直接上代码
MongoDB.Driver包提供的LINQ查询语法。以下是一个使用C#和MongoDB进行多条件查询、多表联查的示例代码：
多条件查询，多表关联
using MongoDB.Driver;
using MongoDB.Bson;
using System.Linq;
namespace MyMongoDBDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string connectionString = "mongodb://localhost:27017";
MongoClient mongoClient = new MongoClient(connectionString);
var database = mongoClient.GetDatabase("mydatabase");
// 获取集合
var ordersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("orders");
var customersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("customers");
// 多条件查询 orders 集合
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.And(
Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("status", "active"),
Builders<BsonDocument>.Filter.Gte("totalAmount", 100));
var orders = ordersCollection.Find(filter).ToList();
foreach (var order in orders)
{
// 获取关联的 customer 记录
var customerId = order.GetValue("customerId").ToString();
var customerFilter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("_id", ObjectId.Parse(customerId));
var customer = customersCollection.Find(customerFilter).FirstOrDefault();
// 处理数据
// ...
}
// 多表联查
var results = from order in ordersCollection.AsQueryable()
join customer in customersCollection.AsQueryable() on order.GetValue("customerId").ToString() equals customer.GetValue("_id").ToString()
select new
{
OrderId = order.GetValue("_id").ToString(),
CustomerName = customer.GetValue("name").ToString()
};
foreach (var result in results)
{
// 处理数据
// ...
}
}
}
}多表关联并且多条件查询
可以使用 MongoDB 的聚合管道（Aggregation Pipeline）来实现多表关联并且多条件查询的操作。以下是一个示例代码，假设有两个集合分别是“orders”和“customers”，它们的文档结构如下：
orders 集合：
{
"_id": ObjectId("609f99c81de502c6a4f5299b"),
"order_id": 10001,
"customer_id": 20001,
"order_date": "2022-05-01",
"total_amount": 100.0
}
customers 集合：
{
"_id": ObjectId("609f99c81de502c6a4f5299c"),
"customer_id": 20001,
"customer_name": "张三",
"customer_email": "zhangsan@example.com"
}从上述数据结构可知，orders 集合中的 customer_id 字段与 customers 集合中的 customer_id 字段关联。
查询需求：查找 2022 年 5 月 1 日以后下单金额大于等于 50 元的订单信息，并返回订单所属客户的姓名和邮箱。
代码实现如下：
csharp
using MongoDB.Driver;
using MongoDB.Bson;
var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017");
var database = client.GetDatabase("mydb");
var ordersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("orders");
var customersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("customers");
var pipeline = new BsonDocument[]
{
// 过滤条件：订单日期在 2022 年 5 月 1 日以后，订单金额大于等于 50 元
new BsonDocument("$match", new BsonDocument
{
{ "order_date", new BsonDocument("$gte", new BsonDateTime(new DateTime(2022, 5, 1))) },
{ "total_amount", new BsonDocument("$gte", 50.0) }
}),
// 关联 customers 集合，并按 customer_id 分组
new BsonDocument("$lookup", new BsonDocument
{
{ "from", "customers" }, // 连接的集合名称
{ "localField", "customer_id" }, // 当前集合的关联字段
{ "foreignField", "customer_id" }, // 目标集合的关联字段
{ "as", "customer_info" } // 输出结果中的新字段名
}),
// 过滤条件：存在客户信息（即 customers 集合中存在对应的文档）
new BsonDocument("$match", new BsonDocument
{
{ "customer_info", new BsonDocument("$ne", new BsonArray()) }
}),
// 投影出返回结果需要的字段
new BsonDocument("$project", new BsonDocument
{
{ "_id", 0 },
{ "customer_name", "$customer_info.customer_name" },
{ "customer_email", "$customer_info.customer_email" },
{ "order_id", 1 },
{ "total_amount", 1 }
})
};
var result = ordersCollection.Aggregate<BsonDocument>(pipeline).ToList();在上面的代码中，我们首先从 MongoDB 客户端获取了 orders 和 customers 两个集合的引用，然后使用聚合管道进行多表关联查询。具体而言，聚合管道的操作包括：
$match 操作：过滤出订单日期在 2022 年 5 月 1 日以后、订单金额大于等于 50 元的订单。
$lookup 操作：将上一步得到的订单和 customers 集合关联起来，按照 customer_id 分组。
$match 操作：过滤出存在客户信息的订单。
$project 操作：投影出需要返回的字段（即客户姓名、邮箱、订单号和总金额）。
最后，我们使用 ToList() 方法将查询结果转换成一个 List 类型的对象，并存储在变量 result 中。
多表关联并且多条件查询，使用lambda表达式
using MongoDB.Driver;
using MongoDB.Bson;
var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017"); // 连接 MongoDB 服务
var database = client.GetDatabase("mydb"); // 获取数据库实例
var ordersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("orders"); // 获取 orders 集合实例
var customersCollection = database.GetCollection<BsonDocument>("customers"); // 获取 customers 集合实例
var result = ordersCollection.Aggregate()
.Lookup("customers", "customer_id", "customer_id", "customer_info") // $lookup 管道操作
.Unwind("customer_info") // $unwind 管道操作
.Match(Builders<BsonDocument>.Filter.And( // $match 管道操作，多条件查询
Builders<BsonDocument>.Filter.Gte("order_date", new BsonDateTime(new DateTime(2023, 1, 1))), // 订单日期大于等于指定日期
Builders<BsonDocument>.Filter.Lte("order_date", new BsonDateTime(new DateTime(2023, 2, 1))), // 订单日期小于等于指定日期
Builders<BsonDocument>.Filter.ElemMatch<BsonValue>("items", Builders<BsonValue>.Filter.Eq("product_name", "iPhone 14")), // 订单中包含商品名称为 iPhone 14 的商品
Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("customer_info.customer_name", "张三") // 客户姓名为张三
))
.Project<OrderCustomer>(p => new OrderCustomer // $project 管道操作
{
OrderId = p["order_id"].AsInt32,
CustomerName = p["customer_info"]["customer_name"].AsString,
CustomerEmail = p["customer_info"]["customer_email"].AsString,
TotalAmount = p["total_amount"].AsDouble
})
.ToList();
public class OrderCustomer // 查询结果对象的定义
{
public int OrderId { get; set; }
public string CustomerName { get; set; }
public string CustomerEmail { get; set; }
public double TotalAmount { get; set; }
}在上述代码中，我们使用了 MongoDB 的 Aggregate 方法和一系列 Lambda 表达式来实现多表关联并且多条件查询。具体而言，Lambda 表达式包括：
.Lookup 方法：连接 customers 集合，并将匹配的文档作为 customer_info 数组字段添加到输出文档。
.Unwind 方法：展开 customer_info 数组字段，以便进行后续的筛选操作。
.Match 方法：根据多个条件对数据进行筛选，这里使用了 And 运算符组合多个 Filters。其中：
Builders.Filter.Gte(“order_date”, new BsonDateTime(new DateTime(2023, 1, 1)))：订单日期大于等于 2023 年 1 月 1 日。
Builders.Filter.Lte(“order_date”, new BsonDateTime(new DateTime(2023, 2, 1)))：订单日期小于等于 2023 年 2 月 1 日。
Builders.Filter.ElemMatch(“items”, Builders.Filter.Eq(“product_name”, “iPhone 14”))：订单中包含商品名称为 iPhone 14 的商品。
Builders.Filter.Eq(“customer_info.customer_name”, “张三”)：客户姓名为张三。
.Project 方法：投影输出文档的字段，创建一个自定义类型 OrderCustomer 实例，包括订单号、客户姓名、客户邮箱和总金额等字段。最后，我们调用 ToList() 方法将查询结果转换成一个 List 类型的对象，并存储在变量 result 中。如果需要更改查询条件或者查询结果的类型，则可以修改相应的 Lambda 表达式。
动态过滤
Builders.Filter是MongoDB .NET Driver提供的用于动态创建过滤器的静态类。下面是常用的几个Filter方法及其用法：
Eq 用法：Builders.Filter.Eq(fieldName, value)
说明：生成一个用于判断某个字段等于指定值value的过滤器。
示例：Builders.Filter.Eq(“Level”, “ERROR”) 判断Level字段是否等于"ERROR"Lt 用法：Builders.Filter.Lt(fieldName, value)
说明：生成一个用于判断某个字段小于指定值value的过滤器。
示例：Builders.Filter.Lt(“Timestamp”, DateTime.Today) 判断Timestamp字段是否小于今天Gt 用法：Builders.Filter.Gt(fieldName, value)
说明：生成一个用于判断某个字段大于指定值value的过滤器。
示例：Builders.Filter.Gt(“Timestamp”, DateTime.Today.AddDays(-7)) 判断Timestamp字段是否大于7天前Lte 用法：Builders.Filter.Lte(fieldName, value)
说明：生成一个用于判断某个字段小于等于指定值value的过滤器。
示例：Builders.Filter.Lte(“Timestamp”, DateTime.Today) 判断Timestamp字段是否小于等于今天
Gte 用法：Builders.Filter.Gte(fieldName, value)
说明：生成一个用于判断某个字段大于等于指定值value的过滤器。
示例：Builders.Filter.Gte(“Timestamp”, DateTime.Today.AddDays(-7)) 判断Timestamp字段是否大于等于7天前And 用法：Builders.Filter.And(filter1, filter2, …)
说明：生成一个用于同时满足多个过滤器条件的过滤器。
示例：Builders.Filter.And( Builders.Filter.Eq(“Level”, “ERROR”), Builders.Filter.Gte(“Timestamp”, DateTime.Today) ) 判断Level字段是否等于"ERROR"且Timestamp字段大于等于今天Or 用法：Builders.Filter.Or(filter1, filter2, …)
说明：生成一个用于满足多个过滤器条件之一的过滤器。
示例：Builders.Filter.Or( Builders.Filter.Eq(“Level”, “ERROR”), Builders.Filter.Gte(“Timestamp”, DateTime.Today) ) 判断Level字段等于"ERROR"或Timestamp字段大于等清空集合，删除数据库
IMongoCollection<BsonDocument> collection = database.GetCollection<BsonDocument>("mycollection");
collection.DeleteMany(Builders<BsonDocument>.Filter.Empty);标题清除数据库
string connectionString = "mongodb://localhost:27017";
MongoClient mongoClient = new MongoClient(connectionString);
mongoClient.DropDatabase("mydatabase");BsonDocument转成普通的实体对象
using MongoDB.Bson;
using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
public class Person
{
[BsonId]
public ObjectId Id { get; set; }
[BsonElement("name")]
public string Name { get; set; }
[BsonElement("age")]
public int Age { get; set; }
}using MongoDB.Bson;
using MongoDB.Driver;
using MongoDB.Bson.Serialization;
string connectionString = "mongodb://localhost:27017";
MongoClient mongoClient = new MongoClient(connectionString);
var database = mongoClient.GetDatabase("mydatabase");
var collection = database.GetCollection<BsonDocument>("people");
BsonDocument bsonDocument = collection.Find(x => x["_id"] == new ObjectId("601f501c39e48013f038fd6a")).FirstOrDefault();
var person = BsonSerializer.Deserialize<Person>(bsonDocument);
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