一、 MongoDB文档检索
MongoDB中有多种方式可以检索文档:
1.1 查询过滤器
使用查询过滤器从集合中检索文档。查询过滤器是一组键值对,可按字段值查询文档。 例如:
db.col.find({"status":"A"})
这个示例查询status等于“A”的文档。
1.2 范围查询操作符
范围查询操作符可用于构建基于值范围的查询过滤器。例如:
l
t
、
lt、
lt、lte、
g
t
、
gt、
gt、gte:分别表示less than、less than or equal、greater than、greater than or equal。$in:匹配数组中任一值$nin:匹配不在数组中的任何值
例如:
db.col.find({"age":{"$gt":20,"$lt":30}})
这个示例查询age在20到30之间的文档。
1.3 正则表达式
可以使用正则表达式查询字符串字段的值。使用$regex操作符指定正则表达式。 例如:
db.col.find({"name": {"$regex" : /^A/}})
这个示例查询以A开头的name字段的文档。
1.4 投影操作
可以使用投影操作从文档中选择需要的字段。使用$project操作指定要包含/排除的字段。 例如:
db.col.find({},{"name":1,"address":1})
这个示例查询所有文档,但只返回name和address字段。_id字段默认返回,需要显式排除。
1.5 排序
可以使用$sort操作对结果进行排序。 例如:
db.col.find().sort({"age":1})
这个示例查询所有文档,并按age字段升序排列结果。
1.6 限制结果数量
可以使用$limit操作限制结果数量。例如:
db.col.find().limit(5)
这个示例查询最多5个文档。
1.7 跳过结果数量
可以使用$skip操作跳过结果数量。例如:
db.col.find().skip(10).limit(5)
这个示例跳过前10个结果,然后返回接下来的5个结果。
1.8 索引
可以在字段上创建索引以加快查询速度。确保索引字段是你查询过滤器和排序操作中使用的字段。 例如,如果经常按age字段查询文档,那么在age字段上创建索引将大大提高查询性能。 索引可在创建集合时指定,也可随时添加/删除。 例如,创建age索引:
db.col.createIndex({"age":1})
1.9 文本索引
可以在字符串字段上创建文本索引,以便执行文本搜索查询。 例如,如果有一个内容字段包含文章文本,则可以在该字段上创建文本索引,然后执行基于关键字的搜索查询。 例如,创建内容文本索引:
db.col.createIndex({"内容": "text"})
然后可以执行文本搜索:
db.col.find({"$text": {"$search": "mongodb 文档检索"}})
这个示例找到包含“mongodb 文档检索”的内容字段的文档。
1.10 地理空间索引
可以在包含GeoJSON对象的字段上创建2dsphere索引,以执行地理空间操作(例如查询附近的点)。 例如,如果有一个位置字段包含点的经度和纬度,可以在该字段上创建2dsphere索引: db.places.createIndex({“位置”: “2dsphere”})
然后可以执行地理空间查询,如查询某点附近100千米内的文档:
db.places.find({
"位置": {
"$near": {
"$geometry": {
"type": "Point",
"coordinates": [x, y]
},
"$maxDistance": 100000
}
}
})
这个示例找到位置字段中点距离(x,y)100千米内的文档。
1.11 执行查询
可以通过以下方式执行MongoDB查询:
db.col.find()db.col.findOne() //查询一个文档db.col.find().limit(n) //限制n个结果db.col.find().skip(n) //跳过前n个结果db.col.find().sort({…}) //排序结果db.col.findOne({ … }, { field: 1 }) //只返回指定字段db.col.count({ … }) //统计结果数量db.col.distinct(field) //获取指定字段的不同值
可以使用pretty()方法以易读的方式查看查询结果。 例如:
db.col.find().pretty()
在MongoDB Compass中也可以视觉化执行查询、查看查询执行计划和索引使用情况。
二、MongoDB聚合框架
MongoDB的聚合框架提供了管道操作,用于处理数据记录并返回计算结果。 聚合管道是把多个操作符链接在一起的过程。每个操作符会接收输入文档,对其进行转换处理,然后输出。 下面是一些常用的聚合操作符:
2.1 聚合框架
MongoDB的聚合框架提供了管道操作,可用于执行复杂的聚合查询。 例如,以下聚合管道查询获取age字段平均值大于$avg的文档数量:
db.col.aggregate([
{"$group": {"_id": "null", "avgAge": {"$avg": "$age"}}},
{"$addFields": {"age": "$age"}},
{"$match": {"age": {"$gt": "$avgAge"}}}
])
这个示例使用
g
r
o
u
p
阶段计算
a
g
e
平均值
,
然后
group阶段计算age平均值,然后
group阶段计算age平均值,然后addFields重新添加age字段,最后$match过滤age大于平均值的文档。
2.2 $group
将集合中的文档分组,可用于统计结果。 例如,按性别分组并计数:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}}
])
这个示例会给出gender字段为male和female的文档数量。
2.3 $match
在聚合管道中过滤数据。与db.col.find()类似,但在聚合操作符中使用。 例如,只聚合年龄大于30的用户:
db.users.aggregate([
{"$match": {"age": {"$gt": 30}}},
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}}
])
2.4 $sort
在管道中对结果进行排序。 例如,按count降序排序结果:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}},
{"$sort": {"count": -1}}
])
2.5
l
i
m
i
t
和
limit和
limit和skip
在管道中限制和跳过结果数量。 例如,跳过前5个结果,然后返回5个结果:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}},
{"$sort": {"count": -1}},
{"$skip": 5},
{"$limit": 5}
])
2.6 $unwind
将数组类型字段拆分为单独的文档。 例如,如果有一个posts数组字段,每个文档包含用户发表的多篇帖子,可以使用$unwind操作将posts拆分为单独的帖子文档:
db.users.aggregate([
{"$unwind": "$posts"}
])
2.7 $project
用于修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除字段。 例如,删除_id字段,重命名count为数量:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}},
{"$project": {"_id": 0, "数量": "$count"}}
])
2.8 $addFields
用于向文档添加新字段。 例如,将count字段增加100,然后重命名为total:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}},
{"$addFields": {"total": {"$add": ["$count", 100]}}},
{"$project": {"_id": 0, "total": 1}}
])
2.9 执行聚合查询
可以通过db.col.aggregate()执行聚合查询。 例如:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}}
])
可以使用pretty()方法以易读的方式查看聚合查询结果。 例如:
db.users.aggregate([
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}}
]).pretty()
这里包含了比较常用的mongodb的操作了，其余的可以看官方文档或者私聊我本人进行补充。
上一章： 二、MongoDB简介及基本操作 下一章： 四、Springboot连接mongodb
推荐阅读
您阅读本篇文章共花了：
发表评论