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Golang对mongodb入行聚合查询详解

[db:来源] 2023-02-10Golang3183

这篇文章主要为大家具体介绍了Golang对mongodb入行聚合查询的方法，文中的示例代码讲解具体，对我们学习Golang有一点的帮助，需要的可以参考一下

1.BSON介绍

在Go中使用BSON对象构建操作命令

在我们发送查询给数据库之前，很重要的一点是，理解Go Driver是如何和BSON对象协同工作的。

JSON文档在MongoDB里面以二入制形式存储，被称作BSON（二入制编码的JSON）。不像其他的数据库保存JSON数据为简朴的字符串和数字， BSON扩铺了JSON的保存形式，包括额外的类型，比如int， long, date, floating point以及decimal128。这使得它让应用程序更轻易来可靠地处理、排序和比较数据。

Go Driver有两个系列的类型表示BSON数据：D系列类型和Raw系列类型。

D系列的类型使用原生的Go类型简朴地构建BSON对象。这可以非常有用的来创建传递给MongoDB的命令。 D系列包含4种类型：

– D：一个BSON文档。这个类型应该被用在顺序很重要的场景，比如MongoDB命令。
– M: 一个无需map。它和D是一样的，除了它不保留顺序。
– A: 一个BSON数组。
– E: 在D里面的一个单一的子项。

这里有一个使用D类型构建的过滤文档的例子，它可能被用在查询name字段匹配“Alice”或者“Bob”的文档：

bson.D{{
    "name", 
    bson.D{{
        "$in", 
        bson.A{"Alice", "Bob"}
    }}
}}

2.过滤查询

2.1go查询

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
)

type Student struct {
    Name string
    Score int 
}

func main() {
    // 设置客户端连接配置
    clientOptions := options.Client().ApplyURI("mongodb://admin:123456@localhost:27017")

    // 连接到MongoDB
    client, err := mongo.Connect(context.TODO(), clientOptions)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 检查连接
    err = client.Ping(context.TODO(), nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("Connected to MongoDB!")


    collection := client.Database("demo").Collection("student")
    

    s1 := Student{"小红", 66}
    s2 := Student{"小兰", 70}
    s3 := Student{"小黄", 86}
    s4 := Student{"小张", 92}


    students := []interface{}{s1, s2, s3, s4}
    res, err := collection.InsertMany(context.TODO(), students)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("插进数据完成", res.InsertedIDs)

    
    aggreData := []map[string]interface{}{}

    scoreArray := [5]int{60, 70, 80, 90, 100}

  
    for i := 0; i<len(scoreArray)-1; i++{
        filter := bson.M{
            "score": bson.M{
                "$gt": scoreArray[i],
                "$lt": scoreArray[i+1],
            },
        }
        count, err := collection.CountDocuments(context.TODO(), filter)
        if err != nil {
            log.Printf("get metric error %s", err)
        }
        if count > 0 {
            temp := map[string]interface{}{}
            temp["count"] = count
            aggreData = append(aggreData, temp)
        }
    }
    
    fmt.Println("get finish!")
    for _, value := range aggreData {
        fmt.Println(value)
    }
}

admin> use demo
switched to db demo
demo> show tables
student
demo> db.student.find()
[
  { _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e6e"), name: '小红', score: 66 },
  { _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e6f"), name: '小兰', score: 70 },
  { _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e70"), name: '小黄', score: 86 },
  { _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e71"), name: '小张', score: 92 }
]

➜ mongo go run hello.go
Connected to MongoDB!
插进数据完成 [ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c2") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c3") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c4") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c5")]
get finish!
map[count:1]
map[count:1]
map[count:1]

2.2bucket命令

以上的命令其实是用来替换bucket命令。bucket命令是3.4的新功能，功能是可以对传进的一组查询数据分组查询并统计。如传进查询数据为[0, 10, 20, 30]，可以查询出0~10的数据，10~20的数据。

cond := make([]bson.M, 0)
cond = append(cond, bson.M{"$match": bson.M{"user_id": userID}})
cond = append(cond, bson.M{
   "$bucket": bson.D{
       bson.E{Key: "groupBy", Value: "$" + queryField},
       bson.E{Key: "default", Value: "_others_"},
       bson.E{Key: "boundaries", Value: boundries},
       bson.E{Key: "output", Value: bson.D{bson.E{Key: "count", Value: bson.M{"$sum": 1}}}},
   }})
aggreData := s.aggregateMongoQuery(collection, cond)

3.聚合查询

3.1mongo命令使用

使用mongodb肯定离不开聚合查询这种威力强盛的操作。下面实现一个提取数组中元素，重命名，匹配区间，统计总数这样一个操作，使用到的命令包括：

unwind：将数组中的每一个值拆分为单独的文档
project：提取文档中元素或重命名
match：匹配文档中元素
group：统计文档

插进数据

demo> db.student.insert({"field": "score", "num": [12, 23, 34, 45, 56, 67, 78, 89]})
{
  acknowledged: true,
  insertedIds: { '0': ObjectId("63e3b26b029e307c2c8c46e6") }
}

mongo命令查询

demo> db.student.aggregate([{ $unwind:"$num"}, {$project:{value: "$num"}}, {$match: {value:{$gte: 40, $lt: 90}}}, {$group: {_id: "in_40_90", count: {$sum: 1}}}])
[ { _id: 'in_40_90', count: 5 } ]

程序就是将以上命令翻译成go语言执行

3.2go 聚合查询

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
)

type Student struct {
    Name string
    Score int 
}

func main() {
    // 设置客户端连接配置
    clientOptions := options.Client().ApplyURI("mongodb://admin:123456@localhost:27017")

    // 连接到MongoDB
    client, err := mongo.Connect(context.TODO(), clientOptions)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 检查连接
    err = client.Ping(context.TODO(), nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("Connected to MongoDB!")

    collection := client.Database("demo").Collection("student")
    
    
    unwind := bson.D{{"$unwind", "$num"}}

    project := bson.D{{
        "$project", bson.D{{
            "value", "$num",
        }},
    }}

    match := bson.D{{
        "$match", bson.D{{
            "value", bson.D{{"$gte", 40}, {"$lt", 90}},
        }},
    }}

    group := bson.D{{
        "$group", bson.D{
            {"_id", nil},
            {"count", bson.D{{"$sum", 1}}},
        },
    }}
    showInfoCursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{unwind, project, match, group})

    var showsWithInfo []map[string]interface{}
    if err = showInfoCursor.All(context.TODO(), &showsWithInfo); err != nil {
        log.Printf("collection %s", err)
        panic(err)
    }

    for _, value := range showsWithInfo {
        fmt.Println(value)
    }

}