Question

我有一个集合T，包含两个字段：Grade1和Grade2，我想选择条件为Grade1 > Grade2的字段，如何获取类似的查询？在MySQL？

Select * from T Where Grade1 > Grade2

Answer 1

您可以使用$ where。请注意，它会相当慢（必须在每条记录上执行Javascript代码），所以如果可以，请与索引查询结合使用。

db.T.find( { $where: function() { return this.Grade1 > this.Grade2 } } );

或更紧凑：

db.T.find( { $where : "this.Grade1 > this.Grade2" } );

mongodb v.3.6 +

的UPD

您可以使用recent answer

中所述的$expr

Answer 2

如果您的查询仅包含$where运算符，则只能传入JavaScript表达式：

db.T.find("this.Grade1 > this.Grade2");

为了获得更好的性能，请运行具有 $redact 管道的聚合操作，以过滤满足给定条件的文档。

$redact 管道包含 $project 和 $match 的功能，以实现字段级别编辑将使用$$KEEP返回与条件匹配的所有文档，并使用 $$PRUNE 变量从管道中删除那些不匹配的文档。

运行以下聚合操作比使用$where对大型集合更有效地过滤文档，因为它使用单个管道和本机MongoDB运算符，而不是使用$where的JavaScript评估，这可能会减慢查询：

db.T.aggregate([
    {
        "$redact": {
            "$cond": [
                { "$gt": [ "$Grade1", "$Grade2" ] },
                "$$KEEP",
                "$$PRUNE"
            ]
        }
    }
])

这是合并两个管道 $project 和 $match 的更简化版本：

db.T.aggregate([
    {
        "$project": {
            "isGrade1Greater": { "$cmp": [ "$Grade1", "$Grade2" ] },
            "Grade1": 1,
            "Grade2": 1,
            "OtherFields": 1,
            ...
        }
    },
    { "$match": { "isGrade1Greater": 1 } }
])

使用 MongoDB 3.4 和更新版本：

db.T.aggregate([
    {
        "$addFields": {
            "isGrade1Greater": { "$cmp": [ "$Grade1", "$Grade2" ] }
        }
    },
    { "$match": { "isGrade1Greater": 1 } }
])

Answer 3

您可以使用$expr（3.6 mongo版本运算符）在常规查询中使用聚合函数。

比较query operators与aggregation comparison operators。

常规查询：

db.T.find({$expr:{$gt:["$Grade1", "$Grade2"]}})

聚合查询：

db.T.aggregate({$match:{$expr:{$gt:["$Grade1", "$Grade2"]}}})

Answer 4

如果性能比可读性更重要，并且只要条件包含简单的算术运算，就可以使用聚合管道。首先，使用$ project计算条件的左侧（将所有字段都放到左侧）。然后使用$ match与常量和过滤器进行比较。这样就可以避免javascript执行。以下是我在python中的测试：

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("pairs", data);

session.run(insertQuery,parameters).consume();

使用聚合：

import pymongo
from random import randrange

docs = [{'Grade1': randrange(10), 'Grade2': randrange(10)} for __ in range(100000)]

coll = pymongo.MongoClient().test_db.grades
coll.insert_many(docs)

1个循环，最好是每个循环1：192 ms

使用find和$ where：

%timeit -n1 -r1 list(coll.aggregate([
    {
        '$project': {
            'diff': {'$subtract': ['$Grade1', '$Grade2']},
            'Grade1': 1,
            'Grade2': 1
        }
    },
    {
        '$match': {'diff': {'$gt': 0}}
    }
]))

1个循环，最佳1：每循环4.54秒

MongoDb查询条件比较2个字段

4 个答案:

mongodb v.3.6 +