В этой лабораторной работе вы научитесь эффективно фильтровать коллекции MongoDB, используя различные методы запросов. Лабораторная работа охватывает применение нескольких условий, использование операторов сравнения, сопоставление с регулярными выражениями, проверку существования полей и поиск нулевых значений. Эти навыки необходимы для точного извлечения данных в MongoDB. Пошаговые инструкции содержат практические примеры, которые помогут вам освоить основы запросов в MongoDB.
На этом шаге вы научитесь применять несколько условий для фильтрации документов в коллекции MongoDB. Это позволяет выполнять более точные запросы, комбинируя несколько критериев.
Сначала откройте терминал и запустите MongoDB Shell. Эта интерактивная оболочка, где вы будете выполнять все команды базы данных.
mongoshОказавшись внутри оболочки mongosh, вы увидите приглашение >. Давайте переключимся на новую базу данных под названием school_database и создадим коллекцию students с некоторыми примерами данных.
use school_databasedb.students.insertMany([
{ name: "Alice", age: 22, grade: "A", major: "Computer Science" },
{ name: "Bob", age: 20, grade: "B", major: "Mathematics" },
{ name: "Charlie", age: 25, grade: "A", major: "Physics" },
{ name: "David", age: 19, grade: "C", major: "Computer Science" }
]);Эта команда вставляет четыре документа в коллекцию students. Теперь найдем студентов, которые соответствуют нескольким условиям. Мы будем использовать оператор $and для поиска студентов, которым 20 лет или больше И у которых оценка "A".
db.students.find({
$and: [{ age: { $gte: 20 } }, { grade: "A" }]
});Этот запрос использует $gte (больше или равно) и $and, чтобы гарантировать выполнение обоих условий. Результат покажет Алису и Чарли:
[
{
_id: ObjectId("..."),
name: 'Alice',
age: 22,
grade: 'A',
major: 'Computer Science'
},
{
_id: ObjectId("..."),
name: 'Charlie',
age: 25,
grade: 'A',
major: 'Physics'
}
]Далее, давайте используем оператор $or для поиска документов, которые соответствуют хотя бы одному из нескольких условий. Этот запрос находит студентов, которые либо изучают "Computer Science", ЛИБО младше 21 года.
db.students.find({
$or: [{ major: "Computer Science" }, { age: { $lt: 21 } }]
});Этот запрос использует $lt (меньше). Результат будет включать Алису и Дэвида (специальность "Computer Science") и Боба и Дэвида (младше 21 года). Поскольку Дэвид соответствует обоим условиям, он появляется один раз.
[
{
_id: ObjectId("..."),
name: 'Alice',
age: 22,
grade: 'A',
major: 'Computer Science'
},
{
_id: ObjectId("..."),
name: 'Bob',
age: 20,
grade: 'B',
major: 'Mathematics'
},
{
_id: ObjectId("..."),
name: 'David',
age: 19,
grade: 'C',
major: 'Computer Science'
}
]На следующем шаге вы изучите другие операторы сравнения. Пока вы можете оставаться в оболочке mongosh.
На этом шаге вы будете использовать операторы сравнения MongoDB для построения более сложных запросов. Эти операторы позволяют фильтровать данные на основе сравнения значений.
Вы все еще должны находиться в оболочке mongosh из предыдущего шага. Сначала давайте очистим существующую коллекцию и вставим новые данные с полем credits для работы.
db.students.drop();db.students.insertMany([
{
name: "Alice",
age: 22,
grade: "A",
major: "Computer Science",
credits: 45
},
{ name: "Bob", age: 20, grade: "B", major: "Mathematics", credits: 35 },
{ name: "Charlie", age: 25, grade: "A", major: "Physics", credits: 50 },
{ name: "David", age: 19, grade: "C", major: "Computer Science", credits: 25 }
]);Теперь давайте используем операторы "больше чем" ($gt) и "меньше чем" ($lt), чтобы найти студентов, которые старше 20 лет, но младше 25 лет.
db.students.find({ age: { $gt: 20, $lt: 25 } });Этот запрос вернет только документ Алисы, которой 22 года.
Далее, используйте "больше или равно" ($gte) и "меньше или равно" ($lte), чтобы найти студентов с количеством кредитов от 40 до 50 включительно.
db.students.find({ credits: { $gte: 40, $lte: 50 } });Этот запрос вернет Алису (45 кредитов) и Чарли (50 кредитов).
Наконец, давайте используем оператор "не равно" ($ne), чтобы найти всех студентов, у которых оценка не "C".
db.students.find({ grade: { $ne: "C" } });Это вернет Алису, Боба и Чарли, исключая Дэвида, у которого оценка "C". Эти операторы являются основополагающими для создания детальных и специфических запросов в MongoDB.
Регулярные выражения (regex) предоставляют гибкий способ выполнения мощного поиска по тексту. На этом шаге вы узнаете, как использовать regex в ваших запросах MongoDB.
Сначала подготовим данные для этого шага. Очистим коллекцию и вставим новые документы с более подробными строковыми полями.
db.students.drop();db.students.insertMany([
{
name: "Alice Johnson",
age: 22,
major: "Computer Science",
email: "alice.j@example.com"
},
{
name: "Bob Smith",
age: 20,
major: "Mathematics",
email: "bob.smith@university.edu"
},
{
name: "Charlie Brown",
age: 25,
major: "Physics",
email: "charlie.brown@school.org"
},
{
name: "David Lee",
age: 19,
major: "Computer Engineering",
email: "david.lee@tech.net"
}
]);Чтобы найти всех студентов, чьи имена начинаются с "Alice", вы можете использовать оператор $regex с якорем ^.
db.students.find({ name: { $regex: "^Alice" } });Этот запрос вернет документ "Alice Johnson". Символ ^ обозначает начало строки.
Чтобы найти студентов с адресом электронной почты из определенного домена, например example.com, используйте якорь $ для сопоставления конца строки.
db.students.find({ email: { $regex: "@example.com$" } });Это найдет "Alice Johnson", чей адрес электронной почты заканчивается на @example.com.
Вы также можете выполнять поиск без учета регистра. Следующий запрос находит любого студента, чье имя содержит "smith", независимо от регистра, используя опцию i.
db.students.find({ name: { $regex: "smith", $options: "i" } });Этот запрос найдет "Bob Smith".
Наконец, чтобы найти любую специальность, содержащую слово "Computer", вы можете использовать простой шаблон regex без каких-либо якорей.
db.students.find({ major: { $regex: "Computer" } });Это вернет как "Alice Johnson" (Computer Science), так и "David Lee" (Computer Engineering).
Иногда документы в коллекции имеют разную структуру. Этот шаг научит вас выполнять запросы к документам на основе наличия или отсутствия определенного поля.
Начнем с вставки нового набора документов, в которых отсутствуют некоторые поля.
db.students.drop();db.students.insertMany([
{ name: "Alice", age: 22, major: "Computer Science", scholarship: 1000 },
{ name: "Bob", age: 20, major: "Mathematics" },
{ name: "Charlie", age: 25, major: "Physics", internship: "Research Lab" },
{ name: "David", age: 19, contact: { phone: "555-1234" } }
]);Чтобы найти всех студентов, у которых есть поле scholarship, используйте оператор $exists со значением true.
db.students.find({ scholarship: { $exists: true } });Этот запрос вернет только документ Алисы, так как только у нее есть поле scholarship.
И наоборот, чтобы найти студентов, у которых нет поля internship, установите $exists в false.
db.students.find({ internship: { $exists: false } });Это вернет документы Алисы, Боба и Дэвида, поскольку ни у одного из них нет поля internship.
Оператор $exists также работает с вложенными полями. Чтобы найти студента, у которого есть объект contact, содержащий поле phone, вы можете использовать точечную нотацию.
db.students.find({ "contact.phone": { $exists: true } });Этот запрос специально ищет поле phone внутри объекта contact и вернет документ Дэвида.
На этом заключительном этапе вы узнаете, как выполнять запросы к документам, содержащим null значения. Значение null представляет собой намеренное отсутствие значения.
Сначала давайте настроим коллекцию с документами, содержащими null значения и отсутствующие поля.
db.students.drop();db.students.insertMany([
{ name: "Alice", age: 22, email: null },
{ name: "Bob", age: 20, major: "Mathematics" },
{ name: "Charlie", age: null, major: "Physics" },
{ name: "David", contact: { email: null } }
]);Чтобы найти документы, в которых поле имеет значение null, вы можете выполнить запрос непосредственно к null. Следующий запрос находит все документы, в которых поле email равно null ИЛИ поле email отсутствует.
db.students.find({ email: null });Этот запрос вернет все четыре документа: Alice (где email явно равно null), Bob (где поле email отсутствует), Charlie (где поле email отсутствует) и David (где поле email отсутствует).
Чтобы найти только те документы, в которых поле явно установлено в null, вам необходимо объединить проверку null с проверкой $exists.
db.students.find({ email: { $type: "null" } });В качестве альтернативы вы можете использовать оператор $type. Тип BSON для null равен 10. Этот запрос вернет только документ для Alice.
db.students.find({ email: { $type: 10 } });Вы также можете выполнять запросы к null значениям во вложенных документах. Следующий запрос находит документы, в которых поле email внутри объекта contact равно null ИЛИ где поле contact отсутствует.
db.students.find({ "contact.email": null });Это вернет все четыре документа: Alice, Bob и Charlie (где поле contact отсутствует) и David (где contact.email явно равно null). Понимание того, как выполнять запросы к null, имеет решающее значение для обработки неполных или разреженных данных.
Когда вы закончите, вы можете выйти из оболочки mongosh, набрав exit или нажав Ctrl+D.
В этой лабораторной работе вы изучили несколько основных методов фильтрации коллекций в MongoDB. Вы отработали применение нескольких условий с использованием операторов $and и $or, что позволяет создавать сложные и точные запросы. Вы также ознакомились с рядом операторов сравнения, таких как $gt, $lt и $ne, для уточнения критериев поиска. Кроме того, вы получили опыт сопоставления текста с использованием регулярных выражений, проверки наличия полей с помощью $exists и выполнения запросов к значениям null. Эти навыки закладывают прочную основу для эффективного извлечения и манипулирования данными в MongoDB.
