Question

我正在尝试在MongoDB中执行日期范围查询。假设我要查找在“ 2018年5月”中创建的记录。现在，根据知识，我们可以通过以下方式实现这一目标。

一种方法是对createdAt进行简单的范围查询。例如 {createdAt: { $gte: ISODate('2018-05-01'), $lte: ISODate('2018-05-31')}}
另一种方法是聚合 db.collection.aggregate([{ $project: { year: { $year: '$createdAt' }, month: { $month: '$createdAt' }}, { $match: { year: 2018, month: 5}}])

那么，如果可以通过简单的查询获得结果，何时使用聚合？如果以上查询或方法不正确或过旧，请更正。我正在Compass中进行测试。

谢谢

Answer 1

您不需要$project阶段（实际上，您编写投影的方式输出文档将只包含投影值和_id字段，无论您是不是想）。因此，剩下的只是聚合查询$match。可以假定查询执行时间是相同的，只是阶段处理要付出较小的代价。另外，我个人希望“正常” find()在内部几乎完全融合到聚合框架中，如果这还没有完全发生的话。保留两种查询数据的方式只是没有道理...

出于清楚的原因，我个人倾向于使用find()版本。

Answer 2

如果您可以通过简单的查询来做到这一点，只需保持简单即可。有许多框架可以轻松支持查询，但不能支持聚合。

聚合很难编写和维护。在某些情况下，您确实需要它们（例如在处理数组或子文档时），但如果不需要，请使用find（）保留它们。有关何时需要聚合的示例：

MongoDB - Get latest non-null field value from documents with timestamp

此外，我不确定您的聚合代码是否与find（）代码相同。如果检查正确，则首先使用$ project阶段，然后进行匹配。这意味着您要投影数据库的所有对象，然后在它们之间进行匹配，因为没有使用$ match开始聚合。如果您有很多物体，这可能会很慢。

此外，$ match仅在处于第一阶段时才使用索引：

将$ match尽可能早地放在聚合管道中。因为$ match限制了聚合中文档的总数管道，较早的$ match操作可最大程度地减少处理量下管道。如果您在$的开头放置$ match 管道，查询可以像其他任何索引一样利用索引 db.collection.find（）或db.collection.findOne（）。

Answer 3

根据我的经验，执行基本的find()后不久，您的需求就会发生变化，并需要管道的力量。例如，考虑以下文档：

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 4, "date" : ISODate("2018-01-20T00:00:00Z") }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 7, "date" : ISODate("2018-01-18T00:00:00Z") }
{ "_id"  :8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

我们要查找日期<= 2018-01-15的所有地方：

db.foo.aggregate([
{$match: {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}} }
                ]);

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

糟糕！我们也需要空白日期：

db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
]);

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

我们希望对它进行排序：

db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
,{$sort: {"date":1}}
]);

{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

嗯。但是我们希望空格出现在排序列表的末尾。因此，我们用自身覆盖date字段，或者如果覆盖null，则实际上是一个很远的日期，这现在为我们提供了我们想要的顺序：

db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
,{$addFields: {"date": {$ifNull: [ "$date", new ISODate("3000-01-01")] }}}
,{$sort: {"date":1}}
]);

{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }
{ "_id" : 6, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }

在此主题上有多种变体，例如执行初始$project以创建公共的非空排序字段，但是将$match放在最前面可以利用索引（如果存在）。当您的文档包含需要查询和操作的数组数据时，agg管道的真正威力便会彰显出来。

MongoDB-使用聚合而不是日期范围的常规范围查询是否明智？

3 个答案: