使用场景举例
本部分内容包括：
1、学习原生api的必要性；
2、原生api的书写语法总结；
3、应用场景举例；
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1、学习原生api的必要性
我们对mongodb针对mongoTemplate与原生api进行了简单的使用，通过对比，可以很直观的发现mongoTemplate使用更加简单，可以在不用了解mongodb的查询api的情况下直接按照sql的查询逻辑进行书写，但一切真的那么完美么，显然不是。原生api对查询更加的灵活，更重要的是它与通过命令行以及客户端工具进行查询时，对查询条件的书写是一致的，这在开发及运维的过程中是很重要的。不熟悉mongodb的查询语法就无法展开运维工作，也很难在开发时对数据库的数据进行随时查询。
2、原生api的语法总结
首先，我们看一下mongodb查询条件的几个简单写法，毕竟复杂的查询也是简单的条件拼接出来的嘛
A、and 查询
查询 age <20 and country='china'的用户
写法：{"age":{$lt:20},"country":{$eq:'china'}}
当然，这是用工具查的，如果用命令行，应该写作db.users.find({"age":{$lt:20},"country":{$eq:'china'}}).pretty()，最后的pretty是用来格式化查询结果的。
基本语法就是{"条件字段1":{运算符:目标值},"条件字段2":{运算符:目标值}}，可以连续多个条件；运算符有$eq, $gt, $lt, $lte, $gte, $ne等；
B、or 查询
查询 salary > 9999 or length < 1.5
写法：{$or:[{"salary":{$gt:9999}}, {"length":{$lt:1.5}}]}
字段的条件书写还是{"条件字段":{运算符:目标值}}，区别只是将所有or连接的条件组装成了一个数组，且在数组的外边有一个运算符$or；
C、and 跟 or联合使用
查询 country=china and (alary > 9999 or length < 1.5)
写法：{"country":{$eq:'china'}, $or:[{"salary":{$gt:9999}}, {"length":{$lt:1.5}}]}
注意括号的配对，所有查询条件最外层有花括号{}，具体的查询条件没有花括号，是直接键值对，键为字段名，值为一个对象，一般是判断条件跟目标值；
D、like 查询
查询 username like '张%'
写法：{"username":{$regex:'张.*'}}
注意，这里不是百分号%，而是.*，一个小数点跟一个*号；，匹配是通过正则运算；具体的正则规则比较多，不做赘述；
E、order 排序
查询 order by age asc, salary desc
写法：sort({"age":1,'salary':-1})
注意，这里1位升序，-1为降序排列
F、分页，查询m到n条
查询 limit m,(n-m) --mysql语法
写法：db.xxx.find().skip(m).limit(n-m)
G、group 分组
查询 select max(salary),avg(length) from users where age>18 gourp by country; 查询每个国家的最大薪资跟平均身高；
写法：
db.users.aggregate([
{
$match:{
"age":{"$gt":18}
}
},
{
$group:{
"_id":{"country":"$country"},
"avg_salary":{"$max":"$salary"},
"avg_length":{"$avg":"$length"}
}
}
])
其中，$match为where的过滤条件，排序字段为$group的"_id"字段，如果有多个排序字段，直接在对象中添加即可；
以上即为常见的sql查询以及对应的mongodb的查询写法，虽然语法跟传统sql不一样，但基本逻辑并无大的差别，感性认识上，mongodb的语法结构大概就是 字段名:{比较条件:比较值}，熟悉了mongodb的基本语法，我们再看几个典型的使用场景；
3、应用场景举例
实际使用中，查询一般是多个条件的组合，查询结果可能也要作相应处理，这里就会用到聚合操作。
聚合可以理解为就是一个管道，管道里的每一步的输出都作为下一步的输入数据：
输入文档 ----> 管道操作1 ----> 管道操作2 ----> 管道操作3 ----> 输出文档
常用的管道操作：
$project: 投影，指定输出文档 中的字段
$match: 过来条件
$limit: 限制返回的文档数
$skip: 跳过指定数量的文档
$unwind: 将文档中的某一个数组类型的字段拆分为多条，每条包含数组中的一个值
$group:将集合中的文档分组，用于统计结果
$sort:将输入文档排序后输出
应用举例：
1、假设微博用户信息存放在mongodb中，要求用户界面默认显示3条评论，点击显示更多，可以查看接下来的4条记录；数据格式如下：
数据：
var cang = {"username" : "cang laoshi",
"country" : "japan",
"address" : {"aCode" : "411000","add" : "东郡"},
"favorites" : {
"movies" : ["蜘蛛侠","钢铁侠","蝙蝠侠"],
"cites" : ["青岛","东莞","上海"]
},
"salary":NumberDecimal("9999.88"),
"comments":[
{
"author": "jack1",
"content": "jack的评论1",
"commentTime": ISODate("2017-12-11T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack2",
"content": "jack的评论2",
"commentTime": ISODate("2017-12-12T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack3",
"content": "jack的评论3",
"commentTime": ISODate("2017-12-13T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack4",
"content": "jack的评论4",
"commentTime": ISODate("2017-12-14T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack5",
"content": "jack的评论5",
"commentTime": ISODate("2017-12-15T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack6",
"content": "jack的评论6",
"commentTime": ISODate("2017-12-16T04:26:18.234Z")
},
{
"author": "jack7",
"content": "jack的评论7",
"commentTime": ISODate("2017-12-17T04:26:18.234Z")
}
]};
db.users.insert(cang);
应该这么写：
db.users.find({"username":"cang laoshi"},{"comments":{"$slice":[3,4]},"$elemMatch":""})
解释一下：find()中两个参数，第一个为查询条件，必须有，第二个参数为投影设置，可有可无；投影的意思是从查询结果中只找我们需要的进行显示，而把敏感信息隐藏；一般写法为{字段名:1,字段名2:0} 1的意思为显示，0为隐藏，需要注意的是写的时候，如果多个字段，要么都是1要么都是0，混搭是不行的，mongodb约束如此，没得解释；$slice用于返回内容片段而不是全部，后边[3，4]的意思为从第3个元素(从0开始计数)连续取4个；$elemMatch一般用于内嵌文档匹配，此处用作投影使用；
需要注意的是，此处如果不使用$elemMatch，而仍需要只有comments投影的效果，在comments跟$slice后添加comments:1是无效的，因为后面的会把前边的配置覆盖掉，最终效果是查询并显示了所有的comments；避免方式之一是将评论放在comments.list中，也就是将文档多添加了一层list，可以在设置$slice的时候用comments.list，但这样会导致文档结构多了一层无用list，这么设计并不好。
2、数据结构仍然跟上结构类似，但增加几条数据，然后查询 tony1或者jack1 评论过的用户
应该这么写：db.users.find({"comments.author":{"$in":["tony1","jack1"]}})
当然，这里也可以用or来实现，写的会略微复杂一些；同理，另一个问题，tony1跟jack1都评论过的用户应该怎么写呢？
答案：db.users.find({"comments.author":{"$all":["tony1","jack1"]}})
3、查找jack3的评论为"板凳板凳"的用户名
db.users.find({"comments":{"$elemMatch":{"author":"jack3","content":"板凳板凳"}}})
4、将1 的场景详细化：
查看评论，打开页面默认显示3条；点击查看更多，新加载3条；按照评论时间降序排列；
解决办法之一：
1、查找的时候进行排序，先排序后查找，相对来说是比较麻烦的，但可以在新增的时候就对评论进行排序，那么查询的时候就无序关心排序问题了；
2、默认3条跟查看更多类似于分页，在示例1中有；
3、如果有多种排序需求，该如何处理；
按照上面思路，新增评论：
db.users.updateOne({{"username":"name111"},{
"$push":{
"comments":{
"$each":[{
"author":"james",
"content":"我的评论aaa"，
”commentTime“:ISODate("2019-01-09T04:23:23.233Z")
},
{
"author":"james2",
"content":"我的评论aaa2"，
”commentTime“:ISODate("2019-02-09T04:23:23.233Z")
}],
"$sort":{"commentTime":-1}
}
}
}});
updateOne的两个参数分别为查询条件跟更新的数据，$push为新增之意，comments为更新的字段，$each表示所有数据都遵循此操作，$sort为插入时的排序字段，-1表示倒序；
分页查询，不再赘述，只提供一种写法：db.users.find({"username":"cang laoshi"},{"comments":{"$slice":[0,3]},"id":1});会只显示id跟comments，且comments只有3条；
对于排序，我们的解决思路是插入的时候就进行排序，但这里有个问题，如果我们有多种排序需求，比如按照评论的点赞数进行排序，或者按照作者的知名度(知名度的计算过程不考虑)进行排序，该怎么处理？答案是使用聚合，例如：
db.users.aggregate([
{"$match":{"username":"cang laoshi"}},
{"$unwind":"$comments"}, //将文档中的某一个数组类型字段拆分为多条，没条包含数组中的一个值
{"$sort":{"comments.author.xxx":1}}, //排序
{"$project":{"comments":1}}, //投影
{"$skip":0},
{"$limit":3}
])
unwind这个不太好理解，参考文章https://www.cnblogs.com/wangxiaoheng/articles/9699625.html这个有个例子，说的比较清楚了；
不过多举例了，通过以上我们发现，mongodb的查询api还是比较琐碎的，想要用好的话，还是需要一定练习的。
回想一下mongodb的查询api，假设有这么个需求，该怎么查：有个订单表，要求统计2016年5月6号之前，每个用户每个月消费了多少钱，并按照用户名排序
答案：
db.orders.aggregate([
{"$match":{"orderTime":{"$lt":new Date("2016-05-06T00:00:00.000Z")}}},
{"$group":{"_id":{"userName":"$useCode","month":{"$month":"$orderTime"}},"total":{"$sum":"$price"}}},
{"$sort":{"total":1}}
])
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我们注意到，上边的查询示例并没有join操作，是mongodb不支持关联查询么？
这个，倒不是说mongodb不支持关联查询，如果要做的话也是可以的，这就是DBRef相关内容，但mongodb的设计理念是尽量使用单表内嵌，而不是表关联；比如，论坛系统，如果用关系库来设计，可能要有用户表，论贴表，评论表等，但用mongodb的话，可能一个用户表就够了，发表的帖子，自己的评论等都作为字段内容内嵌到用户信息里边即可，这也是mongodb设计的方便之处；但mongodb约束单个文档内容不能超过16M，当超过16M的时候，需要选择DBRef，将大数据放到另外一张表中。
