MongoDB的一些高級語法

時間 2019-11-16

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MongoDB的一些高級語法

在前面的博客中，咱們瞭解一些Mongodb中最基礎的用法，只介紹了簡單的增刪查改，在這篇博客中，我將介紹一下稍微複雜一點的語法。html

AND 和 OR操做

AND操做

在前面的博客中，咱們介紹了查找命令，其中能夠指令多個查詢條件，當全部條件都符合時，就能夠查詢到數據。那麼，若是咱們只想只要有一個條件符合，就返回想要的數據，那麼咱們應該怎麼作呢？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，其實是一個隱式的AND,由於須要同時知足。可是又沒有出現AND這個關鍵詞，因此被稱爲「隱式AND操做」。下面，就讓咱們來將隱式轉爲顯式，只須要使用「$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操做就是爲了查詢只符合其中任一條件的數據。命令語法和顯式的AND操做同樣。mongodb

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

其中，咱們須要知道，儘管存在隱式的AND操做，可是，對於OR操做來講，不存在隱式的OR操做。同時or操做時會遵循一個"短路原則":只要前面的條件知足了，那後面的條件直接跳過（相似編程中的||）。編程

嵌入式文檔

下面即是一個嵌入式文檔的例子：數組

咱們能夠看到在studyInfo中，還有着score和project。其中，studyInfo被稱爲嵌入式文檔，studyInfo下面的字段被稱爲嵌套字段app

插入

下面是一個插入語句的示例。ide

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

查詢

查詢語句函數

若是咱們須要根據嵌入式文檔中的嵌套字段的條件去查詢，那麼下面這樣使用就好了。若是嵌套字段裏面還有嵌入式文檔，一路點點點過去就好了。工具

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

數組（Array）字段

插入

在下面中，like字段保存的就是一個數組，因此咱們使用**[]**將"apple","orange","fruit"括起來。

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

使用Robo3T可視化工具查看，顯示以下：

1566638722008

查詢

其中，like的類型爲Array。可是若是咱們查詢的時候須要根據like中某個值做爲篩選目標的時候，咱們怎麼辦呢？咱們無需進行其餘任何操做（和之前的查詢如出一轍）。例如查詢全部喜歡orange的人：

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

也就是說它的查詢與之前沒有任何區別。可是，既然是數組，總有必定其餘的操做，例如查詢字段數組爲長度的記錄：

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

上面是查詢like字段的數組長度爲3的記錄。

注意：「$size」只能查詢某一個具體長度的數組，而不能查詢範圍，若是進行範圍查詢的話，會報錯：

固然，既然有數組，那麼必然會有索引，在mongodb中，數組的第一個元素的索引爲0，和大部分的編程的狀況是同樣的。

咱們能夠經過「字段名.索引」來定位元素。例如查詢：

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

聚合（Aggregation）

聚合的功能很簡單，就是讓Mongodb來處理數據，而後返回被處理好的數據。

聚合的操做命令是「aggregation」，基本格式是:

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

集中，階段能夠爲零個（那麼就至關於findi命令），也能夠爲任意數量。其中，階段中間有點相似linux或者unix中的管道

img

也就是說，前面一個階段的輸出，是後面一個結點的輸入。

下面是來自菜鳥教程的一些關鍵字的用法。

$project：修改輸入文檔的結構。能夠用來重命名、增長或刪除域，也能夠用於建立計算結果以及嵌套文檔。
$match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操做。
$limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
$skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
$unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分紅多條，每條包含數組中的一個值。
$group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
$sort：將輸入文檔排序後輸出。
$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

下面我將在一些數據的處理方面來介紹一下其中的一些命令。

篩選數據

篩選數據的功能乍一看和find的功能差很少，而後仔細一看，還真的和find的功能如出一轍。篩選數據的關鍵字是「 $match」

db.getCollection('test_data_1').aggregate([{"$match":{和find徹底同樣的過濾表達式}}])

下面是返回like字段數組的第一個元素爲「apple」的記錄（和上面數組字段裏面查詢返回的結果如出一轍）。

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

那麼，這樣作有什麼意義呢？返回的結果和find的命令同樣，還比find麻煩，這樣作豈不是畫蛇添足。的確，若是咱們僅僅這樣作，還不如使用find，它的強大之處在於與其餘關鍵字進行組合。由於進行數據處理，通常第一步都是進行篩選。

修改字段

前面咱們介紹了$project的介紹，那麼修改字段咱們將使用$projecto來操做。

$project：修改輸入文檔的結構。能夠用來重命名、增長或刪除域，也能夠用於建立計算結果以及嵌套文檔。

正如上面所介紹的，$project的功能很強大，能夠作到不少事情。

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([
    {"$project":{"_id":0,"like":0}}
])
```
下面是結合$match的使用，其中前面的$match的返回的輸出是$project的輸入
```
db.getCollection('test_data_1').aggregate([
    {"$match":{"like":{"$size":3}}},
    {"$project":{"_id":0,"like":0}}
])
```
這個的做用也和find中的返回返回部分字段的操做差很少，這個操做沒有什麼讓人新奇的地方，下面將介紹它的其餘強大之處。
注意事項



包括現有字段
- _id 字段默認包含在輸出文檔中。
- 若是指定包含文檔中不存在的字段， $project 將忽略該字段包含，而且不會將該字段添加到文檔中。
取消_id字段
- 默認狀況下， _id 字段包含在輸出文檔中。要從輸出文檔中排除 _id 字段，必須在 $project 中明確指定對 _id 字段的抑制。
排除字段
- 若是指定排除某個或多個字段，則在輸出文檔中返回全部其餘字段。
- 若是指定排除 _id 之外的字段，則不能使用任何其餘 $project 規範表單：即，若是排除字段，則不能指定包含字段，重置現有字段的值或添加新字段。
添加新的字段

若是我想返回的結果中添加新的字段，怎麼辦？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"
        }
     }
])
```
不過值得注意的是：

若是指定排除 _id 之外的字段，則不能使用任何其餘 $project 規範表單：即，若是排除字段，則不能指定包含字段，重置現有字段的值或添加新字段。

也就是說，若是排除了除「_id」之外的字段，那麼，就GG了。就沒辦法添加字段了。

而且值得注意的是，添加新的字段的時候，若是舊的字段不設置爲1，則不會返回。（也就是說，若是添加了新的字段，想要返回原本存在字段，必須將字段設置爲1）

重命名字段

重命名字段和添加新的字段差很少，簡單點來講，咱們可使用「$舊的字段名」來表示字段的數據。示例以下

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

結果以下：

這個對於嵌套文檔有着很是好的效果，能夠看下面的兩個例子

使用find	使用聚合

處理特殊字符

這裏有說兩個問題，若是我須要修改一個字段的數據爲1，或者爲$project呢？能夠知道，這些值與mongodbe自身的語法衝突了（全部以「$」開頭的普通字符串和數字都不能添加）。這個時候咱們可使用" $literal"關鍵字。

分組操做

分組操做所對應的關鍵字是「$group」，它的做用是根據給出的字段key，它全部的key的值相同的記錄放在一塊兒進行運算。

去重

在上一篇博客中使用了去重函數「distinct」，使用該函數後，返回的是一個數組。不過，如今咱們可使用「$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，不能用其餘的去替代。而這個返回的也不是一個數組，而是不少條記錄。

分組操做運算

首先先說一下運算的關鍵字，關鍵字包括（來自菜鳥教程）：

表達式	描述	實例
$sum	計算總和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	計算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	獲取集合中全部文檔對應值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	獲取集合中全部文檔對應值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在結果文檔中插入值到一個數組中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在結果文檔中插入值到一個數組中，但不建立副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

你們看那個實例估計也明白怎麼操做了。首先咱們先去重，而後再指定名字，最後進行計算：

計算的方法：{$關鍵字：$已有的字段名}

下面即是計算age的平均值，而後以「aver_age」返回。

原則上，「$sum」和「$avg」的值對應的值應該是數字，若是使用非數字，則「$sum」會返回0，「$avg」會返回「null」。注意，字符串是能夠比較大小的。其中，「$sum」的值還可使用數字「1」，例如"count":{"$sum":1}，則返回的就是每一個分組有多少條記錄。

拆分數組

拆分數組使用的關鍵字是「$unwind」，它的做用是把一條包含數組的記錄拆分爲很對條記錄，其中，每一條記錄擁有數組中的一個元素。

下面是數組like和infos進行拆分，其中拆分的結果數量是like數組的長度乘以infos數組的長度。

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

聯集合查詢

Mongodb中的聯集合查詢相似SQL中的聯表查詢，在聯集合查詢中，有兩個概念，主集合和被查集合。簡單點來講，就是主集合提供字段key，而後被查集合經過字段key查出須要的字段。

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":"爲查出來的字段命名",
    }
]
)

下面是兩個文檔，一個爲user,一個爲login

如今咱們經過login中的id從user中拿出字段：

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

返回結果以下：

其中，login_name爲聯結合查出來的數據，爲一個數組。

固然，對於這個結果的樣式咱們是不太滿意的，由於我咱們只想拿出name，這個時候咱們就須要使用前面的知識來解決這個問題了。

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"
           
           }
   }
])

返回的結果如圖所示：