MongoDB辅助查询操作

1.投影（指定结果键值）

find()方法的第二个参数，即为投影，说白了就是指定返回的键值，因为在有些场景下，我们是不希望返回文档的全部键值的。此时就需要声明投影参数
投影参数有以下几个需要注意的点：

1. 投影格式为{key1:1, key2:1, …}。其中1代表显示该键值，0代表不显示该键值。
2. 在指定了具体键值为1后，除了_id键值和声明为1的键值，其他键值都不显示
3. 如果仅需要设置第二个参数，而不需要设置第一个参数的话，则需要在第一个参数的位置添加一个空的花括号{}作为占位符，例如：db.${collectionName}.find({}, {_id:1})。

4. 在执行 find() 方法时 _id 字段是始终显示的，如果您不希望显示此字段，就需要将其设置为 0。

   2.查询条数限制（分页）

   命令格式

   mongo中提供了两种命令进行分页查询，通常情况下我们会将两种命令结合使用进行分页查询

5. limit(number)：该方法接收一个数字作为参数，用来设置要显示的记录数。默认为空，代表查询全部数据。具体命令格式：db.${collectionName}.find().limit(number)

6. skip(number)：该方法接收一个数字作为参数，用来设置要跳过的文档数。默认为0，代表不跳过任何数据。具体命令格式：db.${collectionName}.find().skip(number)

   示例

7. 测试数据存入

db.test.insert([{“name”:”ftc”,”age”:18},{“name”:”skx”,”age”:18},{“name”:”wqw”,”age”:22},{“name”:”gn”,”age”:22},{“name”:”mm”,”age”:3}])

[
    {
        "name":"ftc",
        "age":18
    },
    {
        "name":"skx",
        "age":18
    },
    {
        "name":"wqw",
        "age":22
    },
    {
        "name":"gn",
        "age":22
    },
    {
        "name":"mm",
        "age":3
    }
]

1. 查询前2个数据：db.test.find().limit(2)

1. 查询后3个数据：db.test.find().skip(2)

1. 分页查询数据，每页2个，查询第1,2,3页内容

（PS：分页公式=db.test.find().skip((pageNum-1)*pageSize).limit(pageSize))

• db.test.find().skip().limit(2)
• db.test.find().skip(2).limit(2)
• db.test,find().skip(4).limit(2)

3.排序

命令格式

mongo中使用sort命令来进行数据的排序
db.$collectionName.find().sort({key1:1/0},{key2:1/0},…)。其中1代表升序排列，0代表降序排列

示例

1. 按照年龄升序

db.test.find().sort({age:1})

1. 按照年龄降序

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

1. 安装年龄升序、名称降序

db.test.find().sort({age:1,name:-1})

4.聚合查询

MongoDB 中的聚合操作用来处理数据并返回计算结果，聚合操作可以将多个文档中的值组合在一起，并可对数据执行各种操作，以返回单个结果，有点类似于 SQL 语句中的 count(*)、group by 等。

命令格式

db.${collectionName}.aggregate(aggregate_operation)

管道符

MongoDB 中聚合操作同样支持管道，即 MongoDB 会在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理，而且管道操作是可以重复的。

1. $group：对集合中的文档进行分组，可用于统计结果
2. $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档，可以减少作为下一阶段输入的文档数量
3. $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
4. $project：用于从集合中选择要输出的字段，与投影功能一致
5. $sort：将输入文档进行排序后输出
6. $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
7. $limit：用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数量
8. $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档

其他的参考：链接

$Group聚合参数

示例

1. 计算年龄总和：db.test.aggregate({$group:{_id:”Total”,ageAll:{$sum:”$age”}}})

1. 计算不同年龄段人数：db.test.aggregate({$group:{_id:”$age”,count:{$sum:1}}})

1. 计算年龄平均值：db.test.aggregate({$group:{_id:”avgAge”,age:{$avg:”$age”}}})

1. 计算年龄最大值： db.test.aggregate({$group:{_id:”maxAge”,maxAge:{$max:”$age”}}})

1. 计算年龄大于17的总人数：db.test.aggregate([{$match:{age:{$gt:17}}},{$group:{_id:”total”,”count”:{$sum:1}}}])

5.多表联查

假设目前存在学生以及成绩的概念，一个学生关联多门成绩，数据结构如下

{
  "name":"语文",
  "score":63
}

{
  "name":"ftc",
  "age":12
}

嵌入式数据模型

数据模型

嵌入式数据模型如下

[
    {
        "name":"ftc",
        "age":12,
        "grades":[
            {
                "name":"语文",
                "score":63
            },
            {
                "name":"数学",
                "score":109
            },
            {
                "name":"英语",
                "score":90
            },
            {
                "name":"物理",
                "score":80
            },
            {
                "name":"化学",
                "score":98
            }
        ]
    }
]

查询成绩语句

db.test.find({name:”ftc”},{“grades”:1})

如图，嵌入式数据模型
优点：查询简单，只需要查询一个文档，之后获取文档特定的字段即可。
缺点：当数据量逐步增大时，如果单个文档过大，势必会对读写性能产生影响。

规范化数据模型(引用式)

数据模型

{
    "_id":ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
    "name":"ftc",
    "age":12
}

{
        "_id" : ObjectId("62ca61c93b47c22df4ae42c3"),
        "sid" : ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
        "name" : "语文",
        "score" : 63
}
{
        "_id" : ObjectId("62ca621b3b47c22df4ae42c4"),
        "sid" : ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
        "name" : "数学",
        "score" : 109
}
{
        "_id" : ObjectId("62ca62333b47c22df4ae42c5"),
        "sid" : ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
        "name" : "英语",
        "score" : 90
}
{
        "_id" : ObjectId("62ca624f3b47c22df4ae42c6"),
        "sid" : ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
        "name" : "物理",
        "score" : 80
}
{
        "_id" : ObjectId("62ca62573b47c22df4ae42c7"),
        "sid" : ObjectId("62ca60683b47c22df4ae42c1"),
        "name" : "化学",
        "score" : 98
}

lookUp与unwind

mongo中使用lookUp管道符进行多表联查
命令格式示例：$lookup:{from:”orders”,localField:”_id”,foreignField:”uid”,as:”orders”}
参数介绍：

1. form:需要关联的外表名,$lookup的多变查询使用的是左外连接
2. localField:本表的外表关联字段
3. foreignField:外表的关联字段;
4. as:参考查询结果,使用$lookup进行查询后会将所有符合条件的文档封装为一个list,as参数定义这个list的名字

mongo中使用unwind管道符进行多表联查后结果的拆分，将一条记录拆分为多条记录
命令格式示例：$unwind:”$被拆分键值名称”

查询成绩语句

综上所述，规范化模型多表联查语句如下：
db.student.aggregate([{$lookup:{from:”grade”,localField:”_id”,foreignField:”sid”,as:”student_grades”}},{$unwind:”$student_grades”}]).pretty()