MongoDB 常用操作笔记 find ,count, 大于小于不等, select distinct, groupby,索引

2021-06-16 17:18:24 浏览数 (1)

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  • 1. 大于，小于，大于或等于，小于或等于，不等于2. value是否在List中：in 和 not in3. 判断元素是否存在 exists4. select distinct的实现：5. 查询嵌入对象的值6. 数组大小匹配 size7. 全部匹配

本博客将列举一些常用的MongoDB操作，方便平时使用时快速查询，如find, count, 大于小于不等, select distinct, groupby等

1. 大于，小于，大于或等于，小于或等于，不等于

  • $gt: 大于
  • $lt: 小于
  • $gte: 大于或等于
  • $lte: 小于或等于
  • $ne: 不等于
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// greater than : field > value
db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); 

// less than : field < value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); 

// greater than or equal to : field >= value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); 

// less than or equal to : field <= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); 

// not equal: field != value
db.collection.find( { "field" : { $ne : value } } );

也可以合并在一条语句内:

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// value1 < field < value
db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } );

2. value是否在List中：in 和 not in

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db.collection.find( { "field" : { $in : array } } );
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db.things.find({j:{$in: [2,4,6]}});
db.things.find({j:{$nin: [2,4,6]}});

3. 判断元素是否存在 $exists

$exists用来判断一个元素(field)是否存在：

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db.things.find( { a : { $exists : true } } ); 
db.things.find( { a : { $exists : false } } );

4. select distinct的实现：

5. 查询嵌入对象的值

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db.postings.find( { "author.name" : "joe" } );

注意用法是author.name

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db.blog.save({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id : 1}})

如果我们要查询 authors name 是Jane的, 我们可以这样：

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db.blog.findOne({"author.name" : "Jane"})

如果不用点，那就需要用下面这句才能匹配：

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db.blog.findOne({"author" : {"name" : "Jane", "id" : 1}})

6. 数组大小匹配 $size

$size是匹配数组内的元素数量的，如有一个对象：{a:[“foo”]}，他只有一个元素：

下面的语句就可以匹配：

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db.things.find( { a : { $size: 1 } } );

7. 全部匹配 $all

all和in类似，但是他需要匹配条件内所有的值：

如有一个对象：

{ a: [ 1, 2, 3 ] } 下面这个条件是可以匹配的：

db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } ); 但是下面这个条件就不行了：

db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3, 4 ] } } );

8. 正则表达式

mongo支持正则表达式，如：

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// 后面的i的意思是区分大小写
db.customers.find( { name : /acme.*corp/i } );

9. group的实现

10. forEach

举例：可以用于复制collection

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db.test（复制源表）.find().forEach(function(x){
    db.target（目的表）.insert(x);
})

11. 索引

单字段索引 （Single Field Index）
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    db.person.createIndex( {age: 1} )

上述语句针对age创建了单字段索引，其能加速对age字段的各种查询请求，是最常见的索引形式，MongoDB默认创建的id索引也是这种类型。

{age: 1} 代表升序索引，也可以通过{age: -1}来指定降序索引，对于单字段索引，升序/降序效果是一样的。

复合索引 (Compound Index)

复合索引是Single Field Index的升级版本，它针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推，如下针对age, name这2个字段创建一个复合索引。

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    db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )
多key索引 （Multikey Index）

当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引，比如person表加入一个habbit字段（数组）用于描述兴趣爱好，需要查询有相同兴趣爱好的人就可以利用habbit字段的多key索引。

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{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}
db.person.createIndex( {habbit: 1} )  // 自动创建多key索引
db.person.find( {habbit: "football"} )
查询索引
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mongo-9552:PRIMARY> db.person.getIndexes() // 查询集合的索引信息
[
    {
        "ns" : "test.person",  // 集合名
        "v" : 1,               // 索引版本
        "key" : {              // 索引的字段及排序方向
            "_id" : 1           // 根据_id字段升序索引
        },
        "name" : "_id_"        // 索引的名称
    }
]

Ref

  1. momgo agg 操作http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html
  2. https://www.cnblogs.com/zhouxuchen/p/5136446.html
  3. https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/
  4. https://yq.aliyun.com/articles/33726
https 网络安全 编程算法 mongodb 数据库

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