python-pymongo常用查询方法含聚合问题
更新时间：2023年05月08日 09:28:48 作者：L'y
这篇文章主要介绍了python-pymongo常用查询方法含聚合问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
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脚本之家。
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