MongoDB相關方法

一、MongoDB 排序

MongoDB sort() 方法

在 MongoDB 中使用 sort() 方法對數據進行排序，sort() 方法可以通過參數指定排序的字段，並使用 1 和 -1 來指定排序的方式，其中 1 爲升序排列，而 -1 是用於降序排列。

語法

sort()方法基本語法如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

實例

col 集合中的數據如下：

{ "_id" : ObjectId("5b554b9e7dc80c93e5d47b3a"), "title" : "study1", "description" : "mongodb study", "by" : "cara1", "url" : "http://cara.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("5b554bc37dc80c93e5d47b3b"), "title" : "study2", "description" : "mongodb study", "by" : "cara2", "url" : "http://cara.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5b554bd47dc80c93e5d47b3c"), "title" : "study3", "description" : "mongodb study", "by" : "cara3", "url" : "http://cara.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

以下實例演示了 col 集合中的數據按字段 likes 的降序排列：

> db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})
{ "title" : "study1" }
{ "title" : "study2" }
{ "title" : "study3" }

二、MongoDB 索引

索引通常能夠極大的提高查詢的效率，如果沒有索引，MongoDB在讀取數據時必須掃描集合中的每個文件並選取那些符合查詢條件的記錄。

這種掃描全集合的查詢效率是非常低的，特別在處理大量的數據時，查詢可以要花費幾十秒甚至幾分鐘，這對網站的性能是非常致命的。

索引是特殊的數據結構，索引存儲在一個易於遍歷讀取的數據集合中，索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構

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createIndex() 方法

MongoDB使用 createIndex() 方法來創建索引。

注意在 3.0.0 版本前創建索引方法爲 db.collection.ensureIndex()，之後的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 還能用，但只是 createIndex() 的別名。

語法

createIndex()方法基本語法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

語法中 Key 值爲你要創建的索引字段，1 爲指定按升序創建索引，如果你想按降序來創建索引指定爲 -1 即可。

實例

> db.col.createIndex({"title":1})

createIndex() 方法中你也可以設置使用多個字段創建索引（關係型數據庫中稱作複合索引）。

>db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})>

createIndex() 接收可選參數，可選參數列表如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引過程會阻塞其它數據庫操作，background可指定以後臺方式創建索引，即增加 "background"   可選參數。  "background" 默認值爲false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定爲true創建唯一索引。默認值爲false.
name	string	索引的名稱。如果未指定，MongoDB的通過連接索引的字段名和排序順序生成一個索引名稱。
dropDups	Boolean	在建立唯一索引時是否刪除重複記錄,指定 true 創建唯一索引。默認值爲 false.
sparse	Boolean	對文檔中不存在的字段數據不啓用索引；這個參數需要特別注意，如果設置爲true的話，在索引字段中不會查詢出不包含對應字段的文檔.。默認值爲 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一個以秒爲單位的數值，完成 TTL設定，設定集合的生存時間。
v	index version	索引的版本號。默認的索引版本取決於mongod創建索引時運行的版本。
weights	document	索引權重值，數值在 1 到 99,999 之間，表示該索引相對於其他索引字段的得分權重。
default_language	string	對於文本索引，該參數決定了停用詞及詞幹和詞器的規則的列表。 默認爲英語
language_override	string	對於文本索引，該參數指定了包含在文檔中的字段名，語言覆蓋默認的language，默認值爲 language.

實例

在後臺創建索引：

db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

通過在創建索引時加 background:true 的選項，讓創建工作在後臺執行

三、MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

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aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

語法

aggregate() 方法的基本語法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

實例

集合中的數據如下：

> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5b554b9e7dc80c93e5d47b3a"),
    "title" : "study1",
    "description" : "mongodb study",
    "by" : "cara1",
    "url" : "http://cara.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 200
}
{
    "_id" : ObjectId("5b554bc37dc80c93e5d47b3b"),
    "title" : "study2",
    "description" : "mongodb study",
    "by" : "cara2",
    "url" : "http://cara.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 150
}
{
    "_id" : ObjectId("5b554bd47dc80c93e5d47b3c"),
    "title" : "study3",
    "description" : "mongodb study",
    "by" : "cara3",
    "url" : "http://cara.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
>

現在我們通過以上集合計算每個作者所寫的文章數，使用aggregate()計算結果如下：

> db.col.aggregate([{$group : {_id : "$by", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{ "_id" : "cara3", "num_tutorial" : 1 }
{ "_id" : "cara2", "num_tutorial" : 1 }
{ "_id" : "cara1", "num_tutorial" : 1 }
>

以上實例類似sql語句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我們通過字段by_user字段對數據進行分組，並計算by_user字段相同值的總和。

下表展示了一些聚合的表達式:

表達式	描述	實例
$sum	計算總和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	計算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	獲取集合中所有文檔對應值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	獲取集合中所有文檔對應值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在結果文檔中插入值到一個數組中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

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