MongoDB-SQL语法
MongoDB-SQL语法
可视化软件:Navicat
1. MongoDB-查询
db.getCollection('表名').find({});
db.getCollection('表名').find({"_id":1});
2. MongoDB-NE(NOT EQUAL)查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$ne:1}})
3. MongoDB-IN查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$in:[1,2,3]}});
4. MongoDB-NOT_IN查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$nin:[1,2,3]}})
5. MongoDB-EXISTS查询
db.getCollection('表名').find({"字段名":{$exists:true}});
当boolean为true,$exists匹配包含字段的文档，包括字段值为null的文档。
当boolean为false,$exists返回不包含对应字段的文档。
6. MongoDB-大于小于查询
db.getCollection('表名').find({"_id":{$gt:1}})
(>)---大于---$gt
(<)---小于---$lt
(>=)---大于等于---$gte
(<=)---小于等于---$lte
7. MongoDB-大于小于日期查询
Date方式
db.getCollection('表名').find({"时间字段":{$gte:new Date(2000,1,1)},"时间字段":{$lte:new Date(2030,1,1)}});
ISODate方式
db.getCollection('dictValue').find({"createTime":{$gte:ISODate("2000-01-01T00:00:00Z")},"createTime":{$lte:ISODate("2030-01-01T00:00:00Z")}});
8. MongoDB-模糊匹配
db.表名.find({"字段名": {$regex:'要模糊匹配的字符',$options:'i'}});
$options: '<options>'：选项 含义
i===>大小写不敏感
m===>查询匹配中使用了锚，例如^（代表开头）和$（代表结尾），以及匹配n后的字符串
x===>忽视所有空白字符
s===>允许点字符（.）匹配所有的字符，包括换行符
9.分页与排休查询
//条件查排序并分页：1.是升序， -1是降序；2-页码，10-每页条数
db.getCollection('order').find().sort({"payTime":-1}).limit(2,10);
10. MongoDB-修改-所有匹配的数据
db.getCollection('表名').update({"字段名" : "原字段值"},{$set:{"字段名" : "新字段值"}},{multi:true});
11. MongoDB-新增数据
db.getCollection('表名').save({"_id":NumberLong(1)});
12. MongoDB-删除数据
db.getCollection('表名').remove({});
db.getCollection('表名').remove({"_id":1});
13. MongoDB-两个字段比较
常规查询：
db.getCollection('表名').find({$expr:{$gt:["$approve_create", "$approve_delete"]}})
聚合查询：
db.getCollection('表名').aggregate({$match:{$expr:{$gt:["$approve_create", "$approve_delete"]}}})
$gt -------- greater than >
$gte --------- gt equal >=
$lt -------- less than <
$lte --------- lt equal <=
$ne ----------- not equal !=
$eq -------- equal =
14.MongoDB-联表查询，查询总数并分页
联表查询总数：
db.getCollection("表名").aggregate([
{ "$match" : { "userType" : 4.0 } },
{ "$group" : { //分组查询，分组查询后的结果集中只有下面的字段
"_id" : "$userId", //根据userId来分组，分组后userId就是结果集的_id
"count" : { "$sum" : "$isDownLoad" }, //分组计算总数
"mobile" : { "$last" : "$mobile" },
"time" : { "$last" : "$inviteTime" },
"userId" : { "$last" : "$userId" },
"userType" : { "$last" : "$userType" }
} },
{"$match" : {"count" : { "$gt" : 0.0 }} }, //分组后再过滤筛选，只要总数大于0的
{ "$lookup" : {
"from" : "联表查询的表名", //和上面过滤筛选出来的结果集进行联表操作
"localField" : "userId", //当前联表的关联字段
"foreignField" : "_id", //上面查询结果的临时表的关联字段
"as" : "user" //给当前联表取别名为user
} },
{ "$unwind" : {
"path" : "$user",
"includeArrayIndex" : "1index",
"preserveNullAndEmptyArrays" : true
} },
{ "$match" : {"user.provinceId": {"$eq":"520000"}} }, //联表后在过滤筛选数据
{ "$count" : "total" } //查询总数
])
联表分页查询：
db.getCollection("表名").aggregate([
{"$match" : { "userType" : 4.0 }},
{ "$group" : {
"_id" : "$userId",
"count" : { "$sum" : "$isDownLoad"},
"mobile" : { "$last" : "$mobile" },
"time" : { "$last" : "$inviteTime" },
"userId" : { "$last" : "$userId" },
"userType" : { "$last" : "$userType" }
}},
{ "$match" : { "count" : { "$gt" : 0.0 }}},
{"$lookup" : {
"from" : "联表查询的表名",
"localField" : "userId",
"foreignField" : "_id",
"as" : "lp"
} },
{ "$unwind" : {
"path" : "$lp",
"includeArrayIndex" : "1index",
"preserveNullAndEmptyArrays" : true
} },
{ "$match" : {
"lp.provinceId" : "520000" ,
"lp.cityId" : "520100"
} },
{ "$project": {"mobile" : "$mobile","time":"$time","userId":"$userId","userType":"$userType","count":1,"address":'$lp.address'} }, //最后结果集只需要的字段数据
{"$sort" : { "time" : -1.0 }}, //排序
{ "$skip" : 20.0 }, //跳过前面20条数据，从第21条数据开始收集
{ "$limit" : 10.0 } //只收集10条数据
], { "allowDiskUse" : false } );
15.MongoDB-加索引
db.表名.ensureIndex({"字段1":1,"字段2":1,"字段3":1})
