概述
本文汇总记录日常工作中常用的MongoDB查询脚本。
实战
新增
新增集合:
db.getSiblingDB("corpus").createCollection('message');
删除
删除一条数据:
db.getSiblingDB("cx_user").userAccount.deleteOne({_id: ObjectId('628720aa454b9b0008ca218f')});
批量删除多条数据:
db.getSiblingDB("cx_user").userAccount.deleteMany({_id: {$in: [ObjectId('645af98020506e0008f61268'), ObjectId('6467100e3743bf00088c18c9')]}})
删除集合:
db.getSiblingDB("cx_user").getCollection("msg").drop();
更新
通过$set
唯一更新未指定的新数据:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("risk_control").updateOne({_id: new ObjectId("6502be1b36b36e0008e7888e")}, {"$set": {mobile: "189*****725"}})
$set
指定查询条件后批量更新:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("risk_control").updateMany({'channel': '77'}, {"$set": {'operator': "johnny"}})
指定多个查询条件:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("risk_control").updateMany({'channel': '77', 'type': 1}, {"$set": {'operator': "johnny"}})
查询
查询Server版本:
db.version();
distinct
查询:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("case").distinct('finished');
db.getSiblingDB("cx_user").userAccount.distinct('profiles.channel');
查询某集合下某个JSON Array字段满足Array个数大于等于5的数据:
db.getSiblingDB("cx_user").userAccount.find({
'profiles.5': {$exists: true}
});
注:profiles
是一个JSON Array字段
参考stackoverflow-query-for-documents-where-array-size-is-greater-than-1
$in
findOne
sort
Sort exceeded memory limit of 104857600 bytes, but did not opt in to external sorting.
countDocuments
非常常用的方法,必须要掌握的入门API。
使用countDocuments
查询符合某一个限制条件的集合总数:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("report").countDocuments({
'translatedReports.zh-CN.profileKey': '64abd052b99c8f0008338990'
});
注:上面的translatedReports
字段是一个大JSON列,通过.
连字符以类似于JsonPath的方式取JSON里的Key字段。
使用countDocuments
查询符合多个限制条件的集合总数:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("report").countDocuments({
'translatedReports.zh-CN.profileKey': '64abd052b99c8f0008338990',
'isDelete': false
});
使用countDocuments
模糊查询符合限制条件的集合总数:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("report").countDocuments({
'translatedReports.zh-CN.conditionReports.key': /::finding/,
});
注:使用/关键词字段/
表示模糊查询,支持中英文字符。后面介绍的$match
也支持模糊查询。
MongoDB不是传统的关系型数据库。如果是传统的关系型数据库,如MySQL,新增业务场景或需求调整,则往往需要在应用层PO里新增一个字段,对应的数据库也必须新增一个字段。如果应用新增字段后,生产环境的数据库未同步新增字段,则大概率会出现问题。这也就是我们所熟悉的数据库发布系统。
使用MongoDB,则无此担扰。应用发布后触发特定业务逻辑时,数据库会自动新增对应的字段。
使用countDocuments
查询不存在某字段的数据总数:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("case").countDocuments({
'alias': null,
});
注:上述查询表示早期业务里并没有alias字段,后面业务才有此字段。等价于:
db.getSiblingDB("medhub").getCollection("case").countDocuments({
'alias': {$exists: 0},
});
aggregate
聚合查询,功能非常强大,学习门槛稍微有点高。
不带任何限制条件查询某个集合的总数:
db.getSiblingDB("sms").sms_history.aggregate([{$count: "total"}]);
aggregate
使用$project
查询指定字段:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("mds_findings").aggregate([
{$project: {_id: 0, commonName: 1, key:1, }},
]);
注:1表示查询某字段,0表示不查询某字段,_id: 0,
,默认会查询主键_id
字段,如果不想查询此字段,则需要显式设置为0。
aggregate
使用$project
查询指定字段,并加上$match
过滤符合条件的数据:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("mds_findings").aggregate([
{$project: {_id: 0, key:1, minAge: 1, maxAge: 1}},
{
$match: {
minAge: {$lt: 378691200,},
maxAge: {$gt: 378691200,}
},
},
]);
aggregate
使用$match
过滤符合条件,使用$count
查询总数:
db.getSiblingDB("corpus").getCollection("mds_findings").aggregate([
// {$project: {_id: 0, commonName: 1, key:1, minAge:1, maxAge:1}},
{
$match: {
minAge: {$lt: 378691200,},
maxAge: {$gt: 378691200,}
},
},
{$count: "total"}
]);
注:$count
优先级大于同级的$project
,也就是如果两者并列时,只会得到符合条件的总数,$project
不生效,并不会给指定的字段。
参考