python數據庫-mongoDB的高級查詢操做(55)

時間  2019-11-15
標籤 python 數據庫 mongodb 高級 查詢 欄目 Python 简体版
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1、MongoDB索引

　　爲何使用索引？sql

　　假設有一本書，你想看第六章第六節講的是什麼，你會怎麼作，通常人確定去看目錄，找到這一節對應的頁數，而後翻到這一頁。這就是目錄索引，幫助讀者快速找到想要的章節。在數據庫中，咱們也有索引，其目的固然和咱們翻書同樣，能幫助咱們提升查詢的效率。索引就像目錄同樣，減小了計算機工做量，對於表記錄較多的數據庫來講是很是實用的，能夠大大的提升查詢的速度。不然的話，若是沒有索引，計算機會一條一條的掃描，每一次都要掃描全部的記錄，浪費大量的cpu時間。mongodb

　　爲了查詢方便，咱們建立一個擁有500000條數據的一個集合數據庫

> for(var i=0;i<500000;i++){db.nums.insert({name:"name"+i,age:i})}
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

createIndex() 方法：MongoDB使用 createIndex() 方法來建立索引。

注意在 3.0.0 版本前建立索引方法爲 db.collection.ensureIndex()，以後的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 還能用，但只是 createIndex() 的別名。數組

語法：createIndex()方法基本語法格式以下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

語法中 Key 值爲你要建立的索引字段，1 爲指定按升序建立索引，若是你想按降序來建立索引指定爲 -1 便可。spa

實例：code

一、先在未建立索引以前咱們按需求查找nums集合裏面age爲399999的 blog

二、在建立索引以後查詢age爲399999的排序

建立索引索引

> db.nums.createIndex({age:1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}

經過兩次執行時間的對比明顯能夠看到建立索引後查詢更快，數據越多，體現的越明顯。ip

createIndex() 接收可選參數，可選參數列表以下：

 

2、MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的數據結果。有點相似sql語句中的 count(*)。

aggregate() 方法：MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

語法：aggregate() 方法的基本語法格式以下所示：

db.集合名稱.aggregate([{管道:{表達式}}])

管道

  • 管道在Unix和Linux中通常用於將當前命令的輸出結果做爲下一個命令的輸入
ps ajx | grep mongo
  • 在mongodb中，管道具備一樣的做用，文檔處理完畢後，經過管道進行下一次處理
  • 經常使用管道
    • $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果
    • $match：過濾數據，只輸出符合條件的文檔
    • $project：修改輸入文檔的結構，如重命名、增長、刪除字段、建立計算結果
    • $sort：將輸入文檔排序後輸出
    • $limit：限制聚合管道返回的文檔數
    • $skip：跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔
    • $unwind：將數組類型的字段進行拆分
    • $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

　　表達式:處理輸入文檔並輸出

表達式:'$列名'

經常使用表達式

  • $sum：計算總和，$sum:1同count表示計數
  • $avg：計算平均值
  • $min：獲取最小值
  • $max：獲取最大值
  • $push：在結果文檔中插入值到一個數組中
  • $first：根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據
  • $last：根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據

 

3、$group

  • 將集合中的文檔分組，可用於統計結果
  • _id表示分組的依據，使用某個字段的格式爲'$字段'

例如：heros表中數據以下

> db.heros.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
    "h_name" : "後裔",
    "h_skill" : "懲戒之劍",
    "h_attack" : 1000,
    "h_blood" : 800,
    "h_type" : "射手"
}
{
    "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
    "h_name" : "李白",
    "h_skill" : "青蓮劍仙",
    "h_attack" : 1400,
    "h_blood" : 900,
    "h_type" : "刺客"
}
{
    "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
    "h_name" : "韓信",
    "h_skill" : "國士無雙",
    "h_attack" : 1300,
    "h_blood" : 850,
    "h_type" : "刺客"
}
{
    "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
    "h_name" : "妲己",
    "h_skill" : "女王崇拜",
    "h_attack" : 1200,
    "h_blood" : 750,
    "h_type" : "法師"
}

例如：按照英雄類型分組，進行統計個數

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",counter:{$sum:1}}}])
{ "_id" : "刺客", "counter" : 2 }
{ "_id" : "法師", "counter" : 1 }
{ "_id" : "射手", "counter" : 1 }
>

Group by null：將集合中全部文檔分爲一組

例如：求英雄的從攻擊力和平均血量

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:null,h_attacks:{$sum:"$h_attack"},avgh_blood:{$avg:"$h_blood"}}}])
{ "_id" : null, "h_attacks" : 4900, "avgh_blood" : 825 }
>

透視數據

只查詢英雄類型和名字

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",name:{$push:"$h_name"}}}])
{ "_id" : "刺客", "name" : [ "李白", "韓信" ] }
{ "_id" : "法師", "name" : [ "妲己" ] }
{ "_id" : "射手", "name" : [ "後裔" ] }
>
  • 使用$$ROOT能夠將文檔內容加入到結果集的數組中，代碼以下
> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"h_type",name:{$push:"$$ROOT"}}}]).pretty()
{
    "_id" : "h_type",
    "name" : [
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
            "h_name" : "後裔",
            "h_skill" : "懲戒之劍",
            "h_attack" : 1000,
            "h_blood" : 800,
            "h_type" : "射手"
        },
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
            "h_name" : "李白",
            "h_skill" : "青蓮劍仙",
            "h_attack" : 1400,
            "h_blood" : 900,
            "h_type" : "刺客"
        },
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
            "h_name" : "韓信",
            "h_skill" : "國士無雙",
            "h_attack" : 1300,
            "h_blood" : 850,
            "h_type" : "刺客"
        },
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
            "h_name" : "妲己",
            "h_skill" : "女王崇拜",
            "h_attack" : 1200,
            "h_blood" : 750,
            "h_type" : "法師"
        }
    ]
}
>

 

4、$match

  • 用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔
  • 使用MongoDB的標準查詢操做

例如：查詢攻擊力大於1200

> db.heros.aggregate([{$match:{"h_attack":{$gt:1200}}}])
{ "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"), "h_name" : "李白", "h_skill" : "青蓮劍仙", "h_attack" : 1400, "h_blood" : 900, "h_type" : "刺客" }
{ "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"), "h_name" : "韓信", "h_skill" : "國士無雙", "h_attack" : 1300, "h_blood" : 850, "h_type" : "刺客" }
>

 

5、$project

  • 修改輸入文檔的結構，如重命名、增長、刪除字段、建立計算結果
  • 輸出結果和投影效果差很少
> db.heros.aggregate([{$project:{_id:0,h_name:1,h_skill:1}}])
{ "h_name" : "後裔", "h_skill" : "懲戒之劍" }
{ "h_name" : "李白", "h_skill" : "青蓮劍仙" }
{ "h_name" : "韓信", "h_skill" : "國士無雙" }
{ "h_name" : "妲己", "h_skill" : "女王崇拜" }
>

 

6、$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

 

語法1

 

對某字段值進行拆分

db.集合名稱.aggregate([{$unwind:'$字段名稱'}])

例如：

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查詢：

> db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
>

語法2

  • 對某字段值進行拆分
  • 處理空數組、非數組、無字段、null狀況
db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:'$字段名稱',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止數據丟失
    }
}])
  • 構造數據
db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
  • 使用語法1查詢
> db.t3.find().pretty()
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ] }
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "d" }
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
> db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
>
  • 查看查詢結果，發現對於空數組、無字段、null的文檔，都被丟棄了

使用語法2查詢不會丟棄空數組，無字段，null的文檔

> db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ] }
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "d" }
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
>
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