"上次讲的：查询 find\findone\pretty、条件操作符（大于、小于、大于等于、小于等于、不等于，$type）、limit\skip、sort、Db.postjson.getIndexes(); $type：$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。 BS ...."

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mongodb分享（二）

上次讲的：查询 find\findone\pretty、条件操作符（大于、小于、大于等于、小于等于、不等于，$type）、limit\skip、sort、Db.postjson.getIndexes();

$type：$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。

BSON类型: 一种增强型的 JSON 格式，比 JSON 数据类型多，是 Binary JSON 的简称。特点：解释更快。

https://blog.csdn.net/leshami/article/details/52668870

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-operators-type.html

上次遗留问题： mongodb 与 mysql 的区别？为什么用 mongdb 而不用 mysql？

1）mongodb 支持自动分片，方便帮集群添加和删除节点。对应用程序而言，好像始终在使用一个单机有 mongodb 服务器一样。它会自动处理数据在数据在分片上的分布，而 mysql 不行，mysql 在增加集群节点时，需要人工分表，做数据迁移。

2 ) mongodb 可以随意扩展字段，需要增加字段时很轻松就加进去了，而 mysql 增加字段还需要改表结果，所以 mongodb 适合存储这种非结构化的信息。

聚合：aggregate 管道聚合：pipeline aggregate

1 。group by

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}}]);

这里的$sum:1 相当于count(*) 要对某个字段进行sum 应写成 $sum : “$字段名”

2。 group by + where

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}},{$match:{bwHotelID:284500}}]);

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}},{$match:{_id:160733}}]);

db.postjson.aggregate([{$match:{bwHotelID:160733}}]);

这里的$match就相当于sql语法中的where

3。group by + 字段筛选

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,reviewcnt:1}}]);

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,reviewcnt:1}},{$match:{reviewcnt:4}}]);

db.postjson.aggregate([{$group:{_id:"$bwHotelID",reviewcnt:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,reviewcnt:1}},{$match:{reviewcnt:{$ne:4}}}]);

条件操作符在match中仍然可以用。 $gt $lt $gte $lte $ne $in

4． group by + where + 字段筛选 + having

sum
avge
min
max
push 在结果文档中插入值至一个数组？？？
addToSet ？？？？
first
last

管道聚合：语法：db.collection.aggregate(pipeline, options)

1） project 字段筛选及字段重命名。

2） match where

3） limit limit

4） skip skip

5） unwind

6） group group by $group语法： {$group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1>}, ... } }

7） sort order by

8） geoNear

https://blog.csdn.net/congcong68/article/details/51619882

https://blog.csdn.net/congcong68/article/details/51620040

注：group: 如果_id为null 相当于select count(*) from table

mongodb 权威指南.pdf p129

7.1 聚合框架：

聚合框架中的操作符：

1）$project

2) $group

3) $sort

4) $limit

7.2 管道操作符

1）$match

2)$project ( 提取字段、重命名字段、对字段进行操作)

管道表达式：

数学表达式： $add、$subtract $multiply $divide $mod

日期表达式： $month、$week、$dayOfMonth、$dayOfWeek、$dayOfYear、$hour、$minute、$second

字符串表达式：$substr、$concat、$toLower、$toUpper

　　　逻辑表达式：$cmp、$strcasecmp、$gt、$lt、$gte、$lte、$ne、$eq、$in、$nin、$and、$or、$not、$cond、$ifNull

3) $group

group by a,b ====={"$group":{"_id":{a:$a,b:$b}}}　　　　

分组操作符：

　　　　算术操作符：$sum、$avg

　　　　极值操作符： $max、$min、$first、$last

　　　　数组操作符： $addToSet、$push

4）$unwind

5) $sort

6) $limit

7) skip

8) 使用管道：

============mongodb 某个字段模糊匹配中文 =============

{'source_hotel_id':'4056562','room_name':{'$regex':'钟'}} 匹配钟点房。

{"hotelname":{'$regex':'派酒店廊坊香河家'}}

第一种：使用 $regex 第二种：使用 / 钟 / 两种均可，个人觉得还是加 / 敏 / 的这种更简单。

>db.posts.find({post_text:{$regex:"shouce.ren"}}) {'source_hotel_id':'4056562','room_name':{$regex:'钟'}}
>db.posts.find({post_text:/shouce.ren/}) {'source_hotel_id':'4056562','room_name':/ 钟 /}
查手册《mongodb 参考手册 - 新》

===== 查询价格计划名称中包含“小时”两个字，但不包含“钟点房”三个字的正则。============

{$and:[{"room_name":{$regex:"[^ 钟点房]"}},{"room_name":{$regex:"小时"}}]}

{$and:[{"room_name":{$regex:"[^ 钟点房]"}},{"room_name":/ 小时 /}]}

上面两个用正则非 ^ 单独用可以，但加上 and 就不管用了，最后还是用了下面的 not 联合正则使用管用了。

{$and:[{"room_name":{$not:{$regex:"钟点房"}}},{"room_name":/小时/}]}

=============20210408==============

mongodb 聚合查询：

非常好的参考链接：

https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/mongo1.html#top

db.aggregation.aggregate([{$group : {_id : "$dev", num_tutorial : {$sum : 1}}}]);

db.aggregation.aggregate([ { $unwind: "$samples_Eptp"}, {$group: { _id: "$samples_Eptp.v", qty: { $sum:1} } } ] )

db.aggregation.aggregate([ {$match:{"dev":"352（216）","sn":"3006096460","day":"2021-03-11"}}, { $unwind: "$samples_Eptp" }, {$group: { _id: "$samples_Eptp.v", qty: { $sum:1} } } ] )

mongodb 中的 $unwind 管道聚合

需求：

{
    "_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
    "name" : "陈晓婵",
    "address" : "北京朝阳区",
    "weekday" : [ 
        1, 
        2, 
        3, 
        4, 
        5
    ]
}

对 weekday 进行拆分:

db.getCollection('chenxiaochantest').aggregate(
 [
  {
     $unwind:"$weekday"
  }
 ]
)

拆分结果:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
    "name" : "陈晓婵",
    "address" : "北京朝阳区",
    "weekday" : 1
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
"name" : "陈晓婵",
"address" : "北京朝阳区",
"weekday" : 2
}
/* 3 */
{
"_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
"name" : "陈晓婵",
"address" : "北京朝阳区",
"weekday" : 3
}
/* 4 */
{
"_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
"name" : "陈晓婵",
"address" : "北京朝阳区",
"weekday" : 4
}
/* 5 */
{
"_id" : ObjectId("5951c5de567ebff0d5011fba"),
"name" : "陈晓婵",
"address" : "北京朝阳区",
"weekday" : 5
}

使用 $unwind 可以将 weekday 中的每个数据都被分解成一个文档, 并且除了 weekday 的值不同外, 其他的值都是相同的.

实例讲解:

{
    "_id" : ObjectId("5951ca15567ebff0d5011fbb"),
    "name" : "陈晓婵",
    "address" : "北京朝阳",
    "lunch" : [ 
        {
            "food" : "baozi",
            "fruit" : "taozi"
        }, 
        {
            "food" : "miaotiao",
            "fruit" : "xigua"
        }
    ]
}

对 lunch 进行拆分:

db.getCollection('chenxiaochantest2').aggregate(
  [
    {
       $unwind:"$lunch"
    }
  ]
)

拆封结果:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5951ca15567ebff0d5011fbb"),
    "name" : "陈晓婵",
    "address" : "北京朝阳",
    "lunch" : {
        "food" : "baozi",
        "fruit" : "taozi"
    }
}
/* 2 */
{
"_id" : ObjectId("5951ca15567ebff0d5011fbb"),
"name" : "陈晓婵",
"address" : "北京朝阳",
"lunch" : {
"food" : "miaotiao",
"fruit" : "xigua"
}
}

转载来源：https://blog.csdn.net/chenxiaochan/article/details/73771879

关于 mongodb 根据时间统计 (日、月、年)，数据库 ISODate 与当前差了 8 小时时区的解决方案

1，问题：

在做数据统计时，有需求根据时间做统计，然而数据库里存的是 ISODate 格式，之前单纯的通过 $dateToString 的方式做了个时间格式转换，后来发现是有问题的，由于 ISODate 的时区和我们本地时区差了 8 小时，也就是说明明是同一天的会被当成 2 天来统计

例：2019-04-26 9 点 =ISO 格式 2019-04-26 1 点

2019-04-26 5 点 =ISO 格式 2019-04-25 21 点

这样明明是同一天的数据就变成了 2 天的数据了，

后来在网上找到了解决方法

2：方案代码

在 group 统计之前先对日期数据进行 8 小时时区的增加 (使用 $add 方法)，然后再根据转义后的时间进行统计

例：

数据库写法（已测试）:{$project:{ "newDate":{ $add : ["$createDate", 28800000]} }}// 加 8 小时

java 后台 DBObject 写法（已测试）：

// 处理 ISODATE
String parseIso="{\n"+
"\"$project\": {\n"+
"\"newDate\": {\n"+
"\"$add\": [\"$happenTime\", 28800000]\n"+
"}\n"+
"\"alertLevel\":\"$alertLevel\""+
"}\n"
"}";
DBObject parseIsoProject = (DBObject) JSON.parse(parseIso);
java 后台 AggregationOperation 的 ProjectionOperation 写法（未测试）:

Aggregation.project().andExpression("add(createTime," + 8 * 60 * 60 * 1000 + ")").as("newDate")；
3：思路

其实很简单，就是在统计之前对时区先做好处理，让他变成当前时间即可，部分未测代码也是网上找来的，可根据实际情况调试

mongodb分享（二）

关于 mongodb 根据时间统计 (日、月、年)，数据库 ISODate 与当前差了 8 小时时区的解决方案

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