MongoDB入门系列（三）：查询（SELECT）

朱雀 2021-05-02 14:53 1253阅读 0赞

## 一、概述 ##

mongodb是最接近关系型数据库的NOSQL数据库，它的存储方式非常的灵活；以至于你会将它看成是一个经过冗余过的关系型数据库的表，这也是Mongodb原子性的一个特征。由于没有关系型数据库的表之间的关联关系和事务性所以Mongodb插入和更新的效率非常的高，同时也支持索引。我们在查询的时候不能带着关系型数据库的思维，可以简单的把集合看成是关系型数据库的表、文档看成是行、键看成是字段；但是Mongodb的键可以是数组也可以是文档这又像是支持xml类型的关系型数据库的字段。

版本：3.4.10

插入测试数据

db.test.insert(
    [
    {name:"short sleeve",
     type:10,
     size:["S","M","L"],
     buyer:{ name:"chen", city:"guangzhou" },
     saleDetial:[{dates:ISODate("2012-11-02"),price:100,sales:10},
                 {dates:ISODate("2012-11-03"),price:110,sales:5},
                 {dates:ISODate("2012-11-04"),price:90,sales:15}
                ]
    },
    {name:"coat",
     type:11,
     size:["M","L"],
     buyer:{name:"zhang", city:"shanghai"},
     saleDetial:[{dates:ISODate("2012-11-02"),price:500,sales:20},
                 {dates:ISODate("2012-11-03"),price:600,sales:15},
                 {dates:ISODate("2012-11-04"),price:400,sales:30}
                ]
    },
    {name:"fleece",
     type:12,
     size:["S","M","L"],
     buyer:{name:"wang", city:"shenzhen"},
     saleDetial:[{dates:ISODate("2012-11-02"),price:350,sales:30},
                 {dates:ISODate("2012-11-03"),price:400,sales:15},
                 {dates:ISODate("2012-11-04"),price:500,sales:10}
                 ]
    }
    ]
    )

## 二、简单查询 ##

显示DB：
    show dbs
    显示集合：
    show tables

### 1.简单键 ###

db.collection.findOne()

仅仅返回单个文档，相当于使用limit

只查询name,type列；相当于select name,type from test

db.test.find(
    {},
    {
         "_id":0,"name":1,"type":1}
    )

![135426-20180208144409716-855348972.png][]

查询名称等于“coat”的数据

db.test.find(
    {name:"coat"},
    {
         "_id":0,"name":1,"type":1}
    )

![135426-20180208144536779-1251962794.png][]

### 2.文档嵌套数组 ###

注意：数组的下标从0开始

1.查询size数组的第一个元素等于M的记录

db.test.find(
    {
         "size.0":"M"}
    )

2.查询size数组保护M的记录

db.test.find(
    {
         "size":"M"}
    )

### 3.文档嵌套文档 ###

查询键buyer内嵌文档键name等于“chen”的文档

db.test.find(
    {
         "buyer.name":"chen"}---列出文档内的元素的方法
    )
    或者
    db.test.find(
    {
         "buyer":{
        "name":"chen", "city":"guangzhou"}}
    )

注意：如果使用完整的文档嵌套文档的查询方法，那么内嵌文档中的所有键值都要列出来匹配

### 4.文档嵌套数组嵌套文档 ###

1.查询数组中的文档键等于

db.test.find(
    {
         "saleDetial.price":"400"}
    )

2.查询数组中第二个元素的文档键等于

db.test.find(
    {
         "saleDetial.1.price":"400"},
    {
         "_id":0,"name":1,"type":1,"saleDetial.price":1}
    )

![135426-20180208152720826-377336874.png][]

## 三、运算符 ##

### 1.比较运算符 ###

MongoDB 与 RDBMS语句比较

![135426-20180207163240732-1455323698.png][]

1.查询数组第一个元素的price大于400的文档

db.test.find(
    {
         "saleDetial.0.price":{$gt:400}},
    {
         "_id":0,"name":1,"type":1,"size":1,"saleDetial":1}
    )

![135426-20180208153936560-283990303.png][]

### 2.$or**运算符 ###

查询price大于500或者price小于100的文档

db.test.find(
    {$or:[{
         "saleDetial.price":{$gt:500}},{
        "saleDetial.price":{$lt:100}}]},
    {
         "_id":0,"name":1}
    )

![135426-20180208160750701-2024464005.png][]

注意:$or运算符之后是用中括号，里面的两个条件分别用大括号

### 3.$and运算符 ###

**1.**查询价格大于100并且size等于S的文档名：select name from test where price>100 and size='S'

db.test.find(
    {$and:[{
         "saleDetial.price":{$gt:100}},{
        "size":"S"}]},
    {
         "_id":0,"name":1}
    )
    等价于
    db.test.find(
    {
         "saleDetial.price":{$gt:100},"size":"S"},
    {
         "_id":0,"name":1}
    )

对应$and默认可以省略。

注意：如果是同一个字段的and条件必须这样写

db.test.find({
        "saleDetial.price":{$gt:300,$lt:500}})

下面这种写法是错误的，这张写法会认为是多个键值的的查询条件，最终的结果就是price>300 or price <500

db.test.find({
        "saleDetial.price":{$gt:300},"saleDetial.price":{$lt:500}})

### 4.$in运算符 ###

相当于关系型数据库的IN

查询price大于100且buyer.name是zhang,chen的文档

db.test.find(
    {$and:[{
         "saleDetial.price":{$gt:100}},{
        "buyer.name":{$in:["zhang","chen"]}}]},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1}
    )

![135426-20180208171903248-1605769018.png][]

### 4.$nin运算符 ###

$nin是in的否则条件

db.test.find(
    {$and:[{
         "saleDetial.price":{$gt:100}},{
        "buyer.name":{$nin:["zhang","chen"]}}]},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1}
    )

![135426-20180208172012060-421919612.png][]

### 5.$mod:取模匹配运算符 ###

相当于关系型数据库的%运算

查询type%2余数为1的文档

db.test.find(
    {
         "type":{$mod:[2,1]}},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )

![135426-20180208172901935-119629046.png][]

### 6.$not否定运算 ###

查询type%2余数不等于1的文档

db.test.find(
    {
         "type":{$not:{$mod:[2,1]}}},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )

![135426-20180208173056216-385128002.png][]

### 7.null值判断 ###

//插入测试数据

db.nullvar.insert(\[\{"x":null\},\{"x":1\},\{"x":2\}\])

//查询null值的数据

db.nullvar.find(\{"x":null\})

在以前2.6之前的版本查询null值非常的麻烦，代码如下：

db.nullvar.find(\{"x":\{"$in":\[null\],"$exists":true\}\})

### 8.模糊查询 ###

使用正则表达式

//查询name以包含short的文档

db.test.find(
    {
         "name":/short/},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )

//查询name以short开头的文档

db.test.find(
    {
         "name":/^short/},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )

![135426-20180208174500029-206324988.png][]

//?查询

db.test.find(
    {
         "name":/^coa?t/},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )

![135426-20180208174905513-444147940.png][]

### 9.日期时间查询 ###

** **

## 四、扩展操作 ##

### 1.sort、skip、limit ###

db.test.find(
    {$or:[{
         "saleDetial.price":{$gt:400}},{
        "type":{$mod:[2,0]}}]},
    {
         "_id":0,"name":1,"buyer":1,"type":1}
    )
    .sort({
         "type":-1})
    .skip(1)
    .limit(10)

![135426-20180208175931076-1740908092.png][]

相当于关系型数据库的写法：

select name,buyer,type from test where price>400 or type%2=0
    order by type desc
    limit 1,10

[135426-20180208144409716-855348972.png]: /images/20210501/d76d09dca75d473d995477f0121fcc8e.png
[135426-20180208144536779-1251962794.png]: /images/20210501/e6ff2ca74e664b30acf2b9d0df119005.png
[135426-20180208152720826-377336874.png]: /images/20210501/6b08648cfa3143188350e5c3d7baa3ef.png
[135426-20180207163240732-1455323698.png]: /images/20210501/014e2acfa62a4dc09ebb7a5629c87e23.png
[135426-20180208153936560-283990303.png]: /images/20210501/91d28e8abe8549fbb0fa0b3f2d3dc781.png
[135426-20180208160750701-2024464005.png]: /images/20210501/5a3b6523520842aeb49fc1dba75e70ad.png
[135426-20180208171903248-1605769018.png]: /images/20210501/fa34b35a3356497ebf427707cbee75fc.png
[135426-20180208172012060-421919612.png]: /images/20210501/ecabdb1d5f594b7aa7152dec70d3c0a8.png
[135426-20180208172901935-119629046.png]: /images/20210501/33b613d2744240acb20d53e4970fb333.png
[135426-20180208173056216-385128002.png]: /images/20210501/f06921bc61b54a159c28c9c0d388ab9f.png
[135426-20180208174500029-206324988.png]: /images/20210501/652af99da77749e9b1fe90adde70072b.png
[135426-20180208174905513-444147940.png]: /images/20210501/ed9f8998860e41299f1fa9c9b89a7049.png
[135426-20180208175931076-1740908092.png]: /images/20210501/c6047046a6464520ba2d5dd53e486e36.png