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MongoDB 中写法：
AND
OR
查询子文档或数组中数据
聚合查询
语法
$match
$project
$literal
$group
$max,$min,$sum,$avg
$last,$first
$unwind
$lookup
Python 中写法：
AND 与 OR
查询子文档或数组中数据
聚合查询
MongoDB 中写法：
AND
语法：.find({'$and' : [字典1.字典2.字典3.。。。。字典n]})
查询 age 大于 20，并且current_home 为 贵州贵阳
隐式查询：
没有关键字 AND，出现，却能表达 与 的关系
db.getCollection('people_info').find({'age':{'$gt':20},
'current_home':'贵州贵阳'}
)显示查询：
db.getCollection('people_info').find({'$and':
[{'age':{'$gt':20}},{'current_home':'贵州贵阳'}]
})显示，隐式混用，查询 age 大于 20，并且current_home 为 贵州贵阳，id 小于 15 的
OR
or 与 and 操作格式一样，只需把关键字 “$and” 换成 “$or” 即可
查询子文档或数组中数据
嵌入式文档名.嵌套字段名
查询 age 为 19 的数据
db.getCollection('people_indo').find({
'user_info.age':19
})只返回 age 字段，不返回其他任何字段
db.getCollection('people_indo').find(
{'user_info.age':19},
{'_id':0,'user_info.age':1}
)
查询 size 包含 M 的字段，查询不包含 M 的字段
db.getCollection('people_indo').find({'size':'M'})db.getCollection('people_indo').find({'size':{'$ne':'M'}})查询某个范围的写法，与 .find() 查询写法一样
$size
查询数组大小，查询大小为 3 的数组
db.getCollection('people_indo').find({'size':{'$size':3}})索引查数据，查询第一个索引，且值为 M 的值
db.getCollection('people_indo').find({'size.0':'M'})
聚合查询
按一定规则对数据集进行筛选，清洗
语法
collection.aggregate([‘阶段1’，‘阶段2’。。。‘阶段N’])有 0 个阶段，写为 collection.aggregate()，多个阶段。每个阶段为字典
$match
语法：collection.aggregate([{'$match':{和 find 第一个参数相同}}])
查询 age 字段大于等于 20 的
从结果看与 .find() 结果一样，要配合其他关键字效果才明显
db.getCollection('people_info').aggregate([{'$match':{'age':{'$gte':20}}}])$project
与 find 相比好处就是查询出来的字段会变成单独的字段。不会再嵌套
语法：collection.aggregate([{'$project':{字段过滤语句，和 find 第二个字段相同}}])
查询 name 与 age 字段，其他不返回,如果值为 1，就返回对应的，没有就全部返回 null
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$project':{'age':1,'name':1}}
])查询 age 大于 20，只返回 name，age 字段，不返回 _id
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$match':{'age':{'$gt':20}}},
{'$project':{'_id':0,'age':1,'name':1}}
])添加新字段，原来是没有 hello 这个字段的
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$match':{'age':{'$gt':20}}},
{'$project':{'_id':0,'age':1,'name':1,'hello':'word'}}
])
复制现有字段，把 hello 字段，添加为现有字段 age 的值
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$match':{'age':{'$gt':20}}},
{'$project':{'_id':0,'age':1,'name':1,'hello':'$age'}}
])
修改现有字段
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$match':{'age':{'$gt':20}}},
{'$project':{'_id':0,'age':'lalala','name':1,'hello':'$age'}}
])
$literal
想添加一个字符串，但值就是 1，想添加一个字符串但以 $ 开头，与 $project 语法冲突了，要用 $literal
db.getCollection('people_info').aggregate([
{'$match':{'age':{'$gt':20}}},
{'$project':{'_id':0,'age':'lalala','name':1,'hello':{'$literal':'$nihao'},'abcd':{'literal':1}}}
])
现有数据集：
$group
自带去重功能
语法：collection.aggregate([{'$group':{'_id':'$被去重的字段'}}])
对 name 去重
db.getCollection('grades').aggregate([{'$group':{'_id':'$name'}}])
$max,$min,$sum,$avg
如果使用值为非数字字段，$sum 返回 0，$avg 返回 null，而 $mx,$min 是可以比较字符串大小的
语法：
db.getCollection('grades').aggregate([
{'$group':
{'_id':'$被去重字段名',
'max_score':{'$max':'$字段名'},
'min_score':{'$min':'$字段名'},
'sum_score':{'$sum':'$字段名'},
'average_score':{'$avg':'$字段名'}
}
}
])计算每个人最大值，最小值，总和，平均值
$sum 的值也可以使用数字 1，就变成了统计每一个分组内有多少条记录
max_score，min_score，sum_score，average_score 是分组查询结果的新的字段名
db.getCollection('grades').aggregate([
{'$group':
{'_id':'$name',
'max_score':{'$max':'$grade'},
'min_score':{'$min':'$grade'},
'sum_score':{'$sum':'$grade'},
'average_score':{'$avg':'$grade'}
}
}
])
$last,$first
date,score 是分组查询结果的新的字段名
MongoDB 数据先到的就是老数据，后到的就是新数据，分别获取最新的一条和最老的一条
db.getCollection('grades').aggregate([
{'$group':
{'_id':'$name',
'date':{'$last':'$date'},
'score':{'$last':'$grade'}
}
}
])$unwind
把一条包含数组的记录拆分为很多条记录，每条记录拥有数组中的一个元素,一次只能拆开一个数组，要拆开多个数组就要经历这个阶段多次，是对数组操作！
语法：collection.aggregate([{'$unwind':'$字段名'}])
$lookup
语法：
数据库.主集合.aggregate([
{'$lookup':{
'from':'被查集合名',
'localField':'主集合字段',
'foreignField':'被查集合字段',
'as':'保存查询结果的字段名'
}
}
])联集合查询，从两个不同集合根据某个关键字查询，新的字段是数组，可能有多条记录满足
user 集合
post 集合
在 post 集合中查询 user 的用户信息，那么主集合就是 post，被查集合就是 user
db.getCollection('post').aggregate([
{'$lookup':{
'from':'user',
'localField':'user_id',
'foreignField':'id',
'as':'user_info'
}
}
])
优化结果：
$unwind 把数组中的嵌入式文档拆分出来后，$project 选定 content,post_time,name,work 字段
db.getCollection('post').aggregate([
{'$lookup':{
'from':'user',
'localField':'user_id',
'foreignField':'id',
'as':'user_info'
}
},
{'$unwind':'$user_info'},
{
'$project':{
'content':1,
'post_name':1,
'name':'$user_info.name',
'work':'$user_info.work'
}
}
])
$match 需要查询具体的数据，最好放在第一个流程
Python 中写法：
AND 与 OR
与在 MongoDB 中的写法一样，直接搬过去
查询子文档或数组中数据
与在 MongoDB 中的写法一样，直接搬过去
聚合查询
与在 MongoDB 中的写法一样，直接搬过去
