MongoDB 学习四 : 查询（续）

接着上章，继续介绍MongoDB的查询。

Querying on Embedded Documents

有两种方式查询嵌入式的子Documents：查询整个Document或者查询个别的键值对。

查询整个子Document和正常的查询是一样的。

我们有一个document:

{
     "name":{
           "first":"Joe",
           "last":"Schmoe"
           },
      "age":45
}

我们可以查找名为Joe Schmoe的人:

db.people.find({"name":{"first":"Joe","last":"Schmoe"}})

然而，查询一个子Document必须精确匹配。假如Joe决定添加一个中间名字段，那么上面这个查询就不成立了。

并且，这种查询类型同样是顺序敏感，{"last":"Schmoe","first":"Joe"}，这样查询也是不匹配的。

通常针对子文档的key进行查找就不会出现上述的情况了:

db.people.find({"name.last":"Schmoe","name.first":"Joe"})

下来我们来看这条数据:

{
   "content":"...",
   "comments":[
         {
             "author":"joe",
             "score":3,
             "comment":"nice post"
         },
         {
             "author":"mary",
             "score":6,
             "comment":"terrible post"
         }
    ]
}

现在我们想要查找comments为joe并且得分大于5.

首先，我们不能这样查询

db.blog.find({"comments":{"author":"joe","score":{"$gte":5}}})

内嵌文档匹配要求整个文档完全匹配，而不是匹配comments这个key。

同样我们不能用

db.blog.find({"comments.author":"joe","comments.score":{"$gte":5}})

因为符合author条件的评论和符合score的评论可能不是同一条。也就是说会返回刚才显示的那个document。因为"author"在第一条评论中实现，"score"在第二条评论中实现。

正确的该如何呢?

db.blog.find({"comments":{"$elemMatch":{"author":"joe","score":{"$gte":5}}}})

"$elemMatch"将限定条件进行分组，仅当需要一个内嵌文档的多个键操作时才会用到。

$where Queries

键值对是极富表现力的查询方式，但是有些查询他们也不能表达。

这时候,"$where"子句查询就出场了，它允许你在你的查询中执行任意的Javascript

最典型的应用就是比较文档中的两个键的值是否相等，例如有个条目列表，如果其中的两个值相等则返回文档。例:

db.foo.insert({"apple":1,"banana":6,"peach":3})
db.foo.insert({"apple":8,"spinach":4,"watermelon":4})

第二个文档中，"spinach"和"watermelon"的值相同，所以需要返回该文档。

db.foo.find({"$where":function(){
         for(var current in this){
              for(var other in this){
                    if(current !=other && this[current]==this[other]){
                               return ture;
                     }
              }
          }
          return false;
}})

如果函数返回为true，文档就作为结果的一部分被返回。

在非必要时，不要用"$where"：它的查询速度比一般查询要慢很多。

Cursors

数据库使用游标来返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效的控制。

你可以限制结果的数量，略过部分结果，根据任意方向任意键的组合对结果进行各种排序，或者执行其他的一些功能强大的操作。

想从Shell中创建一个游标，首先要对集合填充一些文档，然后对其进行查询，并将结果分配给一个局部变量。这里，创建一个简单集合，而后做查询，并用cursor保存结果:

for(i=0;i<100;i++){
      db.collection.insert({x:i});
}
var cursor = db.collection.find()

这么做的好处是一次可以查看一条结果。如果将结果放在全局变量或者没有放在变量中，MongoDB Shell会自动迭代，自动显示最开始的若干文档。

也就是在这之前我们看到的种种例子，一般大家只想通过Shell看看集合里面有什么，而不是想在其中运行程序，这样的设计就很合适。

要迭代结果，可以使用游标的next方法。也可以使用hasNext来查看有没有其他的结果。典型的遍历如下:

while(cursor.hasNext()){
     obj = cursor.next();
     //do stuff
}

游标类还实现了迭代接口，所以可以在forEach循环中使用。

var cursor = db.people.find();
cursor.forEach(function(x){
      print(x.name)
})

当使用find的时候，shell并不立即查询数据库，而是等待真正开始要求获得结果的时候才发送查询，这样在执行之前可以给查询附加额外的选项。

几乎所有游标对象的方法都返回游标本身，这样就可以按任意顺序组成方法链。如下面几种是等价的:

var cursor = db.foo.find().sort({"x":1}).limit(1).skip(10);
var cursor = db.foo.find().limit(1).sort({"x":1}).skip(10);
var cursor = db.foo.find().skip(10).limit(1).sort({"x":1});

此时，查询还没有执行，所有这些函数都只是构造查询。假设我们执行

cursor.hasNext();

这时，查询发往服务器。shell立即获取钱100个结果或者前4M数据(两者之间较小者)，这样下次调用next或者hasNext时就不必兴师动众跑到服务器上去了。

客户端用光了第一组结果，shell会再次连接数据库，并要求更多的结果。这个过程一直会持续到游标耗尽或者结果全部返回。

Limits,Skips,and Sorts

最常用的查询条件就是限制返回结果的数量，忽略一定数量的结果并排序。所有这些条件必须在查询被派发到服务器之前添加。

限制数量:

db.c.find().limit(3);

上面只返回3个结果，要是匹配的结果不到3个，则返回匹配数量的结果。limit指定的是上限，而非下限。

skip和limit相似

db.c.find().skip(3);

上面的操作会略过前三条匹配的结果，然后返回剩余的文档。如果集合里面能匹配的文档少于3个，则不会返回任何文档。

sort里的参数:1升序，-1降序。若指定了多个键，则按照多个键的顺序逐个排序:

db.c.find().sort({"username":1,"age":-1})

我们业务逻辑中的分页查询就可以通过上面的方法来实现。

Avoiding Large Skips

skip对于少量document还是不错的。但是数据很多的话，skip就会变的很慢，所以要尽量避免。

通常可以向文档本身内置查询条件，来避免过大的skip，或者利用上一次的结果来进行下一次查询。

Paginating results without skip

最简单的分页方法就是用limit返回结果的第一页，然后将每个后续作为相对开始的偏移量返回。

然而，一般来讲可以找到一种方法实现不用skip的分页，这取决于查询本身，例如，要按照date降序显示文档。可以用如下方式获取第一页。

var page1 = db.foo.find().sort({"date":-1}).limit(100)

然后，可以利用最后一个文档中的"date"的值作为查询条件，来获取下一页:

var latest = null;

while(page1.hasNext()){
   latest = page1.next();
   display(latest);
}

var page 2 = db.foo.find({"date":{"$gt":latest.date}});
page2.sort({"date":-1}).limit(100);

Finding a random document

从集合里面随机挑选一个文档算是比较常见的问题。最笨的（也是很慢的）做法就是先计算文档总数，然后选择一个从0到文档数量之间的随机数，利用

find做一次查询，略过这个随机数那么多的文档。这个随机数的取值范围为0到集合中文档的总数。

var total = db.foo.count();
var random = Math.floor(Math.random()*total)
db.foo.find().skip(random).limit(1)

这种方法太低效，首先要计算总数(有条件时会很费时)，然后大量的skip也会非常耗时。

那该怎么做?我们可以在插入文档时给每个文档都添加一个额外的键。例如在Shell中，可以用Math.random():

db.people.insert({"name":"joe","random":Math.random()})
db.people.insert({"name":"john","random":Math.random()})
db.people.insert({"name":"jim","random":Math.random()})

这样，想从集合中查找一个随机文档，只要计算个随机数并将其作为查询条件就好了，完全不用skip:

var random = Math.random();
result = db.foo.findOne({"random":{"$get":random}})