MongoDB增删改查

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/8330429.html

MongoDB增删改查操作

　　本文包含对数据库、集合以及文档的基本增删改查操作

数据库操作

#1、增
use config #如果数据库不存在，则创建并切换到该数据库，存在则直接切换到指定数据库。

#2、查
show dbs #查看所有数据库，相当于Mysql的show databases
#空数据库不会显示在列表中比如默认创建的数据库config， 要显示，就必须在库中插入数据
db #查看当前所在库

#3、删
use config #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库

集合操作

#1、增

use db1#选择所在数据库
#方式一：
db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时，集合就会被创建并包含该文档
#方式二：
db.table2#创建一个空集合


#2、查
show collections
show tables#两者等价

#3、删
db.table1.drop()

#集合没有改的操作

文档操作

　　文档的操作可以看成是对字典的操作

增：增加时没有指定_id则默认ObjectId，_id不能重复，且在插入后不可变

　　单条增加

user0={
    "name":"egon",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

db.test.insert(user0)

　　多条批量增加：db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式

 1 user1={
 2     "_id":1,
 3     "name":"alex",
 4     "age":10,
 5     'hobbies':['music','read','dancing'],
 6     'addr':{
 7         'country':'China',
 8         'city':'weifang'
 9     }
10 }
11 
12 user2={
13     "_id":2,
14     "name":"wupeiqi",
15     "age":20,
16     'hobbies':['music','read','run'],
17     'addr':{
18         'country':'China',
19         'city':'hebei'
20     }
21 }
22 
23 
24 user3={
25     "_id":3,
26     "name":"yuanhao",
27     "age":30,
28     'hobbies':['music','drink'],
29     'addr':{
30         'country':'China',
31         'city':'heibei'
32     }
33 }
34 
35 user4={
36     "_id":4,
37     "name":"jingliyang",
38     "age":40,
39     'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
40     'addr':{
41         'country':'China',
42         'city':'BJ'
43     }
44 }
45 
46 user5={
47     "_id":5,
48     "name":"jinxin",
49     "age":50,
50     'hobbies':['music','read',],
51     'addr':{
52         'country':'China',
53         'city':'henan'
54     }
55 }
56 db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
57 
58 批量增加

删：

#1、删除符合条件的第一个文档
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档

#2、删除符合条件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档，且内容含有country': 'China'的全都删除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有

#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合（表）

查：

　　查的形式有很多，如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量，还有排序、分页等等。下面我们针对十种查的形式进行详细说明。

注：在MongoDB中，用到方法都得用 $ 符号开头

一、比较运算：=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')

=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})

#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

#3、select * from db1.user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})

#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})

#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

二、逻辑运算：MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系，或者直接用$and，$o，r$not（与或非）

 1 #逻辑运算:$and,$or,$not
 2 #1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}})
 4 
 5 #2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
 6 db.user.find({
 7     "_id":{"$gte":3,"$lte":4},
 8     "age":{"$gte":40}
 9 })
10 
11 db.user.find({"$and":[
12 {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
13 {"age":{"$gte":40}}
14 ]})
15 
16 
17 #3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
18 db.user.find({"$or":[
19 {"_id":{"$lte":1,"$gte":0}},
20 {"_id":{"$gte":4}},
21 {"name":"yuanhao"}
22 ]})
23 
24 #4 select * from db1.user where id % 2 = 1;
25 db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})
26 
27 
28 db.user.find({
29     "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
30 })
31 
32 逻辑运算:$and,$or,$not

三、成员运算：成员运算无非in和not in，MongoDB中形式为$in ， $nin

#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})

#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})

四、正则：正则定义在/ /内

# MongoDB: /正则表达/i

#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则：j开头、g或n结尾，不区分大小写

五、查看指定字段：0表示不显示1表示显示

#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

六、对数组的查询：

 1 #查询数组相关
 2 #查hobbies中有dancing的人
 3 db.user.find({
 4     "hobbies":"dancing"
 5 })
 6 #查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
 7 db.user.find({
 8     "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
 9 })
10 #查看第2个爱好为dancing的人
11 db.user.find({
12     "hobbies.2":"dancing"
13 })
14 #查看所有人的第2个到第3个爱好
15 db.user.find(
16 {},
17 {
18     "_id":0,
19     "name":0,
20     "age":0,
21     "addr":0,
22     "hobbies":{"$slice":[1,2]},
23 }
24 )
25 
26 #查看所有人最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件
27 db.user.find(
28 {},
29 {
30     "_id":0,
31     "name":0,
32     "age":0,
33     "addr":0,
34     "hobbies":{"$slice":-2},
35 }
36 )
37 
38 #查询子文档有"country":"China"的人
39 db.user.find(
40 {
41     "addr.country":"China"
42 }
43 )

七、对查询结果进行排序：sort() 1代表升序、-1代表降序

db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

八、分页：limit表示取多少个document，skip代表跳过几个document

#这样就做到了分页的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个

九、获取数量：count()

#查询年龄大于30的人数
#方式一：
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

#方式二：
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

十、其他：查找所有、去重、查找key为null的项

#1、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()

#3、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

改：

　　对已有的问当今进行修改的操作也叫更新，用upsate()，具体格式和参数如下：

#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
#参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
"""
    query : 相当于where条件。
    update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的
    upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录则不更新也不插入，设置为true代表不存在则添加。
    multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true时,代表更新找到的全部记录。
    writeConcern :可选，抛出异常的级别。
"""
#更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。

1、常规修改操作：

#设数据为{'name':'武松'，'age':18,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}}
#update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松";
#1、覆盖式
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"age":23,"name":"武大郎"}
)
#得到的结果为{"age":23,"name":"武大郎"}

#2、局部修改:$set
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}}
)
#得到的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼']}

#3、改多条：将multi参数设为true
db.user.update(
    {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},
    {"$set":{"age":53,}},
    {"multi":true}
)
#4、有则修改，无则添加：upsert参数设为true
db.user.update(
    {"name":"EGON"},
    {"$set":{"name":"EGON","age":28,}},
    {"multi":true,"upsert":true}
)

#5、修改嵌套文档:将国家改为日本
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$set":{"addr.country":"Japan"}}
)

#6、修改数组：将第一个爱好改为洗澡
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}}
)

#删除字段：不要爱好了
db.user.update(
    {"name":"潘金莲"},
    {"$unset":{"hobbies":""}}
)

2、加减操作：$inc

#增加和减少$inc
#年龄都+1
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":1}},
    {"multi":true}
)
#年龄都-10
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":-10}},
    {"multi":true}
)

3、添加删除数组内元祖$push $pop $pull

　　$push的功能是往现有数组内添加元素

#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

#2、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea，dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

　　$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素，类似于队列。1代表尾，-1代表头

#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素

db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":1}
})

#2、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}
})

　　$pull可以自定义条件删除

db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

4、避免重复添加 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条

 1 db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
 2 
 3 db.urls.update(
 4      {"_id":1},
 5      {
 6     "$addToSet":{
 7         "urls":{
 8         "$each":[
 9             'http://www.baidu.com',
10             'http://www.baidu.com',
11             'http://www.xxxx.com'
12             ]
13             }
14         }
15     }
16 )

5、了解部分

 1 #1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个
 2 
 3 db.user.update({"_id":5},{
 4     "$push":{"hobbies":{
 5         "$each":["read",'music','dancing'],
 6         "$slice":-2
 7     }
 8     }
 9 })
10 
11 #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
12 db.user.update({"_id":5},{
13     "$push":{"hobbies":{
14         "$each":["read",'music','dancing'],
15         "$slice":-1,
16         "$sort":-1
17     }
18     }
19 })
20 
21 #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$each"
22 
23 $slice $sort $each

聚合操作：

　　我们在查询时肯定会用到聚合，在MongoDB中聚合为aggregate，聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat

设我们的数据库中有这样的数据

 1 from pymongo import MongoClient
 2 import datetime
 3 
 4 client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
 5 table=client['db1']['emp']
 6 # table.drop()
 7 
 8 l=[
 9 ('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), 
10 ('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1),
11 ('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1),
12 ('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1),
13 ('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1),
14 ('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1),
15 ('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1),
16 ('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1),
17 
18 ('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
19 ('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
20 ('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
21 ('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
22 ('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),
23 
24 ('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 
25 ('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
26 ('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
27 ('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
28 ('朱贵','female',18,'20140512','文人',17000,403,3)
29 ]
30 
31 for n,item in enumerate(l):
32     d={
33         "_id":n,
34         'name':item[0],
35         'sex':item[1],
36         'age':item[2],
37         'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
38         'post':item[4],
39         'salary':item[5]
40     }
41     table.save(d)
42 
43 数据

$match和 $group：相当于sql语句中的where和group by

 1 {"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
 2 
 3 #例1、select * from db1.emp where post='公务员';
 4 db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}})
 5 
 6 #例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  
 7 db.emp.aggregate(
 8     {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
 9     {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
10 )
11 
12 #例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  
13 db.emp.aggregate(
14     {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
15     {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
16     {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
17 )

 1 {"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}
 2 
 3 #1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
 4 {"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
 5 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
 6 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组
 7 
 8 #2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
 9 #例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post; 
10 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
11 
12 #例2：取每个部门最大薪资与最低薪资
13 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})
14 
15 #例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
16 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})
17 
18 #例4：求每个部门的总工资
19 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
20 
21 #例5：求每个部门的人数
22 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
23 
24 #3、数组操作符
25 {"$addToSet":expr}#不重复
26 {"$push":expr}#重复
27 
28 #例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
29 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
30 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
31 
32 $group具体

$project：用于投射，即设定该键值对是否保留。1为保留，0为不保留，可对原有键值对做操作后增加自定义表达式

 1 {"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}
 2 
 3 #select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
 4 db.emp.aggregate(
 5     {"$project":{
 6         "name":1,
 7         "post":1,
 8         "new_age":{"$add":["$age",1]}
 9         }
10 })

 1 #1、表达式之数学表达式
 2 {"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
 3 {"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
 4 {"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
 5 {"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
 6 {"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
 7 
 8 #2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
 9 #例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
10 db.emp.aggregate(
11     {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
12 )
13 
14 #例如查看每个员工的工作多长时间
15 db.emp.aggregate(
16     {"$project":{"name":1,"hire_period":{
17         "$subtract":[
18             {"$year":new Date()},
19             {"$year":"$hire_date"}
20         ]
21     }}}
22 )
23 
24 
25 #3、字符串表达式
26 {"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
27 {"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
28 {"$toLower":expr}
29 {"$toUpper":expr}
30 
31 db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})
32 
33 #4、逻辑表达式
34 $and
35 $or
36 $not
37 
38 更多自定义表达式

排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip

 1 {"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
 2 {"$limit":n} 
 3 {"$skip":n} #跳过多少个文档
 4 
 5 #例1、取平均工资最高的前两个部门
 6 db.emp.aggregate(
 7 {
 8     "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
 9 },
10 {
11     "$sort":{"平均工资":-1}
12 },
13 {
14     "$limit":2
15 }
16 )
17 #例2、
18 db.emp.aggregate(
19 {
20     "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
21 },
22 {
23     "$sort":{"平均工资":-1}
24 },
25 {
26     "$limit":2
27 },
28 {
29     "$skip":1
30 }
31 )
32 
33  排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip

随机选取n个：$sample

 1 #集合users包含的文档如下
 2 { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
 3 { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }
 4 { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }
 5 { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }
 6 { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }
 7 { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }
 8 { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }
 9 
10 #下述操作时从users集合中随机选取3个文档
11 db.users.aggregate(
12    [ { $sample: { size: 3 } } ]
13 )
14 
15 随机选取n个：$sample

增删改查练习

 



 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
 查询公司内男员工和女员工的个数
 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

 1 1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
 2 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
 3 
 4 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
 5 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
 6 
 7 3. 查询公司内男员工和女员工的个数
 8 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}})
 9 
10 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
11 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})
12 
13 5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
14 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}})
15 
16 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
17 db.emp.aggregate(
18 {
19     "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}}
20 },
21 {"$match":{"count":{"$lt":2}}},
22 {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}}
23 )
24 
25 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
26 db.emp.aggregate(
27 {
28     "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
29 },
30 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
31 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
32 )
33 
34 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
35 db.emp.aggregate(
36 {
37     "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
38 },
39 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}},
40 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
41 )
42 
43 9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
44 db.emp.aggregate(
45 {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}}
46 )
47 
48 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
49 db.emp.aggregate(
50 {
51     "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
52 },
53 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
54 {"$sort":{"avg_salary":1}}
55 )
56 
57 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个
58 db.emp.aggregate(
59 {
60     "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
61 },
62 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
63 {"$sort":{"avg_salary":-1}},
64 {"$limit":1},
65 {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}}
66 )
67 
68 答案

相关阅读:
唐李问对简单飞扬
 【关键字】Javascript js 身份证号码检测规则 18位 15位简单飞扬
 司马法简单飞扬
 实现身份证的15位转18位简单飞扬
 JAVA验证身份证号码简单飞扬
 页面验证的类型简单飞扬
 模拟MSN和QQ的上线提示效果区别IE和FF浏览器简单飞扬
 孙子兵法简单飞扬
 吴子简单飞扬
 C# WPF MVVM 实战 2.1
原文地址：https://www.cnblogs.com/phpk/p/10937397.html