mongodb常用查询语法

1.$match的使用

#match 用于对数据进行筛选
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
​
#例1、select * from db1.emp where post='teacher'; # mysql的查询语句
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}}) #mongo的查询语句
​
#例2、select * from db1.emp where id > 3;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
)

 

 

 

 

 

 

 

2.$project

#1、 project翻译为投射 ,即将一个数据结果映射为另一个结果 过程中可以对某些数据进行修改 控制其最终显示的结果， 1表示显示，0不显示；_id默认是1，其余默认是0。
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}
​
#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1
}})
​
#2、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#例:所有人年龄加1显示

db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}})
# 错误示范: 原因:参加运算的字段不能被隐藏
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"salary":1,
"age":0,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}})
​
#3、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":"$hire_date"}
]
}}}
)
​
#4、字符串表达式
{"$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"}}})
​
#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.$group

# $group用于分组
# 分组后具体信息被影藏
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post"}}
)
​
# 通常我们要对分组后的内容进行统计这就需要对应的几个聚合函数
​
# select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
)
# math用于匹配 与mysql不同的是没有顺序限制 每一个操作像是一个管道接收上一个的数据进行处理再传给下一个
​
# select id,avg(salary) from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
​
​
# 对应的聚合函数 $sum、$avg、$max、$min、$first、$last
​
​
#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：去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
{"$push":expr}：重复
# 等同于group_concat
#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4$sort ,limit,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
}
)
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.AND 和 OR 联合使用

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