NoSQL查询相关
概要
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文档操作补充
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用户权限管理
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查询关键字
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分组与聚合
详情
同步: 提交完任务之后原地等待任务的返回结果。 异步: 提交完任务之后不原地等待任务的返回结果 结果通过回调获取。
# 数据的嵌套查找 有的值在字典内部嵌套的字典内 .键名/索引名 db.t1.deleteOne({'addr.counytry':'Japan'}) db.t1.deleteOne({'hobby.1':'tea'})
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用户权限管理
1、用户权限相关语句，引号推荐使用双引号。
2、MongoDB针对用户权限的创建，数据可以保存在不同的数据库下，在登录的时候需要自己指定账户来源于哪个数据库。
3、管理员用户数据一般推荐保存到admin库下，而普通用户任意库都可以，为了便于管理可以在其它的一个库下创建普通用户。
# 创建管理员用户 1.切换到admin use admin 2.创建管理员账户并赋予权限 db.createUser( { user:"root", pwd:"123", roles:[{role:"root",db:"admin"}] } ) # 创建普通用户 1.切换到test库 use test 2.创建普通用户账户并赋予权限 db.createUser( { user:"Leoric", pwd:"12345", roles:[{role:"readWrite",db:"test"}, {role:"read",db:"db1"}] } ) # 使用管理员权限打开命令行窗口执行下列命令 1.停止当前服务 net stop MongoDB 2.移除当前服务 MongoD --remove 3.添加校验账户权限的MongoDB服务 mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth 4.启动MongoDB服务 net start MongoDB # 验证方式 1.登录 mongo -u "root" -p "123" --port 27017 --authenticationDatabase "admin" 2.进入后验证 mongo use admin db.auth("root","123") """ 一般企业所有的数据库等都会有权限管理 """
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查询关键字
# 数据的主键值 不指定会默认创建，指定则使用指定的值 # 插入单条 user0={ "name":"jason", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.user.insert(user0) # 插入多条 user1={ "_id":1, "name":"ax", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"wi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"yo", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"jg", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"jn", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) """ NoSQL学习诀窍 可以先写SQL语句,根据SQL对比拼接出NoSQL语句。 """
# SQL写法 select name,age from db1.user where id=3; # NoSQL写法 db.user.find( {'_id':3}, {'_id':0,'name':1,'age':1} ) ''' 字段展示 ''' 1.主键字段默认展示 2.普通字段键不写则不展示;值为1展示,值为0不展示
# SQL比较运算符: =,!=,>,<,>=,<= # MongoDB以键值对的形式代表比较运算符 {key:value} 对应关系(等于关系不需要额外关键字) 键 符号 '$ne' != '$gt' > '$lt' < '$gte' >= '$lte' <= 1.select * from db1.user where name = "jason"; db.user.find({'name':'jason'}) 2.select * from db1.user where name != "jason"; db.user.find({'name':{"$ne":'jason'}}) 3.select * from db1.user where id > 2; db.user.find({'_id':{'$gt':2}}) 4.select * from db1.user where id < 3; db.user.find({'_id':{'$lt':3}}) 5.select * from db1.user where id >= 2; db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) 6.select * from db1.user where id <= 2; db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
# SQL逻辑运算符: and,or,not # MongoDB逻辑运算符 and 字典中以逗号分隔的多个条件 or 以'$or'为键的键值对,值为放在[]内以逗号分割的条件字典 not 以'$not'为键的键值对,值为条件字典 1.select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}}) 2.select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) 3.select * from db1.user where id >= 5 or name = "ax"; db.user.find({ "$or":[ {'_id':{"$gte":5}}, {"name":"ax"} ] }) 4.select * from db1.user where id % 2=1; db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}}) 5.上述语句取反 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
# SQL成员运算: in,not in # MongoDB成员运算:"$in","$nin" 1.select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) 2.select * from db1.user where name not in ('ax','yo'); db.user.find({"name":{"$nin":['ax','yo']}}) 3.select * from db1.user where age in (20,30,31) or name!='jason'; db.user.find({ '$or':[ {'age':{'$in':[20,30,31]}}, {'name':{'$ne':'jason'}} ] })
# SQL匹配正则关键字: regexp # MongoDB匹配正则: /正则表达/i 1.select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
# MySQL范围/模糊查询关键字: like 关键符号 % 匹配任意个数的任意字符 _ 匹配单个个数的任意字符 # MongoDB范围/模糊查询: 以$all为键的键值对,值是条件范围列表,可以通过索引(句点符)或切片($slice)取值 # .find({查询条件},{筛选字段})方法默认范围查询 1.查看有dancing爱好的人 db.user.find({'hobbies':'dancing'}) 2.查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ 'hobbies':{ "$all":['dancing','tea'] } }) 3.查看第4个爱好为tea的人 db.user.find({"hobbies.3":'tea'}) 4.查看所有人最后两个爱好 db.user.find({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":-2}}) 5.查看所有人前面两个爱好 db.user.find({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":2}}) 6.查看所有人中间的第2个到第3个爱好 db.user.find({},{"_id":0,"name":1,'hobbies':{"$slice":[1,2]}})
排序
# MySQL排序关键字: order by 顺序 升序 asc 降序 desc # MongoDB排序: .sort() 括号内存放排序字段与顺序组成的键值对{字段:顺序} -1为降序、1为升序 1.select * from db.user order by age asc; db.user.find().sort({"age":1}) 2.select * from db.user order by age desc,_id asc db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1}) """自动生成的主键一般大于手动指定的主键"""
分页（限制查询结果数）
# MySQL分页关键字: limit 参数1,参数2 参数1为起始位置,参数2为数量 # MongoDB分页: .limit(参数1).skip(参数2) 参数1为展示document数,参数2为跳过document数 1.select * from db.user limit 2,1 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
补充
# 计数 db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 或者 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
# 空值匹配 1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key的数据 db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) db.t2.find({"b":null}) # 查找所有 db.user.find() 等价于 db.user.find({}) # 查找单条,与find类似,只取查询结果的第一条 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
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分组与聚合
数据准备
在PyCharm中执行下列代码
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('jason','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部 ('ax','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('wxx','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1), ('yh','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1), ('lz','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1), ('jly','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1), ('jx','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1), ('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1), ('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门 ('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2), ('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2), ('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2), ('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2), ('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门 ('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3), ('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3), ('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3), ('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3) ] for n,item in enumerate(l): d={ "_id":n, 'name':item[0], 'sex':item[1], 'age':item[2], 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 'post':item[4], 'salary':item[5] } table.save(d)
分组查询
# MongoDB分组:{'$group':{'_id':'$字段名'} 1.按照部门分组 db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post'}}) 2.按照年龄分组 db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$age'}}) 3.求每个部门的平均年龄 db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '平均年龄':{'$avg':'$age'} } }) 4.求每个部门的最高薪资与最低薪资 db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '最高薪资':{'$max':'$salary'}, '最低薪资':{'$min':'$salary'} } }) 5.查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 db.emp.aggregate({ "$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}} }) ''' $match在$group之前等价于SQL中的where,在$group之后等价于SQL中的having ''' 6.查找主键值大于3的员工并按部门分组 db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post"}} ) 7.查找主键值大于三的员工并按部门分组在筛选出平均薪资大于10000的 db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary': {"$avg":"$salary"}}}, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} )
作业
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 select post,group_concat(name) from emp group by post; db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', 'names':{'$push':'$name'} } }) 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 select post,count(id) from emp group by post; db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '$count':{'$sum':1} } }) 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 select gender,count(id) from emp group by gender; db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$gender', '$count':{'$sum':1} } }) 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 select post,avg(salary),max(salary),min(salary) from emp group by post; db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '平均薪资':{'$avg':'$salary'}, '最高薪资':{'$max':'$salary'}, '最低薪资':{'$min':'$salary'} } }) 5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资 select gender,avg(salary) from emp group by gender; db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$gender', '$avg':'$salary' } }) 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 select post,group_concat(name),count(id) from emp group by post having count(id)<2; db.emp.aggregate({'$group':{ '_id':'$post', 'names':{'$push':'$name'}, 'num':{'$count':{'$sum':1}}}}, {'$match':{'num':{'$lt':2}}}) 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary)>10000; db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', 'ayg_salary':{'$avg':'$salary'} }}, {'$match':{'avg_salary':{'$gt':10000}}} ) 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均薪资 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary)>10000 and avg(salary)<20000; db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', 'avg_salary':{'$avg':'$salary'} }}, {'$match':{'avg_salary':{'$gt':10000,'$lt':20000}}} ) 9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序 select * from emp order by age asc,hire_date desc; db.emp.find().sort({'age':1,'hire_date':-1}) 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary)>10000 order by avg(salary) asc; db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', 'avg_salary':{'$avg':'$salary'} }}, {'$match':{'avg_salary':{'$gt':10000}}} ).sort({'avg_salary':1}) 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary)>10000 order by avg(salary) desc limit 1; db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', 'avg_salary':{'$avg':'$salary'} }}, {'$match':{'avg_salary':{'$gt':10000}}} ).sort({'avg_salary':-1}).limit(1).skip(0)
浙公网安备 33010602011771号