使用正则表达式查询
在 find 方法中，使用 $regex 操作符来指定正则表达式。例如：
css
代码解读
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db.collection.find({ field: { $regex: "pattern" } });
这里的 field 是要查询的字段，"pattern" 是正则表达式的模式字符串。
示例
- 假设我们有一个名为
users的集合，其中包含name和email等字段，要查找所有name以 "J" 开头的用户，可以使用以下查询：
css
代码解读
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db.users.find({ name: { $regex: "^J" } });
- 要查找
email中包含 "gmail" 的用户，可以这样写：
css
代码解读
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db.users.find({ email: { $regex: "gmail" } });
- 如果要进行不区分大小写的查询，可以使用
$options操作符并设置为i。例如，查找所有name中包含 "smith"（不区分大小写）的用户：
php
代码解读
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db.users.find({ name: { $regex: "smith", $options: "i" } });
多重条件查询
“且” 条件
- 使用逗号分隔多个条件来表示 “且” 的关系。例如：
php
代码解读
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db.collection.find({ field1: value1, field2: value2 });
这表示查询 collection 集合中 field1 等于 value1 并且 field2 等于 value2 的文档。例如，要查询 users 集合中年龄为 25 且姓名为 "John" 的用户，可以这样写：
php
代码解读
复制代码
db.users.find({ age: 25, name: "John" });
“或” 条件
- 使用
$or操作符来表示 “或” 的关系。语法如下：
ini
代码解读
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db.collection.find({ $or: [ { condition1 }, { condition2 },... ] });
例如，要查询 users 集合中年龄为 20 或者姓名为 "Alice" 的用户，可以写成：
css
代码解读
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db.users.find({ $or: [ { age: 20 }, { name: "Alice" } ] });
也可以组合 “且” 与 “或” 条件，比如查询年龄大于 20 且（姓名为 "Bob" 或者姓名为 "Charlie"）的用户：
css
代码解读
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db.users.find({ age: { $gt: 20 }, $or: [ { name: "Bob" }, { name: "Charlie" } ] });
操作查询结果
查看表里面有多少行数据
db.表名.find({条件}).count()：此方法用于在满足特定条件的情况下统计符合条件的数据行数。例如，假设有一个名为employees的集合，其中包含name、age、department等字段。如果要统计年龄大于 30 岁且在IT部门工作的员工数量，可以使用以下查询：
css
代码解读
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db.employees.find({ age: { $gt: 30 }, department: "IT" }).count();
db.表名.count()：该方法会直接统计整个集合中的数据行数，不考虑任何条件。例如，要获取employees集合中的总员工数，可执行：
ini
代码解读
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db.employees.count();
查询前两条数据
db.表名.find().limit(查询条件)：用于获取指定数量的记录。假设存在一个products集合，包含productName、price等字段。要查询products集合中的前两条数据，可以这样写：
scss
代码解读
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db.products.find().limit(2);
这将返回 products 集合中的前两条记录，结果可能如下：
css
代码解读
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{ "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123456"), "productName": "Product A", "price": 10.99 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123457"), "productName": "Product B", "price": 15.99 }
跳过行数
db.表名.find().skip(行数).limit(查询的条数)：这种方式可以实现分页查询效果。例如，在一个orders集合中，包含orderId、customerName、orderDate等字段。如果要从第 6 行开始查询 5 条数据，可以使用以下查询：
scss
代码解读
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db.orders.find().skip(5).limit(5);
这两种方法结合起来一般用在网页上，数据显示的时候，比如说：一个网页一般都不会显示所有内容，一般会分很多页，通过这种方法实现分页显示。
映射
只返回特定字段
- 例如，只想获取产品的名称和价格信息，可以使用如下查询：
php
代码解读
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db.products.find({}, {name: 1, price: 1, _id: 0})
这里的第一个 {} 表示不设置查询条件，即返回所有文档。第二个参数 {name: 1, price: 1, _id: 0} 是映射部分，通过将 name 和 price 设置为 1 来指定要返回这两个字段，将 _id 设置为 0 表示不返回默认的 _id 字段。执行该查询后，结果将只包含每个产品的名称和价格信息，例如：
json
代码解读
复制代码
{ "name": "Product A", "price": 19.99 } { "name": "Product B", "price": 29.99 }
排除特定字段
- 若要返回除了
description字段之外的所有其他字段，可以这样写：
php
代码解读
复制代码
db.products.find({}, {description: 0, _id: 0})
在这个查询中，description 和 _id 被设置为 0，表示不返回这两个字段。结果将包含 name、price、category 和 inStock 等字段，例如：
json
代码解读
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{ "name": "Product A", "price": 19.99, "category": "Electronics", "inStock": true } { "name": "Product B", "price": 29.99, "category": "Clothing", "inStock": false }
结合查询条件与映射
- 假设要查询价格大于 20 且只返回产品名称和类别字段，可以使用以下查询：
php
代码解读
复制代码
db.products.find({price: {$gt: 20}}, {name: 1, category: 1, _id: 0})
这里的 {price: {$gt: 20}} 是查询条件，用于筛选出价格大于 20 的产品，而 {name: 1, category: 1, _id: 0} 则指定了只返回产品名称和类别字段。执行后，结果将只显示符合条件产品的名称和类别信息，例如：
json
代码解读
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{ "name": "Product B", "category": "Clothing" }
排序
假设存在一个名为 students 的集合，其中包含 name（姓名）、age（年龄）、grade（成绩）等字段。
升序排列
-
要按照学生的年龄进行升序排列，可以使用以下查询：
lua
代码解读
复制代码
db.students.find().sort({age: 1})
这里的 {age: 1} 表示按照 age 字段进行升序排序。执行该查询后，结果将按照年龄从小到大的顺序显示学生信息，例如：
css
代码解读
复制代码
{ "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123456"), "name": "Alice", "age": 18, "grade": 85 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123457"), "name": "Bob", "age": 19, "grade": 90 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123458"), "name": "Charlie", "age": 20, "grade": 88 }
降序排列
-
若要按照学生的成绩进行降序排列，可以使用以下查询：
lua
代码解读
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db.students.find().sort({grade: -1})
这里的 {grade: -1} 表示按照 grade 字段进行降序排序。执行该查询后，结果将按照成绩从高到低的顺序显示学生信息，例如：
css
代码解读
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{ "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123457"), "name": "Bob", "grade": 90 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123458"), "name": "Charlie", "grade": 88 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123456"), "name": "Alice", "grade": 85 }
多字段排序
-
还可以按照多个字段进行排序。例如，先按照年龄升序排列，对于年龄相同的学生再按照成绩降序排列，可以使用以下查询：
lua
代码解读
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db.students.find().sort({age: 1, grade: -1})
执行该查询后，结果将首先按照年龄从小到大排序，在年龄相同的情况下，按照成绩从高到低排序，例如：
css
代码解读
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{ "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123456"), "name": "Alice", "age": 18, "grade": 85 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123458"), "name": "Charlie", "age": 20, "grade": 88 } { "_id": ObjectId("60a1b2c3d4e5f67890123457"), "name": "Bob", "age": 20, "grade": 90 }
索引
建立索引
- 假设我们有一个名为
employees的集合，其中包含name（员工姓名）、age（年龄）、department（部门）和salary（薪资）等字段。如果经常需要根据员工姓名进行查询，那么可以在name字段上创建索引：
css
代码解读
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db.employees.createIndex({name: 1});
这里的 1 表示按照升序创建索引。如果要按照降序创建索引，可以使用 -1，例如在 salary 字段上创建降序索引：
css
代码解读
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db.employees.createIndex({salary: -1});
查看执行状态信息
-
例如，要查询年龄为 30 岁的员工，并查看查询的执行状态信息，可以执行以下操作：
lua
代码解读
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db.employees.find({age: 30}).explain('executionStats');
这将返回详细的执行信息，包括查询使用的索引（如果有）、扫描的文档数量、执行时间等。例如，可能会得到如下结果：
bash
代码解读
复制代码
{ "queryPlanner": { "plannerVersion": 1, "namespace": "test.employees", "indexFilterSet": false, "parsedQuery": { "age": { "$eq": 30 } }, "winningPlan": { "stage": "FETCH", "inputStage": { "stage": "IXSCAN", "keyPattern": { "age": 1 }, "indexName": "age_1", "isMultiKey": false, "multiKeyPaths": { "age": [] }, "isUnique": false, "isSparse": false, "isPartial": false, "indexVersion": 2, "direction": "forward", "indexBounds": { "age": [ "[30, 30]" ] } } }, "rejectedPlans": [] }, "executionStats": { "executionSuccess": true, "nReturned": 5, "nSkipped": 0, "totalKeysExamined": 5, "totalDocsExamined": 5, "executionTimeMillis": 2, "totalExecutionTimeMillis": 2, "inputStage": { "executionSuccess": true, "nReturned": 5, "nSkipped": 0, "totalKeysExamined": 5, "totalDocsExamined": 5, "executionTimeMillis": 1, "totalExecutionTimeMillis": 1, "inputStage": { "executionSuccess": true, "nReturned": 5, "nSkipped": 0, "totalKeysExamined": 5, "totalDocsExamined": 5, "executionTimeMillis": 0, "totalExecutionTimeMillis": 0, "inputStage": { "executionSuccess": true, "nReturned": 5, "nSkipped": 0, "totalKeysExamined": 5, "totalDocsExamined": 5, "executionTimeMillis": 0, "totalExecutionTimeMillis": 0 } } } }, "serverInfo": { "host": "localhost", "port": 27017, "version": "4.4.6", "gitVersion": "876ebee8c7dd0e2d992f36a848ff4dc50ee6603e" } }
从结果中可以看到，查询使用了名为 age_1 的索引，扫描了 5 个键和 5 个文档，执行时间为 2 毫秒等信息。
获取当前的索引对象
- 要获取
employees集合的所有索引对象，可以执行以下命令：
ini
代码解读
复制代码
db.employees.getIndexes();
可能会得到如下结果：
css
代码解读
复制代码
[ { "v": 2, "key": { "_id": 1 }, "name": "_id_", "ns": "test.employees" }, { "v": 2, "key": { "name": 1 }, "name": "name_1", "ns": "test.employees" }, { "v": 2, "key": { "age": 1 }, "name": "age_1", "ns": "test.employees" }, { "v": 2, "key": { "salary": -1 }, "name": "salary_-1", "ns": "test.employees" }]
其中，_id_ 是默认的主键索引，name_1、age_1 和 salary_-1 是我们创建的索引。
删除索引
- 假设要删除
salary字段上的降序索引，可以执行以下命令：
css
代码解读
复制代码
db.employees.dropIndex({salary: -1});
执行成功后，再次查看索引对象，salary_-1 索引将不再存在。
好了，大致就是这些，后面我会更新python连接MongoDB的内容，我也是刚学，请各位大佬多多指教！
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