mongodb进阶一之高级查询

上篇文章我们讲了mongodb的crud基本操作 http://blog.csdn.net/stronglyh/article/details/46812579

这篇我们来说说mongodb的进阶--------------高级查询

一：各种查询

1：条件操作符

<, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了，最经常使用也是最简单的。

db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value
假设要同一时候满足多个条件。能够这样做

db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 < field < value2

为了练习，我们先插几条数据

db.users.insert([{name:"Tom",age:20,sex:"m"},{name:"Lily",age:40,sex:"f"},{name:"Suby",age:18}]);

2：$all 匹配全部

这个操作符跟SQL 语法的in 类似，但不同的是, in 仅仅需满足( )内的某一个值就可以, 而$all 必须满足[ ]内的全部值，比如:

db.users.find({age : {$all : [6, 8]}});

能够查询出 {name: 'David', age: 26, age: [ 6, 8, 9 ] }

但查询不出 {name: 'David', age: 26, age: [ 6, 7, 9 ] }

3：$exists推断字段是否存在

查询存在字段age 的数据

> db.c1.find({age:{$exists:true}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4a773afa87dc1bed9432d"), "age" : 20, "length" : 30 }

4：null值处理

Null 值的处理略微有一点奇怪，详细看以下的例子数据：

> db.c2.find()
{ "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null }
{ "_id" : ObjectId("4fc34be01d8a39f01cc17ef5"), "name" : "Jacky", "age" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("4fc34c1e1d8a39f01cc17ef6"), "name" : "Tom", "addr" : 23 }
当中”Lily”的age 字段为空，Tom 没有age 字段。我们想找到age 为空的行，详细例如以下：

> db.c2.find({age:null})
{ "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null }
{ "_id" : ObjectId("4fc34c1e1d8a39f01cc17ef6"), "name" : "Tom", "addr" : 23 }
奇怪的是我们以为仅仅能找到”Lily”，但”Tom”也被找出来了，由于”null”不仅会匹配某个键的值为null的文档，并且还会匹配不包括这个键的文档。那么怎么样才干仅仅找到”Lily”呢?我们用exists 来限制一下就可以.

5：$mod取模运算
查询age 取模10 等于0 的数据

db.student.find( { age: { $mod : [ 10 , 1 ] } } )

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询age 取模6 等于1 的数据

> db.c1.find({age: {$mod : [ 6 , 1 ] } })
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
能够看出仅仅显示出了age 取模6 等于1 的数据，其他不符合规则的数据并没有显示出来

6：$ne不等于
查询x 的值不等于3 的数据

db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询age 的值不等于7 的数据

> db.c1.find( { age : { $ne : 7 } } );
{ "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
能够看出仅仅显示出了age 不等于7 的数据，其他不符合规则的数据并没有显示出来

7：$in包括
与sql 标准语法的用途是一样的，即要查询的是一系列枚举值的范围内

查询x 的值在2,4,6 范围内的数据

db.things.find({x:{$in: [2,4,6]}});

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find({age:{$in: [7,8]}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
能够看出仅仅显示出了age 等于7 或8 的数据，其他不符合规则的数据并没有显示出来

"$in"很灵活，能够指定不同类型的条件和值。

8：$nin 不包括
与sql 标准语法的用途是一样的，即要查询的数据在一系列枚举值的范围外

查询x 的值在2,4,6 范围外的数据

db.things.find({x:{$nin: [2,4,6]}});

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find({age:{$nin: [7,8]}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
能够看出仅仅显示出了age 不等于7 或8 的数据，其他不符合规则的数据并没有显示出来

9：$size数组元素个数
对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录

匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});

不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

"$size"对于查询数组来说也是很实用的。顾名思义。能够用它查询特定长度的数组。

比如：

> db.users.find({favorite_number: {$size: 3}})
得到一个长度范围内的文档是一种常见的查询。"$size"并不能与其它查询条件（比方"$gt"）组合使用。可是这种查询能够通过在文档中加入一个"size"键的方式来实现。这样每一次向指定数组加入元素时，同一时候添加"size"的值。比方，原来这种更新：

> db.users.update(criteria,{"$push":{"favorite_number":"1"}})
就要变成以下这样：

> db.users.update(criteria,
... {"$push":{"favorite_number":"1"},"$inc":{"$size":1}})
自增操作的速度很快。所以对性能的影响微乎其微。

这样存储文档后。就能够像以下这样查询了：

> db.users.find({"$size":{"$gt":3}})
非常遗憾。这样的技巧并不能与"$addToSet"操作符同一时候使用。

10：正則表達式匹配
查询不匹配name=B*带头的记录

db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find();
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }

11：javascript查询和$where查询
查询a 大于3 的数据，以下的查询方法殊途同归

db.c1.find( { a : { $gt: 3 } } );

db.c1.find( { $where: "this.a > 3" } );

db.c1.find("this.a > 3");

f = function() { return this.a > 3; } db.c1.find(f);

12：count查询记录条数
count 查询记录条数

db.users.find().count();

下面返回的不是5，而是user 表中全部的记录数量

db.users.find().skip(10).limit(5).count();

假设要返回限制之后的记录数量。要使用count(true)或者count(非0)

db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询c1 表的数据量

> db.c1.count()
2
能够看出表中共同拥有2 条数据

二：游标
1：find命令并不直接返回结果，而是返回一个结果集的迭代器，即游标。

象大多数数据库产品一样。MongoDB 也是用游标来循环处理每一条结果数据，详细语法如下：

> for( var c = db.t3.find(); c.hasNext(); ) {
... printjson( c.next());
... }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4838b2cb86417c9423a"), "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4878b2cb86417c9423b"), "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4898b2cb86417c9423c"), "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e48c8b2cb86417c9423d"), "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e48e8b2cb86417c9423e"), "age" : 5 }

2：MongoDB 还有还有一种方式来处理游标

> db.t3.find().forEach( function(u) { printjson(u); } );
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4838b2cb86417c9423a"), "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4878b2cb86417c9423b"), "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e4898b2cb86417c9423c"), "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4fb8e48c8b2cb86417c9423d"), "age" : 4 }

3：skip限制返回记录的起点
从第3 条记录開始，返回5 条记录(limit 3, 5)

db.users.find().skip(3).limit(5);

举比例如以下:

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }

4：sort排序
以年龄升序asc

db.users.find().sort({age: 1});

以年龄降序desc

db.users.find().sort({age: -1});

C1 表的数据例如以下:

> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询c1 表按age 升序排列

> db.c1.find().sort({age: 1});
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
第1 条是age=10 的，而后升序排列结果集

三：存储过程

关系型数据库的存储过程描写叙述为：一组为了完毕特定功能的SQL 语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出參数（假设该存储过程带有參数）来运行它。

MongoDB 为非常多问题提供了一系列的解决方式，针对于其他数据库的特性，它仍然毫不示弱，表现的非比平常。

MongoDB 相同支持存储过程,但mongoDB是用javascript来写的。这正是mongoDB的魅力。

1：sql 自己定义函数转换为MongoDB 的存储过程
MongoDB 相同支持存储过程。关于存储过程你须要知道的第一件事就是它是用javascript 来写的。或许这会让你非常奇怪，为什么它用javascript 来写，但实际上它会让你非常惬意， MongoDB 存储过程是存储在db.system.js 表中的。我们想象一个简单的sql 自己定义函数例如以下：

function addNumbers( x , y ) {
return x + y;
}
以下我们将这个sql 自己定义函数转换为MongoDB 的存储过程:

> db.system.js.save({_id:"addNumbers", value:function(x, y){ return x + y; }});:

2：查询存储过程
存储过程能够被查看，改动和删除，所以我们用find 来查看一下是否这个存储过程已经被创建上了。

> db.system.js.find()
{ "_id" : "addNumbers", "value" : function cf__1__f_(x, y) {
return x + y;
} }
>

3：eval函数
前面看起来还不错，以下我看来实际调用一下这个存储过程:

> db.eval('addNumbers(3, 4.2)');
7.2
>
这种操作方法简直太简单了，或许这就是MongoDB 的魅力所在。

db.eval()是一个比較奇怪的东西，我们能够将存储过程的逻辑直接在里面并同一时候调用，而无需事先声明存储过程的逻辑。

> db.eval( function() { return 3+3; } );
6
>
从上面能够看出，MongoDB 的存储过程能够方便的完毕算术运算，但其他数据库产品在存储过程中能够处理数据库内部的一些事情。比如取出某张表的数据量等等操作，这些 MongoDB 能做到吗？答案是肯定的。MongoDB 能够轻而易举的做到，看以下的实例吧:

> db.system.js.save({_id:"get_count", value:function(){ return db.c1.count(); }});
> db.eval('get_count()')
2
能够看到存储过程能够非常轻松的在存储过程中操作表

感谢http://hubwiz.com/的支持。