在mongo中数据类型有很多种,常见的包括:
数据类型 | 例子 | 描述 |
---|---|---|
String | { "x" : "foot" } |
字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | { "x" : 1 } |
整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Object | { "x" : { "y" : "foot" } } |
用于内嵌文档 |
Array | { "x" : [ "a" , "b" ] } |
用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
有一种很常见的查询,就是过滤数组中的一些数据,只返回符合要求的数据。数据如下,将下面travel中的vehicle=train的记录保留,过滤掉其他的元素,并返回整个文档。
{
"name": "tom",
"travel": [
{
"vehicle" : "train",
"city" : "北京"
},
{
"vehicle" : "plane",
"city" : "上海"
},
{
"vehicle" : "train",
"city" : "深圳"
}
]
}
想要实现数组的过滤有三种方法,包括:
$unwind
将travel
数组打散,获取结果集后用$match
筛选符合条件的数据,最后使用$group
进行聚合获取最终结果集$match
过滤符合条件的根文档结果集,然后使用$projec
t返回对应字段的同时,在travel
数组中使用$filter
进行内部过滤,返回最终结果集下面来分析这三种方法能否实现需求。
假设有两条记录,每条记录是一个人的信息,包括姓名、职业、旅游过的城市。旅游过的城市是一个数组,包含城市的名字以及交通工具。
db.test.insertOne({
"uid" : "1000001",
"name" : "zhangsan",
"job": "coder",
"travel" : [
{
"vehicle" : "train",
"city" : "北京"
},
{
"vehicle" : "plane",
"city" : "上海"
},
{
"vehicle" : "train",
"city" : "深圳"
}
]
})
db.test.insertOne({
"uid" : "1000002",
"name" : "lisi",
"job": "coder",
"travel" : [
{
"vehicle" : "plane",
"city" : "北京"
},
{
"vehicle" : "car",
"city" : "上海"
},
{
"vehicle" : "train",
"city" : "深圳"
}
]
})
db.test.find()
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel:
[ { vehicle: 'train', city: '北京' },
{ vehicle: 'plane', city: '上海' },
{ vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
job: 'coder',
travel:
[ { vehicle: 'plane', city: '北京' },
{ vehicle: 'car', city: '上海' },
{ vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
现在的目标是:筛选的出所有记录中通过火车去旅游的城市,也就是travel数组中vehicle=train的记录,过滤掉非目标记录。
方法一:使用$unwind
将travel
数组打散,获取结果集后用match
筛选符合条件的数据,最后使用$group
进行聚合获取最终结果集。
db.getCollection('test').aggregate(
[
{
$unwind: "$travel"
},
{
$match : {
"job":"coder",
"travel.vehicle": "train"
}
},
{
$group : {
"_id" : "$uid",
"travel": { $push: "$travel" }
}
}
]
)
结果:
{ _id: '1000002', travel: [ { vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
{ _id: '1000001', travel: [ { vehicle: 'train', city: '北京' }, { vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
分析:
unwind 可以将一个数组拆分,例如unwind的效果如下:
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '北京' } }
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'plane', city: '上海' } }
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '深圳' } }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'plane', city: '北京' } }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'car', city: '上海' } }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '深圳' } }
然后通过match筛选出符合条件的数据
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '北京' } }
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '深圳' } }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
job: 'coder',
travel: { vehicle: 'train', city: '深圳' } }
最后通过group进行聚合,以_id为聚合依赖,合并相同_id的数据。
总结:
这种方法是能够达到过滤数组的要求,但是有一个问题,拆分数组比较简单,想要再合并起来就不容易了。group只能以某一个变量为基准聚合,其他变量都会丢失。比如最后的结果只保留了_id和travel,其他变量都丢失了。
方法二:使用$match
过滤符合条件的根文档结果集,然后使用$project
返回对应字段的同时,在travel
数组中使用$filter
进行内部过滤,返回最终结果集
db.getCollection('test').aggregate(
[
{
$match : { "job": "coder" }
},
{
$project: {
"uid": 1,
"name": 1,
"travel": {
$filter: {
input: "$travel",
as: "item",
cond: { $eq : ["$$item.vehicle","train"] }
}
}
}
}
]
)
结果分析:
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
travel: [ { vehicle: 'train', city: '北京' },{ vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
travel: [ { vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
分析:
mongo中查询分为两种:普通查询和高级查询。高级查询包括聚合查询,用aggregate关键字实现。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作:
$project
:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。$match
:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。$limit
:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。$skip
:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。$unwind
:将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值。$group
:将集合中的文档分组,可用于统计结果。$sort
:将输入文档排序后输出。$geoNear
:输出接近某一地理位置的有序文档。这里首先使用match过滤所有job=coder,然后使用project修改输出的结构。在project中使用了filter来过滤数组中的元素。
filter的定义如下:
根据指定条件选择要返回的数组的子集。返回仅包含与条件匹配的那些元素的数组。返回的元素按原始顺序。
$filter
具有以下语法:
{ $filter: { input: <array>, as: <string>, cond: <expression> } }
领域 | 规格 |
---|---|
input | 解析为数组的表达式。 |
as | 可选的。代表数组中每个单独元素的变量名称input。如果未指定名称,则变量名称默认为this |
cond | 该表达式可解析为布尔值,该布尔值用于确定输出数组中是否应包含元素。该表达式input使用在中指定的变量名称分别引用数组的每个元素as。 |
https://mongodb.net.cn/manual/reference/operator/aggregation/filter/
在cond将vehicle=train的元素留下,排除其他元素。
总结:
这种方法可以完成查询目标,既可以过滤掉数组中的元素,也可以返回完整的文档。
方法三:
通过投影查询,先选择符合条件的记录,在通过使用投影操作符,需要返回的字段,以及排除特定的字段。
db.test.find(
{
job: "coder"
},
{
uid: 1,
name: 1,
travel: {
$filter: {
input: "$travel",
as: "item",
cond: { $eq : ["$$item.vehicle","train"] }
}
}
}
)
结果:
{ _id: ObjectId("6708d3e646d2075ca11e88ce"),
uid: '1000001',
name: 'zhangsan',
travel:
[ { vehicle: 'train', city: '北京' },
{ vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
{ _id: ObjectId("6708d3f646d2075ca11e88cf"),
uid: '1000002',
name: 'lisi',
travel: [ { vehicle: 'train', city: '深圳' } ] }
分析:
什么是投影查询?
在MongoDB中,投影查询是一种查询操作,用于选择性地返回文档中的字段。通过使用投影操作符,我们可以指定需要返回的字段,以及是否要排除特定的字段。
投影查询语法如下所示:
db.collection.find({ <query> }, { <projection> })
其中,
在projection中保留字段、排除字段、选择或排除数组中的特定元素。利用选择或排除数组中的特定元素的特性也可以达到目的。
例如:
如果我们只想返回每个文档中的第一个标签,我们可以这样做:
db.products.find({}, { tags: { $slice: 1 } })
在本篇中通过filter方法来过滤数组,保留符合条件的元素。
总结:
该方法能够完成查询目标,并且是一种简洁的实现,普通查询复杂度低,而且没有太多关键字的使用。
参考文档
:
https://geek-docs.com/mongodb/mongodb-questions/393_mongodb_mongo_query_with_projection.html
https://segmentfault.com/a/1190000016629733
https://mongodb.net.cn/manual/reference/operator/aggregation/filter/
https://blog.csdn.net/weixin_44009447/article/details/115479348