数据库——MongoDB增删改查

MongoDB增删改查操作

  本文包含对数据库、集合以及文档的基本增删改查操作

数据库操作

#1、增
use config #如果数据库不存在,则创建并切换到该数据库,存在则直接切换到指定数据库。

#2、查
show dbs #查看所有数据库,相当于Mysql的show databases
#空数据库不会显示在列表中比如默认创建的数据库config, 要显示,就必须在库中插入数据
db #查看当前所在库

#3、删
use config #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库

 

集合操作

#1、增

use db1#选择所在数据库
#方式一:
db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时,集合就会被创建并包含该文档
#方式二:
db.table2#创建一个空集合


#2、查
show collections
show tables#两者等价

#3、删
db.table1.drop()

#集合没有改的操作

 

文档操作

  文档的操作可以看成是对字典的操作

增:增加时没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变

  单条增加

user0={
    "name":"egon",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

db.test.insert(user0)

  多条批量增加:db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式

user1={
    "_id":1,
    "name":"alex",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}

user2={
    "_id":2,
    "name":"wupeiqi",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }
}


user3={
    "_id":3,
    "name":"yuanhao",
    "age":30,
    'hobbies':['music','drink'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'heibei'
    }
}

user4={
    "_id":4,
    "name":"jingliyang",
    "age":40,
    'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

user5={
    "_id":5,
    "name":"jinxin",
    "age":50,
    'hobbies':['music','read',],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'henan'
    }
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
批量增加

 

删:

#1、删除符合条件的第一个文档
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档

#2、删除符合条件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档,且内容含有country': 'China'的全都删除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有

#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合(表)

 

查:

  查的形式有很多,如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量,还有排序、分页等等。下面我们针对十种查的形式进行详细说明。

注:在MongoDB中,用到方法都得用 $ 符号开头

一、比较运算:=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')

=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})

#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

#3、select * from db1.user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})

#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})

#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

 

二、逻辑运算:MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系,或者直接用$and,$o,r$not(与或非)

#逻辑运算:$and,$or,$not
#1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}})

#2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
db.user.find({
    "_id":{"$gte":3,"$lte":4},
    "age":{"$gte":40}
})

db.user.find({"$and":[
{"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
{"age":{"$gte":40}}
]})


#3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
db.user.find({"$or":[
{"_id":{"$lte":1,"$gte":0}},
{"_id":{"$gte":4}},
{"name":"yuanhao"}
]})

#4 select * from db1.user where id % 2 = 1;
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})


db.user.find({
    "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
})
逻辑运算:$and,$or,$not

 

三、成员运算:成员运算无非in和not in,MongoDB中形式为$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 ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})

 

四、正则:正则定义在/ /内

# MongoDB: /正则表达/i

#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则:j开头、g或n结尾,不区分大小写

 

五、查看指定字段:0表示不显示1表示显示

#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

 

六、对数组的查询:

#查询数组相关
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
    "hobbies":"dancing"
})
#查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
    "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})
#查看第2个爱好为dancing的人
db.user.find({
    "hobbies.2":"dancing"
})
#查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":[1,2]},
}
)

#查看所有人最后两个爱好,第一个{}表示查询条件为所有,第二个是显示条件
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":-2},
}
)

#查询子文档有"country":"China"的人
db.user.find(
{
    "addr.country":"China"
}
)
View Code

 

七、对查询结果进行排序:sort()  1代表升序、-1代表降序

db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

 

八、分页:limit表示取多少个document,skip代表跳过几个document

#这样就做到了分页的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个

 

九、获取数量:count()

#查询年龄大于30的人数
#方式一:
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

#方式二:
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

 

十、其他:查找所有、去重、查找key为null的项

#1、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()

#3、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

 

改:

   对已有的问当今进行修改的操作也叫更新,用upsate(),具体格式和参数如下:

#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
#参数说明:对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
"""
    query : 相当于where条件。
    update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
    upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录则不更新也不插入,设置为true代表不存在则添加。
    multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true时,代表更新找到的全部记录。
    writeConcern :可选,抛出异常的级别。
"""
#更新操作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。

 

1、常规修改操作:

#设数据为{'name':'武松','age':18,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}}
#update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松";
#1、覆盖式
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"age":23,"name":"武大郎"}
)
#得到的结果为{"age":23,"name":"武大郎"}

#2、局部修改:$set
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}}
)
#得到的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼']}

#3、改多条:将multi参数设为true
db.user.update(
    {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},
    {"$set":{"age":53,}},
    {"multi":true}
)
#4、有则修改,无则添加:upsert参数设为true
db.user.update(
    {"name":"EGON"},
    {"$set":{"name":"EGON","age":28,}},
    {"multi":true,"upsert":true}
)

#5、修改嵌套文档:将国家改为日本
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$set":{"addr.country":"Japan"}}
)

#6、修改数组:将第一个爱好改为洗澡
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}}
)

#删除字段:不要爱好了
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$unset":{"hobbies":""}}
)

 

2、加减操作:$inc

#增加和减少$inc
#年龄都+1
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":1}},
    {"multi":true}
)
#年龄都-10
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":-10}},
    {"multi":true}
)

 

3、添加删除数组内元祖$push  $pop  $pull

  $push的功能是往现有数组内添加元素

#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

#2、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

  $pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素,类似于队列。1代表尾,-1代表头

#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素

db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":1}
})

#2、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}
})

  $pull可以自定义条件删除

db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

 

4、避免重复添加  $addToSet    即多个相同元素要求插入时只插入一条

db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})

db.urls.update(
     {"_id":1},
     {
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    }
)
View Code

 

5、了解部分

#1、了解:限制大小"$slice",只留最后n个

db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-2
    }
    }
})

#2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-1,
        "$sort":-1
    }
    }
})

#注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$each"
$slice $sort $each

 

聚合操作:

  我们在查询时肯定会用到聚合,在MongoDB中聚合为aggregate,聚合函数主要用到$match  $group  $avg  $project  $concat

设我们的数据库中有这样的数据

from pymongo import MongoClient
import datetime

client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()

l=[
('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), 
('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1),
('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1),
('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1),
('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1),
('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1),
('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1),
('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1),

('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),

('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 
('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
('朱贵','female',18,'20140512','文人',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)
数据

$match和 $group:相当于sql语句中的where和group by

{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等

#例1、select * from db1.emp where post='公务员';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}})

#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)

#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
View Code
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}

#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组,比如按照州市分组

#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; 
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})

#例2:取每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

#例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#例4:求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})

#例5:求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}#不重复
{"$push":expr}#重复

#例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
$group具体

$project:用于投射,即设定该键值对是否保留。1为保留,0为不保留,可对原有键值对做操作后增加自定义表达式

{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}

#select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
    {"$project":{
        "name":1,
        "post":1,
        "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }
})
View Code
#1、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

#2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)

#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}}
)


#3、字符串表达式
{"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#4、逻辑表达式
$and
$or
$not
更多自定义表达式

排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序,-1降序
{"$limit":n} 
{"$skip":n} #跳过多少个文档

#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
},
{
    "$skip":1
}
)
排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip

随机选取n个:$sample

#集合users包含的文档如下
{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }
{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }
{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }
{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }

#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)
随机选取n个:$sample

 

总结一下 MongoDB 跟 MySQL 的语法对比

MySQL MongoDB
CREATE TABLE USERS(a Number, b Number)

db.users

INSERT INTO USERS VALUES(1, 1) db.users.insert({'a':1, 'b':1})
SELECT a, b FROM USERS db.users.find({}, {'a';1, 'b':1})
SELECT * FROM USERS db.users.find()
SELECT a, b FROM USERS WHERE age=33 and name='Jack' db.users.find({'age':33, 'name':'Jack'}, {'a';1, 'b':1})
SELECT * FROM USERS WHERE age=33 ORDER BY name db.users.find({'age':33}).sort({'name': 1})
SELECT * FROM USERS WHERE age>33 db.users.find({'age':{'$gt':33}})
SELECT * FROM USERS WHERE age<33 db.users.find({'age':{'$lt':33}})
SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE '%Jack%' db.users.find({'name': '/Jack/'})
SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE 'Jack%' db.users.find({'name': '/^Jack/'})
SELECT * FROM USERS WHERE age>33 AND age < 40 db.users.find({'age':{'$gt':33, '$lt':40}})
SELECT * FROM USERS ORDER BY name DESC db.users.find().sort({'name': -1})
SELECT * FROM USERS LIMIT 1 db.users.findOne()
SELECT * FROM USERS LIMIT 10 SKIP 20 db.users.find().limit(10).skip(20)
SELECT * FROM USERS WHERE age=33 or name='Jack' db.users.find({'$or:[{'age':33}, {'name':'Jack'}]})
SELECT DISTINCT last_name FROM USERS db.users.distinct('last_name')
SELECT COUNT(*) FROM USERS db.users.count()
SELECT COUNT(*) FROM USERS WHERE age=33 db.users.find({'age':33}).count()
UPDATE USERS SET name='LEE' WHERE age=33 db.user.update({'age':33}, {'$set':{'name':'LEE',}} false, true)
UPDATE USERS SET age=age+10 WHERE name='LEE' db.user.update({'name':'LEE'}, {'$inc':{'age':10}}, false, true)
CREATE INDEX myindex ON users(name) db.user.ensureIndex({'name':1})
CREATE INDEX myindex ON users(name, ts DESC) db.user.ensureIndex({'name':1, 'ts':-1})
DELETE FROM USERS WHERE name='Alex'  db.users.remove({'name':'Alex'})

 

增删改查练习

1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
3. 查询公司内男员工和女员工的个数
4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
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
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
7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
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
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
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
1. 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"}}})

2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
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
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","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
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$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
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}}
},
{"$match":{"count":{"$lt":2}}},
{"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}}
)

7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

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
db.emp.aggregate(
{"$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
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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$sort":{"avg_salary":-1}},
{"$limit":1},
{"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}}
)
答案
posted @ 2018-01-22 18:10  ''竹先森゜  阅读(26435)  评论(0编辑  收藏  举报