #等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() #三、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
语法介绍
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式以下： db.collection.update( <query>, # 查询内容,至关于where条件 <update>, # 修改内容,至关于更新的东西 { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) 参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18; db.collection.update( {name:{$ne:lqz}}, # 名字不等于lqz的人 {字典}, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) query : 至关于where条件。 update : update的对象和一些更新的操做符（如$,$inc...等，至关于set后面的 upsert : 可选，默认为false，表明如不存在的状况，update的记录不更新也不插入，设置为true表明插入。 multi : 可选，默认为false，表明只更新找到的第一条记录，设为true,表明更新找到的所有记录。 writeConcern :可选，抛出异常的级别。 更新操做是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，而后执行另一个，不会破坏文档。
覆盖式
#注意：除非是删除，不然_id是始终不会变的 #一、覆盖式: db.user.update({'age':30},{"name":"lqz9","hobbies_count":3})#查询name为30的改成后面的字典 是用{"_id":3,"name":"lqz3","hobbies_count":3}覆盖原来的记录 #二、一种最简单的更新就是用一个新的文档彻底替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的状况。例如 # 用脚本的方式，下方为js语法，能够直接(支持)敲命令使用 (咱们通常使用python实现) var obj=db.user.findOne({"_id":4}) obj.username=obj.name+'NB' obj.hobbies_count++ delete obj.age delete obj._id db.user.update({"_id":2},obj)
设置$set
#设置：$set 一般文档只会有一部分须要更新。可使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。 更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操做，好比修改、增长后者删除 #一、update db1.user set name="张三" where id = 2 db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"张三",}}) #二、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true} db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"李飞刀","age":18}},{"upsert":true}) #三、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条} db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}}) db.user.update({'_id':{"$gte":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true}) #四、修改内嵌文档，把名字为lqz4的人所在的地址国家改为Japan db.user.update({'name':"lqz4"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}}) #五、把名字为lqz4的人的第2个爱好改为sleep db.user.update({'name':"lqz4"},{"$set":{"hobbies.1":"sleep"}}) #六、删除lqz4的爱好,$unset db.user.update({'name':"lqz4"},{"$unset":{"hobbies":""}}) #$unset删除
增长和减小
#增长和减小：$inc #一、全部人年龄增长一岁 db.user.update({}, {"$inc":{"age":1}}, //# 若是没有age字段会建立age字段，并加1 {"multi":true}) #二、全部人年龄减小5岁 db.user.update({}, {"$inc":{"age":-5}}, {"multi":true})
添加删除组内元素 $push $pop $pull
#添加删除数组内元素 往数组内添加元素:$push #一、为名字为lqz的人添加一个爱好read (在hobbies列表里添加read) db.user.update({"name":"lqz"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #二、为名字为lqz的人一次添加多个爱好tea，dancing (使用each循环) db.user.update({"name":"lqz"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }}) 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop #三、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"lqz"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #四、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"lqz"},{"$pop":{ "hobbies":-1} }) #五、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的通通删掉，而$pop只能从两端删 # 删除全部国家为china的人的hobbies中的read爱好 db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true })
避免重复 "$addToSet"
#避免添加剧复："$addToSet" db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{ "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ 'http://www.baidu.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.xxxx.com' ] } } } )
其余
#一、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 # 保留后两个 } } }) #二、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"
#一、删除多个中的第一个 db.user.deleteOne({ 'age': 8 }) #二、删除国家为China的所有 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #三、删除所有(通常不执行) db.user.deleteMany({})
若是你有数据存储在MongoDB中，你想作的可能就不只仅是将数据提取出来那么简单了；你可能但愿对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了如下聚合工具： #一、聚合框架 #二、MapReduce(详见MongoDB权威指南) #三、几个简单聚合命令：count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南) #聚合框架： 可使用多个构件建立一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。 这些构件包括（括号内为构件对应的操做符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip) 不一样的管道操做符能够任意组合，重复使用
准备数据
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #如下是教学部 ('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1), ('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1), ('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1), ('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1), ('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1), ('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1), ('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#如下是销售部门 ('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2), ('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2), ('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2), ('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2), ('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #如下是运营部门 ('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3), ('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3), ('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3), ('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3) ] for n,item in enumerate(l): d={ "_id":n, 'name':item[0], 'sex':item[1], 'age':item[2], 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 'post':item[4], 'salary':item[5] } table.save(d)
筛选 "$match"
{"$match":{"字段":"条件"}},可使用任何经常使用查询操做符$gt,$lt,$in等
#例一、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}}) # shell版本不匹配，会出错
#例二、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
# 计算每一个部门的平均工资
select post as _id,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)
#例三、select post as _id,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where id > 3 group by post having avg(avg_salary) > 10000;
# 查询平均工资大于10000的部门
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
投射 $project
{"$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"}}
#一、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}
})
#二、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商做为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式获得的余数做为结果
#三、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"}}}
)
#例如查看每一个员工的工做多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},
{"$year":"$hire_date"}
]
}}}
)
#四、字符串表达式
{"$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链接在一块儿返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}
db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})
# 除egon外，全部人名字加SB
db.emp.aggregate(
{"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
{"$project":
{"_id":0,"new_name":
{"$concat":
["$name","SB"]
}
}}
)
# 取除egon外， 全部人名字3个字节（utf8编码，3个字节一个汉字）
db.emp.aggregate(
{"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
{"$project":
{"_id":0,"new_name":
{"$substr":["$name",0,3]}
}}
)
分组 $group
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操做符}}
#一、将分组字段传给$group函数的_id字段便可
{"$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，好比按照州市分组
#二、分组后聚合得结果,相似于sql中聚合函数的聚合操做符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) as max_salary from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
#例2：去每一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：若是字段是排序后的，那么$first,$last会颇有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})
#例4：求每一个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
#例5：求每一个部门的人数
seledt count(1) as count from emp;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
#三、数组操做符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复
#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
# 跟上面同样
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
排序$sort 限制 $limit 跳过 $skip
{"$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
#例一、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})
#例二、
db.emp.aggregate(
{"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}},
{"$sort":{"平均工资":-1}},
{"$limit":3},
{"$skip":1})
db.emp.aggregate(
{"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}},
{"$sort":{"平均工资":-1}},
{"$skip":2},
{"$limit":2})
随机选取 $sample
#集合users包含的文档以下 db.users.insertMany([ { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }, { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false }, { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true }, { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false }, { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true }, { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true }, { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true } ]) #下述操做时从users集合中随机选取3个文档 # 抽奖 db.users.aggregate( [ { $sample: { size: 1 } } ] ) # 路飞项目搞活动，送优惠券---》3天后开奖---》100---》抽奖成功
#https://api.mongodb.com/python/current/tutorial.html 官方文档 from pymongo import MongoClient #一、连接 client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017/') #root用户,密码123 # client = MongoClient('localhost', 27017) # client = MongoClient('localhost', 27017,username=...,password=...) #二、use 数据库 使用哪一个数据库 db=client['db2'] db=client.db1 # 和上句做用相同 #三、查看库下全部的集合 print(db.collection_names(include_system_collections=False)) #四、建立集合 table_user=db['userinfo'] #等同于：db.user #五、插入文档 insert和insert_many import datetime user0={ "_id":1, "name":"egon", "birth":datetime.datetime.now(), "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user1={ "_id":2, "name":"alex", "birth":datetime.datetime.now(), "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } # res=table_user.insert_many([user0,user1]).inserted_ids # print(res) # print(table_user.count()) #六、查找 # from pprint import pprint#格式化细 # pprint(table_user.find_one()) # for item in table_user.find(): # pprint(item) # print(table_user.find_one({"_id":{"$gte":1},"name":'egon'})) #七、更新 table_user.update({'_id':1},{'name':'EGON'}) # update也是三部分，和上面的同样 #八、传入新的文档替换旧的文档 table_user.save( { "_id":2, "name":'egon_xxx' } ) ## 代码示例 # pip3 install pymongo 安装 from pymongo import MongoClient from pymongo.collection import Collection # 用来给后面的数据类型提示，能够不写 #MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017/') client=MongoClient(host='localhost',port=27017) # use test db=client.test # 重写了__getattr__ # db=conn["test"] # 重写了__getitem__ # db.users 获取表 # users = db['user'] # 做用同下 users=db.user # type:Collection # 提示数据类型，会自动出方法 print(users.find_one()) # 拿第一条数据{'_id': 1.0, 'name': 'lqzxxx', 'age': 1.0} # users.find({'name':"li"}) # update被弃用了，用replace_one，update_one，update_many进行代替。 # 至关于把update的两个参数，upsert，multi重写了方法 # user.update() 虽然被弃用，当还能用 # users.update_many({},{}) # 至关于把multi设置成true,看源码,upsert参数须要手动传 # users.aggregate({},{},{}) # users.delete_many() # users.delete_one() # print(users.find()) # for i in users.find({'name':"li"}): # print(type(i)) #集成到django框架和flask框架
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 9. 查询全部员工信息，先按照age升序排序，若是age相同则按照hire_date降序排序 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} }, {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} ) 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 9. 查询全部员工信息，先按照age升序排序，若是age相同则按照hire_date降序排序 db.emp.aggregate( {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} ) 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":1}} ) 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":-1}}, {"$limit":1}, {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}} )
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