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MySQL与Mongo简单的查询 1

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[数据库(综合) 所属分类 数据库(综合) | 发布者 店小二03 | 时间 2016 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

首先在这里我就不说关系型数据库与非关系型数据库之间的区别了(百度上有很多)直接切入主题

我想查询的内容是这样的:分数大于0且人名是bob或是jake的总分数 平均分数 最小分数 最大分数 计数

举这个实例来试试用mysql和mongodb分别写一个查询

首先我们先做一些准备工作

MySQL的数据库结构如下

1 CREATE TABLE `new_schema`.`demo` ( 2 `id` INT NOT NULL, 3 `person` VARCHAR(45) NOT NULL, 4 `score` VARCHAR(45) NOT NULL, 5 PRIMARY KEY (`id`));

建完表之后我们来插入一些数据

INSERT INTO `new_schema`.`demo` (`id`, `person`, `score`) VALUES ('1', 'bob', '50'); INSERT INTO `new_schema`.`demo` (`id`, `person`, `score`) VALUES ('2', 'jake', '60'); INSERT INTO `new_schema`.`demo` (`id`, `person`, `score`) VALUES ('3', 'bob', '100'); INSERT INTO `new_schema`.`demo` (`id`, `person`, `score`) VALUES ('6', 'jake', '100'); INSERT INTO `new_schema`.`demo` (`id`, `person`, `score`) VALUES ('8', 'li', '100');

我截个图方便看一下结构


MySQL与Mongo简单的查询 1

好 接下来我们进入mongodb的准备工作 看一下建立的mongodb的集合里面文档的结构(基本跟MySQL一毛一样)在这里我就不写插入文档的具体过程了 (为了便看mongodb的显示我都用两种格式显示:一个是表哥模块显示 一个是文本模块显示)

这个是表格模块显示


MySQL与Mongo简单的查询 1

这个是文本模块显示

/* 1 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e17"), "person" : "bob", "sorce" : 50 } /* 2 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e18"), "person" : "bob", "sorce" : 100 } /* 3 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e19"), "person" : "jake", "sorce" : 60 } /* 4 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e1a"), "person" : "jake", "sorce" : 100 } /* 5 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e1b"), "person" : "li", "sorce" : 100 }

开始进入正题

现在我想查的MySQL语句是这样的(分数大于0且人名是bob或是jake的总分数 平均分数 最小分数 最大分数 计数)

SELECT person, SUM(score), AVG(score), MIN(score), MAX(score), COUNT(*) FROM demo WHERE score > 0 AND person IN('bob','jake') GROUP BY person;

下面开始用Mongo写出这个查询

首先想到的是聚合框架

先用$match过滤 分数大于0且人名是bob或是jake

db.demo.aggregate( { "$match":{ "$and":[ {"sorce":{"$gt":0}}, {"person":{"$in":["bob","jake"]}} ] } }

得到这个结果

这个是表哥模块显示的结果:


MySQL与Mongo简单的查询 1

这个是文本模块显示的结果:

/* 1 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e17"), "person" : "bob", "sorce" : 50 } /* 2 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e18"), "person" : "bob", "sorce" : 100 } /* 3 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e19"), "person" : "jake", "sorce" : 60 } /* 4 */ { "_id" : ObjectId("58043fa8e9a7804c05031e1a"), "person" : "jake", "sorce" : 100 }

然后想要分组并且显示最大 最小 总计 平均值 和计数值

那么$group派上用场了:

db.demo.aggregate( { "$match":{ "$and":[ {"sorce":{"$gt":0}}, {"person":{"$in":["bob","jake"]}} ] } }, { "$group":{"_id":"$person", "sumSorce":{"$sum":"$sorce"}, "avgSorce":{"$avg":"$sorce"}, "lowsetSorce":{"$min":"$sorce"}, "highestSorce":{"$max":"$sorce"}, "count":{"$sum":1}} } )

得到的结果就是 分数大于0且人名是bob或是jake的总分数 平均分数 最小分数 最大分数 计数

结果的表格模块显示:


MySQL与Mongo简单的查询 1

结果的文本模块显示:

/* 1 */ { "_id" : "bob", "sumSorce" : 150, "avgSorce" : 75.0, "lowsetSorce" : 50, "highestSorce" : 100, "count" : 2.0 } /* 2 */ { "_id" : "jake", "sumSorce" : 160, "avgSorce" : 80.0, "lowsetSorce" : 60, "highestSorce" : 100, "count" : 2.0 }

以上就是一个简单查询的例子

本文数据库(综合)相关术语:系统安全软件

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