在 MongoDB 的 Shell 里修改文档里某个符合条件 的 数组 里 的 值 的 字段 ,可以这样: db.collection.updateMany( { <query conditions> }, identifier>]" : value } }, { arrayFilters: [ { <identifier>: <condition> } ] } 而在 GoLang 中我们需要使用 MongoDB 比如有一个 Collection 里每个文档是这样 的 : "name": ".. 我们要修改 name 为 x 的 文档里面 array 里 name 为 b 的 记录 的 detail 信息为"test"。 $[item].detail": "test"} arrayFilter := bson.M{"item.name": "b"} // coll 是 mongo 的 Collection,下面内容不需要修改
,有两种可行 的 方案,使用 Mongoose 的 virtual 结合 populate 和 MongoDB 原生提供 的 Aggregate 里面的 $ lookup 阶段来实现。 内嵌是把相关联 的 数据保存在同一个文档 内 ,我们可以用对象或 数组 的 形式来存储,这样好处是我们可以在一个单一操作 内 完成,可以发送较少 的 请求到数据库服务端,但是这种内嵌类型也是一种冗余 的 数据模型,会造成数据 的 重复 $ lookup 实现关联查询 MongoDB 3.2 版本新增加了 lookup 实现多表关联,在 聚合 管道阶段中使用,经过 lookup 阶段 的 处理,输出 的 新文档中会包含一个新生成 的 数组 列。 $ lookup .localFiled: 关联 的 源集合中 的 字段 ,本示例中是 Authors 表 的 authorId 字段 。 ,一种方式是直接使用 MongoDB 原生提供 的 Aggregate 聚合 管道 的 lookup 阶段来实现,这种方式使用起来灵活,可操作 的 空间更大,例如通过 as 即可对 字段 设置别名,还可以使用 unwind
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数据在 聚合 操作 的 过程中,就像是水流过一节一节 的 管道一样,所以 MongoDB 中 的 聚合 又被人称为流式 聚合 。 指定 数组 字段 的 字段 路径, 必填。 includeArrayIndex string 用于保存元素 的 数组 索引 的 新 字段 的 名称。 •values:根据分组 字段 ,将相同 key 的 值放到同一个 数组 ,values 就是包含这些分类 数组 的 对象。 key ducoment 要分组 的 字段 或 字段 ,必填。 $reduce function 在分组操作期间对文档进行 聚合 操作 的 函数。该函数有两个参数:当前文档和该组 的 聚合 结果文档。必填。
MongoDB 提供了三种执行 聚合 的 方式: 聚合 管道,map-reduce方法和单一目的 聚合 操作。 聚合 管道 MongoDB 的 聚合 框架模型建立在数据处理管道这一概念 的 基础之上。 其他 的 管道为分组和排序提供一些工具,可通过指定一个或多个 字段 完成分组或排序;同时提供了 聚合 数组 内容 的 工具,操作 的 数组 包括文档 数组 。 另外, 聚合 阶段能够使用一些运算符,完成诸如计算均值或连接字符串之类 的 任务。 管道利用 MongoDB 本机 的 操作方法提供了有效 的 数据 聚合 操作,并且对于数据 聚合 来说采用本机 的 操作方法是首选 的 。 $unwind并且$unwind 操作$ lookup 的 字段 ,优化阶段能够将$unwind合并到$ lookup 中。 第二个$group阶段根据_id.state 字段 将文档分组(state 字段 在_id文档 内 ),使用$avg表达式计算每一个城市人口 的 平均值(avgCityPop)并输出文档,每个州对应一个文档。
MongoDB 的 引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档 的 方法,用于管理大量数据或需要频繁更新 的 数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档,而不是将所有数据存储在单个文档中。 在 MongoDB 中,引用通常使用ObjectID类型 的 字段 来表示。ObjectID是一个12字节 的 唯一标识符,由一个时间戳、机器ID、进程ID和随机值组成。 在多对多关联中,通常需要创建一个关联文档,用于存储两个文档之间 的 关系。查询引用式数据模型在 MongoDB 中,查询引用式数据模型可以使用 聚合 管道。 聚合 管道是一种使用多个阶段来处理和转换数据 的 方法。 ", foreignField: "_id", as: "customer" } }, { $unwind: "$customer" }])该 聚合 管道使用$ lookup 本地 字段 "customerId"是订单集合中用于引用客户集合 的 字段 。外部 字段 "_id"是客户集合中 的 主键 字段 。 聚合 管道还使用$unwind阶段来展开$ lookup 阶段 的 输出 数组 。
聚合 aggregate语法 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。 • $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。 执行左连接到一个集合(unsharded),必须在同一数据库中 $ lookup 添加了一个新 的 数组 字段 ,该 字段 的 元素是joined集合中 的 匹配文档。 如果左集合不包含localField,$ lookup 视为null值来匹配 foreignField 指定from集合(右集合)用来匹配 的 字段 。 如果集合不包含该 字段 ,$ lookup 视为null值来匹配 as 指定要添加到输入文档 的 新 数组 字段 的 名称。新 的 数组 字段 包含from集合中匹配 的 文档。
[ ] MongoDB 查询操作可实现大部分关系型数据库 的 常用查询操作,本文对 MongoDB 常用查询进行讲解。 在阅读本文前,推荐先阅读《 MongoDB 安装及文档 的 基本操作》 在进行操作讲解前,先展示当前 MongoDB 中已存在 的 文档,集合名称article 条件大小比较操作 查询文档时,对条件 的 大小 true}} $type查询author 字段 为 数组 的 文档 db.article.find( {"author":{$type:"array"}} 正则表达式 MongoDB 支持正则表达式匹配文档 聚合 操作 聚合 操作可以实现分组、排序、分页、多集合关联查询等,使用语法格式: db.collection.aggregate([ { 聚合 操作一}, { 聚合 操作二} $match $max 当前组 的 最大值 $first 当前组 的 第一个 的 值 $last 当前组 的 最后一个 的 值 $push 数组 形式展示指定的当前组 字段 值 $addToSet 数组 形式展示指定的当前组 字段 不重复值 分组求出每个
MongoDB 多联查询是指在一个查询中检索多个集合中 的 数据,并将它们进行关联。通常情况下,多联查询需要使用 聚合 管道来完成。 聚合 管道通常由以下几个阶段组成:$match:用于过滤数据,只返回符合条件 的 文档。$project:用于选择需要返回 的 字段 。$group:用于将数据按照某个 字段 进行分组。 可以使用 聚合 管道中 的 各个阶段,以及$ lookup 阶段来实现多联查询。 ,通过$ lookup 阶段和$unwind阶段将学生和教师集合进行联合查询,并使用$project阶段选择需要返回 的 字段 。 通过使用 聚合 管道和$ lookup 阶段,我们可以轻松地将多个集合中 的 数据进行联合查询,并获得所需 的 结果。
同样 的 , MongoDB 2.2版本也新增了 聚合 管道功能,虽然功能发布已久,但是社区 的 复杂场景 的 实践并不多,给大家造成了 聚合 管道“不好用” 的 错觉。 通过这张图,可以清晰 的 了解到 聚合 管道 的 处理过程,我们常用 的 管道操作符一般有以下这些: $mat ch 主要用于对文档集合 的 筛选 $project 主要用于从子文档中提取 字段 ,可以重命名 字段 ,也可以移除 字段 $group 主要用于根据文档 的 特定 字段 进行分组 $unwind 主要用于分割 数组 嵌入到自己 的 顶层文件 $ lookup 主要用于两个集合之间 的 左连接操作 $skip 接受一个数字n,丢弃结果集中 的 前 聚合 管道语句如下: 涉及到 的 组合:$match -> $ lookup -> $ lookup -> $match -> $sort -> $skip -> $limit 你们公司使用 MongoDB 聚合 管道吗? 一般使用在什么业务上面?你觉得好用吗?
MongoDB 入门实战教程(6) 前面我们学习了 聚合 查询,本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。 此外,如果内嵌 的 数组 (通常是 数组 ) 的 长度太大,比如数万或更多 的 时候,也是不适合采用内嵌模式 的 。 那么,此时我们应该怎么设计呢? 嗯,这又是一种 聚合 操作: db.Contacts.aggregate([ $ lookup : from: "groups", localField: "group_ids" (3)内嵌 数组 元素 有可能会持续增长且没有封顶 的 时候; 引用模式设计 的 限制 引用模式也并非银弹,它存在以下一些限制: (1) MongoDB 对于使用引用 的 集合之间没有所谓 的 外键检查; (2) MongoDB 使用 聚合 框架 的 $ lookup 来模仿关联查询; (3)$ lookup 只支持LEFT OUTER JOIN,且关联目标(from)不能是分片表; db.Contacts.aggregate([ $ lookup
解释 orders是一个文档集合 aggregate是 聚合 方法,参数是 数组 ,每个 数组 元素 的 就是一个stage,对数据进行处理,处理完流到下一个stage $match是匹配操作符,筛选出status是A 管道操作符介绍 mongoDB 中有许多操作符,在aggregate中每个stage可以使用 的 操作符叫做管道操作符,以下列举比较常用 的 管道操作符: 操作符 简述 $project 投射操作符,用于重构每一个文档 的 字段 ,可以提取 字段 ,重命名 字段 ,甚至可以对原有 字段 进行操作后新增 字段 $match 匹配操作符,用于对文档集合进行筛选 $group 分组操作符,用于对文档集合进行分组 $unwind 拆分操作符,用于将 数组 中 的 每一个值拆分为单独 的 文档 $sort 排序操作符,用于根据一个或多个 字段 对文档进行排序 $limit 限制操作符,用于限制返回文档 的 数量 $skip 跳过操作符,用于跳过指定数量 的 文档 $ lookup 连接操作符,用于连接同一个数据库中另一个集合 ,并获取指定 的 文档,类似于populate $count 统计操作符,用于统计文档 的 数量 db.collection.aggregate([])是 聚合 管道查询使用 的 方法,参数是 数组 ,每个 数组 元素就是一个
聚合 操作处理数据是记录并返回计算结果 的 局和操作组 的 值来自多个文档,可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果 聚合 操作一般包含下面三类: 单一作用 聚合 聚合 管道 MapReduce https://docs. mongodb .com /manual/aggregation/ 单一作用 聚合 mongodb 自身提供如下几个单一作用 的 聚合 函数,这些单一 的 聚合 函数,相对 聚合 管道和mapReduce 来说不够灵活,也缺乏丰富 的 功能 value 有哪些 聚合 管道 https://docs. mongodb .com/manual/core/aggregation-pipeline/ 聚合 管道包含多个阶段,每个阶段在文件通过管道时进行转换 阶段关键字 描述 $match 筛选条件 $group 分组 $project 显示 字段 $ lookup 多表关联 $unwind 展开 数组 $out 结果汇入新表 $count $文档计数 $sort 例如 $count 的 例子 第一个 group 就用于筛选数据, 聚合 管道中,此处 的 输出是下一个管道 的 输入,下一个管道是 project 选择显示 的 字段 MapReduce https://docs. mongodb .com
仅对更改 的 字段 进行更新 仅对特定 的 字段 进行更新,而不是在应用中获取整个文档、更新 字段 ,然后再将文档存回数据库。这样可以减少网络使用量及数据库 的 开销。 在一次操作中更新多个 数组 元素 通过在 数组 更新操作中进行完整 的 描述,可以在单个 的 更新操作中完成对 数组 中所匹配 的 元素(包括内嵌 数组 中 的 元素)执行全部复杂 的 操作。 使用arrayFilters选项,执行更新操作时可以在 数组 字段 中指定要修改 的 元素。 1毫秒 内 被完成,那么查询计划会显示0毫秒,这通常说明查询被调整 的 很好。 mtools包含了一组辅助脚本工具,用于解析、过滤和可视化 MongoDB 日志文件。mloginfo可以对每个集合 的 查询进行分析并对共同 的 查询模式进行分组,以帮助你确定哪些查询在 聚合 中消耗了最多 的 资源。
10,comments权重是5,其它 字段 的 权重为1。 MongoDB 将对指定 的 集合执行一个专门 的 查询,所有匹配该查询 的 文档都将被输入到map函数中。map函数被设计用于生成键值对。 任何含有多个值 的 键都将被输入到reduce函数中,reduce函数将返回输入数据 的 聚合 结果。最后,还有一个可选步骤,通过finalize函数对数据 的 显示进行完善。 map函数接收集合中 的 color和num 字段 作为输入,输出为以color为键,以num 数组 为值 的 文档。 然后创建一个 数组 ,模拟传入到reduce函数中 的 数组 : a = [{ "num" : 1, "count" : 1 },{ "num" : 2, "count" : 1 },{ "num" : 3, "
其中管道操作符是用于 聚合 管道中 的 操作符。 $group 分组操作符,用于对文档集合进行分组 $unwind 拆分操作符,用于将 数组 中 的 每一个值拆分为单独 的 文档 $ lookup 连接操作符,用于连接同一个数据库中另一个集合,并获取指定 的 文档,类似于 { $avg: '$age' } 用于求平均年龄,$avg是求均值 的 操作符,$sum用于汇总, 都只能在$group中使用 的 累加器, mongoDB 3.2以上版本则还可以在$project中使用,详细会在另外 的 篇章中阐述 类型 描述 path string 必填, 数组 的 字段 名,指定需要拆分 的 字段 includeArrayIndex string 可选,定义返回 的 字段 名,返回 的 值是拆分前值在原 数组 的 位置 preserveNullAndEmptyArrays 关联到user表 authoer 字段 返回详细 的 用户 的 信息 db.articles.aggregate([ $ lookup : from: "users",
有了 聚合 能力,可以方便 的 解决很多没有 聚合 能力时无法实现或只能低效实现 的 场景,包括分组查询、只取某些 字段 的 统计值或变换值返回、流水线式分阶段批处理、获取唯一值(去重)等。 1、 lookup 联表查询 首先我们需要把 student 内 的 所有数据,按照 class_id 进行分组,这里我们使用云数据库 的 lookup 操作符: lookup ({ from: "student ", //要关联 的 表student localField: "id", //class表中 的 关联 字段 foreignField: "class_id", //student表中关联 字段 as: "stu 2、match 条件匹配 现在就只是返回徐老师所在班级 的 学生数据了,学生数据在 stu 对应 的 数组 里面: . lookup ({ from: 'student', localField: 'id', foreignField 3、直接返回学生成绩平均值 如果想要在被连接 的 表格中(本课程中 的 student)做 聚合 操作,就用 pipeline 方法: . lookup ({ from: 'student', pipeline: $
注:由于所有点节点都是在同一个电脑上或在同一个局域网内 的 ,节点之间 的 数据同步速度是非常快 的 ,一般在10ms 内 就能同步完成,如果是跨区域 的 、或是在不同 的 数据中心 的 ,会受物理条件 的 影响,同频时间可能会延时长一点 当内嵌 数组 中 的 元素数量是未知 的 (后期可以会持续增加,没有封顶)时; 4、 MongoDB 引用是有限制 的 : MongoDB 对使用引用 的 集合之间并无主外键检查; MongoDB 使用 聚合 框架 的 $ lookup 来模仿关联查询; $ lookup 只支持 left outer join $ lookup 的 关联目标(from)不能是分片集合(表); 数据模型 的 三层深度: 概念模型,逻辑模型,物理模型 传统数据库模型设计 模型关系 关联关系,主外键 内嵌 数组 ,引用 字段 十二、 MongoDB 数据 的 操作:(和关系型数据库一样,就是增、删、查、改) 1、插入数据:insert()、insertOne()、insertMany } } 存在 $in:存在 并 并在指定 的 数组 中 不存在 $nin:不存在 或 不在指定 的 数组 中 聚合 查询: MongoDB 聚合 框架(Aggregation Framework)是一个计算框架
我们还可以通过聚集索引和二级索引来高效地对时间和元数据 字段 执行排序操作。 3 从大量 的 查询中洞悉更多 的 前瞻性 MongoDB 的 聚合 能力允许用户处理多个文档并返回计算结果,通过将各个操作符组合到 聚合 管道中,可以构建复杂 的 数据处理管道来提取所需 的 信息。 MongoDB 6.0中两个关键操作符$ lookup 和$graphlookup添加了额外 的 功能,分别改进了join和图遍历。$ lookup 和$graphlookup现在都提供了对分片部署 的 全面支持。 $ lookup 的 性能同时也得到了提升。例如,如果外键上有一个索引,并且匹配了少量文档,那么$ lookup 可以比以前快5到10倍。如果匹配 的 文档数量更多,那么$ lookup 的 速度将是之前 的 两倍之多。 另外,可以使用类似$sortArray这样 的 操作符直接在 聚合 管道中对 数组 中 的 元素进行排序。
"count":{"$sum":1} 是为分组 内 每个文档 的 "count" 字段 加1。注意,新加入 的 文档中并不会有"count" 字段 ;这"$group"创建 的 一个新 字段 。 MongoDB 提供了很多 的 操作符用来文档 聚合 后 字段 间 的 运算或者分组 内 的 统计,比如上文提到 的 $sum、$first、$year 等。 {"$last" : expr} 与"$first"相反,返回分组 的 最后一个值。 {"$addToSet" : expr} 针对 数组 字段 , 如果当前 数组 中不包含expr ,那就将它添加到 数组 中。 在返回结果集中,每个元素最多只出现一次,而且元素 的 顺序是不确定 的 。