数据库——MongoDB增删改查
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
user1={ "_id":1, "name":"alex", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"wupeiqi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"yuanhao", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"jingliyang", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"jinxin", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
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）
#逻辑运算:$and,$or,$not #1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4; db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}) #2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40; db.user.find({ "_id":{"$gte":3,"$lte":4}, "age":{"$gte":40} }) db.user.find({"$and":[ {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}, {"age":{"$gte":40}} ]}) #3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao"; db.user.find({"$or":[ {"_id":{"$lte":1,"$gte":0}}, {"_id":{"$gte":4}}, {"name":"yuanhao"} ]}) #4 select * from db1.user where id % 2 = 1; db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) db.user.find({ "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}} })
三、成员运算：成员运算无非in和not in，MongoDB中形式为$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)$/i }, { "_id":0, "name":1, "age":1 } )
六、对数组的查询：
#查询数组相关 #查hobbies中有dancing的人 db.user.find({ "hobbies":"dancing" }) #查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]} }) #查看第2个爱好为dancing的人 db.user.find({ "hobbies.2":"dancing" }) #查看所有人的第2个到第3个爱好 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":[1,2]}, } ) #查看所有人最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":-2}, } ) #查询子文档有"country":"China"的人 db.user.find( { "addr.country":"China" } )
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 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
db.urls.update(
{"_id":1},
{
"$addToSet":{
"urls":{
"$each":[
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.xxxx.com'
]
}
}
}
)
5、了解部分
#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 } } }) #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$each"
聚合操作：
我们在查询时肯定会用到聚合，在MongoDB中聚合为aggregate，聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat
设我们的数据库中有这样的数据
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), ('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1), ('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1), ('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1), ('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1), ('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1), ('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1), ('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1), ('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2), ('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2), ('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2), ('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2), ('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2), ('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), ('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3), ('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3), ('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3), ('朱贵','female',18,'20140512','文人',17000,403,3) ] for n,item in enumerate(l): d={ "_id":n, 'name':item[0], 'sex':item[1], 'age':item[2], 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 'post':item[4], 'salary':item[5] } table.save(d)
$match和 $group：相当于sql语句中的where和group by
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
#例1、select * from db1.emp where post='公务员';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}})
#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)
#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}
#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组
#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
#例2：取每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})
#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})
#例4：求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
#例5：求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}#不重复
{"$push":expr}#重复
#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;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
$project：用于投射，即设定该键值对是否保留。1为保留，0为不保留，可对原有键值对做操作后增加自定义表达式
{"$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"}}
#select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}
})
#1、表达式之数学表达式 {"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加 {"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个 {"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘 {"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果 {"$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 #2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second #例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}} ) #例如查看每个员工的工作多长时间 db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_period":{ "$subtract":[ {"$year":new Date()}, {"$year":"$hire_date"} ] }}} ) #3、字符串表达式 {"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]} {"$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 {"$toLower":expr} {"$toUpper":expr} db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}}) #4、逻辑表达式 $and $or $not
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip
{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n}
{"$skip":n} #跳过多少个文档
#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
},
{
"$skip":1
}
)
随机选取n个：$sample
#集合users包含的文档如下 { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false } { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false } { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true } { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true } #下述操作时从users集合中随机选取3个文档 db.users.aggregate( [ { $sample: { size: 3 } } ] )
总结一下 MongoDB 跟 MySQL 的语法对比
| MySQL | MongoDB |
| CREATE TABLE USERS(a Number, b Number) |
db.users |
| INSERT INTO USERS VALUES(1, 1) | db.users.insert({'a':1, 'b':1}) |
| SELECT a, b FROM USERS | db.users.find({}, {'a';1, 'b':1}) |
| SELECT * FROM USERS | db.users.find() |
| SELECT a, b FROM USERS WHERE age=33 and name='Jack' | db.users.find({'age':33, 'name':'Jack'}, {'a';1, 'b':1}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE age=33 ORDER BY name | db.users.find({'age':33}).sort({'name': 1}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE age>33 | db.users.find({'age':{'$gt':33}}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE age<33 | db.users.find({'age':{'$lt':33}}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE '%Jack%' | db.users.find({'name': '/Jack/'}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE 'Jack%' | db.users.find({'name': '/^Jack/'}) |
| SELECT * FROM USERS WHERE age>33 AND age < 40 | db.users.find({'age':{'$gt':33, '$lt':40}}) |
| SELECT * FROM USERS ORDER BY name DESC | db.users.find().sort({'name': -1}) |
| SELECT * FROM USERS LIMIT 1 | db.users.findOne() |
| SELECT * FROM USERS LIMIT 10 SKIP 20 | db.users.find().limit(10).skip(20) |
| SELECT * FROM USERS WHERE age=33 or name='Jack' | db.users.find({'$or:[{'age':33}, {'name':'Jack'}]}) |
| SELECT DISTINCT last_name FROM USERS | db.users.distinct('last_name') |
| SELECT COUNT(*) FROM USERS | db.users.count() |
| SELECT COUNT(*) FROM USERS WHERE age=33 | db.users.find({'age':33}).count() |
| UPDATE USERS SET name='LEE' WHERE age=33 | db.user.update({'age':33}, {'$set':{'name':'LEE',}} false, true) |
| UPDATE USERS SET age=age+10 WHERE name='LEE' | db.user.update({'name':'LEE'}, {'$inc':{'age':10}}, false, true) |
| CREATE INDEX myindex ON users(name) | db.user.ensureIndex({'name':1}) |
| CREATE INDEX myindex ON users(name, ts DESC) | db.user.ensureIndex({'name':1, 'ts':-1}) |
| DELETE FROM USERS WHERE name='Alex' | db.users.remove({'name':'Alex'}) |
增删改查练习
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. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 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 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 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 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} }, {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} ) 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序 db.emp.aggregate( {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} ) 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 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":1}} ) 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":-1}}, {"$limit":1}, {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}} )
