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【Go开源宝藏】Go语言操作 MongoDB

文章目录

1. MongoDB简介

MongDB是一款性能极强的文档数据库，可以充分利用系统的内存资源，会充分使用系统内存作为缓存。

在MongoDB中，

指定索引插入

比

不指定

慢很多，这是因为，MongoDB里每一条数据的_id值都是唯一的。

  • 当在不指定_id插入数据的时候，其_id是系统自动计算生成的。MongoDB通过计算机特征值、时间、进程ID与随机数来确保生成的_id是唯一的。
  • 而在指定_id插入时，MongoDB每插一条数据，都需要检查此_id可不可用，当数据库中数据条数太多的时候，这一步的查询开销会拖慢整个数据库的插入速度

MongoDB不指定_id插入 > MySQL不指定主键插入 > MySQL指定主键插入 > MongoDB指定_id插入

2. Go连接MongoDB

驱动：

go.mongodb.org/mongo-driver/mongo
  • 定义一个mongoDB的一个client
var MongoDBClient *mongo.Client
  • 连接mongoDB
clientOptions := options.Client().ApplyURI("mongodb://"+"localhost"+":"+"27017")var err error
MongoDBClient, err = mongo.Connect(context.TODO(), clientOptions)// 链接if err !=nil{
    fmt.Println(err)}
err = MongoDBClient.Ping(context.TODO(),nil)// 测试连接if err !=nil{
    fmt.Println(err)}
  • 链接MongoDB数据库
var Collection *mongo.Collection // 声明一个集合
Collection = MongoDBClient.Database("practice").Collection("user")// 链接practice这个数据库中的user集合

MongoDB数据库 —> MySQL数据库
MongoDB的Collection集合 —> MySQL表

注意一点：这时候如果MongoDB中没有这个数据库和这个集合的话，就会自动创建的，无需我们自己再去创建集合

在这里插入图片描述

3. insert 插入

  • 定义一个类型
type PersonInfo struct{
    Name  string
    Age   float64
    Major string}

3.1 插入单条数据

  • 定义数据
fan := PersonInfo{"FanOne",17.99,"Big Data"}
  • 插入
insertResult, err := Collection.InsertOne(context.TODO(), fan)
  • 查看插入结果的id
fmt.Println(insertResult.InsertedID)

在这里插入图片描述

3.2 插入多条数据

在MongoDB中我们看到这个

InsertMany

的函数的实际上是要传入一个

[]interface{}

类型的

  • 声明数据类型
var fans []interface{}
  • bson.M{}

在go.mongodb中有两种族来使用bson数据，分别是

D

和

RAW

。
D族是使用原生Go形式来构造一个BSON对象。这个对于使用命令来操作mongoDB是十分有用的。

D()由下面4种类型：

  • D:一个BSON文档，这个是有序的。
  • M:一个无序的map。它除了无序之外和D是一样的（可以理解为map和bson是可以转换）。
  • A:一个BSON形式的数组。
  • E:一个D里面的单独元素。(就是文档里的一个元素)

RAW族是被用来判断是否为bytes的一个slice。

你也可以用look up()方法从RAW取得一个元素。这可以在你将BSON转化为另一个形式的数 据时是十分有用的(原文大概意思是可以节省你转化数据时的开销)。

for i :=0; i <=10; i++{
    fan := PersonInfo{"FanOne",17.99,"Big Data"}
    fan.Name = fan.Name + strconv.Itoa(i)
    fans =append(fans, bson.M{"name": fan.Name,"age": fan.Age,"major": fan.Major})}
insertResult, err := Collection.InsertMany(context.TODO(), fans)// 插入多条数据if err !=nil{
    fmt.Println(err)}
fmt.Println(insertResult.InsertedIDs)

在这里插入图片描述

4. find 查询

4.1 单条查询

  • 定义查询结果
var result PersonInfo
  • 定义筛选条件
filter := bson.D{{"name","FanOne0"}}
  • 选择
err := Collection.FindOne(context.TODO(), filter).Decode(&result)// 将结果Decode到result中if err !=nil{
    log.Fatal(err)}
fmt.Printf("Found a single document: %+v\n", result)
  • 结果

在这里插入图片描述

4.2 多条查询

  • 定义查询结果
var result []PersonInfo
  • 定义过滤器
filter := bson.D{{"major","Big Data"}}
  • 数据库查询
res,err := Collection.Find(context.TODO(), filter)
  • 结果赋值
_= res.All(context.TODO(),&result)
  • 结果

在这里插入图片描述

4.3 复合查询

4.3.1 $regex 模糊查询

查询名字包含1的数据

filter := bson.M{"name": bson.M{"$regex":"1"}}

查询

res,err := Collection.Find(context.TODO(), filter)if err !=nil{
    log.Fatal(err)}_= res.All(context.TODO(),&result)
fmt.Printf("result : %+v\n", result)

查询结果
在这里插入图片描述

4.3.2 in($in)

查询

name字段

中有

FanOne1

和

FanOne2

的数据字段

filter := bson.M{"name": bson.M{"$in":[]string{"FanOne1","FanOne2"}}}

查询字段
在这里插入图片描述
如果是查询不存在就用 **no in

($nin)

** 关键字 进行查询

4.3.3 各种比较函数

  • !=($ne)
  • > ($gt)
  • < ($lt)
  • >=($gte)
  • <=($lte)

例子：

filter := bson.M{"age": bson.M{"$gt":1}}

选出age>1的数据
在这里插入图片描述

4.3.4 复合查询

  • and($and)

查询 

name是FanOne2

和

age是4

的数据

res, err := Collection.Find(context.TODO(), bson.M{"$and":[]bson.M{{"name":"FanOne2"},{"age":4}}})

结果
在这里插入图片描述

  • or($or)

查询 

name是FanOne2

或者

age是2

的数据

res, err := Collection.Find(context.TODO(), bson.M{"$or":[]bson.M{{"name":"FanOne2"},{"age":2}}})

结果
在这里插入图片描述

4.3.5 聚类

表达式描述实例$sum计算总和bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …son.D{{"_id", "major”},{“sum”, bson.D{{"$sum", 1},}},}},}$avg计算平均值bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …bson.D{{"_id","major”},{“ageAvg”,bson.D{{"$ avg","$age"},}},}},}$min获取集合中所有文档对应值得最小值。bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …bson.D{{"_id","major”},{“minAvg”,bson.D{{“

       m
      
      
       i
      
      
       n
      
      
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       "
      
     
     
      min","
     
    
   min","age”}}}}}}$max获取集合中所有文档对应值得最大值。bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …bson.D{{"_id","major”},{“maxAvg”,bson.D{{“
   
    
     
      
       m
      
      
       a
      
      
       x
      
      
       "
      
      
       ,
      
      
       "
      
     
     
      max","
     
    
   max","age”}}}}}}$push在结果文档中插入值到一个数组中。bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …son.D{{"_id", "name”}, {“num”, bson.D{{"$push", “test”}}}}}}$addToSet在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …son.D{{"_id", "name”}, {“num”, bson.D{{"$addToSet", “test”}}}}}}$first根据资源文档的排序获取第一个文档数据。bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …son.D{{"_id", "major”}, {“first”, bson.D{{“
   
    
     
      
       f
      
      
       i
      
      
       r
      
      
       s
      
      
       t
      
      
       "
      
      
       ,
      
      
       "
      
     
     
      first", "
     
    
   first","name”}}}}}}$last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据bson.D{{“KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …son.D{{"_id", "major”}, {“first”, bson.D{{“
   
    
     
      
       l
      
      
       a
      
      
       s
      
      
       t
      
      
       "
      
      
       ,
      
      
       "
      
     
     
      last", "
     
    
   last","name”}}}}}}

类似：

select by_user, count(*) from mycol group by by_user

查看

Aggregate

的源码可知
在这里插入图片描述

$sum

例子：

  • 定义最大时间
opts := options.Aggregate().SetMaxTime(2* time.Second)
  • 定义查询语句

通过major字段进行划分，每一个sum变1

groupStage := bson.D{{"$group", bson.D{{"_id","$major"},{"sum", bson.D{{"$sum",1},}},}},}
  • 查询
result, err := Collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{groupStage}, opts)
  • 赋值，注意这里类型可以自己定义，也可以直接用bson.M
var results []bson.M
if err = result.All(context.TODO(),&results); err !=nil{
    log.Fatal(err)}
fmt.Printf("results : %+v\n", results)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

$avg

例子

  • 定义一个过滤条件

计算各个

major

的

平均age

字段

groupStage := bson.D{{"$group",bson.D{{"_id","$major"},{"ageAvg",bson.D{{"$avg","$age"},}},}},}

数据库
在这里插入图片描述
结果
在这里插入图片描述

$min例子

找到以major为分组，各组最小的age

groupStage := bson.D{{"$group",bson.D{{"_id","$major"},{"minAvg",bson.D{{"$min","$age"}}}}}}

在这里插入图片描述

5. update 更新

5.1 更新单条

在这里插入图片描述
第一个是filter，选出哪个更新，第二个是传进去的更新的东西，要传

$set

res, err := Collection.UpdateOne(context.TODO(), bson.M{"name":"FanOne1"}, bson.M{"$set": bson.M{"age":111}})
  • 结果在这里插入图片描述

5.2 更新多条

UpdateMany

找到字段major是BigData的，然后把age变成111。

res, err := Collection.UpdateMany(context.TODO(), bson.M{"major":"Big Data"}, bson.M{"$set": bson.M{"age":111}})
  • 结果

在这里插入图片描述

6. delete 删除

6.1 删除单条

res, err := Collection.DeleteOne(context.TODO(), bson.M{"name":"FanOne0"})if err !=nil{
    log.Fatal(err)}
fmt.Printf("result : %+v\n", res)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.2 删除多条

res, err := Collection.DeleteMany(context.TODO(), bson.M{"major":"CS"})if err !=nil{
    log.Fatal(err)}
fmt.Printf("result : %+v\n", res)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

标签： mongodb 数据库 golang
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_45304503/article/details/122761843
版权归原作者 小生凡一 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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