MongoDB数据库常用28条查询语句
初始MongoDB
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
database:数据库,SQL中的database含义。
collection:数据库表/集合，SQL中的table含义。
document:数据记录行/文档，SQL中的row含义。
field:数据字段/域，SQL中的column含义。
index:索引，SQL中的index含义。
primary key:主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键，SQL中的primary key含义。
MongoDB特点
MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
MongoDB安装简单。
1、查询所有记录
相当于：
默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“；”
但是你可以设置每页显示数据的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;这样每页就显示50条记录了。
2、查询去掉后的当前聚集集合中的某列的重复数据
1 | db.userInfo.distinct("name");
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会过滤掉 name 中的相同数据
相当于：
1 | select distict name from userInfo;
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3、查询 age = 22 的记录
1 | db.userInfo.find({"age": 22});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age = 22;
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4、查询 age > 22 的记录
1 | db.userInfo.find({age: {$gt: 22}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age > 22;
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5、查询 age < 22 的记录
1 | db.userInfo.find({age: {$lt: 22}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age < 22;
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6、查询 age >= 25 的记录
1 | db.userInfo.find({age: {$gte: 25}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age >= 25;
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7、查询 age <= 25 的记录
1 | db.userInfo.find({age: {$lte: 25}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age <= 25;
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8、查询 age >= 23 并且 age <= 25 注意书写格式
1 | db.userInfo.find({age: {$gte: 23, $lte: 25}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age>=23 and age <= 25;
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9、查询 age != 25 的记录
1 | db.userInfo.find({age: {$ne: 25}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age != 25;
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10、查询 name 中包含 mongo 的数据 模糊查询用于搜索
1 | db.userInfo.find({name: /mongo/});
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相当于:
1 | select * from userInfo where name like '%mongo%';
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11、查询 name 中以 mongo 开头的
1 | db.userInfo.find({name: /^mongo/});
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相当于:
1 | select * from userInfo where name like 'mongo%';
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12、查询 name 中以 mongo 结尾的
1 | db.userInfo.find({name: /mongo$/});
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相当于:
1 | select * from userInfo where name like ‘%mongo';
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模糊查询语法：{ : /pattern/ }
其中options值可以为：
13、查询指定列 name、age 数据
1 | db.userInfo.find({}, {name: 1, age: 1});
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相当于：
1 | select name, age from userInfo;
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当然 name 也可以用 true 或 false,当用 ture 的情况下和 name:1 效果一样，如果用 false 就是排除 name，显示 name 以外的列信息。
14、查询指定列 name、age 数据, age > 25
1 | db.userInfo.find({age: {$gt: 25}}, {name: 1, age: 1});
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相当于：
1 | select name, age from userInfo where age > 25;
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15、按照年龄排序 1 升序 -1 降序
升序：
1 | db.userInfo.find().sort({age: 1});
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相当于：
1 | select * from userInfo order by age asc;
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降序：
1 | db.userInfo.find().sort({age: -1});
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相当于：
1 | select * from userInfo order by age desc;
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17、查询前 5 条数据
1 | db.userInfo.find().limit(5);
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相当于：
1 | select * from userInfo limit 5;
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18、查询 10 条以后的数据
1 | db.userInfo.find().skip(10);
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19、查询在 6-10条 之间的数据
1 | db.userInfo.find().limit(10).skip(5);
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可用于分页，limit 是 pageSize，第n页时 skip 是 (n-1)*pageSize
相当于：
1 | select * from userInfo limit 5,5;
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20、and 查询 name = zhangsan, age = 22 的数据
1 | db.userInfo.find({name: 'zhangsan', age: 22});
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相当于：
1 | select * from userInfo where name = 'zhangsan' and age = 22;
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21、or 查询
1 | db.userInfo.find({$or: [{age: 22}, {age: 25}]});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age = 22 or age = 25;
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注意多条件间用中括号[]包围。
22、in 查询
1 | db.userInfo.find({age :{$in:[22,25]}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where age in (22,25);
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23、查询某个结果集的记录条数
统计数量
1 | db.userInfo.find({age: {$gte: 25}}).count();
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相当于：
1 | select count(*) from userInfo where age >= 20;
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skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()。
24、查询某个时间段的数据（时间为日期类型，非字符串类型）
1 | db.userInfo.find({createTime:{$gt:ISODate("2020-11-09T00:00:00Z")}});
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相当于：
1 | select * from userInfo where createTime> '2020-11-09 00:00:00';
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25、对表中一字段进行统计求和
1 | db.userInfo.aggregate({$group:{_id:null,score:{$sum:"$score"}}})
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相当于：
1 | SELECT SUM(score) from userInfo;
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26、对表中一字段进行统计求平均值
1 | db.userInfo.aggregate({$group:{_id:null,score:{$avg:"$score"}}})
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相当于：
1 | SELECT AVG(score) from userInfo;
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27、对表中指定条件记录中的某字段求和
1 | db.userInfo.aggregate({$match:{createTime:{$gte:ISODate("2020-11-10T00:00:00Z"),$lt:ISODate("2020-11-11T00:00:00Z")}}},{$group:{_id:null,score:{$sum:"$score"}}})
|
相当于：
1 | SELECT SUM(score) from userInfo where createTime >= '2020-11-10 00:00:00' and createTime < '2020-11-11 00:00:00';
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28、根据A表，匹配B表所有满足条件的集合，如根据用户表userInfo表中的userId字段找出userAdress表中所有地址的集合，其中userId也为userAdress中的字段。
假设 有 用户集合， 存储的测试数据 如下：
1 2 3 4 | db.userInfo.insert([
{ "_id" : 1, "userId" : "xxxx", "username" : "ruink", "website" : "www.51ste.com" },
{ "_id" : 2, "userId" : "yyyy", "username" : "foosingy", "website" : "www.scgossip.com" }
])
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假设 有 地址集合， 存储的测试数据 如下：
1 2 3 4 5 | db.userAdress.insert([
{ "_id" : 1, "userId" : "xxxx", address: "测试地址1"},
{ "_id" : 2, "userId" : "yyyy", address: "测试地址2"},
{ "_id" : 3, "userId" : "xxxx", address: "测试地址3"},
])
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查询语句：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | db.userInfo.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "userAdress",
localField: "userId",
foreignField: "userId",
as: "address_detail"
}
},
{ $match : {"userId" :"xxxx"} }
])
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上表为找出userId="xxxx"的所有地址的集合，查询结果如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | [
{
_id: 1,
userId: 'xxxx',
username: 'ruink',
website:'www.51ste.com',
address_docs: [
{
_id: 1,
userId: 'xxxx',
address: '测试地址1'
},
{
_id: 3,
userId: 'xxxx',
address: '测试地址3'
}
]
}
]
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