民工哥 MongoDB 教程：MD 客户端管理工具

最好的 MongoDB 的客户端工具 NoSQLBooster。NoSQLBooster 立志做“The Smartest IDE for MongoDB”。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

使用 mb.runSQLQuery()方法,能把SQL语句翻译成MongoDB的查询语句。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

借助适用于 MongoDB 的 NoSQLBooster，您可以针对 MongoDB 运行 SQL SELECT 查询。SQL 支持包括函数、表达式、具有嵌套对象和数组的集合的聚合。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

让我们看看如何在 SQL 中将 GROUP BY 子句与 SUM 函数一起使用。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

而不是编写表示为类似 JSON 结构的 MongoDB 查询。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.employees.aggregate([
    {
        $group: {
            _id: "$department",
            total: { $sum: "$salary" }
        },
    }
])

您可以使用您可能已经知道的 SQL 查询 MongoDB。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

mb.runSQLQuery(`
  SELECT department, SUM(salary) AS total FROM employees GROUP BY department
`);

再来看一个比较复杂的SQL语句,看看NoSQLBooster是怎么翻译的:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

等效的 MongoDB SQL 查询：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

select  CITY as CITY_NAME, count(*) as COUNT_STORE, sum(AVGSCORE) as AVG_SCORE, sum(AVGPRICE) as AVG_PRICE
from
 store_detail_info
where
 CITY_NAME in ("上海", "北京", "广州")
group by
 CITY_NAME
order by
 COUNT_STORE desc

到 MongoDB Script:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.store_detail_info.aggregate([{
  $addFields: {
    CITY_NAME: "$CITY"
  }
}, {
  $match: {
    CITY_NAME: {
      $in: ["上海", "北京", "广州"]
    }
  }
}, {
  $group: {
    _id: {
      CITY_NAME: "$CITY_NAME"
    },
    COUNT_STORE: {
      $sum: NumberInt(1)
    },
    AVG_SCORE: {
      $sum: "$AVGSCORE"
    },
    AVG_PRICE: {
      $sum: "$AVGPRICE"
    }
  }
}, {
  $project: {
    CITY_NAME: "$_id.CITY_NAME",
    COUNT_STORE: "$COUNT_STORE",
    AVG_SCORE: "$AVG_SCORE",
    AVG_PRICE: "$AVG_PRICE"
  }
}, {
  $sort: {
    COUNT_STORE: -1
  }
}])

NoSQLBooster 特性

• 通过 SQL 访问数据，包括 WHERE 过滤器、ORDER BY、GROUP BY、HAVING、DISTINCT、LIMIT
• SQL 函数（COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG）
• SQL 函数（日期、字符串、转换）
• SQL Equi JOIN 和不相关子查询
• 聚合管道运算符作为 SQL 函数（dateToString、toUpper、split、substr …）
• 提供可以集成到您的脚本中的编程接口（mb.runSQLQuery）
• 关键字、MongoDB 集合名称、字段名称和 SQL 函数的自动完成

?注意: MongoDB 本身不支持 SQL 功能。SQL 查询经过验证并转换为 MongoDB 查询，并由 NoSQLBooster for MongoDB 执行。可以在 console.log 选项卡中查看等效的 MongoDB 查询。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

应该提到的是，在左下角的“Samples”窗格中有一个关于 NoSQLBooster SQL Query for MongoDB 的教程。通过本教程，您可以学习和理解如何使用 NoSQLBooster SQL Query for MongoDB。更好的是，所有 SQL 函数都提供适当的代码片段和鼠标悬停信息并支持代码完成。
文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

开始

例如，员工集合有以下字段，包括number、first_name、last_name、salary、department 和hire_date。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

准备演示数据

将以下演示数据插入 MongoDB。打开 shell 选项卡Ctrl-T并执行以下脚本以获取员工集合。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.employees.insert([   
  {"number":1001,"last_name":"Smith","first_name":"John","salary":62000,"department":"sales", hire_date:ISODate("2016-01-02")},
  {"number":1002,"last_name":"Anderson","first_name":"Jane","salary":57500,"department":"marketing", hire_date:ISODate("2013-11-09")},
  {"number":1003,"last_name":"Everest","first_name":"Brad","salary":71000,"department":"sales", hire_date:ISODate("2017-02-03")},
  {"number":1004,"last_name":"Horvath","first_name":"Jack","salary":42000,"department":"marketing", hire_date:ISODate("2017-06-01")},
])

选择所有字段

首先，单击员工集合，然后单击选项卡工具栏中的“SQL 查询选项卡”或使用Ctrl-Alt-T键盘快捷键。自动为我们生成基本的“SELECT * from employees”！NoSQLBooster for MongoDB 还提供了一个“runSQLQuery”代码片段。只需键入片段前缀“run”，然后按“tab”即可插入该片段。
只需单击执行按钮或使用“Ctrl-↵”键盘快捷键即可执行查询。This would produce the result, as shown below.
文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

• NoSQLBooster for MongoDB 在结果树视图中提供就地编辑。双击任何值或数组元素进行编辑。按 Esc 返回之前的值并退出编辑器。
• 如果您不想直接编辑结果，可以通过单击工具栏的锁定按钮使用只读模式。

选择单个字段和字段名称自动完成

让我们获取 employees 表中可用员工的 first_name、last_name 和 salary 字段，并按薪水降序对结果进行排序。
内置的SQL语言服务知道所有可能的补全、SQL函数、关键字、MongoDB集合名和字段名。当你打字时，智能提示就会弹出。你可以用Ctrl-Shift-Space手动触发它。开箱即用，Ctrl-Space， Alt-Space也是可以接受的触发器。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

查看等效的 MongoDB 查询

如何显示等效的 MongoDB 查询？

• 方法一：开启Verbose Shell选项，Main Menu->Options -> Verbose Shell(setVerboseShell)
• 方法 2：单击编辑器工具栏右上角的“Code”按钮以显示等效的 MongoDB 查询。

如您所知，NoSQLBooster for MongoDB 支持 mongoose-like fluent Query API，点击“Menu-> Options -> Translate SQL to MongoDB Shell Script”，点击“Translate SQL to NoSQLBooster for MongoDB Fluent API”。重新执行脚本，等效的流畅 MongoDB 查询将显示在“console.log/print”选项卡中。
文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

使用字符串和日期 SQL 函数

这次，我们要查找今年雇用的所有员工，并将 first_name 和 last_name 显示为全名。请输入以下SQL语句并点击执行按钮：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SELECT  concat("first_name", ' ', "last_name") as fullname,
      dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate 
FROM employees 
WHERE "hire_date" >= date('2017-01-01') 

单击“console.log/print”选项卡以显示等效的 MongoDB 查询：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.employees.aggregate(
  [{
      "$match": {
        "hire_date": {
          "$gte": ISODate("2017-01-01T08:00:00.000+08:00")
        }
      }
    },
    {
      "$project": {
        "fullname": {
          "$concat": [
            "$first_name",
            " ",
            "$last_name"
          ]
        },
        "hiredate": {
          "$dateToString": {
            "format": "%Y-%m-%d",
            "date": "$hire_date"
          }
        }
      }
    }
  ])

让我们看看 concat 函数 concat(“first_name”, ’ ', “last_name”)。concat 函数是一个 MongoDB 字符串聚合运算符。通过将 SQL 函数映射到 MongoDB 运算符，NoSQLBooster for MongoDB 允许您在 SQL 语句中将所有 MongoDB 聚合运算符用作 SQL 函数。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

// instead of writing
{ $concat: [ "$first_name", " ", "last_name" ] }

// we write,  
concat("first_name", ' ', "last_name") //Double quotes quote field name, Single quotes are for strings

// or 
concat(first_name, ' ', last_name)  //allow to omit double quotes

• 1.MongoDB 运算符和集合字段名称没有 $ 前缀。
• 2.双引号引用字段名。单引号用于字符串。
• 3.除了 COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG 之外，所有函数名称都区分大小写。
• 4.我们可以使用标准的 SQL 比较运算符：=、!=、<>、<、<=、>= 或 >。

日期函数将字符串转换为 MongoDB 日期类型。NoSQLBooster for MongoDB 使用 Moment.js 来解析日期字符串。从字符串创建日期时，Moment.js 首先检查字符串是否与已知的 ISO 8601 格式匹配，然后 Moment.js 检查字符串是否与 RFC 2822 日期时间格式匹配，然后再返回 new Date(string) 如果找不到已知格式。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

# An ISO 8601 string requires a date part.

2013-02-08  # A calendar date part

#A time part can also be included, separated from the date part by a space or an uppercase T.
2013-02-08 09:30         # An hour and minute time part
2013-02-08 09:30:26      # An hour, minute, and second time part

#If a time part is included, an offset from UTC can also be included as +-HH:mm, +-HHmm, +-HH or Z.

2017-01-01T08:00:00.000+08:00
2013-02-08 09+07:00            # +-HH:mm
2013-02-08 09:30:26.123+07:00  # +-HH:mm

dateToString 是另一个 MongoDB 日期运算符，用于根据用户指定的格式将日期对象转换为字符串。$dateToString表达式具有以下语法：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

{ $dateToString: { format: <formatString>, date: <dateExpression> } }

由于 SQL 函数不支持 JSON 对象参数，NoSQLBooster for MongoDB 将对象参数转换为普通参数列表。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate 

第一个参数是formatString，单引号，第二个参数是“Date Field”，双引号。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

一个日期范围的例子:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

#----The equivalent MongoDB Query:----
#From SQL:
select * from my_events where dateTime >= date('2022-06-10T17:00:00.000Z') and dateTime <= date('2022-06-20T11:00:00.000Z')

#To MongoDB Script:
db.my_events.aggregate([{
  $match: {
    $and: [{
      dateTime: {
        $gte: ISODate("2022-06-10T17:00:00.000Z")
      }
    }, {
      dateTime: {
        $lte: ISODate("2022-06-20T11:00:00.000Z")
      }
    }]
  }
}])

引用名称和字符串值

在 NoSQLBooster 中，我们遵循 ANSI SQL 标准。单引号分隔字符串常量或日期/时间常量。双引号分隔标识符，例如集合名称或列名称。通常仅当您的标识符不符合简单标识符的规则时才需要这样做。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

以下 SQL 语句从“employees”集合中的部门“sales”中选择所有客户：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SELECT * FROM employees WHERE department='sales';

等效的 MongoDB 查询文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.employees.find({
  "department": "sales"
})

单引号用于字符串。如果您将“sales”加双引号，MongoDB 的 NoSQLBooster 会将其视为列“sales”，而不是字符串“sales”。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SELECT * FROM employees WHERE department="sales";

SQL 生成了您可能不需要的以下 MongoDB 查询。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.employees.aggregate(
  [{
      "$addFields": {
        "__tmp_cond_1": {
          "$eq": [
            "$department",
            "$sales"
          ]
        }
      }
    },
    {
      "$match": {
        "__tmp_cond_1": true
      }
    },
    {
      "$project": {
        "__tmp_cond_1": 0
      }
    }
  ])

?提示: 坚持使用单引号。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

解释查询的数据

只需在 mb.runSQLQuery 的末尾添加一个新行“.explain()”，然后再次单击执行按钮。它返回有关管道处理的信息。
文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

查询特殊的 BSON 数据类型，UUID，BinData，DBRef …

要查询这些特定BSON数据类型的值，请像在MongoDB shell中那样写入这些值。所有MongoDB内置的数据类型函数都可用。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

    --date
    SELECT * FROM collection WHERE date_field >= date("2018-02-09T00:00:00+08:00")
    SELECT * FROM collection WHERE date_field >= ISODate("2018-02-09")

    --number
    SELECT * FROM collection WHERE int64_field >= NumberLong("3223123123122132992") 
    SELECT * FROM collection WHERE decimal_field = NumberDecimal("8989922322323232.12")

    --Regular Expression
    SELECT * FROM collection WHERE string_field = RegExp('query','i')

    --binary
    SELECT * FROM collection WHERE objectId_field = ObjectId("56034dae9b835b3ee6a52cb7")
    SELECT * FROM collection WHERE binary_field = BinData(0,"X96v3g==")
    SELECT * FROM collection WHERE md5_field = MD5("f65485ac0686409aabfa006f0c771fbb")
    SELECT * FROM collection WHERE hex_field = HexData(0,"00112233445566778899aabbccddeeff")

    --uuid
    SELECT * FROM collection WHERE uuid_field = UUID("4ae5bfce-1dba-4776-80eb-17678822b94e")
    SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = LUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")
    SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = JSUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")
    SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = CSUUID("6a72c25c-5c91-8c42-927c-7e23fe3c9d1c")
    SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = PYUUID("5cc2726a-915c-428c-927c-7e23fe3c9d1c")

    --timstamp
    SELECT * FROM collection WHERE timestamp_field = Timestamp(1443057070, 1)
    --symbol
    SELECT * FROM collection WHERE symbol_field = Symbol('I am a symbol')
    --dbref
    SELECT * FROM collection WHERE dbref_field = DBRef("unicorns", ObjectId("55f23233edad44cb25b0d51a"))
    --minkey maxkey
    SELECT * FROM collection WHERE minkey_field = MinKey and maxkey_field = MaxKey

    --array, array_field is [1, 2, '3']
    SELECT * FROM collection WHERE array_field = [1,2,'3']

    --object, object_field is { a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
    SELECT * FROM collection WHERE object_field = toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2'))

访问数组和嵌入式文档

支持嵌套文档（子文档）和数组，包括过滤器和表达式。您可以使用带点的名称访问此类字段。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

例如集合中的以下文档：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.survey.insert([   
  { _id: 1, results: [ { product: "abc", score: 10 }, { product: "xyz", score: 5 } ]},
  { _id: 2, results: [ { product: "abc", score: 8 }, { product: "xyz", score: 7 } ]},
  { _id: 3, results: [ { product: "abc", score: 7 }, { product: "xyz", score: 8 } ]}
])

“product”和“score”将分别作为 “results.product” 和 “results.score” 引用：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SELECT * FROM survey  WHERE results.product = 'xyz' AND results.score >= 8;

或者文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SELECT * FROM survey  WHERE "results.product" = 'xyz' AND "results.score" >= 8;

与嵌入文档的元素匹配文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

elemMatch 查询条件 (score >=8) 将被翻译为 "score": { "$gte": 8 }。这种语法更加简洁和表达。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

--  Enter "elemMatch [Tab]", to trigger auto-complete
SELECT * FROM survey WHERE "results" =elemMatch(product='xyz', score >=8)

SQL 相等连接(多表关联查询)

假设 有 订单集合， 存储的测试数据 如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.lookup_orders.insert([
   { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },
   { "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },
   { "_id" : 3  }
])

其中 item 对应 数据为 商品名称。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

另外 一个 就是就是 商品库存集合 ，存储的测试数据 如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.lookup_inventory.insert([
   { "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },
   { "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },
   { "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },
   { "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },
   { "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },
   { "_id" : 6 }
])

此集合中的 sku 数据等同于 订单 集合中的 商品名称。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

在这种模式设计下，如果要查询订单表对应商品的库存情况，应如何写代码呢？文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

很明显这需要两个集合Join。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

场景简单，不做赘述，直送答案 。其语句 如下：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

#----The equivalent MongoDB Query:----
#From SQL:
SELECT * FROM lookup_orders
   JOIN lookup_inventory ON lookup_orders.item=lookup_inventory.sku

#To MongoDB Script:
db.lookup_orders.aggregate([{
  $lookup: {
    from: "lookup_inventory",
    localField: "item",
    foreignField: "sku",
    as: "lookup_inventory_docs"
  }
}, {
  $match: {
    lookup_inventory_docs: {
      $ne: []
    }
  }
}, {
  $addFields: {
    lookup_inventory_docs: {
      $arrayElemAt: ["$lookup_inventory_docs", 0]
    }
  }
}, {
  $replaceRoot: {
    newRoot: {
      $mergeObjects: ["$lookup_inventory_docs", "$$ROOT"]
    }
  }
}, {
  $project: {
    lookup_inventory_docs: 0
  }
}])   

“toJS”SQL 函数和命名参数

“toJS”辅助函数将命名参数和算术运算符转换为 JSON 对象，还将普通参数列表转换为数组。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

toJS(k='v'); //result {k:'v'}
toJS(k="v"); //result {k:'$v'}, Double quotes quote object names
toJS(k=v); //result {k:'$v'}, without quote, v is a object name
toJS(k>5, k<=10); //result  { "k": { "$gt": 5, "$lte": 10} }
toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2')); //result {a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
toJS(1, 2,'3'); // result  [1,2,'3'];

使用命名参数和“toJS”辅助函数，您可以查询复杂对象或将 JSON 对象参数传递给 SQL 函数。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

--elemMatch, named parameter and Arithmetic operators
--cool stuff,  (score>8, score<=10) will be translated as  {"score": { "$gt": 8, "$lte": 10 }}
SELECT * FROM survey WHERE results =elemMatch(item='abc', score>8, score<=10)

--date timezone, named parameter
SELECT year(date="date", timezone='America/Chicago') as year FROM sales

--query object type value, object_field: { a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
SELECT * FROM collection WHERE object_field = toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2'))

-- text search with full-text search options
SELECT * FROM article WHERE 
   $text = toJS($search='cake',  $language='en', $caseSensitive=false, $diacriticSensitive=false) 

SELECT literal(toJS(k>5, k<=10))  FROM collection

Mixed-use of SQL and Chainable Aggregation Pipeline

MongoDB的NoSQLBooster将SQL转换为MongoDB find/aggregate方法，该方法返回一个AggregateCursor。所有的MongoDB游标方法和MongoDB的NoSQLBooster扩展方法都可以调用。这还允许NoSQLBooster智能感知了解AggregateCursor的所有可链阶段方法。(sort, limit, match, project, unwind…)。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

mb.runSQLQuery(`
       SELECT * FROM "survey" where type='ABC' and year(date) = 2018 ORDER BY "results.score" DESC
`)
.unwind('$tags')
.project("-_id") //alias select
.limit(1000)

The equivalent MongoDB Query is a bit longer.文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.survey.aggregate(
[
    {
        "$addFields" : {
            "year(date)" : {
                "$year" : "$date"
            }
        }
    },
    {
        "$match" : {
            "type" : "ABC",
            "year(date)" : 2018
        }
    },
    {
        "$project" : {
            "year(date)" : 0
        }
    },
    {
        "$sort" : {
            "results.score" : -1
        }
    },
    {
        "$unwind" : "$tags"
    },
    {
        "$project" : {
            "_id" : 0
        }
    },
    {
        "$limit" : 1000
    }
])

将 SQL 查询保存为 MongoDB 只读视图

您可以使用扩展方法“saveAsView”将 SQL 查询结果保存为 MongoDB 只读视图。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

//double quotes quote object names (e.g. "collection"). Single quotes are for strings 'string'.
mb.runSQLQuery("
      SELECT  concat(first_name, ' ', last_name) as fullname,
            dateToString('%Y-%m-%d',hire_date) as hiredate 
      FROM employees 
      WHERE hire_date >= date('2017-01-01') 

").saveAsView("Employers_hired_after_2017", {dropIfExists:true}) //drop view if it exists.

您还可以使用 forEach 方法将 javascript 方法应用于每个文档。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

mb.runSQLQuery("SELECT * FROM employees WHERE hire_date >= date('2017-01-01')")
  .forEach(it=>{
    //sendToMail(it)
  });

SQL 片段

NoSQLBooster 包含许多 SQL 特定的代码片段以节省您的时间、日期范围、文本搜索、查询和数组、存在性检查、类型检查等。您始终可以使用 Ctrl-Shift-Space 手动触发它。开箱即用，Ctrl-Space、Alt-Space 是可接受的触发器。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

SQL 日期范围片段

--  Enter "daterange [Tab]," then..., today, yesterday, lastNDays
SELECT * FROM collection WHERE
  "|" >= date("2018-02-09T00:00:00+08:00") and "|" < date("2018-02-10T00:00:00+08:00")

文本搜索片段

--  Enter "text [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE $text = toJS($search='|')

--  Enter "textopt [Tab]", then...
--  with full-text search options
SELECT * FROM collection WHERE 
   $text = toJS($search='|',  $language='en', $caseSensitive=false, $diacriticSensitive=false) 

等效的 MongoDB 文本搜索。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.collection.find({
  "$text": {
    "$search": "|",
    "$language": "en",
    "$caseSensitive": false,
    "$diacriticSensitive": false
  }
})

查询数组（$all 和 $elemMatch）片段

$elemMatch 运算符匹配包含数组字段的文档，该数组字段至少有一个元素匹配所有指定的查询条件。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

• 与嵌入文档的元素匹配

elemMatch 查询条件 (quantity>2, quantity<=10) 将被翻译为 "quantity": { "$gt": 2, "$lte": 10 }。这种语法更加简洁和表达。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

-- Enter "elemem [Tab]", then...

SELECT * FROM survey WHERE "|" =elemMatch(product='abc', quantity>2, quantity<=10)

The equivalent MongoDB Query文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.survey.find({
  "|": {
    "$elemMatch": {
      "product": "abc",
      "quantity": {
        "$gt": 2,
        "$lte": 10
      }
    }
  }
})

• 元素匹配

--  Enter "elem [Tab]", then...
SELECT * FROM survey WHERE "score" =elemMatch($gte=80, $lte=85)

The equivalent MongoDB Query文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

db.survey.find({
  "score": {
    "$elemMatch": {
      "$gte": 80,
      "$lte": 85
    }
  }
})

$all数组操作符选择字段值为包含所有指定元素的数组的文档。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

--  Enter "all [Tab]", then...
SELECT * FROM survey WHERE "|" = toJS($all=['', ''])

存在检查和类型检查片段

• 存在检查 ($exists)

--  Enter "exists [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE "|" =$exists(TRUE)

--  Enter "nonExist [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(FALSE)

--  Enter "existAndIsNull [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(TRUE) and "|" IS NULL

--  Enter "existAndIsNotNull [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(TRUE) and "|" IS NOT NULL

• 按多种数据类型查询 ($type)

--  Enter "typeSearch [Tab]", then...
SELECT * FROM collection WHERE "|" = toJS($type=['double','int','string','bool','date','object','array','null'])

小技巧

如果你用的是免费版,禁止把翻译的Script来拷贝,该怎么办?!别着急,运行成功后,点击下面的"Console"标签就能看到所有的内容!入下图所示:
这样你就可以把翻译前后的内容拷贝粘贴了!文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

如果你有更好用的 MongoDB 客户端管理工具，欢迎留言分享一下！文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/44837.html

来源：https://blog.csdn.net/wjw465150/article

/details/128006785