一, MongoDB 索引
为什么使用索引?
假设有一本书, 你想看第六章第六节讲的是什么, 你会怎么做, 一般人肯定去看目录, 找到这一节对应的页数, 然后翻到这一页. 这就是目录索引, 帮助读者快速找到想要的章节. 在数据库中, 我们也有索引, 其目的当然和我们翻书一样, 能帮助我们提高查询的效率. 索引就像目录一样, 减少了计算机工作量, 对于表记录较多的数据库来说是非常实用的, 可以大大的提高查询的速度. 否则的话, 如果没有索引, 计算机会一条一条的扫描, 每一次都要扫描所有的记录, 浪费大量的 CPU 时间.
为了查询方便, 我们创建一个拥有 500000 条数据的一个集合
- > for(var i=0;i<500000;i++){
- db.nums.insert({
- name:"name"+i,age:i
- })
- }
- WriteResult({
- "nInserted" : 1
- })
createIndex() 方法: MongoDB 使用 createIndex() 方法来创建索引.
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex(), 之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法, ensureIndex() 还能用, 但只是 createIndex() 的别名.
语法: createIndex()方法基本语法格式如下所示:
>db.collection.createIndex(keys, options)
语法中 Key 值为你要创建的索引字段, 1 为指定按升序创建索引, 如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可.
实例:
1, 先在未创建索引之前我们按需求查找 nums 集合里面 age 为 399999 的
2, 在创建索引之后查询 age 为 399999 的
创建索引
- > db.nums.createIndex({age:1})
- {
- "createdCollectionAutomatically" : false,
- "numIndexesBefore" : 1,
- "numIndexesAfter" : 2,
- "ok" : 1
- }
通过两次执行时间的对比明显可以看到创建索引后查询更快, 数据越多, 体现的越明显.
createIndex() 接收可选参数, 可选参数列表如下:
二, MongoDB 聚合
MongoDB 中聚合 (aggregate) 主要用于处理数据(诸如统计平均值, 求和等), 并返回计算后的数据结果. 有点类似 sql 语句中的 count(*).
aggregate() 方法: MongoDB 中聚合的方法使用 aggregate().
语法: aggregate() 方法的基本语法格式如下所示:
db. 集合名称. aggregate([{管道:{表达式}}])
管道
管道在 Unix 和 Linux 中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入
ps ajx | grep mongo
在 MongoDB 中, 管道具有同样的作用, 文档处理完毕后, 通过管道进行下一次处理
常用管道
$group: 将集合中的文档分组, 可用于统计结果
$match: 过滤数据, 只输出符合条件的文档
$project: 修改输入文档的结构, 如重命名, 增加, 删除字段, 创建计算结果
$sort: 将输入文档排序后输出
$limit: 限制聚合管道返回的文档数
$skip: 跳过指定数量的文档, 并返回余下的文档
$unwind: 将数组类型的字段进行拆分
$geoNear: 输出接近某一地理位置的有序文档.
表达式: 处理输入文档并输出
表达式:'$ 列名'
常用表达式
$sum: 计算总和,$sum:1 同 count 表示计数
$avg: 计算平均值
$min: 获取最小值
$max: 获取最大值
$push: 在结果文档中插入值到一个数组中
$first: 根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last: 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
三,$group
将集合中的文档分组, 可用于统计结果
_id 表示分组的依据, 使用某个字段的格式为'$ 字段'
例如: heros 表中数据如下
- > db.heros.find().pretty()
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
- "h_name" : "后裔",
- "h_skill" : "惩戒之剑",
- "h_attack" : 1000,
- "h_blood" : 800,
- "h_type" : "射手"
- }
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
- "h_name" : "李白",
- "h_skill" : "青莲剑仙",
- "h_attack" : 1400,
- "h_blood" : 900,
- "h_type" : "刺客"
- }
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
- "h_name" : "韩信",
- "h_skill" : "国士无双",
- "h_attack" : 1300,
- "h_blood" : 850,
- "h_type" : "刺客"
- }
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
- "h_name" : "妲己",
- "h_skill" : "女王崇拜",
- "h_attack" : 1200,
- "h_blood" : 750,
- "h_type" : "法师"
- }
例如: 按照英雄类型分组, 进行统计个数
- > db.heros.aggregate([{
- $group:{
- _id:"$h_type",counter:{
- $sum:1
- }
- }
- }])
- {
- "_id" : "刺客", "counter" : 2
- }
- {
- "_id" : "法师", "counter" : 1
- }
- {
- "_id" : "射手", "counter" : 1
- }
- >
Group by null: 将集合中所有文档分为一组
例如: 求英雄的从攻击力和平均血量
- > db.heros.aggregate([{
- $group:{
- _id:null,h_attacks:{
- $sum:"$h_attack"
- },avgh_blood:{
- $avg:"$h_blood"
- }
- }
- }])
- {
- "_id" : null, "h_attacks" : 4900, "avgh_blood" : 825
- }
- >
透视数据
只查询英雄类型和名字
- > db.heros.aggregate([{
- $group:{
- _id:"$h_type",name:{
- $push:"$h_name"
- }
- }
- }])
- {
- "_id" : "刺客", "name" : [ "李白", "韩信" ]
- }
- {
- "_id" : "法师", "name" : [ "妲己" ]
- }
- {
- "_id" : "射手", "name" : [ "后裔" ]
- }
- >
使用 $$ROOT 可以将文档内容加入到结果集的数组中, 代码如下
- > db.heros.aggregate([{$group:{_id:"h_type",name:{$push:"$$ROOT"}}}]).pretty()
- {
- "_id" : "h_type",
- "name" : [
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
- "h_name" : "后裔",
- "h_skill" : "惩戒之剑",
- "h_attack" : 1000,
- "h_blood" : 800,
- "h_type" : "射手"
- },
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
- "h_name" : "李白",
- "h_skill" : "青莲剑仙",
- "h_attack" : 1400,
- "h_blood" : 900,
- "h_type" : "刺客"
- },
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
- "h_name" : "韩信",
- "h_skill" : "国士无双",
- "h_attack" : 1300,
- "h_blood" : 850,
- "h_type" : "刺客"
- },
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
- "h_name" : "妲己",
- "h_skill" : "女王崇拜",
- "h_attack" : 1200,
- "h_blood" : 750,
- "h_type" : "法师"
- }
- ]
- }
- >
四,$match
用于过滤数据, 只输出符合条件的文档
使用 MongoDB 的标准查询操作
例如: 查询攻击力大于 1200
- > db.heros.aggregate([{
- $match:{
- "h_attack":{
- $gt:1200
- }
- }
- }])
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"), "h_name" : "李白", "h_skill" : "青莲剑仙", "h_attack" : 1400, "h_blood" : 900, "h_type" : "刺客"
- }
- {
- "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"), "h_name" : "韩信", "h_skill" : "国士无双", "h_attack" : 1300, "h_blood" : 850, "h_type" : "刺客"
- }
- >
五,$project
修改输入文档的结构, 如重命名, 增加, 删除字段, 创建计算结果
输出结果和投影效果差不多
- > db.heros.aggregate([{
- $project:{
- _id:0,h_name:1,h_skill:1
- }
- }])
- {
- "h_name" : "后裔", "h_skill" : "惩戒之剑"
- }
- {
- "h_name" : "李白", "h_skill" : "青莲剑仙"
- }
- {
- "h_name" : "韩信", "h_skill" : "国士无双"
- }
- {
- "h_name" : "妲己", "h_skill" : "女王崇拜"
- }
- >
六,$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
语法 1
对某字段值进行拆分
db. 集合名称. aggregate([{$unwind:'$ 字段名称'}])
例如:
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查询:
- > db.t2.aggregate([{
- $unwind:'$size'
- }])
- {
- "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S"
- }
- {
- "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M"
- }
- {
- "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L"
- }
- >
语法 2
对某字段值进行拆分
处理空数组, 非数组, 无字段, null 情况
- db.inventory.aggregate([{
- $unwind:{
- path:'$ 字段名称',
- preserveNullAndEmptyArrays:<boolean># 防止数据丢失
- }
- }])
构造数据
- db.t3.insert([
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"]
- },
- {
- "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ]
- },
- {
- "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M"
- },
- {
- "_id" : 4, "item" : "d"
- },
- {
- "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null
- }
- ])
使用语法 1 查询
- > db.t3.find().pretty()
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ]
- }
- {
- "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ]
- }
- {
- "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M"
- }
- {
- "_id" : 4, "item" : "d"
- }
- {
- "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null
- }
- > db.t3.aggregate([{
- $unwind:'$size'
- }])
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S"
- }
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M"
- }
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L"
- }
- {
- "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M"
- }
- >
查看查询结果, 发现对于空数组, 无字段, null 的文档, 都被丢弃了
使用语法 2 查询不会丢弃空数组, 无字段, null 的文档
- > db.t3.aggregate([{
- $unwind:{
- path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true
- }
- }])
- {
- "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ]
- }
- {
- "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ]
- }
- {
- "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M"
- }
- {
- "_id" : 4, "item" : "d"
- }
- {
- "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null
- }
- >
来源: https://www.cnblogs.com/Se7eN-HOU/p/11198555.html