MongoDB（Golang）查询&修改

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以下所有例子中结构定义如下：

type User struct {Id_ bson.ObjectId `bson:"_id"`Name string `bson:"name"`Age int `bson:"age"`JoinedAt time.Time `bson:"joined_at"`Interests []string `bson:"interests"
}

1、查询

通过func (c *Collection) Find(query interface{}) *Query来进行查询，返回的Query struct可以有附加各种条件来进行过滤。

通过Query.All()可以获得所有结果，通过Query.One()可以获得一个结果，注意如果没有数据或者数量超过一个，One()会报错。

条件用bson.M{key: value}，注意key必须用MongoDB中的字段名，而不是struct的字段名。

1.1、查询所有

var users []User
c.Find(nil).All(&users)

上面代码可以把所有Users都查出来：

1.2、根据ObjectId查询

id := "5204af979955496907000001"
objectId := bson.ObjectIdHex(id)
user := new(User)
c.Find(bson.M{"_id": objectId}).One(&user)

更简单的方式是直接用FindId()方法：

c.FindId(objectId).One(&user)

注意这里没有处理err。当找不到的时候用One()方法会出错。

1.3、单条件查询

=($eq)

c.Find(bson.M{"name": "Jimmy Kuu"}).All(&users)

!=($ne)

c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$ne": "Jimmy Kuu"}}).All(&users)

>($gt)

c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$gt": 32}}).All(&users)

<($lt)

c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$lt": 32}}).All(&users)

>=($gte)

c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$gte": 33}}).All(&users)

<=($lte)

c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$lte": 31}}).All(&users)

in($in)

c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$in": []string{"Jimmy Kuu", "Tracy Yu"}}}).All(&users)

no in($nin)

同$in，

是否包含这个键($exists)

c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$exists": true}}).All(&users)

查询键值为null的字段

c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$in":[]interface{}{null}, "$exists": true}}).All(&users)

模糊查询($regex)

c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$regex": "^[0-9]+"}}).All(&users)

$size

查询键值为长度是size的数组
c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$size": 3}}).All(&users)

上面就是查询Interests数组长度为3的所有人

$all

查询数组中包含所有值得匹配（不分顺序，只看包含与否）

c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$all": []string{"11","22","33"}}}).All(&users)

上面就是查询Interests中包含11，22，33的所有人

如果数组只有一项内容

c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$all": []string{"11"}}}).All(&users)
c.Find(bson.M{"Interests": "11"}).All(&users)

以上结果一致

key.index
如果要查询数组指定位置

c.Find(bson.M{"Interests.2": "33"}).All(&users)

以上就是查询Interests的第二个元素为"33"的所有人

1.4、多条件查询

and($and)

c.Find(bson.M{"name": "Jimmy Kuu", "age": 33}).All(&users)

or($or)

c.Find(bson.M{"$or": []bson.M{bson.M{"name": "Jimmy Kuu"}, bson.M{"age": 31}}}).All(&users)

2、修改

通过func (*Collection) Update来进行修改操作。

func (c *Collection) Update(selector interface{}, change interface{}) error

注意修改单个或多个字段需要通过$set操作符号，否则集合会被替换。

2.1、($set)

修改字段的值

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$set": bson.M{ "name": "Jimmy Gu", "age": 34, }}
)

2.2、inc($inc)

字段增加值

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$inc": bson.M{ "age": -1, }}
)

2.3、push($push)

从数组中增加一个元素

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$push": bson.M{ "interests": "Golang", }}
)

2.4、pull($pull)

从数组中删除一个元素

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$pull": bson.M{ "interests": "Golang", }}
)

2.5、删除

c.Remove(bson.M{"name": "Jimmy Kuu"})

这里也支持多条件，参考多条件查询。

golang 使用mongo-go-dirver创建TTL索引, 过期自动删除数据

sky_terra

本文链接：https://blog.csdn.net/sky_terra/article/details/88357065

数据库：test_db, 数据表 test_table：

id	content	expire_date
1	Good luck	2019-03-01 08:14:58.000
2	Good luck	2019-03-02 08:14:58.000
3	Good luck	2019-03-03 08:14:58.000
4	Good luck	2019-03-04 08:14:58.000
5	Good luck	2019-03-05 08:14:58.000
6	Good luck	2019-03-06 08:14:58.000

示例代码：

client = mongo.Connect(...)
// mongo-go-driver v0.1.0 使用如下代码
indexModel := mongo.IndexModel{
Keys: bsonx.Doc{{"expire_date", bsonx.Int32(1)}}, // 设置TTL索引列"expire_date"
Options:mongo.NewIndexOptionsBuilder().ExpireAfterSeconds((1*24*3600)).Build(), // 设置过期时间1天，即，条目过期一天过自动删除
}
// mongo-go-driver v0.3.0 使用如下代码
indexModel := mongo.IndexModel{
Keys: bsonx.Doc{{"expire_date", bsonx.Int32(1)}}, // 设置TTL索引列"expire_date"
Options:options.Index().SetExpireAfterSeconds(1*24*3600), // 设置过期时间1天，即，条目过期一天过自动删除
}
_, err := client.Database("test_db").Collection("test_table").Indexes().CreateOne(context.Background(), indexModel) // 创建TTL
if err != nil {
// 出错处理
}

如果当前时间2019-03-02 08:15:58.000，则第一条记录就会被自动删除

>> 菜鸟教程： https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html

MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下：

{_id: ObjectId(7df78ad8902c)title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database',by_user: 'runoob.com',url: 'http://www.runoob.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902d)title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast',by_user: 'runoob.com',url: 'http://www.runoob.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 10
},
{_id: ObjectId(7df78ad8902e)title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database',by_user: 'Neo4j',url: 'http://www.neo4j.com',tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],likes: 750
},

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{"result" : [{"_id" : "runoob.com","num_tutorial" : 2},{"_id" : "Neo4j","num_tutorial" : 1}],"ok" : 1
}
>

以上实例类似sql语句：

 select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组，并计算 by_user 字段相同值的总和。

下表展示了一些聚合的表达式:

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"}}}])

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$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。

管道操作符实例

1、$project实例

db.article.aggregate({ $project : {title : 1 ,author : 1 ,}});

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate({ $project : {_id : 0 ,title : 1 ,author : 1}});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate({ $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

Ref:

https://docs.mongodb.com/manual/core/index-ttl/ TTL index详细介绍

https://docs.mongodb.com/manual/indexes/#index-types IndexModel中关于index type的详细介绍

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