MongoDB的条件查询

小洪維尼

　　有段时间没看书了，记录下这个周末看《MongoDB权威指南》的笔记，目前看到是第四章：查询



Java代码 http://mj4d.iteye.com/javascripts/syntaxhighlighter/clipboard_new.swf

• find({查询条件限定},{返回字段})  
  

　　这是一个查询的基本语法，各个签名的作用已经说得很清楚。下面来细细展开：
　　当然最开始插入一批数据以供测试：



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• db.users.insert({"_id": 1, "name": "aroba", "age": 22, "friends": 3})  
  
• db.users.insert({"_id": 2, "name": "brob", "age": 23, "friends": 4})  
  
• db.users.insert({"_id": 3, "name": "robin", "age": 24, "friends": 23})  
  
• db.users.insert({"_id": 4, "name": "ccrob", "age": 25, "friends": 32})  
  
• db.users.insert({"_id": 5, "name": "drobin", "age": 26, "friends": 15})  
  
• db.users.insert({"_id": 6, "name": "rrobin", "age": "az", "friends": 19})  
  

　　
　　1、 方法中的第一个参数：查询条件限定是一个document结构，如为{}将默认返回所有数据



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• #查询一个年龄为27的用户:  
  
• db.users.find({"age":23})  
  
• #查询一个年龄为27，姓名为robin的用户，相当于AND  
  
• db.users.find({"age":23, "name":"brob"})  
  

　　作为文档的查询条件，可以支持更复杂的格式：



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• #查询年龄大于20且小于30的用户  
  
• db.users.find({"age":{"$gt":20, "$lte":23}})  
  

　　这里条件查询有常用的：小于("$lt")、小于等于("$lte")、大于("$gt")、大于等于("$gte")、不等于("$ne") 。这些条件查询对数字日期类型的字段比较适用
　　
　　前面说到同时查询age和name属性，相当于AND查询。这里来看看OR查询，主要通过"$in"和"$or" 。对单一键有多个值与其匹配的话就用"$in"，后面跟一个条件数组。



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• #查询年龄在某个范围的用户：  
  
• db.users.find({"age":{"$in":[20, 22, 25]}})  
  

　　"$in" 对支持的类型非常灵活，不同类型的条件可以同时查询。与之相对应的就是"$nin"，表示不在该范围内的键



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• db.users.find({"age":{"$in":[20, 22, 25, "az"]}})  
  
• db.users.find({"age":{"$nin":[20, 22, 25, "az"]}})  
  

　　与单一键的"$in"不同的是，"$or"是包含多个可能条件的数组。



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• #年龄在某个范围内或者name在某个范围内的用户  
  
• db.users.find({"$or": [{"age": 23 }, {"name": "robin"}]})  
  
• db.users.find({"$or": [{"age": {"$in": [ 23, 4, "az" ]} }, {"name": "robin"}]})  
  

　　
　　2、返回字段
　　作为查询的第二个参数，如果没有的话是默认返回所有字段。可以对需要的返回字段指定：



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• db.users.find({}, {"name":1, "age":1})  
  

　　1、这个查询会返回name、age、_id字段
2、_id是默认返回，如果不要显示加上("_id":0)



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• db.users.find({}, {"name":1, "age":1, "_id":0})  
  

　　3、如果某个字段如age不存在，也不抛异常
4、需要显示的字段设置为大于零的数就可以，但还是用1好理解，但如果对不需要显示的字段且不是_id设置为0或其他会抛异常



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• db.users.find({}, {"name":1, "age":0, "_id":0})  
  

　　这样是不行的，如果不要返回age不加上就可以了
　　后面还将对数组查询的返回字段做相应的说明，这里就先到此
　　
　　3、几点说明
　　1、"$not"元条件句，用在其他任何条件上，如



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• #age>20即查询age小于等于20的用户  
  
• db.user.find({"age": {"$not" : {"$gt" :20}}})   
  
• #这里查询age不是1,6,11,16...等的用户  
  
• db.user.find({"age": {"$not": {"$mod": [5, 1]}}})   
  

　　
　　2、条件查询与更新修改器



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• #更新修改器  
  
• db.users.update({"age": 23},{"$set":{"name":"zzzz"}})  
  
• #条件查询  
  
• db.users.find({"age": {"$gt": 20}})   
  

　　条件句是内层文档键，修改器是外层文档键。而且对同一个字段age来说可以是多个限定条件，但是修改器不能对应多个
　　
　　3、null
如果某个字段的值为null,根据null来查询时可以返回该条文档，但也会返回不包含该字段的文档



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• #新增两条数据  
  
• >db.users.insert{ "_id" : 7, "age" : 23, "name" : "joe" }  
  
• >db.users.insert{ "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "sam" }  
  

　　查询键值为null的字段



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• >db.users.find({"friends": null})。  
  

　　这里会返回friends为null的文档，但是也会返回没有该键的文档
　　



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• { "_id" : 7, "age" : 23, "name" : "joe" }  
  
• { "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "sam" }  
  

　　需要通过"$exists"来判定键值是否存在



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• > db.users.find({"friends":{"$in":[null],"$exists":true}})  
  
• { "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "rrbin" }  
  

　　
　　4、正则表达式



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• #这里会返回所有name中包含rob字段的文档  
  
• > db.users.find({"name":/rob/})  
  
• #不仅对字段值进行正则匹配，如果值本身是正则式也匹配  
  

　　
　　
　　4、数组查询
　　插入几条数据测试



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• db.food.insert({"_id": 1, "fruit": ["apple", "banana", "peach"]})  
  
• db.food.insert({"_id": 2, "fruit": ["apple", "orange"]})  
  
• db.food.insert({"_id": 3, "fruit": ["banana", "peach", "orange"]})  
  

　　以下是一些常用的查询方法，直接上



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• #匹配fruit中包含banana的文档  
  
• db.food.find({"fruit": "banana"})  
  
• #必须匹配所有  
  
• db.food.find({"fruit": {"$all" : ["apple", "peach"]}})  
  
• #精确匹配  
  
• db.food.find({"fruit": ["apple", "orange"]})  
  
• #指定下标 key.index  
  
• db.food.find({"fruit.2": "peach"})  
  
• #查询指定长度的数组  
  
• db.food.find({"fruit": {"$size" : 3}})  
  

　　但是"$size"操作只能严格匹配，遇到比如要求数组大于或者小于之类的查询就无能为力了。这里提供了解决的方案：对文档新增size字段，每次对数组push或pop操作时，对size字段做相应的增减。查询的时候再对字段size做相应的处理



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• db.food.update({"$push" :{"fruit" : "strawberry"} , "$inc" : {"size" : 1}})  
  
• db.food.find({"size" : {"$gt" : 3}})  
  

　　
　　返回数组指定子集
"$slice"用于返回数组的一个子集，支持前、后或者偏移



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• db.food.insert({"_id": 4, "fruit": ["apple", "banana", "peach", "orange", "watermelon", "lemon", "cherry"]})  
  
• #取前2个  
  
• db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":2}})  
  
• #{u'_id': 4, u'fruit': [u'apple', u'banana']}  
  
• #取后两个  
  
• db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":-2}})  
  
• #{u'_id': 4, u'fruit': [u'lemon', u'cherry']}  
  
• #从第2个开始取三个，这个其实达到分页的效果，但书中明确指出对大量数据skip性能下降厉害，不建议考虑这种方式  
  
• db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":[2, 3]}})  
  
• #{u'_id': 4, u'fruit': [u'peach', u'orange', u'watermelon']}  
  

　　使用"$slice"获取数组内的值时，其他的键也会默认返回,如果不需要返回非数组内的其他键这里可以指明，与前面返回不同的是这里可以用0



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• db.food.insert({"_id": 5, "sum":7, "fruit": ["apple", "banana", "peach", "orange", "watermelon", "lemon"]})  
  
• db.food.find({"_id":5}, {"fruit":{"$slice":[2, 3]}, "_id":0, "sum":0})  
  
• {u'fruit': [u'peach', u'orange', u'watermelon']}  
  

　　
　　5、查询内嵌文档
　　这里主要考虑匹配查询内嵌文档，考虑如下文档



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• db.users.insert({"_id": 9, "age":23, "name": {"first":"joe", "last":"sam"}})  
  
• db.users.insert({"_id": 10, "age":24, "name": {"first":"joe", "middle":"dd", "last":"sam"}})  
  

　　查询名字为joe sam的用户



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• #查询名字为joe sam的用户  
  
• data = db.users.find({"name":{"first":"joe", "last":"sam"}})  
  
• #返回第一条，实际上这相当于精确匹配，这个查询条件将严格匹配顺序、字段的数量。其实第二条也是我们想要的结果，那么正确的写法应该是：  
  
• data = db.users.find({"name.first":"joe", "name.last":"sam"})  
  

　　书中说到一种复杂情况下的查询：joe发表的5分以上的评论：



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• db.blog.insert({"_id":1, "content":"....", "comments":[{"name":"joe", "score":3, "comment":"nice"}, {"name":"sam", "score":5, "comment":"zzz"}, {"name":"joe", "score":5, "comment":"good"}]})  
  
• data = db.blog.find({"comments":{"name":"joe", "score":{"$gte":5}}})  
  
• #这样是查不到数据的，内嵌文档要求匹配整个文档，而不是comments键  
  
• data = db.blog.find({"comments.name":"joe", "comments.score":{"$gte":5}})  
  
• #这个查询会返回这条记录，其实是匹配的commets中各个键，即joe匹配第一条，score匹配第二条  
  
• data = db.blog.find({"comments":{"$elemMatch":{"name":"joe", "score":{"$gte":5}}}})  
  

　　
　　
　　6、分页
　　分页在前面说到"$slice"时，其实是达到分页的效果，前面也说了弊端，这里进一步说明。这里采用limit限制返回结果，slice跳过指定数量文档，sort对查询结果排序
　　limit
db.users.find().limit(3)结果集超过三条返回三条，不足返回实际数量，貌似对负数不感冒，比如-2还是返回前两条，或者limit里没有偏移这个概念
skip
db.users.find().limit(3)省略结果集前三个，返回剩下的，结果集不足三个就啥都木有了，当然这个也一样，别写负数了，否则抛异常
sort
对结果集排序：1升序，-1降序。可支持多个键/对



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• db.users.find().sort([("name", 1), ("age", -1)])  
  

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• db.users.find().sort({"name":1,"age":-1})  
  

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• #这就是分页  
  
• db.users.find().limit(2).sort("_id", 1)  
  
• db.users.find().limit(2).skip(2).sort("_id", 1)  
  
• db.users.find().limit(2).skip(4).sort("_id", 1)  
  

　　这对大数据量的skip性能影响较大，这里也提供了一些绕过的方法。比如先取得最后一条的记录的某个唯一键，再查询大于该键的值。可以看出这个限制条件挺多，当然容易想到的采用主键"_id"，这是主键必须是数字了
　　
　　
　　书中还说到了其他的一些高级特性，如$where、随机获取、包装查询、获取一致性结果等，这里就没记录下来