MongoDB 查询文档随笔

由于之前只是使用 MongoDB 进行存储日志,没有做过分析,只做过通过 api 进行查询操作。

现在有场景需要使用连接工具直接查询分析。所以在此记录一下使用到的查询方法。

 

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下:

db.collection.find(query, projection)
  • query :可选,使用查询操作符指定查询条件
  • projection :可选,使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略)。

如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下:

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

 

除了 find() 方法之外,还有一个 findOne() 方法,它只返回一个文档。

 

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据,通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询:

 

操作 格式 范例 RDBMS中的类似语句
等于 {<key>:<value>} db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() where by = '菜鸟教程'
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于或等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于或等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() where likes != 50


MongoDB AND 条件



MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key),每个键(key)以逗号隔开,即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下:

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

下面是针对项目日志记录一些查询情况

存储结构如下:
MongoDB 查询文档随笔

 

 

  1. 查询某个请求的记录 
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":"/customer/login/authCode"})
    // MongoDB查询条件可以使用正则表达式,从而实现模糊查询的功能。模糊查询可以使用$regex操作符或直接使用正则表达式对象
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode', $options:'i'}})
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/}})
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/i}})

      

  2. 查询某个时间段内某个请求的记录
    /**
    获取时间:
    1. new Date(1559101984000)
    2. new Date(2019,6,14)
    3. ISODate("2019-06-14T00:00:00Z")
    */
    //db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: '/login/authCode'}, 'createDate':{$gte:new Date(1559101984000)}})
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}})

      

  3. 统计某个请求的数量
    db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode'}}).count()
    

      

  4. 分组查询
     db.getCollection('mobileOfficeLog').aggregate([{$match:{'requestUrl' : {$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}}},{$group:{_id:'$operateUser'}}])
    

      

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