MongoDB的一些高級語法
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
MongoDB的一些高級語法
在前面的部落格中，我們了解一些Mongodb中最基礎的用法，只介紹了簡單的增刪查改，在這篇部落格中，我將介紹一下稍微複雜一點的語法。
AND 和 OR操作
AND操作
在前面的部落格中，我們介紹了查找命令，其中可以指令多個查詢條件，當所有條件都符合時，就可以查詢到數據。那麼，如果我們只想只要有一個條件符合，就返回想要的數據，那麼我們應該怎麼做呢？
db.getCollection('test_data_1').find({"欄位1":"固定值1","欄位2":"固定值2"})在上面的命令中，實際上是一個隱式的AND,因為需要同時滿足。但是又沒有出現AND這個關鍵詞，所以被稱為“隱式AND操作”。下面，就讓我們來將隱式轉為顯式，只需要使用“$and”即可。
db.getCollection('test_data_1').find( { "$and":[ {"欄位1":"固定值1"}, {"欄位2":"固定值2"} ] } )OR操作
or操作就是為了查詢只符合其中任一條件的數據。命令語法和顯式的AND操作一樣。
db.getCollection('test_data_1').find( { "$or":[ {"欄位1":"固定值1"}, {"欄位2":"固定值2"} ] } )其中，我們需要知道，儘管存在隱式的AND操作，但是，對於OR操作來說，不存在隱式的OR操作。 同時or操作時會遵循一個”短路原則”:只要前面的條件滿足了，那後面的條件直接跳過（類似編程中的||）。
嵌入式文檔
下面便是一個嵌入式文檔的例子：
我們可以看到在studyInfo中，還有著score和project。其中，studyInfo被稱為嵌入式文檔，studyInfo下面的欄位被稱為嵌套欄位
插入
下面是一個插入語句的示例。
db.getCollection('test_data_1').insertOne( { "age":18, "adress":"Hunan", "studyInfo":{ "score":59, "project":"LOL" } } )查詢
查詢語句
如果我們需要根據嵌入式文檔中的嵌套欄位的條件去查詢，那麼下面這樣使用就行了。如果嵌套欄位裡面還有嵌入式文檔，一路點點點過去就行了。
db.getCollection('test_data_1').find( { "studyInfo.score":59 }, // 不返回studyInfo.score { "studyInfo.score":0 } )數組（Array）欄位
插入
在下面中，like欄位保存的就是一個數組，所以我們使用**[]**將”apple”,”orange”,”fruit”括起來。
db.getCollection('test_data_1').insertOne( { "name":"Array", "like":["apple","orange","fruit"] } ) 使用Robo3T可視化工具查看，顯示如下：
查詢
其中，like的類型為Array。但是如果我們查詢的時候需要根據like中某個值作為篩選目標的時候，我們怎麼辦呢？我們無需進行其他任何操作（和以前的查詢一模一樣）。例如查詢所有喜歡orange的人：
db.getCollection('test_data_1').find({"like":"orange"})也就是說它的查詢與以前沒有任何區別。但是，既然是數組，總有一定其他的操作，例如查詢欄位數組為長度的記錄：
db.getCollection('test_data_1').find({"like":{"$size":3}})上面是查詢like欄位的數組長度為3的記錄。
注意：“$size”只能查詢某一個具體長度的數組，而不能查詢範圍，如果進行範圍查詢的話，會報錯：
當然，既然有數組，那麼必然會有索引，在mongodb中，數組的第一個元素的索引為0，和大部分的編程的情況是一樣的。
我們可以通過“欄位名.索引”來定位元素。例如查詢：
db.getCollection('test_data_1').find( { "like.0":"apple" } )聚合（Aggregation）
聚合的功能很簡單，就是讓Mongodb來處理數據，然後返回被處理好的數據。
聚合的操作命令是“aggregation”，基本格式是:
db.getCollection('test_data_1').aggregation([階段1,階段2,階段3……])集中，階段可以為零個（那麼就相當於findi命令），也可以為任意數量。其中，階段中間有點類似linux或者unix中的管道
也就是說，前面一個階段的輸出，是後面一個結點的輸入。
下面是來自菜鳥教程的一些關鍵字的用法。
- $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
- $match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操作。
- $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
- $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
- $unwind：將文檔中的某一個數組類型欄位拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
- $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
- $sort：將輸入文檔排序後輸出。
- $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。
下面我將在一些數據的處理方面來介紹一下其中的一些命令。
篩選數據
篩選數據的功能乍一看和find的功能差不多，然後仔細一看，還真的和find的功能一模一樣。篩選數據的關鍵字是“ $match”
db.getCollection('test_data_1').aggregate([{"$match":{和find完全一樣的過濾表達式}}])下面是返回like欄位數組的第一個元素為“apple”的記錄（和上面數組欄位裡面查詢返回的結果一模一樣）。
db.getCollection('test_data_1').aggregate([{"$match":{"like.0":"apple"}}])那麼，這樣做有什麼意義呢？返回的結果和find的命令一樣，還比find麻煩，這樣做豈不是多此一舉。的確，如果我們僅僅這樣做，還不如使用find，它的強大之處在於與其他關鍵字進行組合。因為進行數據處理，一般第一步都是進行篩選。
修改欄位
前面我們介紹了$project的介紹，那麼修改欄位我們將使用$projecto來操作。
$project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
正如上面所介紹的，$project的功能很強大，可以做到很多事情。
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修改返回的欄位
下面返回的欄位中不包含_id和like 欄位
db.getCollection('test_data_1').aggregate([ {"$project":{"_id":0,"like":0}} ])下面是結合$match的使用，其中前面的$match的返回的輸出是$project的輸入
db.getCollection('test_data_1').aggregate([ {"$match":{"like":{"$size":3}}}, {"$project":{"_id":0,"like":0}} ])這個的作用也和find中的返回返回部分欄位的操作差不多，這個操作沒有什麼讓人新奇的地方，下面將介紹它的其他強大之處。
注意事項
包括現有欄位
_id欄位默認包含在輸出文檔中。- 如果指定包含文檔中不存在的欄位， $project 將忽略該欄位包含，並且不會將該欄位添加到文檔中。
取消_id欄位
- 默認情況下，
_id欄位包含在輸出文檔中。要從輸出文檔中排除_id欄位，必須在 $project 中明確指定對_id欄位的抑制。
排除欄位
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如果指定排除某個或多個欄位，則在輸出文檔中返回所有其他欄位。
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如果指定排除
_id以外的欄位，則不能使用任何其他 $project 規範表單：即，如果排除欄位，則不能指定包含欄位，重置現有欄位的值或添加新欄位。
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添加新的欄位
如果我想返回的結果中添加新的欄位，怎麼辦？在project中直接添加就行
db.getCollection('test_data_1').aggregate([ {"$project":{ "name":1, "_id":0, // 添加的新的欄位 "add":"GG" } } ])不過值得注意的是：
如果指定排除
_id以外的欄位，則不能使用任何其他 $project 規範表單：即，如果排除欄位，則不能指定包含欄位，重置現有欄位的值或添加新欄位。也就是說，如果排除了除“_id”以外的欄位，那麼，就GG了。就沒辦法添加欄位了。
並且值得注意的是，添加新的欄位的時候，如果舊的欄位不設置為1，則不會返回。（也就是說，如果添加了新的欄位，想要返回本來存在欄位，必須將欄位設置為1）
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重命名欄位
重命名欄位和添加新的欄位差不多，簡單點來說，我們可以使用“$舊的欄位名”來表示欄位的數據。示例如下
db.getCollection('test_data_1').aggregate([ {"$project":{ // 添加新的欄位，新的欄位的數據是name欄位的數據 "add":"$name" } } ])結果如下：
這個對於嵌套文檔有著非常好的效果，可以看下面的兩個例子
使用find 使用聚合 
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處理特殊字元
這裡有說兩個問題，如果我需要修改一個欄位的數據為1，或者為$project呢？可以知道，這些值與mongodbe自身的語法衝突了（所有以“$”開頭的普通字元串和數字都不能添加）。這個時候我們可以使用” $literal”關鍵字。
分組操作
分組操作所對應的關鍵字是“$group”，它的作用是根據給出的欄位key，它所有的key的值相同的記錄放在一起進行運算。
去重
在上一篇部落格中使用了去重函數“distinct”，使用該函數後，返回的是一個數組。不過，現在我們可以使用“$group”去重。操作如下所示：
db.getCollection('test_data_1').aggregate( [ { "$group":{"_id":"$被g去重的欄位名"} } ] )其中，“_id”是必不可少的，不能用其他的去替代。而這個返回的也不是一個數組，而是很多條記錄。
分組操作運算
首先先說一下運算的關鍵字，關鍵字包括（來自菜鳥教程）：
| 表達式 | 描述 | 實例 |
|---|---|---|
| $sum | 計算總和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$sum : “$likes”}}}]) |
| $avg | 計算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$avg : “$likes”}}}]) |
| $min | 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$min : “$likes”}}}]) |
| $max | 獲取集合中所有文檔對應值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$max : “$likes”}}}]) |
| $push | 在結果文檔中插入值到一個數組中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$push: “$url”}}}]) |
| $addToSet | 在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$addToSet : “$url”}}}]) |
| $first | 根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, first_url : {$first : “$url”}}}]) |
| $last | 根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, last_url : {$last : “$url”}}}]) |
大家看那個實例估計也明白怎麼操作了。首先我們先去重，然後再指定名字，最後進行計算：
計算的方法：{$關鍵字：$已有的欄位名}
下面便是計算age的平均值，然後以“aver_age”返回。
原則上，“$sum”和“$avg”的值對應的值應該是數字，如果使用非數字，則“$sum”會返回0，“$avg”會返回“null”。注意，字元串是可以比較大小的。其中，“$sum”的值還可以使用數字“1”，例如
"count":{"$sum":1}，則返回的就是每個分組有多少條記錄。
拆分數組
拆分數組使用的關鍵字是“$unwind”，它的作用是把一條包含數組的記錄拆分為很對條記錄，其中，每一條記錄擁有數組中的一個元素。
下面是數組like和infos進行拆分，其中拆分的結果數量是like數組的長度乘以infos數組的長度。
db.getCollection('test_data_1').aggregate( [ {"$unwind":"$like"}, {"$unwind":"$infos"}, ] )
聯集合查詢
Mongodb中的聯集合查詢類似SQL中的聯表查詢，在聯集合查詢中，有兩個概念，主集合和被查集合。簡單點來說，就是主集合提供欄位key，然後被查集合通過欄位key查出需要的欄位。
db.getCollection('主集合名').aggregate([ "$lookup":{ "from":"被查集合名", "localField":"主集合提供的欄位key", "foreginField":"被查集合接受的欄位", "as":"為查出來的欄位命名", } ] )下面是兩個文檔，一個為user,一個為login
現在我們通過login中的id從user中拿出欄位：
db.getCollection('login').aggregate([ { "$lookup":{ "from":"user", "localField":"loginId", "foreignField":"id", "as":"login_name", } } ] )返回結果如下：
其中，login_name為聯結合查出來的數據，為一個數組。
當然，對於這個結果的樣式我們是不太滿意的，因為我我們只想拿出name，這個時候我們就需要使用前面的知識來解決這個問題了。
db.getCollection('login').aggregate([ { "$lookup":{ "from":"user", "localField":"loginId", "foreignField":"id", "as":"login_name", } }, { "$unwind":"$login_name" }, { "$project":{ "_id":0, "loginId":1, "name":"$login_name.name" } } ])返回的結果如圖所示：
參考資料
參考書籍：《左手Mongodb，右手Redis》
菜鳥教程：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html
docs4dev：https://www.docs4dev.com/docs/zh/mongodb/v3.6/reference
