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}})
