如何使用python-pymongo实现复杂聚合查询操作？

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目录+常规查询+按所需字段排序+查询数据库表的全部内容+精确查询+仅返回所需字段信息+比较查询+关联查询+多条件模糊查询+聚合+常用管道+常用表达式+$group+$match+$project+$sort+

目录

• 普通查询
• 按照所需字段排序
• 查询数据库表的全部内容
• 精确查询
• 只返回所需要的字段信息
• 比较查询
• 关联查询
• 多条件模糊查询
• 聚合
• 常用管道
• 常用表达式
• $group
• $match
• $project
• $sort
• $limit
• $skip
• 先写skip，再写limit
• 总结

普通查询

按照所需字段排序

db_set.find().sort("field_name ",pymongo.ASCENDING) --升序 db_set.find().sort("field_name ",pymongo.DESCENDING) --降序

查询数据库表的全部内容

# 第一种： db_set.find({}) #第二种： db_set.find()

精确查询

db_set.find({“field_name”:”value”}) db_set.find({“field_name”:”value”, “field_name”:”value”})

只返回所需要的字段信息

find的第二参数可以帮助我们只把需要的键值信息返回，需要将我们需要的键指定为1，另外默认的”_id”默认是返回的，我们不需要它返回的话将它的值设为0

db_set.find({}, {“field_name_one”:1, “field_name_two”:1,”_id”:0})

比较查询

首先 $lt和<，$lte和<=，$gt和>，gte和>=，ne和!=是一一对应的

db_set.find({"field_name": {"$lt": value, "$gt": value}})

关联查询

如果只想查询一个键的多个值，或取除某个值之外所有的数据那么就用到了, $in和$nin

#比如我只想获取field_name为1,5,8的数据： db_set.find({"field_name": {"$in": [1,5,8]}}) #如果想获取field_name为5之外的所有数据： db_set.find({"field_name": {"$nin": [5]}})

多条件模糊查询

$regex为模糊查询的字符串提供正则表达式功能

db_set.find({"$or": [{"field_name": {'$regex': value}},{"field_name": {'$regex': value}}]})

聚合

语法格式：db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$group": { "_id": '$update_time', # 我想查询的字段 "counter": {"$sum": 1} # 产生的数量 } } ])) print(list_a) res= [{'_id': 1649238526, 'counter': 1}, {'_id': 1649405332, 'counter': 1}, {'_id': 1649405568, 'counter': 1}, {'_id': 1649237591, 'counter': 1}, {'_id': 1649237314, 'counter': 1}, {'_id': 1649405347, 'counter': 1}]

常用管道

• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果
• $match：过滤数据，只输出符合条件的文档
• $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
• $sort：将输入文档排序后输出
• $limit：限制聚合管道返回的文档数
• $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

常用表达式

• $sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
• $avg：计算平均值
• $min：获取最小值
• $max：获取最大值
• $push：在结果文档中插入值到一个数组中
• $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
• $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

$group

将集合中的文档分组，可用于统计结果 ,_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’

list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$group": { "_id": '$update_time', # 我想查询的字段 "counter": {"$sum": 1} # 产生的数量 } } ])) # "counter"为自定义名称，用来存储结果的变量

Group by null：将集合中所有文档分为一组

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$group": { "_id": None, # 为空 "counter": {"$sum": 1} # 产生的数量 } } ])) res = [{'_id': None, 'counter': 6}]

$match

用于过滤数据，只输出符合条件的文档,使用MongoDB的标准查询操作

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {'$match': {'update_time': {'$lt': int(time.time())}}}, # 查找 {'$group': {'_id': '$update_time', 'counter': {'$sum': 1}}} # 分组 ])) res= [{'_id': 1649405332, 'counter': 1}, {'_id': 1649405347, 'counter': 1}, {'_id': 1649237314, 'counter': 1}, {'_id': 1649237591, 'counter': 1}, {'_id': 1649405568, 'counter': 1}, {'_id': 1649238526, 'counter': 1}] # --------------------------------- list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {'$match': {'update_time': int(time.time())}}, # 查找 # {'$group': {'_id': '$update_time', 'counter': {'$sum': 1}}} # 分组 ])) res = []

$project

修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果（类似查找中投影，值为1表示显示，值为0不显示）

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$project": {"_id": 1, "create_time": 1, 'org_id': 1}}, # _id 一定在前 {'$group': {'_id': '$create_time', 'counter': {'$sum': 1}}} # 分组 ])) res = [{'_id': 1649237314, 'counter': 1}, {'_id': 1649405347, 'counter': 1}, {'_id': 1649405568, 'counter': 1}, {'_id': 1649238526, 'counter': 1}, {'_id': 1649405332, 'counter': 1}, {'_id': 1649237591, 'counter': 1}]

$sort

将输入文档排序后输出 ,1 升序 -1降序

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {'$sort': {'update_time': 1}}, {"$project": {"_id": 0, 'update_time': 1}} ])) res = [{'update_time': 1649237314}, {'update_time': 1649237591}, {'update_time': 1649238526}, {'update_time': 1649405332}, {'update_time': 1649405347}, {'update_time': 1649405568}]

$limit

限制聚合管道返回的文档数

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$limit": 2}, {"$project": {'_id': 1}} ])) res= [{'_id': '8796e0d2a75ee0d84c1fbcb5ac4e7cc5'}, {'_id': 'bbd7664aa4b1d7fbfaa0256b05a78fd1'}]

$skip

跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$skip": 3}, # 跳过 {"$project": {'_id': 1}} ])) res = [{'_id': '26702db7682ef817047b9681cd685987'}, {'_id': 'b64f271c735c8a57b34a0feefd292d65'}, {'_id': '5974aaaf7848fd8af6426cad375c4b62'}]

先写skip，再写limit

list_a = list(ROLE_TREE.aggregate([ {"$skip": 1}, # 跳过 {"$limit": 1}, # 分组数量 {"$project": {'_id': 1}} ])) res = [{'_id': 'bbd7664aa4b1d7fbfaa0256b05a78fd1'}]

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持自由互联。