mongodb: find

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

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：

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

#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：

#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。

#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

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。

#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：

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)     

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

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

#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

#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

#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

>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

 

{ "_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

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

 

4、正则表达式

#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

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

#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

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

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

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

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

#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：

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

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

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

#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