我叫Mongo，干了「查询终结篇」，值得您拥有

这是mongo第三篇“查终结篇”，后续会连续更新5篇

　　mongodb的文章总结上会有一系列的文章，顺序是先学会怎么用，在学会怎么用好，戒急戒躁，循序渐进，跟着我一起来探索交流。

　　通过上两篇基的介绍，我相信大家对我有了初步的认识，简单查询得心用手，其实在数据工作中查询中还远远不够，今天我们在来总结查询的其它常用操作。声明，小编也是边学变总结，如果有总结的不到位的地方，希望您多多指点。​

01     简述

　　通过上一篇文档，我们一起总结了mongodb查找的使用和常见的查询条件标识符。本文主要在此基础上进一步加深应用，主要从：逻辑查询符、分页查询、排序、聚合查询四方面来学习。哈哈，如果你基础很好了，当然可以完全不用看了，其实在看一下也许会有不一样的收获呢…是吧！

　　在操作前，先把数据库初始化好。向数据库testdb的user集合初始化如下5条数据

db.user.insert([
{name:"程序员修炼之旅",age:2,from: "CTU",score:100 },
{name: "mongdb",age:13,from: "USA",score:90 },
{name: "mysql",age:23,from: "USA",score:86 },
{name: "orcle",age:45,from: "USA",score:75 },
{name: "sqlsrver", age:55,from: "USA",score:66}])

02     逻辑查询符

　　逻辑操作符其实简单的理解就是将不同的单元查询符组合，通过逻辑运算符来进行逻辑判断。逻辑查询符主要包括：$and、$or、$nor、$not。下面对每一个逻辑查询符进行实操举例说明。

符号：$and（与）

说明：获取子句中的所有条件都同时匹配的所有文档,$and使用短路求值，既如果第一个表达式的结果是false，MongoDB将不会执行剩余的表达式。

语法:{$and:[{条件1},{条件2 },…,{ 条件N }]}

实例：

// 查询name中包含了‘l’,并且年龄大于35的数据
db.user.find({$and:[{name:/l/i},{age:{$gt:35}}]})
// 查询出orcle、sqlsrver两条数据。
// 其实以查询与db.user.find({name:/l/i,age:{$gt:35}})等价

符号：$nor：（非）

说明：与$or刚刚相反，获取子句中的一个条件都不匹配的所有文档,$nor样使用短路求值，既如果第一个表达式的结果是true，MongoDB将不会执行剩余的表达式。

语法: {$nor:[{条件1},{条件2},…,{ 条件N }]}

实例：

// 查询name中不包含了‘l’,并且年龄不能大于35的数据
db.user.find({$nor:[{name:/l/i},{age:{$gt:35}}]})
// 查询出程序员修炼之旅、mongodb两条数据。

符号：$not：（取反）

说明：选择出不能匹配表达式的文档，包括没有指定键的文档。$not操作符不能独立使用，必须跟其他操作一起使用（除$regex）。其实简单的理解，$not是对前面将的单一操作符的修饰。如果对单一操作符了解的，可以查看上一篇文章：我叫Mongo，收了「查询基础篇」，值得你拥有

语法: {field:{ $not:{单一操作符表达式}}}

实例：

// 查找name中不包含l的数据
b.user.find({name:{$not:/l/i}})
// 查询出程序员修炼之旅、mongodb两条数据。
 
// 查找age不大于23（小于等于23）的数据
db.user.find({age:{$not:{$gt:23}}})
// 查询出程序员修炼之旅、mongodb、mysql三条数据。

03

     查询综合应用

　　关于查询条件单个操作符和逻辑查询符都掌握了，那么在实际工作中，不是简单的单个使用，需要多种情况综合使用，在使用过程中，我们用搭积木的思想来组装，把操作当着积木，一个一个拼接组合。

　　来几个实例更清楚：

// 实例1：
 
// 查询name中包含字母l或o，并且age除以3取模为1
// 命令书写思路，改条件包括3个查询积木组成：
// name中包含字母l: {name:/l/i}
// name中包含字母o: {name:/o/i}
// age除以3取模为2: {age:{$mod:[3,1]}}
// 前两查询积木通过逻辑查询符$or构成前半截查询命令
{$or:[{name:/l/i},{name:/o/i}]}
 
// 前后命令通过$and逻辑查询符构造完整的查下命令
db.user.find({$and:[{$or:[{name:/l/i},{name:/o/i}]},{age:{$mod:[3,1]}}]})
// 查询结果：查询mysql、sqlsrver两条数据
 
// 实例2：在实例1的基础上在添加一个条件，score不大于80
 
// 新增条件对应的条件积木为：{score:{$not:{$gt:80}}}
// 在将新增的条件积木，组装到上述并列条件即可最终的查询命令
db.user.find({$and:[{$or:[{name:/l/i},{name:/o/i}]},{age:{$mod:[3,1]}},{score:{$not:{$gt:80}}}]})
// 查询结果：查询sqlsrver一条数据

　　通过上面的实例，其实我们在对复杂查询，要思路清晰，就按照堆积木的思想，一层一层的拆解组装，最终就构成了完整的查询命令。

04   排序 

　　Mongodb排序实现上很简单通过sort()方法，指定参数来排序，并可以根据一个或者多个节点来排序。

语法：.sort({file1: sortType,...,filen: sortType})

其中 sortType指排序方式枚举值，其中1：升序；-1:降序

实例：

// 查询score大86的数据，查询结果按照from降序score升序排列
 
db.user.find({score:{$gte:80}}).sort({from:-1,score:1})
 
// 查询结果的数据顺序为：mysql、mongdb、程序员修炼之旅
 
//将上述查询按照from升序score降序排列
 
db.user.find({score:{$gte:80}}).sort({from:1,score:-1})
 
// 查询结果的数据顺序为：程序员修炼之旅、mongdb、mysql

　　排序是不是使用起来很简单，就点到为止。

05     分页查询

        我们在实际工作中，分页查询是绕不开的操作，分页查询效率也是逃不掉的话题。本次先研究如何使用分页查询，后续专门在来研究探讨查询效率问题。

　　首先，我们还是规规矩矩的按照通用的方式来实现分页查询，分页查询其效果就是要实现从某一个位置开始取指定条数的数据。这就引出了两个方法，查找开始(skip)，获取指定条数数据(limit)。

• skip语法为skip（num）:指跳过指定条数（num）的数据;
• limit语法为limit（num）:指限制只获取num条数据;

　　分页查询语法格式：

db.collection.fin(查询条件).sort(排序方式).skip((页码-1)*每页数据条数).limit(每页数据条数)

　　实例：按照score升序排序，每页数据条数为2，查询score大于50的第2页数据

db.user.find({score:{$gte:50}}).skip((2-1)*2).sort({score:1}).limit(2)
// 查询结果的数据顺序为：、mysql、mongdb两条数据

　　skip+ limit组合实现分页查询就是这么简单，并且也是同样的分页查询方式，但是改方式不是最优的查询方式，随着页码的增加，效率越来越低（这是因为Skip是一条一条的数过来的）。在实际工作中，我们可以根据数据关系进行高性能的分页查询实现，本次就不在探讨，后续专门探讨改问题。

06     求和

　　Mongodb提供了count(applySkipLimit)进行求和，是一个比较常见的函数，使用简单，但是有一个点需要注意的是其参数的使用。

　　applySkipLimit：是一个bool值，代表是否应用于skip好limit函数，true:代表当应用于skip和limit是，返回最终限制后的数据条数；false:代表返回数据条数不受skip和limit函数的影响；默认值为false。还是用例子说事。

// 查询 from不等于CTU的数据同条数
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).count()
// 查询结果为 4
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).count(true)
// 查询结果为 4
 
// 当查询使用skip跳过第一条数时，获取数据总条数
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).skip(1).count()
// 查询结果为 4
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).skip(1).count(true)
// 查询结果为 3  正常情况下，这才是我们想要的结果
 
// 当查询使用limit限制查询数据时，获取数据总条数
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).limit(2).count()
// 查询结果为 4
db.user.find({from:{$not:{$eq:"CTU"}}}).limit(2).count(true)
// 查询结果为 2 正常情况下，这才是我们想要的结果

　　通过上面的实例我们得知applySkipLimit只有遇到skip或者limit函数才生效，平时在使用的时候这也是一个需要注意的点。

07     小结

　　通过本问和上两篇文章的总结，现在对mongodb的基础已经总结告一段落。本文重点对通过实例对查找中的逻辑符（$and、$or、$nor、$not）和查询常用函数（sort、skip、limit、count）四个函数使用进行重点介绍。通过实例我相信能够解决实际工作的60%的问题。接下来的主要对mongodb的高级操作进行学习总结，期待您的持续关注与支持，谢谢！