python資料庫-mongoDB的高級查詢操作(55)

来源:https://www.cnblogs.com/Se7eN-HOU/archive/2019/07/17/11198555.html
-Advertisement-
Play Games

一、MongoDB索引 為什麼使用索引？ 假設有一本書，你想看第六章第六節講的是什麼，你會怎麼做，一般人肯定去看目錄，找到這一節對應的頁數，然後翻到這一頁。這就是目錄索引，幫助讀者快速找到想要的章節。在資料庫中，我們也有索引，其目的當然和我們翻書一樣，能幫助我們提高查詢的效率。索引就像目錄一樣，減少 ...


一、MongoDB索引

　　為什麼使用索引？

　　假設有一本書，你想看第六章第六節講的是什麼，你會怎麼做，一般人肯定去看目錄，找到這一節對應的頁數，然後翻到這一頁。這就是目錄索引，幫助讀者快速找到想要的章節。在資料庫中，我們也有索引，其目的當然和我們翻書一樣，能幫助我們提高查詢的效率。索引就像目錄一樣，減少了電腦工作量，對於表記錄較多的資料庫來說是非常實用的，可以大大的提高查詢的速度。否則的話，如果沒有索引，電腦會一條一條的掃描，每一次都要掃描所有的記錄，浪費大量的cpu時間。

　　為了查詢方便，我們創建一個擁有500000條數據的一個集合

> 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() 方法來創建索引。

註意在 3.0.0 版本前創建索引方法為 db.collection.ensureIndex()，之後的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 還能用，但只是 createIndex() 的別名。

語法：createIndex()方法基本語法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

語法中 Key 值為你要創建的索引欄位，1 為指定按升序創建索引，如果你想按降序來創建索引指定為 -1 即可。

實例：

1、先在未創建索引之前我們按需求查找nums集合裡面age為399999的 

2、在創建索引之後查詢age為399999的

創建索引

> db.nums.createIndex({age:1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}

通過兩次執行時間的對比明顯可以看到創建索引後查詢更快，數據越多，體現的越明顯。

createIndex() 接收可選參數，可選參數列表如下：

 

二、MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

aggregate() 方法：MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

語法：aggregate() 方法的基本語法格式如下所示：

db.集合名稱.aggregate([{管道:{表達式}}])

管道

  • 管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的輸入
ps ajx | grep mongo
  • 在mongodb中，管道具有同樣的作用，文檔處理完畢後，通過管道進行下一次處理
  • 常用管道
    • $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果
    • $match：過濾數據，只輸出符合條件的文檔
    • $project：修改輸入文檔的結構，如重命名、增加、刪除欄位、創建計算結果
    • $sort：將輸入文檔排序後輸出
    • $limit：限制聚合管道返回的文檔數
    • $skip：跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔
    • $unwind：將數組類型的欄位進行拆分
    • $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

　　表達式:處理輸入文檔並輸出

表達式:'$列名'

常用表達式

  • $sum：計算總和，$sum:1同count表示計數
  • $avg：計算平均值
  • $min：獲取最小值
  • $max：獲取最大值
  • $push：在結果文檔中插入值到一個數組中
  • $first：根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據
  • $last：根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據

 

三、$group

  • 將集合中的文檔分組，可用於統計結果
  • _id表示分組的依據，使用某個欄位的格式為'$欄位'

例如：heros表中數據如下

> db.heros.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
    "h_name" : "後裔",
    "h_skill" : "懲戒之劍",
    "h_attack" : 1000,
    "h_blood" : 800,
    "h_type" : "射手"
}
{
    "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
    "h_name" : "李白",
    "h_skill" : "青蓮劍仙",
    "h_attack" : 1400,
    "h_blood" : 900,
    "h_type" : "刺客"
}
{
    "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
    "h_name" : "韓信",
    "h_skill" : "國士無雙",
    "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" : "法師"
}

例如：按照英雄類型分組，進行統計個數

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",counter:{$sum:1}}}])
{ "_id" : "刺客", "counter" : 2 }
{ "_id" : "法師", "counter" : 1 }
{ "_id" : "射手", "counter" : 1 }
>

Group by null：將集合中所有文檔分為一組

例如：求英雄的從攻擊力和平均血量

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:null,h_attacks:{$sum:"$h_attack"},avgh_blood:{$avg:"$h_blood"}}}])
{ "_id" : null, "h_attacks" : 4900, "avgh_blood" : 825 }
>

透視數據

只查詢英雄類型和名字

> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",name:{$push:"$h_name"}}}])
{ "_id" : "刺客", "name" : [ "李白", "韓信" ] }
{ "_id" : "法師", "name" : [ "妲己" ] }
{ "_id" : "射手", "name" : [ "後裔" ] }
>
  • 使用$$ROOT可以將文檔內容加入到結果集的數組中，代碼如下
> db.heros.aggregate([{$group:{_id:"h_type",name:{$push:"$$ROOT"}}}]).pretty()
{
    "_id" : "h_type",
    "name" : [
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
            "h_name" : "後裔",
            "h_skill" : "懲戒之劍",
            "h_attack" : 1000,
            "h_blood" : 800,
            "h_type" : "射手"
        },
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
            "h_name" : "李白",
            "h_skill" : "青蓮劍仙",
            "h_attack" : 1400,
            "h_blood" : 900,
            "h_type" : "刺客"
        },
        {
            "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
            "h_name" : "韓信",
            "h_skill" : "國士無雙",
            "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" : "法師"
        }
    ]
}
>

 

四、$match

  • 用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔
  • 使用MongoDB的標準查詢操作

例如：查詢攻擊力大於1200

> db.heros.aggregate([{$match:{"h_attack":{$gt:1200}}}])
{ "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"), "h_name" : "李白", "h_skill" : "青蓮劍仙", "h_attack" : 1400, "h_blood" : 900, "h_type" : "刺客" }
{ "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"), "h_name" : "韓信", "h_skill" : "國士無雙", "h_attack" : 1300, "h_blood" : 850, "h_type" : "刺客" }
>

 

五、$project

  • 修改輸入文檔的結構，如重命名、增加、刪除欄位、創建計算結果
  • 輸出結果和投影效果差不多
> db.heros.aggregate([{$project:{_id:0,h_name:1,h_skill:1}}])
{ "h_name" : "後裔", "h_skill" : "懲戒之劍" }
{ "h_name" : "李白", "h_skill" : "青蓮劍仙" }
{ "h_name" : "韓信", "h_skill" : "國士無雙" }
{ "h_name" : "妲己", "h_skill" : "女王崇拜" }
>

 

六、$unwind

  • 將文檔中的某一個數組類型欄位拆分成多條，每條包含數組中的一個值

 

語法1

 

對某欄位值進行拆分

db.集合名稱.aggregate([{$unwind:'$欄位名稱'}])

例如：

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查詢：

> 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" }
>

語法2

  • 對某欄位值進行拆分
  • 處理空數組、非數組、無欄位、null情況
db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:'$欄位名稱',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止數據丟失
    }
}])
  • 構造數據
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 }
])
  • 使用語法1查詢
> 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" }
>
  • 查看查詢結果，發現對於空數組、無欄位、null的文檔，都被丟棄了

使用語法2查詢不會丟棄空數組，無欄位，null的文檔

> 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 }
>

 


您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 操作系統與磁碟管理
    [toc] 操作系統 人與電腦硬體之間的中介 類別 window7,8,10 linux unix mac 32位和64位有什麼區別 設計定位不同 運算能力不同 定址能力不同，32位支持4G，64位支持128G物理記憶體 安裝要求不同 磁碟管理 磁碟的基本概念 磁碟 磁碟就像是森林，是所有硬式存儲的 ...
  • LinuxShell——特殊符號
    LinuxShell——特殊符號 摘要：本文主要學習了Shell命令中具有特殊功能的一些符號。 多命令執行 順序執行“;” 如果使用“;”連接多條命令，那麼這些命令會依次執行，但是各命令之間沒有任何邏輯關係，也就是說，不論哪條命令報錯了，後面的命令仍會依次執行。 舉個例子： 可以看到即便有命令執行錯 ...
  • windows下如何使用Git上傳代碼
    首先，在使用Git的同時，我們需要擁有碼雲賬號，在官網註冊即可（官網：https://gitee.com/）。 註冊結束後創建一個代碼倉庫，最好和要上傳的文件夾名字一樣： 1、首先在電腦上安裝windows版本Git（官網：https://git-scm.com/download/），64位系統直接 ...
  • LinuxShell——變數
    LinuxShell——變數 摘要：本文主要學習了Shell命令中的變數。 什麼是變數 簡單的說，變數就是讓某一個特定字串代表不固定的內容。 變數是電腦記憶體的單元，其中存放的值可以改變。當Shell腳本需要保存一些信息時，如一個文件名或一個數字，就把它存放在一個變數中。 每個變數都有一個名字，所以 ...
  • 第三周作業
    1、總結vim命令行模式常見快捷方式，以及vim查找，替換的方法 命令行模式： :w 保存 :q 退出 :w! 強制保存 :q! 強制退出 :wq 保存並退出 :set number 顯示行號，可縮寫為 :set nu :set nonumber 隱藏行號，可縮寫為 :set nonu 查找操作： ...
  • LNMP環境安裝
    一、LNMP 1.使用LNMP的優點: 資源占用少 更多併發 代理伺服器 熱啟動 穩定高效 負載均衡 郵件伺服器 2、安裝前準備： 2.1查看防火牆（預設開啟）： 2.2關閉防火牆： 2.2.1或者開啟某埠號 3、YUM安裝與相關配置： 3.1配置Nginx倉庫 在官方源找到的.Repo包幫助,寫 ...
  • ESP-8266 RTOS 環境搭建
    本節為 ESP 8266 RTOS 的環境搭建 只適合Linux環境，推薦Ubuntu。本例以Ubuntu16.04 x64為例 安裝 git 克隆 代碼 國內較慢 github: https://github.com/Dzlua/espenv.git 國內較快 gitee : https://gi ...
  • ARM-LINUX學習記錄
    1：調用C語言函數之前會有一段彙編代碼在前面執行來完成軟硬體方面的初始化。比如：關閉看門狗；初始化時鐘；設置堆棧；調用main函數等。在學習51單片機時候這些操作是由開發環境（如KEIL）在編譯C代碼的時候，幫我們做好這些工作。但是在開發ARM程式時，由於ARM處理器支持多種模式，多種功能，在不同的 ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • 移動開發（一）：使用.NET MAUI開發第一個安卓APP
    移動開發（一）：使用.NET MAUI開發第一個安卓APP 對於工作多年的C#程式員來說，近來想嘗試開發一款安卓APP，考慮了很久最終選擇使用.NET MAUI這個微軟官方的框架來嘗試體驗開發安卓APP，畢竟是使用Visual Studio開發工具，使用起來也比較的順手，結合微軟官方的教程進行了安卓 ...
  • wpf ToggleButton選中效果和一個登錄界面
    前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫，用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫，它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 彈幕樹洞項目功能新增篇
    項目地址 項目後端地址： https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址： ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址： http://tree ...
  • 第27篇 sqlserver2022詳細安裝步驟
    話不多說，直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載： https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe，運行開始下載SQL server； 二. ...
  • .NET 開源高性能 MQTT 類庫
    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
    Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ...
  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
    目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據，爬取信息時需要模擬瀏覽器行為，否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下： 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • [使用目前最新版]HybridCLR6.9.0+YooAsset2.2.4實現純C# Unity熱更新方案 (一)
    1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時，無需重新下載客戶端進行安裝，而是在應用程式啟動的情況下，在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR，Xlua，ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles，Addressable， ...
  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
  • 第28篇 如何.net中實現高效可靠數據同步api
    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
所有分類