mongodb的环境搭建参考前面一篇通过mongo-driver使用说明 GO 包管理机制
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里面以二进制形式存储， 被称作BSON（二进制编码的JSON）。不像其他的数据库保存JSON数据为简单的字符串和数字， BSON扩展了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容易来可靠地处理、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类型简单地构建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{{
"$in",
bson.A{"Alice", "Bob"}
}}
}}
2.过滤查询
2.1go查询
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
)
type Student struct {
Name string
Score int
}
func main() {
// 设置客户端连接配置
clientOptions := options.Client().ApplyURI("mongodb://admin:123456@localhost:27017")
// 连接到MongoDB
client, err := mongo.Connect(context.TODO(), clientOptions)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 检查连接
err = client.Ping(context.TODO(), nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Connected to MongoDB!")
collection := client.Database("demo").Collection("student")
s1 := Student{"小红", 66}
s2 := Student{"小兰", 70}
s3 := Student{"小黄", 86}
s4 := Student{"小张", 92}
students := []interface{}{s1, s2, s3, s4}
res, err := collection.InsertMany(context.TODO(), students)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("插入数据完成", res.InsertedIDs)
aggreData := []map[string]interface{}{}
scoreArray := [5]int{60, 70, 80, 90, 100}
for i := 0; i 0 {
temp := map[string]interface{}{}
temp["count"] = count
aggreData = append(aggreData, temp)
}
}
fmt.Println("get finish!")
for _, value := range aggreData {
fmt.Println(value)
}
}
admin> use demo
switched to db demo
demo> show tables
student
demo> db.student.find()
[
{ _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e6e"), name: '小红', score: 66 },
{ _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e6f"), name: '小兰', score: 70 },
{ _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e70"), name: '小黄', score: 86 },
{ _id: ObjectId("63e25fa9c6fe361e9f5e7e71"), name: '小张', score: 92 }
]
➜ mongo go run hello.go
Connected to MongoDB!
插入数据完成 [ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c2") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c3") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c4") ObjectID("63e26329b1f99ae321f895c5")]
get finish!
map[count:1]
map[count:1]
map[count:1]
2.2bucket命令
以上的命令其实是用来替换bucket命令。bucket命令是3.4的新功能，功能是可以对传入的一组查询数据分组查询并统计。如传入查询数据为[0, 10, 20, 30]，可以查询出0~10的数据，10~20的数据。
cond := make([]bson.M, 0)
cond = append(cond, bson.M{"$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大的操作。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
插入数据
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)
}
}
➜ mongo go run hello.go
Connected to MongoDB!
map[_id:count:5]
可以看到结果和mongo命令是一样的
以上就是Golang对mongodb进行聚合查询详解的详细内容，更多关于Golang mongodb聚合查询的资料请关注脚本之家其它相关文章！