MongoDB进阶-内嵌文档查询

作为非关系型数据库中的佼佼者，MongoDB一大优势在于能够在一条文档中存储对象类型的数据，适当增加冗余来让数据库 更好用 。文档中一个对象类型的字段在 MongoDB 中被称为 内嵌文档（Embedded） ,也是MongoDB推荐的存储形式。本文将基于官方文档介绍内嵌文档的查询方法。

1.内嵌文档的适用场景

对于初创企业的技术团队来说，快速变动的需求导致没有必要花费过多精力设计关系严格的数据表，而是可以直接将相关联的数据字段放在一起，比如以下设计：

db.books.insertMany( [
   { _id: 1, name: "python", price: 25, size: { h: 14, w: 21}, reading: ["Tom","John"] },
   { _id: 2, name: "mongo", price: 50, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["John","Dave"] },
   { _id: 3, name: "webGL", price: 80, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["Lily"] },
]);
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如果使用类似关系型数据主键的将_id作为引用的方式如下：

db.books.insertMany( [
   { _id: 1, name: "python", price: 25, h: 14,  w: 21, reading: ["Tom","John"] },
   { _id: 2, name: "mongo",  price: 50, h: 8.5, w: 11, reading: ["John","Dave"] },
   { _id: 3, name: "webGL",  price: 80, h: 8.5, w: 11, reading: ["Lily"] },
]);
 db.reading.insertMany( [
   { _id: 4, reader: "Tom",  book_id:1 },
   { _id: 5, reader: "John", book_id:1 },
   { _id: 6, reader: "John", book_id:2 },
   { _id: 7, reader: "Dave", book_id:2 },
   { _id: 8, reader: "Lily", book_id:3 },
]);
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相比之下，内嵌的方式有以下优点：

1. 使用者查询次数减少 可以快速读取到比较完整的相关信息
2. 使用字典对象和列表对象增加字段和成员都格外方便

内嵌文档可以降低字段修改对调用者的影响，比如在size字段下增加一个名为"l"的子字段表示书籍长度，对于调用者来说只需要在用到时从size对象中拿出来即可，不需要再去额外获取新的字段。 因此，在内嵌文档较小，更新频率不高时推荐使用内嵌文档来存储数据。

2.内嵌文档为字典的查询方法

以1中数据为例，对于单值的字段查询，只需要写一个 查询字典 （query filter）即可：

db.books.find( { price: 25 } );
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当查询条件涉及内嵌文档中的子字段时，使用"."（可递进使用）：

db.books.find( { "size.h": 8.5 } );//针对字典对象
 -->[
  { _id: 2, name: "mongo", price: 50, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["John","Dave"] },
  { _id: 3, name: "webGL", price: 80, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["Lily"] },
  ]
 db.books.find( { "reading.0": "Tom" } );//针对列表
 -->[
   { _id: 1, name: "python", price: 25, h: 14,  w: 21, reading: ["Tom","John"] },
  ]
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注意，不使用"."的话将会严格匹配内嵌文档：

db.books.find( { "size": { h: 8.5} } );//不存在size字段为{ h: 8.5}的文档
 -->[]
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同普通查询一样，可以使用 运算符Query Operator ：

db.books.find( { "size.w": { $lt: 21} } );
 -->[
  { _id: 2, name: "mongo", price: 50, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["John","Dave"] },
  { _id: 3, name: "webGL", price: 80, size: { h: 8.5, w: 11}, reading: ["Lily"] },
  ]
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3.内嵌文档为列表的查询方法

示例数据

db.books.insertMany( [
   { _id: 1, name: "python", price: 25, size: [14,21], reading: ["Tom","John"] },
   { _id: 2, name: "mongo", price: 50, size: [8.5,11], reading: ["John","Dave"] },
   { _id: 3, name: "webGL", price: 80, size: [8.5,11], reading: ["Lily"] },
]);
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(1)指定列表{key:[value]} 列表必须符合value的条件

以1中数据为例，指定列表，将严格按照所有元素及其顺序查询：

db.books.find( { reading: ["Tom","John"]" });
 -->[
  { _id: 1, name: "python", price: 25, size: size: [14,21], reading: ["Tom","John"] },
  ]
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若只要求指定元素存在且不要求顺序，使用 $all :

db.books.find( { reading: { $all: ["John"] } });
 -->[
  { _id: 1, name: "python", price: 25, size:[14,21], reading: ["Tom","John"] },
  { _id: 2, name: "mongo", price: 50,  size:[8.5,11], reading: ["John","Dave"] },
  ]
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(2)指定元素{key:value1,value2...} 对于各个value的条件都至少有一个元素满足即可，不要求一个元素同时满足所有条件

db.books.find( { reading: "John" });//只要列表中有一元素的值为"John"即满足
 -->[
  { _id: 1, name: "python", price: 25, size:[14,21], reading: ["Tom","John"] },
  { _id: 2, name: "mongo", price: 50,  size:[8.5,11], reading: ["John","Dave"] },
  ]
 db.books.find( { size: { $gt: 16, $lt: 15} });//只要列表中有一元素的值大于16,还有一元素小于15即满足
 -->[
  { _id: 1, name: "python", price: 25, size: [14,21], reading: ["Tom","John"] },
  ]
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(3)指定元素{key:{$elemMatch:value1,value2...}} 只要至少有一元素同时符合各个value的条件

使用$elemMatch

db.books.find( { size: { $elemMatch: { $gt: 22, $lt: 30 } } });
 -->[
  { _id: 1, name: "python", price: 25, size: [14,21], reading: ["Tom","John"] },
  ]
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(4)指定列表长度{key:{ $size: value... }}满足条件

使用$size

db.books.find( { reading: { $size: { $gt: 1} } });
 -->[
    { _id: 3, name: "webGL", price: 80, size: [8.5,11], reading: ["Lily"] },
  ]
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总结，对于列表类型的内嵌文档，$elemMatch给出的并列条件要求至少有一个元素同时满足，不使用elemMatch时并列的条件只需要各自至少有一个元素满足即可。