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查询操作

PangHu大约 4 分钟

简单查询

以MySQL查询和MongoDB查询，做对比供大家学习。

select * from  spu where  spu_name="test0123"

db.spu.find({ spu_name:"test0123" })

and

select * from  spu where  spu_name="test0123" and  type=3

db.spu.find({spu_name:"test0123", type:"3" });

like

select * from  user where  username like "%test0123%"

db.user.find({username:/test0123/});

大于等于、小于等于

//大于、大于等于、小于、小于等于 $lt, $lte, $gt, $gte
select * from  user where  age>=10 and age<=20

db.user.find({ age:{$gte:10, $lte:20} });

等于null

select * from  user where  address is null

db.user.find({ address: null });

不为null

select * from  user where  address is not null

db.user.find({ address: {$ne:null} });

不为null 且不为""

select * from  user where  address is not null and address !=''

db.user.find({ address: {$nin:[null,"" ]} });

in/not in

db.activity.find({ event: {$in:[50,60,70]} });
db.activity.find({ event: {$nin:[50,60,70]} });

count

db.activity.find().count();
db.activity.find({ event: {$in:[50,60,70]} }).count();

distinct

db.activity.distinct("user_name");

sort

db.getCollection("activity").find({type:10}).sort({createTime:1});

时间段

查询某个时间段的数据

db.activity.find({createTime:{$gte:ISODate('2020-03-01T00:00:00.000Z'), $lte:ISODate( '2020-03-11T00:00:00.000Z' )}});

聚合

聚合查询

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(求平局值、求和等)，并返回计算后的数据结果。类似sql中的group。

$sum求和

按user_id分组，求每个用户订单总额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", total_order_money: {$sum : "$order_money"}}}])

$avg求平均值

按user_id分组，求每个用户订单平均支付金额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", avg_order_money: {$avg : "$order_money"}}}])

$min求最小值

按user_id分组，求每个用户订单最小支付金额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", min_order_money: {$min : "$order_money"}}}])

$max 求最大值

按user_id分组，求每个用户订单最大支付额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", max_order_money: {$max : "$order_money"}}}])

$push

按user_id分组，查看每个用户所有的支付方式（不去重）

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", payMethods: {$push: "$pay_method"}}}])

$addToSet

按user_id分组，查看每个用户所有的支付方式（去重）

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", payMethods: {$addToSet : "$pay_method"}}}])

$first

按user_id分组，求每个用户第一笔订单金额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", first_order_money : {$first : "$order_money"}}}])

$last

按user_id分组，求每个用户最后笔订单金额

db.order.aggregate([{$group : {_id : "$user_id", last_order_money: {$last : "$order_money"}}}])

聚合管道

聚合管道是 MongoDB 2.2版本引入的新功能。它由阶段（Stage）组成，文档在一个阶段处理完毕后，聚合管道会把处理结果传到下一个阶段。

聚合管道功能：

  • 对文档进行过滤，查询出符合条件的文档

  • 对文档进行变换，改变文档的输出形式

    下图是官网给出的聚合管道的流程图：

img
img

上图中，match为筛选条件，将符合条件的数据筛选出来传递给下一阶段match 为筛选条件，将符合条件的数据筛选出来传递给下一阶段 match为筛选条件，将符合条件的数据筛选出来传递给下一阶段group 中进行分组求和计算，最后返回 Results。其中，match、match、match、group 都是阶段操作符，而阶段 group中用到的group 中用到的 group中用到的sum 是表达式操作符。

常用阶段操作符

阶段操作符描述
$project修改文档的结构，可以用来重命名、增加或删除文档中的字段。
$match过滤条件。$match 尽量出现在管道的最前面，过滤出需要的数据，在后续的阶段中可以提高效率。
$group分组
$sort排序
$limit限制结果条数，可用于实现分页查询
$skip跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind将文档中数组类型的字段拆分成多条，每条文档包含数组中的一个值。

实例1(聚合查询）

按user_id分组，求每个用户订单状态为20的订单平均金额

mysql:
select  user_id, avg(total_amount) from t_child_order 
where child_order_status=20
group by merchant_code;

mongo:
db.t_child_order.aggregate
( {$match:{child_order_status:20}}   ,       
{$group:{_id:"$user_id",  avgDur:{$avg:"$total_amount" }}  }

);

其中，match表示查询条件；match表示查询条件；match表示查询条件；group表示通过user_id分组，并计算user_id相同值的visit_duration的平均数据。

实例2 (管道操作)

需求： 统计2020-03-01至2020-04-18期间，活动ID为1239575334792146946，且操作事件为查看活动详情页面（event:10）该活动每天的访问PV、每天的平均访问时长、每天的访问用户集合。

db.activity.aggregate(
[ 
	//条件,筛选出来的数据，传入到下一阶段
	{"$match" : { "activity_id" : '1239575334792146946', "create_time" : { "$lte" : ISODate( '2020-04-18T00:00:00.000Z' ), "$gte" : ISODate('2020-03-01T00:00:00.000Z') }, "event" : 10} }, 

	//设置数据列的展示规则，然后传入到下一阶段
	{ "$project" : 
			{ "create_time" : { "$dateToString" : { "format" : "%Y-%m-%d", "date" : "$create_time" } }, "visit_duration" : 1, "user_id" : 1		      
			} 	
	}, 
	
	//分组，计算数量、求和、求平均，然后传入到下一个阶段
	{ "$group" : { "_id" : "$create_time", "ALIAS_PAGE_PV" : { "$sum" : 1 }, "ALIAS_AVG_VISIT_DURATION" : { "$avg" : "$visit_duration" }, "ALIAS_USER_ARRAY" : { "$addToSet" : "$user_id" } } 
	},   
	
	//设置结果是否展示
	{ "$project" : { "_id" : 0, "create_time" : "$_id", "ALIAS_PAGE_PV" : 1, "ALIAS_AVG_VISIT_DURATION" : 1, "ALIAS_USER_ARRAY" : 1,  } 
	}, 
	
	//排序
	{ "$sort" : { "create_time" : -1 } } ,

    //限制结果条数
	 {"$limit":3}
] 

);

查询结果如图：

img
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