MongoDB 常用查询操作
MongoDB 查询操作可实现大部分关系型数据库的常用查询操作，本文对 MongoDB 常用查询进行讲解。
在阅读本文前，推荐先阅读 《MongoDB 安装及文档的基本操作》
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称 article 
条件大小比较操作
查询文档时，对条件的大小、范围进行过滤查询，以下是常用比较操作符
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| $eq | 查询与条件值相等的文档，类似关系型数据库的 = |
| $ne | 查询与条件值不相等或不存在的文档，类似关系型数据库的 != |
| $gt | 查询大于条件值的文档，类似关系型数据库的 > |
| $gte | 查询大于或等于条件值的文档，类似关系型数据库的 >= |
| $lt | 查询小于条件值的文档，类似关系型数据库的 < |
| $lte | 查询小于或等于条件值的文档，类似关系型数据库的 <= |
| $in | 查询 $in 数据里值的文档，类似关系型数据库的 in |
| $nin | 与 $in 查询相反，类似关系型数据库的 not in |
由于使用大于、小于、等于关系都差不多，比较好理解，这里就举一个例子说明，使用 $gte 来获取大于或等于 150 的 visitor
db.article.find({"visitor": {$gte:150}})
执行结果：
使用 $in 时，必须用数组来设置条件值，比如获取 visitor 为 70 和 150 的值
db.article.find({"visitor": {$in:[70, 150]}})
执行结果：
逻辑操作符
多条件查询中，条件与条件连接符号叫做逻辑操作符。常用操作符：
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| $and | 表示所有条件同时满足时成立 |
| $nor | 与 $and 相反，所有条件都不满足时成立 |
| $or | 只要有一个条件满足则成立 |
| $not | 表示字段存在并且不符合条件 |
$and 查询 author=ytao 且 visitor=150 的文档
db.article.find(
{$and:[
{"author":{$eq:"ytao"}},
{"visitor":{$eq:150}}
]}
)
$nor 查询不是 author=ytao 和不是 visitor=170 的文档
db.article.find(
{$nor:[
{"author":{$eq:"ytao"}},
{"visitor":{$eq:170}}
]}
)
$or 查询 author=ytao 或 visitor=170 的文档
db.article.find(
{$or:[
{"author":{$eq:"ytao"}},
{"visitor":{$eq:170}}
]}
)
$not 查询不是 author=ytao 的文档
db.article.find(
{"author":{$not:{$eq:"ytao"}}}
)
元素操作符
对字段元素上的操作符叫做元素操作符
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| $exists | 判断文档中字段是否存在， true 为存在， false 为不存在 |
| $type | 筛选指定字段类型的文档 |
$exists 查询 author 字段存在的文档
db.article.find(
{"author":{$exists:true}}
)
$type 查询 author 字段为数组的文档
db.article.find(
{"author":{$type:"array"}}
)
正则表达式
MongoDB 支持正则表达式匹配文档，通过正则表达我们可以实现关系型数据库的模糊查询，以及更加强大匹配规则，其使用语法有三种：
{ : { $regex: /pattern/, $ options ： '' } }
{ : { $regex: 'pattern', $ options ： '' } }
{ : { $regex: /pattern/ } }
参数 /pattern/ 和 'pattern' 都是表示正则表达式，直接添加字符串可用来模糊查询。
参数 $options 为可选参数，有四个固定值选择
| options 选项 | 说明 |
|---|---|
| i | 匹配过程忽略大小写 |
| x | 匹配过程忽略空格 |
| m | 匹配多行数据，但都是从每行的起点和结尾匹配 |
| s | 将多行转换成一行后进行匹配，可匹配换行符 \n 字符串 |
模糊查询 author 为 Tao 的示例：
db.article.find(
{"author":{$regex:/Tao/, $options:'i'}}
)
查询结果
从上面查询结果中可以看到，数据格式也可以进行匹配到。
聚合操作
聚合操作可以实现分组、排序、分页、多集合关联查询等，使用语法格式：
db.collection.aggregate([
{聚合操作一},
{聚合操作二}
])
条件筛选
$match用来进行条件筛选，可以使用一些条件限制来进行查询。
语法格式：
db.article.aggregate([
{ $match: }
])
查询 author = ytao 且 visitor > 100 的文档
db.article.aggregate([
{ $match: {
$and: [
{"author": {$eq: "ytao"}},
{"visitor": {$gt: 100}}
]}
}
])
分组操作
$group是分组操作符，类似于关系型数据库中的 group by 操作。其语法格式为：
db.collection.aggregate([
{
$group:{
"_id":"$",
:{:"$"}
}
}
])
其中运算符如下：
| 运算符 | 说明 |
|---|---|
| $avg | 当前组的平均数 |
| $sum | 当前组的总和 |
| $min | 当前组的最小值 |
| $max | 当前组的最大值 |
| $first | 当前组的第一个的值 |
| $last | 当前组的最后一个的值 |
| $push | 数组形式展示指定的当前组字段值 |
| $addToSet | 数组形式展示指定的当前组字段不重复值 |
分组求出每个 author 的 visitor 平均数的例子
db.article.aggregate([
{
$group:{
"_id":"$author",
"avg_visitor":{$sum:"$visitor"}
}
}
])
字段显示
指定查询后返回的字段使用 $project ，字段指定默认值为 0 ，但是 _id 默认为 1 ，显示指定字段语法为：
db.collection.aggregate([
{
$project:{
"": ,
"":
}
}
])
展示 title 和 visitor 字段示例：
db.article.aggregate([
{
$project:{
"_id": 0,
"title": 1,
"visitor": 1
}
}
])
同时， $project 还以搭配 $split (字符串拆分)、 $substr (截取字符串)、 $concat (合并字符串)、 $switch (条件判断)、 $toLower (转换成小写)、 $toUpper (转换成大写)、时间格式处理等等操作符进行操作，语法为：
db.collection.aggregate([
{
$project:{
"": {: },
"": {: },
}
}
])
例如将 title 中的字母都转换成大写
db.article.aggregate([
{
$project:{
"titleField":{ $toUpper:"$title" }
}
}
])
返回结果
排序操作
$sort是文档排序操作符，类似关系型数据中的 order by 指令。 $sort 排序用 1 和 -1 表示正序和倒序。
语法格式：
db.collection.aggregate([
{
$sort:{
"":
}
}
])
按 visitor 字段名进行倒序排序：
db.article.aggregate([
{
$sort:{
"visitor": -1
}
}
])
排序结果
分页操作
分页使用 $skip 和 $limit 进行分页操作。 $skip 表示跳过文档的数量， $limit 表示返回的文档数量，这两个指令使用，类似于关系型数据中的 limit , 分页操作。
语法格式：
db.collection.aggregate([
{$skip: },
{$limit: }
])
查询第二页的两条数据示例：
db.article.aggregate([
{$skip: 2},
{$limit: 2}
])
返回结果
统计文档数量
$count用来统计文档数量，进行条件筛选时。
语法格式:
db.collection.aggregate([
{ $count: "" }
])
统计全部文档数量：
db.article.aggregate([
{ $count: "数量" }
])
统计结果：
多集合关联查询
$lookup是用来多集合关联查询时使用的，类似于关系型数据库中的联表查询。
使用语法：
db.collection.aggregate([
{
$lookup: {
from: ,
localField: ,
foreignField: ,
as:
}
}
])
在进行多集合关联查询演示前，先添加一个集合 person ，里面添加一条数据：
查询 age = 18 的集合：
db.article.aggregate([
{
$lookup: {
from: "person",
localField: "author",
foreignField: "author",
as: "person_info"
}
},
{
$match:{
"person_info.age": {$eq: 18}
}
}
])
返回结果：
总结
对 MongoDB 的常用查询操作进行了解后，可以发现它和关系型数据操作有很多类似的操作思想。对于这些操作的使用，相对也是较为灵活，提供的 API 也是较为强大，几乎能满足大部分使用场景的检索要求。掌握这些查询操作，可以更高效的获取 MongoDB 中的文档。
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