Mysql与MongoDB查询互转
mongo查询严格要求数据格式!
1、只想查出某些数据,不想全部数据都查出来
mysql: select name from user; mongo: db.user.find( {}, { _id : 0, name : 1 } )
说明:user是集合的名称,find里面两个{},第一个留空是想所有数据都查出来,加条件的话类型mysql的where,第二个{}表示的意思类似mysql后面的select部分,0代表不显示,1代表显示。
2、分页查询
mysql: select * from user limit 0,10; mongo: db.user.find({}).skip(0).limit(10)
说明:mongo的skip和limit与mysql同理,mysql的limit第一个参数是跳过的数据量与mongo的skip类似,比如第三页的数据是从20开始的,mysql:limit 20,10,即:limit (page-1)*size,size
3、条件查询
mysql: select name from user where id = 1; mongo: db.user.find( { id : 1 }, { name : 1 } )
说明:由于有严格要求数据格式,若存到mongo的id是字符串格式的话,查询的条件得加上双引号""
4、范围查询
MySQL | MongoDB | remark |
> | $gt | 大于 |
< | $lt | 小于 |
>= | $gte | 大于等于 |
<= | $lte | 小于等于 |
!= | $ne | 不等于 |
mysql: select name from user where id > 1 and id < 10; mongo: db.user.find( { id : { $gt : 1, $lt : 10 } }, { name : 1 } )
说明:mysql的between其实就是>=和<=,字符串的话用范围查询好像会有问题,慎用!
5、in查询
mysql: select name from user where id in (1,2); mongo: db.user.find( { id : { $in : [1, 2] } }, { name : 1 } )
说明:not in查询就把$in换成$nin
6、条件统计count
mysql: select count(*) from user where id > 1; mongo: db.user.find( { id : { $gt: 1 } } ).count()
7、all查询
mongo可以将数组存储起来,若想查询某个字段(是个数组)同时包含值a和b
db.user.find( { detail: { $all : ["7", "8"] } } )
说明:这个查询的结果集,detail字段同时包含字符串7和字符串8
8、exists查询
比如我想找出所有包含字段name_real的结果集
db.user.find( { name_real : { $exists : true } } )
说明:上面查询的结果中,所有数据肯定都包含有name_real字段;改成false的话就变成不包含
9、is null查询
mysql: select * from user where age is null; mongo: db.user.find( { age : null } )
但是这样会有问题,这个查询会把那些没有age字段的结果也查出来,结合exists优化下
db.user.find( { age: { $in : [null], $exists : true } } )
查询is not null
db.user.find( { age: { $ne : null, $exists : true } } )
10、取模运算
mongo提供取模运算,比如存储了一些数据,我想查出那些取模后等于某个值的数据可以使用$mod
比如下例查询年龄是10的倍数的用户
mysql: select * from user where age % 10 = 0; mongo: db.user.find( { age:{ $mod : [ 10 , 0 ] } } )
11、查询数据元素个数
由于mongo可以存储数组,如果想查询数组中只有两个元素的记录时,可以使用$size
比如下例查询有三个兴趣爱好的用户
db.user.find( { favorite: { $size: 3 } } )
12、正则匹配查询
如果想用正则匹配查询,可以使用$regex
比如下例匹配年龄是10以下的用户
db.user.find( { age: { $regex: /^([1-9])$/ } } )
13、只取一部分数据
类似mysql的limit,mongo也可以只取一部分数据
mysql: select * from user limit 10; mongo: db.user.find().limit(10)
14、排序
MySQL | MongoDB | 说明 |
asc | 1 | 升序 |
desc | -1 | 降序 |
mysql: select * from user order by age asc; mongo: db.user.find().sort( {age: 1} )
说明:mongo字符串类型的也可以排序
15、求和
直接累加求和某一项
比如下例对年龄进行求和
mysql: select sum(age) as total from user; mongo: db.user.aggregate([ { $group: { _id: null, total: { $sum: "$age" } } } ])
分组求和
下例为按类型分组并求和
mysql: select type,sum(age) as total from user group by type; mongo: db.user.aggregate([ { $group: { _id: "$type", total: { $sum: "$age" } } } ])
多条件分组求和
下例为按多个条件进行分组并求和
mysql: select type,sex,sum(age) as total from user group by type,sex; mongo: db.user.aggregate([ { $group: { _id:{ type: "$type", sex: "$sex" }, total: { $sum: "$age" } } } ])
16、分组后having
下例为按条件分组并筛选出求和后大于100的数据
mysql: select type, sum(age) as total from user group by type having total > 100; mongo: db.user.aggregate([ { $group: { _id: "$type", total: { $sum: "$age" } } }, { $match: { total: { $gt: 100 } } } ])
17、条件分组
类似mysql的where+group by进行查询
下例为查找出2020-01-01(timestamp:1577808000)后注册的用户,并按类型分组求和
mysql: select type,sum(age) as total from user where created > 1577808000 group by type; mongo: db.user.aggregate([ { $match: { created: { $gt: 1577808000 } } }, { $group: { _id: "$type", total: { $sum: "$age" } } } ])
条件分组并having筛选
下例为查找出2020-01-01(timestamp:1577808000)后注册的用户,并按类型分组,同时筛选出大于100的数据
mysql: select type,sum(age) as total from user where created > 1577808000 group by type having total > 100; mongo: db.user.aggregate([ { $match: { created: { $gt: 1577808000 } } }, { $group: { _id: "$type", total: { $sum: "$age" } } }, { $match: { total: { $gt: 100 } } } ])
18、unwind
加入你的mongo的每一条记录有一个字段,存的是一个数组,数组里面是对象,类似这样,article字段含有
[ { "uid" : 1, "title" : "XXX", "content" : "XXX", "views" : 10 }, { "uid" : 2, "title" : "XXX", "content" : "XXX", "views" : 11 }, { "uid" : 3, "title" : "XXX", "content" : "XXX", "views" : 12 } ]
使用unwind可以使上面原本一条记录进行展开,分为三条数据进行展示,有点像mysql的join查询,只不过mysql得分开两个表存
mysql: select * from user as u left join article as a on (u.id=a.uid); mongo: db.user.aggregate([ { $unwind: "$article" } ])
unwind后求和
mysql: select sum(views) as total from user as u left join article as a on (u.id=a.uid)) as data mongo: db.user.aggregate([ { $unwind: "$article" }, { $group: { _id: null, total: { $sum: "$article.views" } } } ])
19、分组后统计总共有多少组
下例分按类型分组,并统计总数
mysql: select count(*) from (select type from user group by type); mongo: db.user.aggregate([ { $group: { _id: "$type" } }, { $group: { _id : null, count: { $sum: 1 } } } ])
20、aggregate类型linux的grep指令,像管道处理一样,一级接一级,比如:筛选、分组、过滤等,最后返回结果
db.user.aggregate([ { $match: { sex: "boy" } }, { $group: { _id: "$type", total: { $sum: "$age" } } } ])
未完。。。