MongoDB 查詢文檔隨筆

因爲以前只是使用 MongoDB 進行存儲日誌，沒有作過度析，只作過經過 api 進行查詢操做。

如今有場景須要使用鏈接工具直接查詢分析。因此在此記錄一下使用到的查詢方法。

 

MongoDB 查詢文檔使用 find() 方法。

find() 方法以非結構化的方式來顯示全部文檔。

語法

MongoDB 查詢數據的語法格式以下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可選，使用查詢操做符指定查詢條件
• projection ：可選，使用投影操做符指定返回的鍵。查詢時返回文檔中全部鍵值， 只需省略該參數便可（默認省略）。

若是你須要以易讀的方式來讀取數據，可使用 pretty() 方法，語法格式以下：

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

pretty() 方法以格式化的方式來顯示全部文檔。

 

除了 find() 方法以外，還有一個 findOne() 方法，它只返回一個文檔。

 

MongoDB 與 RDBMS Where 語句比較

若是你熟悉常規的 SQL 數據，經過下表能夠更好的理解 MongoDB 的條件語句查詢：

 

操做	格式	範例	RDBMS中的相似語句
等於	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"菜鳥教程"}).pretty()	where by = '菜鳥教程'
小於	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小於或等於	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大於	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大於或等於	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等於	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

MongoDB AND 條件

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MongoDB 的 find() 方法能夠傳入多個鍵(key)，每一個鍵(key)以逗號隔開，即常規 SQL 的 AND 條件。

語法格式以下：

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

下面是針對項目日誌記錄一些查詢狀況

存儲結構以下：

 

 

1. 查詢某個請求的記錄 

   // MongoDB查詢條件可使用正則表達式，從而實現模糊查詢的功能。模糊查詢可使用$regex操做符或直接使用正則表達式對象

   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. 查詢某個時間段內某個請求的記錄

   /**
   獲取時間：

   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. 統計某個請求的數量

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

   　　

4. 分組查詢

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