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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章MySQL与Mongo简单的查询实例代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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 。
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CREATE
TABLE
`new_schema`.`demo` (
`id`
INT
NOT
NULL
,
`person`
VARCHAR
(45)
NOT
NULL
,
`score`
VARCHAR
(45)
NOT
NULL
,
PRIMARY
KEY
(`id`));
|
建完表之后我们来插入一些数据 。
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|
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 。
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 。
这个是文本模块显示 。
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/* 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） 。
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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$match过滤 分数大于0且人名是bob或是jake 。
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db.demo.aggregate(
{
"$match"
:{
"$and"
:[
{
"sorce"
:{
"$gt"
:0}},
{
"person"
:{
"$in"
:[
"bob"
,
"jake"
]}}
]
}
}
|
得到这个结果 。
这个是表哥模块显示的结果:
这个是文本模块显示的结果:
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/* 1 */
{
"_id"
: ObjectId(
"58043fa8e9a7804c05031e17"
),
"person"
:
"bob"
,
"sorce"
: 50
}
/* 2 */
{
"_id"
: ObjectId(
"58043fa8e9a7804c05031e18"
),
"person"
:
"bob"
,
"sorce"
: 100
}
/* 3 */
{
"_id"
: ObjectId(
"58043fa8e9a7804c05031e19"
),
"person"
:
"jake"
,
"sorce"
: 60
}
/* 4 */
{
"_id"
: ObjectId(
"58043fa8e9a7804c05031e1a"
),
"person"
:
"jake"
,
"sorce"
: 100
}
|
然后想要分组并且显示最大 最小 总计 平均值 和计数值 。
那么$group派上用场了:
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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:
结果的文本模块显示:
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/* 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
}
|
以上所述是小编给大家介绍的MySQL与Mongo简单的查询实例代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持！ 。
原文链接：http://www.cnblogs.com/moon1223/archive/2016/10/17/5969400.html 。
最后此篇关于MySQL与Mongo简单的查询实例代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于MySQL与Mongo简单的查询实例代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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