常用的MongoDB查询语句的示例代码

背景

最近做了几个规则逻辑。用到mongo查询比较多，就是查询交易信息跑既定规则筛选出交易商户，使用聚合管道进行统计和取出简单处理后的数据，用sql代替业务代码逻辑的判断。

方法

mongodb聚合使用aggregate，聚合管道采取自动向下子执行方式，基本语法格式：

db.collection_name.aggregate(aggregate_operation)

聚合框架中常用的操作:

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match使用mongodb的标准查询操作。
$limit：用来限制mongodb聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geonear：输出接近某一地理位置的有序文档。

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : { sum:” likes”}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : { avg:” likes”}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : { min:” likes”}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : { max:” likes”}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : { push:” url”}}}])
$addtoset	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : { addtoset:” url”}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, first_url : { first:” url”}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, last_url : { last:” url”}}}])

查询示例

示例一

部分字段说明：transamt:交易金额，transtype:交易类型，transtime:交易时间，mercnum:商户编号

查询交易信息，交易商户昨天交易笔数大于三百，交易金额累加大于三百万，这里现根据$match将交易信息筛选出来，然后使用$group根据商户编号分组，统计交易笔数和累加交易金额，将分组结果判断匹配交易笔数大于三百，交易金额大于三百万。

db.getcollection('box_order').aggregate([
  {
    $match: {
                "transtime":{$gte:isodate("2020-01-03t00:00:00.000z"),$lt:isodate("2020-01-10t00:00:00.000z")},
                "transtype":"consume",
                "transstatus":{$in:["tsprocessing","success"]}
               }
  },
  {
    $group: {
                  "_id": "$mercnum",
                  "count": {"$sum": 1},
                  "totalamt": {"$sum": "$transamt"}
             }
  },
  {
    $match: {
                  "count": {"$gte": 300},
                  "totalamt": {"$gte": 3000000}
                }
  }
])

示例二

部分字段说明：cardno:交易卡号，transtype:交易类型，transtime:交易时间，mercnum:商户编号

查询时间段内指定卡号下的交易商户信息。

根据卡号和交易时间将交易数据查出来，然后只显示商户号和卡号两列字段，根据商户号和卡号分组去重，再根据卡号分组，将商户号转化成一个字段变成数组。

db.getcollection('order_202011').aggregate([
  {
    "$match": {
      "detailinfo.cardno": {
        "$in": [
          "ytcz7khcvg5xerkug8bzjhvajw/hwawj",
          "cq7qq0ycvw6lhhtjnvrq2a==",
          "6kdphmq9s+0sqagauylj4a==",
          "cq7qq0ycvw7isegn8uqifg==",
          "zeocxdi4rfvswaz7dq80hw==",
          "6kdphmq9s+2nz61ppuoamw=="
        ]
      },
      "baseinfo.transtime": {
        "$gte": new date(2020,10,01),
        "$lt": new date(2020,10,24)
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "merchantinfo.mercnum": 1,
      "detailinfo.cardno": 1
    }
  },
  {
    "$group": {
      "_id": {
        "mercnum": "$merchantinfo.mercnum",
        "cardno": "$detailinfo.cardno"
      }
    }
  },
  {
    "$group": {
      "_id": "$_id.cardno",
      "mercnums": {
        "$push": "$_id.mercnum"
      }
    }
  }
])

示例三

根据指定商户和其他条件查询交易信息，根据卡号分组并组装成一个字段的集合，最后筛选掉id只保留cardnos数组

db.getcollection('box_order_fxq_202104').aggregate([
    {
        "$match": {
            "mercnum": "m15201812030753174730",
			"transtime": {
				"$gte": isodate("2021-04-17t16:00:00.000z"),
				"$lt": isodate("2021-04-18t16:00:00.000z")
			},
            "merclevel": {
                "$in": [
                    "c",
                    "d",
                    "e"
                ]
            },
            "paytype": "pospay",
            "transtype": "consume",
            "cardtype": "2"
        }
    },
    {
        "$group": {
            "_id": null,
            "cardnos": {
                "$push": "$cardno"  //$addtoset
            }
        }
    },
    {
        "$project":{
            "cardnos":1,"_id":0
        }
    }
])

查询结果：

{
    “cardnos” : [
        “n2iwhhhfeajcm6rfsonpcbvajw/hwawj”,
        “n2iwhhhfeajcm6rfsonpcbvajw/hwawj”
    ]
}

示例四

根据时间查询交易信息后，根据商户号分组，并将第一个交易信息存放入data字段中。（如果是需要全部的商户交易信息那么将$first修改为$push）

db.getcollection('order').aggregate([
    {
        "$match": {
            "starttrxtime": {
                "$gte": isodate("2021-07-20t16:00:00.000z"),
                "$lt": isodate("2021-07-21t16:00:00.000z")
            }
        }
    },
    {
        "$group": {
            "_id": "$submerchantno",
            'data':{'$first': '$$root'}  //$push
        }
    },
    {
        "$sort": {
            "_id": 1
        }
    }
])

尾言

最近那个到查询的大差不差，要注意的都是一些小改动，一般情况正常查就可以。后续有什么不一样的会继续补充。先到这里

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常用的MongoDB查询语句的示例代码

背景

方法

查询示例

示例一

示例二

示例三

示例四

尾言

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