• 使用记录-MongoDB


    find常用方法

    MongoDBfind 方法中,可以使用各种查询操作符来执行不同类型的查询。其中之一是 $in 操作符,它用于在一个字段中匹配多个值。

    1. $eq 操作符: 用于匹配字段值等于指定值的文档。
    // 查询 age 字段等于 25 的文档
    db.collection.find({ age: { $eq: 25 } });
    
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    1. $gt$lt 操作符: 用于匹配字段值大于($gt)或小于($lt)指定值的文档。
    // 查询 age 字段大于 25 的文档
    db.collection.find({ age: { $gt: 25 } });
    
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    1. $regex 操作符: 用于进行正则表达式匹配。
    // 查询 name 字段以 "John" 开头的文档
    db.collection.find({ name: { $regex: /^John/ } });
    
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    1. $in 操作符: 用于匹配表字段中的值(数组、字符串等)与提供的数组中的任何一个值相匹配的文档

    这些是一些常见的 find 方法和操作符,用于执行不同类型的查询。根据具体的查询需求,可以组合和使用这些操作符来实现灵活的查询。

    aggregate 聚合框架

    aggregate 是 MongoDB 的聚合框架,用于处理数据的转换和组合操作。聚合框架提供了一组强大的工具,使得可以在数据库层面进行多步骤的数据处理,而无需将数据拉到客户端进行处理。这对于复杂的数据操作和分析非常有用。

    aggregate 方法通常用于执行一系列的数据处理阶段,每个阶段都可以执行不同的操作,例如筛选、排序、分组、投影等。这些阶段被组织成一个管道,数据在管道中流过,每个阶段对数据进行一些处理,然后将处理后的数据传递给下一个阶段。

    一个基本的聚合查询的结构如下:

    db.collection.aggregate([
      // Stage 1
      { $match: { /* 过滤条件 */ } },
      
      // Stage 2
      { $group: { /* 分组条件 */ } },
      
      // ... 其他阶段
    ]);
    
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    每个阶段是一个包含操作符和参数的文档。常见的聚合阶段包括:

    • $match 过滤文档,类似于 find 中的查询条件。
    • $group 按照指定条件对文档进行分组。
    • $sort 对文档进行排序。
    • $project 重塑输出文档,选择需要包含或排除的字段。
    • $unwind 将数组字段拆分为多个文档。
    • $lookup 执行左连接,将来自其他集合的文档添加到结果文档中。

    这些阶段可以根据具体的需求进行组合,构建一个复杂的数据处理管道。通过聚合框架,可以实现更复杂、灵活的数据处理和分析操作。



    实例:

    按照type字段对文档进行分组,然后计算每个分组中文档的数量

    blogInfoModel.aggregate([
        {  $group: { _id: '$type', count: { $sum: 1 } } },
        {  $project: { type: '$_id', count: 1,_id: 0 }}
      ]),
    
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    这段代码使用 MongoDB 的聚合管道进行数据聚合,目的是按照type字段对文档进行分组,然后计算每个分组中文档的数量。

    1. $group 阶段:

      • $group 是 MongoDB 聚合管道的一个阶段,用于按照指定的字段对文档进行分组。
      • 在这里,_id: '$type' 表示按照 type 字段进行分组,每个不同的 type 将会形成一个分组。
      • count: { $sum: 1 } 表示在每个分组中,使用 $sum 操作符对文档进行求和,每个文档贡献的值为 1,因此最终得到的 count 就是该分组中文档的数量。
    2. $project 阶段:

      • $project 是 MongoDB 聚合管道的一个阶段,用于重塑输出文档,选择需要包含或排除的字段。
      • 在这里,type: '$_id' 表示将 _id 字段的值赋给新的字段 type
      • count: 1 表示包含 count 字段,而 _id: 0 表示排除 _id 字段。这样做是为了使输出更符合预期,以 typecount 字段的形式呈现。

    最终,这段聚合管道将按照 type 字段分组,计算每个分组中文档的数量,并输出一个包含 typecount 字段的文档数组。这可以用于统计不同类型(type)的文档数量。

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