MongoDB增删改查
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/8330429.html
MongoDB增删改查操作
本文包含对数据库、集合以及文档的基本增删改查操作
数据库操作
#1、增 use config #如果数据库不存在,则创建并切换到该数据库,存在则直接切换到指定数据库。 #2、查 show dbs #查看所有数据库,相当于Mysql的show databases #空数据库不会显示在列表中比如默认创建的数据库config, 要显示,就必须在库中插入数据 db #查看当前所在库 #3、删 use config #先切换到要删的库下 db.dropDatabase() #删除当前库
集合操作
#1、增 use db1#选择所在数据库 #方式一: db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时,集合就会被创建并包含该文档 #方式二: db.table2#创建一个空集合 #2、查 show collections show tables#两者等价 #3、删 db.table1.drop() #集合没有改的操作
文档操作
文档的操作可以看成是对字典的操作
增:增加时没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变
单条增加
user0={ "name":"egon", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.test.insert(user0)
多条批量增加:db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式
1 user1={ 2 "_id":1, 3 "name":"alex", 4 "age":10, 5 'hobbies':['music','read','dancing'], 6 'addr':{ 7 'country':'China', 8 'city':'weifang' 9 } 10 } 11 12 user2={ 13 "_id":2, 14 "name":"wupeiqi", 15 "age":20, 16 'hobbies':['music','read','run'], 17 'addr':{ 18 'country':'China', 19 'city':'hebei' 20 } 21 } 22 23 24 user3={ 25 "_id":3, 26 "name":"yuanhao", 27 "age":30, 28 'hobbies':['music','drink'], 29 'addr':{ 30 'country':'China', 31 'city':'heibei' 32 } 33 } 34 35 user4={ 36 "_id":4, 37 "name":"jingliyang", 38 "age":40, 39 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 40 'addr':{ 41 'country':'China', 42 'city':'BJ' 43 } 44 } 45 46 user5={ 47 "_id":5, 48 "name":"jinxin", 49 "age":50, 50 'hobbies':['music','read',], 51 'addr':{ 52 'country':'China', 53 'city':'henan' 54 } 55 } 56 db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) 57 58 批量增加
删:
#1、删除符合条件的第一个文档 db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档 #2、删除符合条件的全部 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档,且内容含有country': 'China'的全都删除 db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有 #3、删除全部 db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合(表)
查:
查的形式有很多,如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量,还有排序、分页等等。下面我们针对十种查的形式进行详细说明。
注:在MongoDB中,用到方法都得用 $ 符号开头
一、比较运算:=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')
=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte') #1、select * from db1.user where id = 3 db.user.find({"_id":3}) #2、select * from db1.user where id != 3 db.user.find({"_id":{"$ne":3}}) #3、select * from db1.user where id > 3 db.user.find({"_id":{"$gt":3}}) #4、select * from db1.user where age < 3 db.user.find({"age":{"$lt":3}}) #5、select * from db1.user where id >= 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3}}) #6、select * from db1.user where id <= 3 db.user.find({"_id":{"$lte":3}})
二、逻辑运算:MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系,或者直接用$and,$o,r$not(与或非)
1 #逻辑运算:$and,$or,$not 2 #1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4; 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}) 4 5 #2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40; 6 db.user.find({ 7 "_id":{"$gte":3,"$lte":4}, 8 "age":{"$gte":40} 9 }) 10 11 db.user.find({"$and":[ 12 {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}, 13 {"age":{"$gte":40}} 14 ]}) 15 16 17 #3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao"; 18 db.user.find({"$or":[ 19 {"_id":{"$lte":1,"$gte":0}}, 20 {"_id":{"$gte":4}}, 21 {"name":"yuanhao"} 22 ]}) 23 24 #4 select * from db1.user where id % 2 = 1; 25 db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) 26 27 28 db.user.find({ 29 "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}} 30 }) 31 32 逻辑运算:$and,$or,$not
三、成员运算:成员运算无非in和not in,MongoDB中形式为$in , $nin
#1、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})
四、正则:正则定义在/ /内
# MongoDB: /正则表达/i #1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则:j开头、g或n结尾,不区分大小写
五、查看指定字段:0表示不显示1表示显示
#1、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1}) #2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$"; db.user.find({ "name":/^jin.*?(g|n)$/i }, { "_id":0, "name":1, "age":1 } )
六、对数组的查询:
1 #查询数组相关 2 #查hobbies中有dancing的人 3 db.user.find({ 4 "hobbies":"dancing" 5 }) 6 #查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 7 db.user.find({ 8 "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]} 9 }) 10 #查看第2个爱好为dancing的人 11 db.user.find({ 12 "hobbies.2":"dancing" 13 }) 14 #查看所有人的第2个到第3个爱好 15 db.user.find( 16 {}, 17 { 18 "_id":0, 19 "name":0, 20 "age":0, 21 "addr":0, 22 "hobbies":{"$slice":[1,2]}, 23 } 24 ) 25 26 #查看所有人最后两个爱好,第一个{}表示查询条件为所有,第二个是显示条件 27 db.user.find( 28 {}, 29 { 30 "_id":0, 31 "name":0, 32 "age":0, 33 "addr":0, 34 "hobbies":{"$slice":-2}, 35 } 36 ) 37 38 #查询子文档有"country":"China"的人 39 db.user.find( 40 { 41 "addr.country":"China" 42 } 43 )
七、对查询结果进行排序:sort() 1代表升序、-1代表降序
db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
八、分页:limit表示取多少个document,skip代表跳过几个document
#这样就做到了分页的效果 db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个 db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个 db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个
九、获取数量:count()
#查询年龄大于30的人数 #方式一: db.user.count({'age':{"$gt":30}}) #方式二: db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
十、其他:查找所有、去重、查找key为null的项
#1、查找所有 db.user.find() #等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() #2、去重 db.user.find().distinct() #3、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) db.t2.find({"b":null})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
改:
对已有的问当今进行修改的操作也叫更新,用upsate(),具体格式和参数如下:
#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下: db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) #参数说明:对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18; """ query : 相当于where条件。 update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相当于set后面的 upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录则不更新也不插入,设置为true代表不存在则添加。 multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true时,代表更新找到的全部记录。 writeConcern :可选,抛出异常的级别。 """ #更新操作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。
1、常规修改操作:
#设数据为{'name':'武松','age':18,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}} #update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松"; #1、覆盖式 db.user.update( {"name":"武松"}, {"age":23,"name":"武大郎"} ) #得到的结果为{"age":23,"name":"武大郎"} #2、局部修改:$set db.user.update( {"name":"武松"}, {"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}} ) #得到的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼']} #3、改多条:将multi参数设为true db.user.update( {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}}, {"$set":{"age":53,}}, {"multi":true} ) #4、有则修改,无则添加:upsert参数设为true db.user.update( {"name":"EGON"}, {"$set":{"name":"EGON","age":28,}}, {"multi":true,"upsert":true} ) #5、修改嵌套文档:将国家改为日本 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$set":{"addr.country":"Japan"}} ) #6、修改数组:将第一个爱好改为洗澡 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}} ) #删除字段:不要爱好了 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$unset":{"hobbies":""}} )
2、加减操作:$inc
#增加和减少$inc #年龄都+1 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":1}}, {"multi":true} ) #年龄都-10 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":-10}}, {"multi":true} )
3、添加删除数组内元祖$push $pop $pull
$push的功能是往现有数组内添加元素
#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #2、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea,dancing db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }})
$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素,类似于队列。1代表尾,-1代表头
#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #2、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":-1} })
$pull可以自定义条件删除
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
4、避免重复添加 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条
1 db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) 2 3 db.urls.update( 4 {"_id":1}, 5 { 6 "$addToSet":{ 7 "urls":{ 8 "$each":[ 9 'http://www.baidu.com', 10 'http://www.baidu.com', 11 'http://www.xxxx.com' 12 ] 13 } 14 } 15 } 16 )
5、了解部分
1 #1、了解:限制大小"$slice",只留最后n个 2 3 db.user.update({"_id":5},{ 4 "$push":{"hobbies":{ 5 "$each":["read",'music','dancing'], 6 "$slice":-2 7 } 8 } 9 }) 10 11 #2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1" 12 db.user.update({"_id":5},{ 13 "$push":{"hobbies":{ 14 "$each":["read",'music','dancing'], 15 "$slice":-1, 16 "$sort":-1 17 } 18 } 19 }) 20 21 #注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$each" 22 23 $slice $sort $each
聚合操作:
我们在查询时肯定会用到聚合,在MongoDB中聚合为aggregate,聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat
设我们的数据库中有这样的数据
1 from pymongo import MongoClient 2 import datetime 3 4 client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') 5 table=client['db1']['emp'] 6 # table.drop() 7 8 l=[ 9 ('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), 10 ('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1), 11 ('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1), 12 ('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1), 13 ('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1), 14 ('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1), 15 ('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1), 16 ('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1), 17 18 ('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2), 19 ('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2), 20 ('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2), 21 ('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2), 22 ('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2), 23 24 ('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 25 ('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3), 26 ('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3), 27 ('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3), 28 ('朱贵','female',18,'20140512','文人',17000,403,3) 29 ] 30 31 for n,item in enumerate(l): 32 d={ 33 "_id":n, 34 'name':item[0], 35 'sex':item[1], 36 'age':item[2], 37 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 38 'post':item[4], 39 'salary':item[5] 40 } 41 table.save(d) 42 43 数据
$match和 $group:相当于sql语句中的where和group by
1 {"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等 2 3 #例1、select * from db1.emp where post='公务员'; 4 db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}}) 5 6 #例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post; 7 db.emp.aggregate( 8 {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, 9 {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}} 10 ) 11 12 #例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000; 13 db.emp.aggregate( 14 {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, 15 {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}, 16 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} 17 )
1 {"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}} 2 3 #1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可 4 {"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组 5 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组 6 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组,比如按照州市分组 7 8 #2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last 9 #例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; 10 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}) 11 12 #例2:取每个部门最大薪资与最低薪资 13 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 14 15 #例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高 16 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}) 17 18 #例4:求每个部门的总工资 19 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}}) 20 21 #例5:求每个部门的人数 22 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 23 24 #3、数组操作符 25 {"$addToSet":expr}#不重复 26 {"$push":expr}#重复 27 28 #例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post; 29 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 30 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}}) 31 32 $group具体
$project:用于投射,即设定该键值对是否保留。1为保留,0为不保留,可对原有键值对做操作后增加自定义表达式
1 {"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}} 2 3 #select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp; 4 db.emp.aggregate( 5 {"$project":{ 6 "name":1, 7 "post":1, 8 "new_age":{"$add":["$age",1]} 9 } 10 })
1 #1、表达式之数学表达式 2 {"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加 3 {"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个 4 {"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘 5 {"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果 6 {"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果 7 8 #2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second 9 #例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp 10 db.emp.aggregate( 11 {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}} 12 ) 13 14 #例如查看每个员工的工作多长时间 15 db.emp.aggregate( 16 {"$project":{"name":1,"hire_period":{ 17 "$subtract":[ 18 {"$year":new Date()}, 19 {"$year":"$hire_date"} 20 ] 21 }}} 22 ) 23 24 25 #3、字符串表达式 26 {"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]} 27 {"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接 28 {"$toLower":expr} 29 {"$toUpper":expr} 30 31 db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}}) 32 33 #4、逻辑表达式 34 $and 35 $or 36 $not 37 38 更多自定义表达式
排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip
1 {"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序,-1降序 2 {"$limit":n} 3 {"$skip":n} #跳过多少个文档 4 5 #例1、取平均工资最高的前两个部门 6 db.emp.aggregate( 7 { 8 "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}} 9 }, 10 { 11 "$sort":{"平均工资":-1} 12 }, 13 { 14 "$limit":2 15 } 16 ) 17 #例2、 18 db.emp.aggregate( 19 { 20 "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}} 21 }, 22 { 23 "$sort":{"平均工资":-1} 24 }, 25 { 26 "$limit":2 27 }, 28 { 29 "$skip":1 30 } 31 ) 32 33 排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip
随机选取n个:$sample
1 #集合users包含的文档如下 2 { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true } 3 { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false } 4 { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true } 5 { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false } 6 { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true } 7 { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true } 8 { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true } 9 10 #下述操作时从users集合中随机选取3个文档 11 db.users.aggregate( 12 [ { $sample: { size: 3 } } ] 13 ) 14 15 随机选取n个:$sample
增删改查练习
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 5. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于 2 的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 7. 查询各岗位平均薪资大于 10000 的岗位名、平均工资 8. 查询各岗位平均薪资大于 10000 且小于 20000 的岗位名、平均工资 9. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序 10. 查询各岗位平均薪资大于 10000 的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 11. 查询各岗位平均薪资大于 10000 的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前 1 个 |
1 1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 2 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 3 4 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 5 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 6 7 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 8 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 9 10 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 11 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 12 13 5. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 14 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 15 16 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 17 db.emp.aggregate( 18 { 19 "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} 20 }, 21 {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, 22 {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} 23 ) 24 25 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 26 db.emp.aggregate( 27 { 28 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 29 }, 30 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 31 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} 32 ) 33 34 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 35 db.emp.aggregate( 36 { 37 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 38 }, 39 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, 40 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} 41 ) 42 43 9. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序 44 db.emp.aggregate( 45 {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} 46 ) 47 48 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 49 db.emp.aggregate( 50 { 51 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 52 }, 53 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 54 {"$sort":{"avg_salary":1}} 55 ) 56 57 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 58 db.emp.aggregate( 59 { 60 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 61 }, 62 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 63 {"$sort":{"avg_salary":-1}}, 64 {"$limit":1}, 65 {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}} 66 ) 67 68 答案