mongodb基本查询

db.collection.find()查询数据

语法

db.collection.find(querys, fields, options)

参数

  1. querys: 可选，使用查询操作符指定查询条件;

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    db.Article.find({ article_state: '1' }) //查询Article中所有article_state值为1的数据

其中，可以添加各种查询操作符，如:$or,$in,$not等

  1. fields: 指定使用投影运算符返回的字段，省略此参数返回匹配文档中的所有字段;

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    {
    field1: , //1或者true表示返回字段,0或者false表示不返回该字段
    field2:
    }

_id:默认是 1，没指定返回该字段时默认会返回，设置为 0 时才不会返回。
注意:投影里除了_id 以外，要么全是 1，要么全是 0，否则会报错

  1. options: 指定sort，skip，limit等条件;

举个栗子

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let querys = {}
let fields = {
  //设置fields，表示返回除了article_content之外的所有字段内容
  article_content: false,
}
if (keyword != '') {
  let keywordReg = new RegExp(keyword)
  querys.$or = [
    //$or条件查询
    { article_title: keywordReg },
    { article_content: keywordReg },
    { article_desc: keywordReg },
  ]
}
if (tag != '') {
  querys.article_tags = { $in: [tag] } //$in条件查询
}
if (state != '') {
  querys.article_state = state
}
let options = {
  sort: { article_update_time: '-1' }, //表示按article_update_time倒序查询
  skip: 0, //跳过0条数据
  limit: 5, //每次查询5条数据
}
let res = Article.find({ querys, fields, options })

$in $or $all 查询

  1. $in:满足其中一个元素的数据
    db.user.find({age: {$in:[13,73]}})
    查询到age为 13 或者 73 的数据
    db.user.find({age: {$in:[13,73]}})
    查询到age既不是 13 也不是 73 的数据
  2. $or:满足其中一个字段的元素数据
    db.user.find({$or:[{age:11},{name:'xttt'}]} )
    查询到age为 11 或者name为 xttt 的数据
  3. 几个比较的查询
    • $gt:>
    • $gte:>=
    • $lt:<
    • $lte:<=
    • $ne:!=
      db.user.find({age:{$lt:100}}) //查询到 age<100 的数据
  4. $not:与特定模式不匹配的文档,与正则表达式联合使用时极为有效
    db.inventory.find( { price: { $not: { $gt: 1.99 } } } )
    查询条件如下：price字段小于等于 1.99 或者price不存在。
  5. $all:满足所有元素的数据
    db.user.find({hobby:{$all:["足球","桌球"]} })
    查询到hobby中既有足球也有桌球的数据
  6. $mod:将查询的值除以第一个给定的值，若余数等于第二个给定的值，则返回该结果
    db.user.find({age:{$mod:[11,0]}})
    查询到age是整除 11 的值得数据
  7. and:查询指定同一个字段的多个查询条件
    db.inventory.find( { $and: [ { price: { $ne: 1.99 } }, { price: { $exists: true } } ] } )
    查询条件是price不等于 1.99 并且price字段存在；

.populate()查询

因为 MongoDB 是文档型数据库，所以它没有关系型数据库(数据库的两张表通过”外键”，建立连接关系) 特性。也就是在建立数据的关联时会比较麻烦。为了解决这个问题，Mongoose 封装了一个 Population 功能。使用 Population 可以实现在一个 document 中填充其他 collection(s) 的 document(s)。

建表，schema 如下:

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var mongoose = require('mongoose')
var Schema = mongoose.Schema

// 文章表
let articleSchema = new Schema({
  article_title: String,
  article_tags: [
    {
      type: mongoose.Schema.ObjectId, //表示关联的为ObjectId属性的值，如Tag表的_id
      ref: 'Tag', //指定与Tag表建立关联
    },
  ],
  article_content: String,
})
// 标签表
let TagsSchema = new Schema({
  tags_name: String,
  tags_desc: String,
})
exports.Article = mongoose.model('Article', articleSchema)
exports.Tag = mongoose.model('Tag', TagsSchema)

Article 表的 article_tags 属性对应的是一个 ObjectId 的数组。ref 表示关联 Tag 表(注意: 被关联的 model 的 type 必须是 ObjectId, Number, String, 和 Buffer 才有效)。
如上所示可以设置 article_tags 关联 Tag，那么在获取 articleSchema 的 document 的时候就可以使用 Population 功能找到关联的 TagsSchema 的 document，并且用它的内容替换掉原来关联字段 article_tags 的内容。
其中一个 article 有许多的 tag。

用.populate()查询：

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Article.find(querys,fields,options).populate({
 path: 'article_tags', //表示填充的是article_tags字段
 select: "_id tags_name tags_desc" //指定用Tag中哪些字段填充
}

语法：
Query.populate(path, [select], [model], [match], [options])
model
　　类型：Model，可选，指定关联字段的 model，如果没有指定就会使用 Schema 的 ref。
match
　　类型：Object，可选，指定附加的查询条件。
options
　　类型：Object，可选，指定附加的其他查询选项，如排序以及条数限制等等。