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基本查询:
构造查询数据。
> db.test.findOne()
{
"_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"),
"name" : "stephen",
"age" : 35,
"genda" : "male",
"email" : "stephen@hotmail.com"
}
- 多条件查询。下面的示例等同于SQL语句的where name = "stephen" and age = 35
> db.test.find({"name":"stephen","age":35})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35, "genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
- 返回指定的文档键值对。下面的示例将只是返回name和age键值对。
> db.test.find({}, {"name":1,"age":1})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35 }
- 指定不返回的文档键值对。下面的示例将返回除name之外的所有键值对。
> db.test.find({}, {"name":0})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "age" : 35, "genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
查询条件
MongoDB提供了一组比较操作符:$lt/$lte/$gt/$gte/$ne
,依次等价于</<=/>/>=/!=
。
- 下面的示例返回符合条件age >= 18 && age <= 40的文档。
> db.test.find({"age":{"$gte":18, "$lte":40}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
- 下面的示例返回条件符合name != "stephen1"
> db.test.find({"name":{"$ne":"stephen1"}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
$in
等同于SQL中的in,下面的示例等同于SQL中的in ("stephen","stephen1")
> db.test.find({"name":{"$in":["stephen","stephen1"]}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
- 和SQL不同的是,MongoDB的in list中的数据可以是不同类型。这种情况可用于不同类型的别名场景。
> db.test.find({"name":{"$in":["stephen",123]}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
$nin
等同于SQL中的not in,同时也是$in
的取反。如:
> db.test.find({"name":{"$nin":["stephen2","stephen1"]}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
$or
等同于SQL中的or,$or
所针对的条件被放到一个数组中,每个数组元素表示or的一个条件。- 下面的示例等同于name = "stephen1" or age = 35
> db.test.find({"$or": [{"name":"stephen1"}, {"age":35}]})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
- 下面的示例演示了如何混合使用
$or
和$in
。
> db.test.find({"$or": [{"name":{"$in":["stephen","stephen1"]}}, {"age":36}]})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
$not
表示取反,等同于SQL中的not。
> db.test.find({"name": {"$not": {"$in":["stephen2","stephen1"]}}})
{ "_id" : ObjectId("4fd58ecbb9ac507e96276f1a"), "name" : "stephen", "age" : 35,"genda" : "male", "email" : "stephen@hotmail.com" }
null数据类型的查询
- 在进行值为null数据的查询时,所有值为null,以及不包含指定键的文档均会被检索出来。
> db.test.find({"x":null})
{ "_id" : ObjectId("4fd59d30b9ac507e96276f1b"), "x" : null }
{ "_id" : ObjectId("4fd59d49b9ac507e96276f1c"), "y" : 1 }
- 需要将null作为数组中的一个元素进行相等性判断,即便这个数组中只有一个元素。 再有就是通过
$exists
判断指定键是否存在。
> db.test.find({"x": {"$in": [null], "$exists":true}})
{ "_id" : ObjectId("4fd59d30b9ac507e96276f1b"), "x" : null }
正则查询
- MongoDB中使用了Perl规则的正则语法。如:
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fd59ed7b9ac507e96276f1d"), "name" : "stephen" }
{ "_id" : ObjectId("4fd59edbb9ac507e96276f1e"), "name" : "stephen1" }
--i表示忽略大小写
> db.test.find({"name":/stephen?/i})
{ "_id" : ObjectId("4fd59ed7b9ac507e96276f1d"), "name" : "stephen" }
{ "_id" : ObjectId("4fd59edbb9ac507e96276f1e"), "name" : "stephen1" }
数组数据查询
- 基于数组的查找。
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", "peach" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "apple", "kumquat","orange" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana","apple" ] }
- 数组中所有包含banana的文档都会被检索出来。
> db.test.find({"fruit":"banana"})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", "peach" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana","apple" ] }
- 检索数组中需要包含多个元素的情况,这里使用
$all
。下面的示例中,数组中必须同时包含apple和banana,但是他们的顺序无关紧要。
> db.test.find({"fruit": {"$all": ["banana","apple"]}})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", "peach" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana", "apple" ] }
- 下面的示例表示精确匹配,即被检索出来的文档,fruit值中的数组数据必须和查询条件完全匹配,即不能多,也不能少,顺序也必须保持一致。
> db.test.find({"fruit":["apple","banana","peach"]})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", peach" ] }
- 下面的示例将匹配数组中指定下标元素的值。数组的起始下标是0。
> db.test.find({"fruit.2":"peach"})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", peach" ] }
- 可以通过
$size
获取数组的长度,但是$size
不能和比较操作符联合使用。
> db.test.find({"fruit": {$size : 3}})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a177b9ac507e96276f1f"), "fruit" : [ "apple", "banana", "peach" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "apple", "kumquat","orange" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana","apple" ] }
- 如果需要检索size > n的结果,不能直接使用
$size
,只能是添加一个额外的键表示数据中的元素数据,在操作数据中的元素时,需要同时更新size键的值。 - 为后面的实验构造数据。
> db.test.update({}, {"$set": {"size":3}},false,true)
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "apple", "kumquat", "orange" ], "size" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana", "apple" ], "size" : 3 }
- 每次添加一个新元素,都要原子性的自增size一次。
> test.update({},{"$push": {"fruit":"strawberry"},"$inc":{"size":1}},false,true)
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "apple", "kumquat", "orange", "strawberry" ], "size" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana", "apple", "strawberry" ], "size" : 4 }
- 通过
$slice
返回数组中的部分数据。"$slice":2
表示数组中的前两个元素。
> db.test.find({},{"fruit": {"$slice":2}, "size":0})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "apple", "kumquat" ]}
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "cherry", "banana" ]}
- 通过
$slice
返回数组中的部分数据。"$slice":-2
表示数组中的后两个元素。
> db.test.find({},{"fruit": {"$slice":-2}, "size":0})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "orange", "strawberry" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "apple", "strawberry" ] }
- $slice
: [2,1],表示从第二个2元素开始取1个,如果获取数量大于2后面的元素数量,则取后面的全部数据。
> db.test.find({},{"fruit": {"$slice":[2,1]}, "size":0})
{ "_id" : ObjectId("4fd5a18cb9ac507e96276f20"), "fruit" : [ "orange" ] }
{ "_id" : ObjectId("4fd5a1f0b9ac507e96276f21"), "fruit" : [ "apple" ] }
内嵌文档查询
- 为后面的示例构造测试数据。
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fd5ada3b9ac507e96276f22"), "name" : { "first" : "Joe", "last" : "He" }, "age" : 45 }
- 当嵌入式文档为数组时,需要
$elemMatch
操作符来帮助定位某一个元素匹配的情况,否则嵌入式文件将进行全部的匹配。 - 即检索时需要将所有元素都列出来作为查询条件方可。
> db.test.findOne()
{
"_id" : ObjectId("4fd5af76b9ac507e96276f23"),
"comments" : [
{
"author" : "joe",
"score" : 3
},
{
"author" : "mary",
"score" : 6
}
]
}
> db.test.find({"comments": {"$elemMatch": {"author":"joe","score":{"$gte":3}}}}
{ "_id" : ObjectId("4fd5af76b9ac507e96276f23"), "comments" : [ { "author" : "joe", "score" : 3 }, { "author" : "mary", "score" : 6 } ] }
游标
- 数据库使用游标来返回find()的执行结果,客户端对游标可以进行有效的控制,如:限定结果集的数量、跳过部分结果、基于任意键的任意方向的排序等。 下面的例子将用于准备测试数据。
> db.testtable.remove()
> for (i = 0; i < 10; ++i) {
... db.testtable.insert({x:i})
... }
我们可以通过cursor提供的hasNext()方法判断是否还有未读取的数据,再通过next()方法读取结果集中的下一个文档。如:
> var c = db.testtable.find()
> while (c.hasNext()) {
... print(c.next().x)
... }
当调用find()的时候,shell并不立即查询数据库,而是等待真正开始要求获得结果的时候才发送查询,这样在执行之前可以给查询附加额外的选项。几乎所有的游标方法都返回本身,因此可以像下面这样将游标的方法链式组合起来。如:
> var c1 = db.testtable.find().sort({"x":1}).limit(1).skip(4);
> var c2 = db.testtable.find().limit(1).sort({"x":1}).skip(4);
> var c3 = db.testtable.find().skip(4).limit(1).sort({"x":1});
此时,查询并未执行,所有这些函数都是在构造查询,当执行下面的语句时,查询将被真正执行,
> c.hasNext()
查询被发送到服务器,MongoDB服务器每次将返回一批数据,当本批被全部迭代后再从服务器读取下一批数据,直至查询结果需要的数据被全部迭代。
对于上面的示例,limit(1)表示输出结果仅为一个,如果小于1,则不输出,即limit(n)函数限定的是最多输出结果。skip(4)表示跳过查询结果中的前4个文档,如果结果小于4,则不会返回任何文档。sort({"x":1})用于设定排序条件,即按照x键以升序(1)的方式排序,如果需要降序排序可以改为:sort({"x":-1})。sort也可以支持多键排序,如:sort({username:1, age:-1})即先按照username进行升序排序,如果username的值相同,再以age键进行降序排序。这里需要指出的是,如果skip过多的文档,将会导致性能问题。