MongoDB学习记录

一、操作符

"$lt"       ："<"
"$lte"      ："<="
"$gt"       ：">"
"$gte"      ：">="
"$ne"       ："!="
"$in"       ：查询匹配指定条件值的文档；
"$nin"      ：查询不匹配指定条件值的文档；
"$or"       ：或查询

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	`{<key>:<value>`}	`db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()`	`where by = '菜鸟教程'`
小于	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()`	`where likes < 50`
小于或等于	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()`	`where likes <= 50`
大于	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()`	`where likes > 50`
大于或等于	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()`	`where likes >= 50`
不等于	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()`	`where likes != 50`

MongoDB 查询文档

二、链式操作

append方法：尤其适用于日期等区间查询条件。

三、一些基本操作

db.createCollection('user');　　--创建表
db.getCollection('user').remove({'_id':1});　　--删除记录
db.getCollection('user').ensureIndex({"email":1});　　--新建索引
db.getCollection('user').insert({　　--插入记录　　　　　　　　
"_id" : 1,
"email" : "xxx@mtime.com",
"name" : "哈哈",
"salt" : "5927eb03f6ee9428bc55aa0d",
"pwd" : "121212",
"admin" : true,
"roles" : [

],
"subjects" : [
1,
2,
3,
4
],
"status" : 1,
"muser" : 1,
"mtime" : ISODate("2017-07-10T01:21:19.359Z")
}
);

--修改记录

db.getCollection('language').update({},{$set:{muser:5,mtime:new Date()}},false,true);
db.getCollection('language').update({},{$unset:{'modifyTime':''}},false, true); --删除列
db.getCollection('language_pack').update({},{$set:{modifyUser:5,modifyTime:new Date()}},false,true);

db.getCollection('activity').update({_id:25}, {$set: {status:2}}, {multi: true});

创建复合唯一索引

db.video.createIndex({source_type:1,source:1,video_id:1,key_word:1},{name:'idx_source_type_source_video_id_key_word',unique:true})；

--分组聚合

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

db.getCollection('video').aggregate([
    { $group: { _id : '$source', count: { $sum : 1 } } },
    { $match: { count: { $gt : 1} } }
])

db.getCollection('video').aggregate([
　　{$project:{source : 1, source_type : 1,video_id:1,enter_time:1}},
　　{$match: {source:2,enter_time:{"$gte":ISODate('2020-03-22 07:42:58.675') , "$lt":ISODate('2020-05-22 19:00:00.141') },can_capture:{$ne:1}}},
　　{$group: { _id: {source : '$source', source_type : '$source_type',video_id:'$video_id'}, count: { $sum: 1 } }},
　　{$sort:{video_id:1}},
　　{$skip: 0 },
　　{$limit: 10 }
]);

注意：$peoject中，1-包含，0-不包含，_id 字段默认为包含

--查询与删除重复数据

db.video.aggregate([{
    $group: {
        _id: {
            source: '$source',
            source_type: '$source_type',
            video_id: '$video_id',
            key_word: '$key_word'
        },
        count: {
            $sum: 1
        },
        dups: {
            $addToSet: '$_id'
        }
    }
}, {
    $match: {
        count: {
            $gt: 1
        }
    }
}]).forEach(function(doc) {
    doc.dups.shift();
    db.video.remove({
        _id: {
            $in: doc.dups
        }
    });
})

按日期分组统计

{
    "collection": "video",
    "aggregate": [
        {
            "$match": {
                "enter_time": {
                    "$gte": {
                        "$humanTime": "{{ StartDate }}"
                    },
                    "$lt": {
                        "$humanTime": "{{ EndDate }}"
                    }
                }
            }
        },
        {
            "$group": {
                "_id": {
                    "$dateToString": {
                        "format": "%Y-%m-%d",
                        "date": "$enter_time",
                        "timezone": "+0800"
                    }
                },
                "count": {
                    "$sum": 1
                }
            }
        }
    ]
}

日期条件查询

db.video_comment_push_log.find({"source_type":4,"source":4}).sort({"_id":-1}).limit(2);

db.video_comment.find({"source_type":4,"source":4,"enter_time":{"$gte":ISODate('2020-04-22 07:42:58.675') , "$lt":ISODate('2020-04-22 19:00:00.141') }}).count();

db.video_comment.find({"source_type":4,"source":4}).sort({"enter_time":-1}).limit(100);

db.video_comment.count({"source_type":4,"source":4});

back

db.video_comment_push_log.find({"source_type":7,"source":2}).sort({"_id":-1}).limit(20);

db.video_comment.find({"source_type":4,"source":4,"enter_time":{"$gte":ISODate('2020-04-22 03:00:00.114') , "$lt":ISODate('2020-04-22 05:00:00.111') }}).count();

db.video_comment.find({"source_type":4,"source":4}).sort({"enter_time":-1}).limit(100);

db.video_comment.count({"source_type":4,"source":4});

db.video_push_log.find({"source_type":71,"source":2}).sort({"_id":-1}).limit(20);

db.video.count({"source_type":4,"source":4,"enter_time":{"$gte":ISODate('2020-04-22 17:00:00.136') , "$lt":ISODate('2020-04-23 06:00:00.098') }});

db.teleplay_episode.count({"source_type":7,"source":2,"enter_time":{"$gte":ISODate('2020-04-21 00:00:00.208') , "$lt":ISODate('2020-04-21 16:00:00.249') }});

db.teleplay_comment.count({"source_type":7,"source":2,"enter_time":{"$gte":ISODate('1970-01-01 00:00:00.001') , "$lt":ISODate('2020-04-22 06:00:00.156') }});

redash查询mongo

{
    "collection":"series_top_list",
    "query":{"code":"tengxunshipin"},
    "$sort": [{"name": "ranking","direction": 1}]
}

{
    "collection":"risk_score",
    "aggregate":[
            {"$group":{"_id":"$udid", "count":{"$sum":1}}},
            {"$match":{"count":{"$gt":1}}},
            {"$sort": [{"name": "count","direction": -1}]}
    ]
}

安装部署（windows）