MongoDB(Golang)共通複合クエリー

MongoDB(Golang)クエリー&変更
https://www.jianshu.com/p/b63e5cfa4ce5
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以下のすべての例で、構造は次のように定義されています.

type User struct {
    Id_ bson.ObjectId `bson:"_id"`
    Name string `bson:"name"`
    Age int `bson:"age"`
    JoinedAt time.Time `bson:"joined_at"`
    Interests []string `bson:"interests"
}

1、クエリーfunc (c *Collection) Find(query interface{}) *Queryによってクエリが行われ、返されるQuery structは、様々な条件を追加してフィルタリングすることができる.Query.All()によってすべての結果が得られ、Query.One()によって結果が得られ、データがないか、または数が1つを超えるとOne()がエラーを報告することに注意することができる.
条件はbson.M{key: value}で、keyはstructのフィールド名ではなくMongoDBのフィールド名を使用する必要があります.
1.1、すべてを問い合わせる

var users []User
c.Find(nil).All(&users)

上のコードはすべてのUsersを調べることができます.
1.2、ObjectIdによる照会

id := "5204af979955496907000001"
objectId := bson.ObjectIdHex(id)
user := new(User)
c.Find(bson.M{"_id": objectId}).One(&user)

より簡単な方法は、FindId()メソッドを直接使用することです.

c.FindId(objectId).One(&user)

ここでerrを処理していないことに注意してください.見つからない場合はOne()メソッドでエラーが発生します.
1.3、単一条件クエリー
=($eq) c.Find(bson.M{"name": "Jimmy Kuu"}).All(&users)
!=($ne) c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$ne": "Jimmy Kuu"}}).All(&users)
>($gt) c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$gt": 32}}).All(&users) c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$lt": 32}}).All(&users)
>=($gte) c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$gte": 33}}).All(&users)
<=($lte) c.Find(bson.M{"age": bson.M{"$lte": 31}}).All(&users)
in($in) c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$in": []string{"Jimmy Kuu", "Tracy Yu"}}}).All(&users)
no in($nin)
同じ$inで、
このキーが含まれているかどうか($exists)c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$exists": true}}).All(&users)
クエリキー値nullのフィールドc.Find(bson.M{"name": bson.M{"$in":[]interface{}{null}, "$exists": true}}).All(&users)
ファジイクエリ($regex)c.Find(bson.M{"name": bson.M{"$regex": "^[0-9]+"}}).All(&users)
$size
クエリキー値がsizeである配列c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$size": 3}}).All(&users)Interests配列の長さ3をクエリーするすべての人です
$all
クエリー配列に一致するすべての値が含まれています(順序を問わず、含まれているかどうかのみを参照).

c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$all": []string{"11","22","33"}}}).All(&users)

Interestsに11,22,33が含まれているすべての人を検索します
配列が1つしかない場合

c.Find(bson.M{"Interests": bson.M{"$all": []string{"11"}}}).All(&users)
c.Find(bson.M{"Interests": "11"}).All(&users)

以上の結果は一致している
key.index配列をクエリーして位置を指定する場合

c.Find(bson.M{"Interests.2": "33"}).All(&users)

以上、Interestsの2番目の要素が「33」であることをクエリーしたすべての人です.
1.4、多条件クエリー
and($and) c.Find(bson.M{"name": "Jimmy Kuu", "age": 33}).All(&users)
or($or) c.Find(bson.M{"$or": []bson.M{bson.M{"name": "Jimmy Kuu"}, bson.M{"age": 31}}}).All(&users)
2、修正
修正操作はfunc(*Collection)Updateで行います.func (c *Collection) Update(selector interface{}, change interface{}) error
注意単一または複数のフィールドを変更するには、$setでシンボルを操作する必要があります.そうしないと、セットが置き換えられます.
2.1、($set)
フィールドの値の変更

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$set": bson.M{ "name": "Jimmy Gu", "age": 34, }}
)

2.2、inc($inc)
フィールドの増加

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$inc": bson.M{ "age": -1, }}
)

2.3、push($push)
配列から要素を追加

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$push": bson.M{ "interests": "Golang", }}
)

2.4、pull($pull)
配列から要素を削除

c.Update(
bson.M{"_id": bson.ObjectIdHex("5204af979955496907000001")},
bson.M{"$pull": bson.M{ "interests": "Golang", }}
)

2.5、削除c.Remove(bson.M{"name": "Jimmy Kuu"})
ここでもマルチ条件をサポートし、マルチ条件クエリーを参照します.
 
golang mongo-go-dirverを使用してTTLインデックスを作成し、期限が切れたら自動的にデータを削除
 sky_terra 
このリンクは次のとおりです.https://blog.csdn.net/sky_terra/article/details/88357065
データベース:test_db,データテーブルtest_table:
id
content
expire_date
1
Good luck
2019-03-01 08:14:58.000
2
Good luck
2019-03-02 08:14:58.000
3
Good luck
2019-03-03 08:14:58.000
4
Good luck
2019-03-04 08:14:58.000
5
Good luck
2019-03-05 08:14:58.000
6
Good luck
2019-03-06 08:14:58.000
サンプルコード:

client = mongo.Connect(...)
// mongo-go-driver v0.1.0       
indexModel := mongo.IndexModel{
Keys: bsonx.Doc{{"expire_date", bsonx.Int32(1)}}, //   TTL   "expire_date"
Options:mongo.NewIndexOptionsBuilder().ExpireAfterSeconds((1*24*3600)).Build(), //       1 ， ，           
}
// mongo-go-driver v0.3.0       
indexModel := mongo.IndexModel{
Keys: bsonx.Doc{{"expire_date", bsonx.Int32(1)}}, //   TTL   "expire_date"
Options:options.Index().SetExpireAfterSeconds(1*24*3600), //       1 ， ，           
}
_, err := client.Database("test_db").Collection("test_table").Indexes().CreateOne(context.Background(), indexModel) //   TTL
if err != nil {
//     
}

現在時刻2019-03-02 08:15:58.000の場合、最初のレコードは自動的に削除されます.
 
>>菜鳥チュートリアル:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html
MongoDB集約
MongoDBにおける集約(aggregate)は、主に統計平均値、和などのデータの処理に用いられ、計算後のデータ結果を返す.sql文のcount(*)に似ています.
Aggregate()メソッド
MongoDBで集約する方法はaggregate()を使用します.
構文
Aggregate()メソッドの基本構文フォーマットは次のとおりです.

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

≪インスタンス｜Instance｜emdw≫
コレクションのデータは次のとおりです.

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

ここでは、aggregate()を使用して、各著者が書いた文章数を上記の集合で計算します.

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "runoob.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

上記の例はsql文に似ています.

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

上記の例では、フィールドby_を介してuserフィールドはデータをグループ化し、by_を計算します.userフィールドの同じ値の合計.
次の表に、集約式を示します.
式＃シキ＃
説明
≪インスタンス｜Instance｜emdw≫
$sum
合計を計算します.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg
平均値の計算
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min
コレクション内のすべてのドキュメントに対応する最小値を取得します.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max
コレクション内のすべてのドキュメントに対応する最大値を取得します.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push
結果ドキュメントに値を配列に挿入します.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet
結果ドキュメントに値を配列に挿入しますが、コピーは作成されません.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first
リソースドキュメントのソートに基づいて、最初のドキュメントデータを取得します.
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last
リソースドキュメントのソートに基づいて最後のドキュメントデータを取得
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])
パイプの概念
パイプラインはUnixおよびLinuxで、現在のコマンドの出力結果を次のコマンドのパラメータとして一般的に使用します.
MongoDBの集約パイピングは、MongoDBドキュメントを1つのパイピング処理が完了した後、結果を次のパイピング処理に渡します.パイプ操作は繰り返し可能です.
式:入力ドキュメントを処理して出力します.式はステータスなしで、現在の集約パイプの計算にのみ使用できるドキュメントであり、他のドキュメントは処理できません.
ここでは、集約フレームワークでよく使用されるいくつかの操作について説明します.

$project:入力ドキュメントの構造を変更します.ドメインの名前の変更、追加、または削除に使用したり、計算結果の作成、ネストされたドキュメントの作成に使用したりできます.

$match:データをフィルタリングし、条件を満たすドキュメントのみを出力します.$matchはMongoDBの標準クエリー操作を使用します.

$limit:MongoDB集約パイプが返すドキュメントの数を制限します.

$skip:指定した数のドキュメントを集約パイプでスキップし、残りのドキュメントを返します.

$unwind:ドキュメント内の配列タイプフィールドを複数に分割し、各配列に1つの値が含まれます.

$group:コレクション内のドキュメントをグループ化し、統計結果に使用できます.

$sort:入力ドキュメントをソートして出力します.

$geoNear:ある地理的位置に近い秩序化されたドキュメントを出力します.

パイプオペレータの例
1、$projectインスタンス
 

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

そうなると結果的にはid,tilte,authorの3つのフィールドがあり、デフォルトでは_idフィールドは含まれていますが、含まない場合は_idはこのようにすることができます:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

2.$matchインスタンス

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$matchは、スコアが70以上90以下のレコードを取得し、条件に合致するレコードを次のフェーズ$groupパイプオペレータに送って処理するために使用されます.
3.$skipインスタンス

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

$skipパイプオペレータで処理すると、最初の5つのドキュメントが「フィルタ」されます.
 
Ref:
https://docs.mongodb.com/manual/core/index-ttl/TTL index詳細
https://docs.mongodb.com/manual/indexes/#index-types IndexModelでのindex typeの詳細