Mongodb数据查询 | Mongodb

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1.基本查询     ①方法find():查询         db.集合名称.find({条件文档})     ②方法findOne():查询，只返回第一个         db.集合名称.findOne({条件文档})     ③方法pretty():将结果格式化         db.集合名称.find({条件文档}).pretty() 2.比较运算符     # 等于，默认是等于判断，没有运算符     # 小于，$lt   less-than     # 小于或等于，$lte   less-than,equal     # 大于，$gt    greater-than     # 小于或等于，$gte    greater-than,equal     # 不等于，$ne    not equal          db.collection2.find({name:'郭靖'})         db.collection2.find({age:{$gte:18}}) 3.逻辑运算符     ①逻辑与         # 默认是逻辑与的关系         # 例：查询年龄大于或等于18，并且性别为true的学生             db.collection2.find({age:{$gte:18}, gender:true})     ②逻辑或         # 使用$or,值为数组，数组中每个元素为json         # 例：查询年龄大于18，或性别为false的学生             db.collection2.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})         注意点：find() >> 或条件下的{} >> $or[ ] >>         >>  {条件a},{条件b} >> {域:{ 逻辑符判断} }     ③或、与共用         # 例：查询年龄大于18或姓名是郭靖，并且性别为男生             db.collection2.find( {$or:[ {age:{$gt:18} },{name:'郭靖'} ],gender:true} ) 4.范围运算符     # $in|$nin     # 例：查询年龄为18,28的学生         db.collection2.find( {age:{$in:[18, 28] } } )     # 这里要注意了，最大与最小都需要表中含有这几个数 5.支持正则表达式     # 使用 // 或 $regex 编写正则表达式     # 例：db.collection2.find( {name:/^黄/} )         db.collection2.find( {name:{$regex:'^黄'} } ) 6.自定义查询     # 使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据     # 例：查询大于30岁的学生         db.collection2.find(         {         $where: function(){         return this.age > 18         }}) 7.Limit和Skip     ①方法limit():读取指定数量的文档         # db.集合名称.find().limit(NUMBER)         db.collection2.find().limit(2)         # 附：如果指定参数则显示集合中的所有文档     ②方法skip()：用于跳过指定数量的文档         # db.集合名称.find().skip(NUMBER)         db.stu.find().skip(2)         # 附：参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认为0     ③limit()与skip()一起使用         # 不分先后顺序；跳过指定数量文档，再读取指定数量的文档         # 查询数据         db.collection1.find().limit(4).skip(5)         db.collection1.find().skip(5).limit(4) 8.投影     --选择字段显示数据         # ①db.集合名称.find({},{ 字段名称:1, ...})         db.collection2.find({},{name:1, gender:1})         # '1':表示显示字段，不设置表示不显示         # ②特殊：对于_id列默认是显示的，         # 如果不显示需要明确设置为0         db.collection2.find({},{_id:0,name:1,gender:1}) 9.排序     --对结果集进行排序         参数1为升序排列         参数-1位降序排列     # db.集合名称.find().sort({字段：1....})     # --根据性别降序，再根据年龄升序         db.collection2.find().sort({gender:-1,age:1}) 10.统计个数     ①方法count()：用于统计结果集中文档条数         1.db.集合名称.find({条件}).count()         db.collection2.find({gender:true}).count()         # --统计男生人数           2.db.集合名称.count({条件})         db.collection2.count({age:{$gt:20}, gender:true})         # --统计年龄大于20的男生人数 11.消除重复     ①方法distinct()：对字段数据进行去重，提取     --db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})     db.collection2.distinct('hometown',{age:{$gt:18}})     # 查询年龄大于18岁的学生，来自哪些省份   # 4.聚合查询 1.基本语法     --语法     db.集合名称.aggregate( {管道: {表达式} } )     附：         1.管道：在Unix和Linux中一般用于将当前命令的         输出结果作为下一个命令的输入         2.表达式：处理输入文档并输出 2.常用表达式     $sum: 计算综合，$sum:1 表示以一倍计数     $avg: 计算平均值     $min: 获取最小值     $max: 获取最大值     $push: 在结果文档中插入值到第一个文档数据     $first: 根据资源文档的排序获取第一个文档数据     $last: 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 3.常用管道     ①$group         --将集合中的文档分组，可用于统计结果         --_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'             # 统计男生、女生的总人数             db.stu.aggregate(                 {$group:                     {                         _id:'$gender',                         counter:{$sum:1}                     }                 }             )         --透视数据             # 统计学生性别及学生姓名             db.stu.aggregate(                 {$group:                     {                         _id:'$gender',                         name:{$push:'$name'}                     }                 }             )         --使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中             db.stu.aggregate(                 {$group:                     {                         _id:'$gender',                         name:{$push:'$$ROOT'}                     }                 }             )     ②$match         --修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果         --用于过滤数据，只输出符合条件的文档         --使用MongoDB的标准查询操作         # 查询年龄大于20的学生         db.stu.aggregate(             {$match:{age:{$gt:20}}}         )           # 查询年龄大于20的男生、女生人数         db.stu.aggregate(             {$match:{age:{$gt:20}}},             {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}         )     ③$project         --修改输入文档的结构，            如重命名、增加、删除字段、创建计算结果         # 查询学生的姓名、年龄         db.stu.aggregate(             {$project:{_id:0,name:1,age:1}}         )           # 查询男生、女生人数，输出人数         db.stu.aggregate(             {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},             {$project:{_id:0,counter:1}}         )     ④$sort         --将输入文档排序后输出         # 查询学生信息，按年龄升序         b.stu.aggregate({$sort:{age:1}})           # 查询男生、女生人数，按人数降序         db.stu.aggregate(             {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},             {$sort:{counter:-1}}         )     ⑤$limit和$skip         --$limit         # 限制聚合管道返回的文档数         # 查询2条学生信息             db.stu.aggregate({$limit:2})           --$skip         # 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档         # 查询从第3条开始的学生信息             db.stu.aggregate({$skip:2})           # 统计男生，女生人数，按人数升序，取第2条数据             db.stu.aggregate(                 {$group:{_id:'$gender', counter:{$sum:1}}}                 {$sort:{counter:1}}                 {$skip:1}                 {$limit:1}             )     ⑥$unwind字段拆分查询         --语法         --文档中一个数组字段含有多个值         --根据字段下的值拆分多条         --每条包含数组中的一个值                      --db.集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称'})             # $unwind聚合方法下含有两个属性：                 path:'$字段名称'                 preserveNullAndEmptyArrays:<布尔值>             # 不填写属性，默认表示<布尔值>为false             # 且不用标记属性名         --构造数据             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 }             ])         --查看查询结果，显示对空数组，无字段，null的文档             db.t3.aggregate( { $unwind:{ path:'$size', preserveNullAndEmptArrays:true}})           --查看查询结果，不显示空数组，无字段，null的文档             db.t3.aggregate({$unwind: '$size'})  相当于：             db.t3.aggregate({$unwind:{path:'$size', preserveNullAndEmptyArrays:false}})