当前位置： 首页 > news >正文

学做ppt的网站/石家庄seo网站排名

news 2025/6/30 20:38:40
学做ppt的网站,石家庄seo网站排名,客服做的比较好的网站,厦门做公司网站MongoDB查询总结 MongoDB查询总结 介绍普通查询 查询举例聚合查询Map-Reduce 接口方法定义参数说明示例说明总结相关资料 介绍 前面写过一篇关于Mongodb的例子——浅谈MongoDB数据库，当时使用的只是简单的查询，然后后面业务变的有点复杂，…

MongoDB查询总结

  • MongoDB查询总结
    • 介绍
    • 普通查询
      • 查询举例
    • 聚合查询
    • Map-Reduce
      • 接口方法定义
      • 参数说明
    • 示例说明
    • 总结
    • 相关资料

介绍

前面写过一篇关于Mongodb的例子——浅谈MongoDB数据库，当时使用的只是简单的查询，然后后面业务变的有点复杂，原先没有仔细研究过Mongodb的查询，以为就是简单调用下find就可以了，乃衣服。

所以今天特地举例说明一下Mongo中查询问题。

Mongo查询可以分为2种：

  • 普通查询，类似于Sql中的 select where

  • 聚合查询，类似于Sql中的 group by

普通查询

首先放一下官方文档，普通查询主要用到db.collection.find()函数。

定义下示例数据库，下面是是初始化数据，可以在Mongo中的控制台执行。

db.inventory.insertMany([{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);
  • 查询所有
db.inventory.find( {} )

映射Sql语句

SELECT * FROM inventory
  • 条件查询

语法格式

{ <field1>: <value1>, ... }

比如查询status为D记录。

db.inventory.find( { status: "D" } )

映射Sql语句

SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"
  • 使用操作符进行条件查询

语法格式

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

比如查询满足status是数组[A,D]中的记录

db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )

映射Sql语句

SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")
  • AND 条件查询

直接在find函数指定多个字段满足即可，这样就是 and 条件。

比如下面语句就是 status 为 A，qty 小于 30。

db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )

映射Sql语句

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND qty < 30
  • OR 条件查询

OR 和 AND 就不一样了，需要用到操作符 $or，如下所示。

db.inventory.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )

类似于SQL中的

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30
  • OR 和 AND 集合一起
db.inventory.find( {status: "A",$or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
} )

表示这样的意思。

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty < 30 OR item LIKE "p%")

查询举例

  • 查询全部
SELECT *
FROM people
db.people.find()
  • 指定字段
SELECT id,user_id,status
FROM people
db.people.find({ },{ user_id: 1, status: 1 }
)
SELECT user_id, status
FROM people
  • 指定字段，不显示_id
db.people.find({ },{ user_id: 1, status: 1, _id: 0 }
)
  • 条件查询全部
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
db.people.find({ status: "A" }
)
  • 条件查询指定字段
SELECT user_id, status
FROM people
WHERE status = "A"
db.people.find({ status: "A" },{ user_id: 1, status: 1, _id: 0 }
)
  • 条件查询不等于
SELECT *
FROM people
WHERE status != "A"
db.people.find({ status: { $ne: "A" } }
)
  • 条件查询 AND
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
AND age = 50
db.people.find({ status: "A",age: 50 }
)
  • 条件查询 OR
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
OR age = 50
db.people.find({ $or: [ { status: "A" } ,{ age: 50 } ] }
)
  • 条件查询 >
SELECT *
FROM people
WHERE age > 25
db.people.find({ age: { $gt: 25 } }
)
  • 条件查询 <
SELECT *
FROM people
WHERE age < 25
db.people.find({ age: { $lt: 25 } }
)
  • 复杂的条件查询
SELECT *
FROM people
WHERE age > 25
AND   age <= 50
db.people.find({ age: { $gt: 25, $lte: 50 } }
)
  • 条件查询 LIKE
SELECT *
FROM people
WHERE user_id like "%bc%"
db.people.find( { user_id: /bc/ } )// ORdb.people.find( { user_id: { $regex: /bc/ } } )
SELECT *
FROM people
WHERE user_id like "bc%"
db.people.find( { user_id: /^bc/ } )// ORdb.people.find( { user_id: { $regex: /^bc/ } } )
  • 排序
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
ORDER BY user_id ASC
db.people.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: 1 } )
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
ORDER BY user_id DESC
db.people.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: -1 } )
  • 统计数量
SELECT COUNT(*)
FROM people
db.people.count()// ordb.people.find().count()
SELECT COUNT(user_id)
FROM people
db.people.count( { user_id: { $exists: true } } )
or
db.people.find( { user_id: { $exists: true } } ).count()
SELECT COUNT(*)
FROM people
WHERE age > 30
db.people.count( { age: { $gt: 30 } } )// ordb.people.find( { age: { $gt: 30 } } ).count()
  • 去除重复distinct
SELECT DISTINCT(status)
FROM people
db.people.distinct( "status" )
SELECT *
FROM people
LIMIT 1
  • 限制数量
db.people.findOne()// ordb.people.find().limit(1)
SELECT *
FROM people
LIMIT 5
SKIP 10
db.people.find().limit(5).skip(10)
  • EXPLAIN
EXPLAIN SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
db.people.find( { status: "A" } ).explain()

聚合查询

上面普通查询使用find函数即可，但是聚合查询使用另外一个函数aggregate，这里是官方文档。

初始化数据如下，有2个表 orders 和 order_lineitem ，外键关联order_lineitem.order_id and the orders.id。

{cust_id: "abc123",ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"),status: 'A',price: 50,items: [ { sku: "xxx", qty: 25, price: 1 },{ sku: "yyy", qty: 25, price: 1 } ]
}
  • 统计数量
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: null,count: { $sum: 1 }}}
] )

映射Sql语句

SELECT COUNT(*) AS count
FROM orders
  • 计算总和
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: null,total: { $sum: "$price" }}}
] )

映射Sql语句

SELECT SUM(price) AS total
FROM orders
  • 分组计算总和
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price" }}}
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id
  • 分组计算总和并排序
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price" }}},{ $sort: { total: 1 } }
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id
ORDER BY tota
  • 多个字段分组
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: {cust_id: "$cust_id",ord_date: {month: { $month: "$ord_date" },day: { $dayOfMonth: "$ord_date" },year: { $year: "$ord_date"}}},total: { $sum: "$price" }}}
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,ord_date,SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id,ord_date
  • 条件分组——HAVING
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: "$cust_id",count: { $sum: 1 }}},{ $match: { count: { $gt: 1 } } }
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,count(*)
FROM orders
GROUP BY cust_id
HAVING count(*) > 1
  • 复杂条件分组统计
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: {cust_id: "$cust_id",ord_date: {month: { $month: "$ord_date" },day: { $dayOfMonth: "$ord_date" },year: { $year: "$ord_date"}}},total: { $sum: "$price" }}},{ $match: { total: { $gt: 250 } } }
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,ord_date,SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY cust_id,ord_date
HAVING total > 250
  • 复杂条件分组统计示例1
db.orders.aggregate( [{ $match: { status: 'A' } },{$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price" }}}
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
  • 复杂条件分组统计示例2
db.orders.aggregate( [{ $match: { status: 'A' } },{$group: {_id: "$cust_id",total: { $sum: "$price" }}},{ $match: { total: { $gt: 250 } } }
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
  • 表关联
db.orders.aggregate( [{ $unwind: "$items" },{$group: {_id: "$cust_id",qty: { $sum: "$items.qty" }}}
] )

映射Sql语句

SELECT cust_id,SUM(li.qty) as qty
FROM orders o,order_lineitem li
WHERE li.order_id = o.id
GROUP BY cust_id
  • 嵌套查询
db.orders.aggregate( [{$group: {_id: {cust_id: "$cust_id",ord_date: {month: { $month: "$ord_date" },day: { $dayOfMonth: "$ord_date" },year: { $year: "$ord_date"}}}}},{$group: {_id: null,count: { $sum: 1 }}}
] )

映射Sql语句

SELECT COUNT(*)
FROM (SELECT cust_id,ord_dateFROM ordersGROUP BY cust_id,ord_date)as DerivedTable

Map-Reduce

Mongo中聚合查询还有一种叫Map-Reduce，官方文档在这里，在思想上它跟Hadoop一样，从一个单一集合中输入数据，然后将结果输出到一个集合中。通常在使用类似SQL中Group By操作时，Map/Reduce会是一个好的工具。

Map-Reduce

接口方法定义

db.collection.mapReduce(<map>,<reduce>,{out: <collection>,query: <document>,sort: <document>,limit: <number>,finalize: <function>,scope: <document>,jsMode: <boolean>,verbose: <boolean>,bypassDocumentValidation: <boolean>}
)

参数说明

  • mapReduce： 要执行Map/Reduce集合的名字

  • map: map 函数 (下面会详细介绍）

  • reduce: reduce函数(下面会详细介绍）

  • out: 存放结果的集合 (下面会详细介绍）

  • query: 设置查询条件 <可选>

  • sort: 按某个键来排序 <可选>

  • limit: 指明从集合检索文档个数的最大值 <可选>

  • finalize: 对reduce结果做进一步处理 <可选>

  • scope: 指明通过map/reduce/finalize可以访问到的变量 <可选>

  • jsMode: 指明Map/Reduce执行过程中文档保持JSON状态 <可选>

  • verbose: 提供关于任务执行的统计数据 <可选>

示例说明

举例说明Map-Reduce的用途，虽然代码比较多，也行用上面的聚合查询，一下子就搞定了，但是这里只是举例。

比如有个订单表，如下所示，我们需要计算每个人的订单总价。

{_id: ObjectId("50a8240b927d5d8b5891743c"),cust_id: "abc123",ord_date: new Date("Oct 04, 2012"),status: 'A',price: 25,items: [ { sku: "mmm", qty: 5, price: 2.5 },{ sku: "nnn", qty: 5, price: 2.5 } ]
}

首先定义Map方法，就说我们后面的聚合计算需要哪些字段，由于需要计算每个人的订单总结，那么个人信息和加个肯定是我们需要的。

var mapFunction1 = function() {emit(this.cust_id, this.price);
};

然后定义reduce方法，计算每个人的订单价格。

var reduceFunction1 = function(keyCustId, valuesPrices) {return Array.sum(valuesPrices);
};

然后存储最后的计算结果。

db.orders.mapReduce(mapFunction1,reduceFunction1,{ out: "map_reduce_example" }
)

这样一个简单的Map-Reduce实例就完成了，结果放在map_reduce_example中。

上面示例比较简单，那么我们来一个复杂一点的例子。

一条订单记录中，有sdk的名称、数量、价格，那么要查询出日期大于01/01/2012，所有订单的总数，以及平均sdk价格。

首先还是定义个map函数。

var mapFunction2 = function() {for (var idx = 0; idx < this.items.length; idx++) {var key = this.items[idx].sku;var value = {count: 1,qty: this.items[idx].qty};emit(key, value);}
};

然后算出sku的数量，和总价格。

var reduceFunction2 = function(keySKU, countObjVals) {reducedVal = { count: 0, qty: 0 };for (var idx = 0; idx < countObjVals.length; idx++) {reducedVal.count += countObjVals[idx].count;reducedVal.qty += countObjVals[idx].qty;}return reducedVal;
};

总价格出来后，还要计算出平均价格。

var finalizeFunction2 = function (key, reducedVal) {reducedVal.avg = reducedVal.qty / reducedVal.count;return reducedVal;
};

还有日期的条件过滤，最后得出完整的map-reduce。

db.orders.mapReduce(mapFunction2,reduceFunction2,{out: { merge: "map_reduce_example" },query: {ord_date:{ $gt: new Date('01/01/2012') }},finalize: finalizeFunction2}
)

总结

以上就是我对MongoDB的示例总结，本人是一个初学者，也有很多地方不懂，如果有错误的地方，欢迎指出。

相关资料

浅谈MongoDB数据库

普通查询官方文档

Sql和Mongo隐射表

聚合官方文档

Map-Reduce官方文档

Map-Reduce API

http://www.jmfq.cn/news/5044447.html

相关文章：

  • 公司网站建设方案/关键词排名优化提升培训
  • 太原市建设银行网站/竞价外包推广
  • 用java做网站的步骤/网站建设网站
  • 威客做网站/南宁今日头条最新消息
  • seo 网站换程序/网络营销有哪些例子
  • 浙江网站建设价格/极速建站网站模板
  • 网站建设全域云/培训班有哪些课程
  • wordpress建站是什么/seo外包公司需要什么
  • 游戏网站建设收费明细/最近发生的新闻事件
  • bootstrap制作简单网站/南京百度seo公司
  • 建设厅焊工证在哪里办/windows优化
  • 广州营销型网站建设公司/网络推广和网站推广平台
  • 谁家做网站/免费制作小程序平台
  • 牡丹区建设局网站/网络推广员岗位职责
  • 自己在家开网站做推广/最近国际新闻大事20条
  • 湟中网站建设/网络推广需要什么
  • 老年门户网站建设的意义/seo是干什么的
  • 网站建设视频百度云/seo排名查询
  • 怎么查看网站空间大小/百度首页官网
  • 手机网站制作行业排行/最近的国际新闻
  • 找产品代理去哪个网站/百度快速收录工具
  • 家装公司网站/软文营销写作技巧
  • b2c旅游网站建设/一周热点新闻
  • 全包网站/西安网红
  • 新闻聚合网站怎么做/产品推广计划书怎么写
  • 电子商务网站的建设费用/百度推广登陆入口
  • 免费学习做网站/google推广妙招
  • 网站建设优化教程/关键词网站查询
  • 网站设计与管理方向/百度知道在线
  • 青岛关键词网站排名/app关键词排名优化