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MongoDB创建和查询视图的方式

 更新时间：2023年12月26日 11:53:00   作者：威赞  
本文整理mongodb的官方文档,介绍mongodb的视图创建和查询,在Mongodb中,允许使用两种方式来创建视图,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧

本文整理mongodb的官方文档，介绍mongodb的视图创建和查询。

Mongodb中，允许使用两种方式来创建视图。

//使用db.createCollection()来创建视图
db.createCollection(
  "<viewName>",
  {
    "viewOn": "<source>",
    "pipeline": [<pipeline>],
    "collation": {<collation>}
  }
)
//使用db.createView()来创建视图
db.createView(
  "<viewName>",
  "<source>",
  [<pipeline>],
  {
    "collation": { <collation>}
  }
)

限制和注意事项

  • 创建视图时，要创建的视图需要与依赖的集合在同一个数据库。
  • 在普通视图的定义的管道中中，不能出现$out和$merge过程。在$lookup或$facet过程中也不能出现$merge和$out。
  • 视图创建后，不可以被重新命名，不可以修改视图名称。
  • 视图中，不能够使用mapReduce(), $text, $geoNear等命令。
  • Mongodb查看集合的操作，如db.getCollectionInfos()和db.getCollectionNames()命令，结果集中会包含用户定义的视图信息。
  • 视图的定义对用户是可见的，使用命令db.getCollectionInfos()或通过explain查询执行计划时，打印出来的信息会包含视图的定义信息。因此，用户需要在定义视图中避免直接引用敏感字段和字段值。
  • 使用AtlasUI，用户只能创建物化视图。
  • 使用find()命令查询视图中，不支持操作符$, $elemMatch, $slice, $meta
  • 使用db.collection.find()方法查询视图时，filter, projection, sort, skip, limit等查询方法，转化成等价的集合管道查询方法。
  • Mongodb将客户端视图查询条件与视图定义中的管道操作一起进行查询优化
  • 查询优化器不会改变视图的查询结果，只是重新编排管道中查询操作的顺序来提高效率。
  • 使用db.createView()命令创建视图的过程中，会在依赖的集合上加锁。所有对该集合的操作需要等视图创建结束后才能执行。
  • 创建视图的过程中，Mongodb会在system.view集合上加锁，当创建视图结束后，该锁才会被释放。

应用两种方式创建视图

构建一个student集合，用于创建视图

db.students.insertMany( [
    { sID: 22001, name: "Alex", year: 1, score: 4.0},
    { sID: 21001, name: "bernie", year: 2, score: 3.7},
    { sID: 20010, name: "Chris", year: 3, score: 2.5},
    { sID: 22021, name: "Drew", year: 1, score: 3.2},
    { sID: 17301, name: "harley", year: 6, score: 3.1},
    { sID: 21022, name: "Farmer", year: 1, score: 2.2},
    { sID: 20020, name: "george", year: 3, score: 2.8},
    { sID: 18020, name: "Harley", year: 5, score: 2.8}
])

使用db.createView()创建一个视图，查询出一年级学生的数据

db.createView(
    "V_firstYears", //视图名称
    "students",  //基于集合students创建视图
    [{ $match: {year: 1}}] //集合查询，匹配students表中一年级学生的数据
    )

查询集合V_firstYears的数据

db.V_firstYears.find({},{_id: 0}) //使用{_id: 0}关闭返回结果中文档id
/* 1 createdAt:12/25/2023, 4:01:19 PM*/
{
	"_id" : ObjectId("658936cfe0ac6d3d14d04bde"),
	"sID" : 22001,
	"name" : "Alex",
	"year" : 1,
	"score" : 4
},
/* 2 createdAt:12/25/2023, 4:01:19 PM*/
{
	"_id" : ObjectId("658936cfe0ac6d3d14d04be1"),
	"sID" : 22021,
	"name" : "Drew",
	"year" : 1,
	"score" : 3.2
},
/* 3 createdAt:12/25/2023, 4:01:19 PM*/
{
	"_id" : ObjectId("658936cfe0ac6d3d14d04be3"),
	"sID" : 21022,
	"name" : "Farmer",
	"year" : 1,
	"score" : 2.2
}

使用db.createCollection()方法创建一个查询毕业生的视图。

db.createCollection(
    "v_graduateStudents", 
    {
        viewOn: "students",
        pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: ["$year", 4]}}}],//查询超过4年的数据
        collation: { locale: "en", caseFirst: "upper"} //添加字符序定义，指定排序方法
    }
)

查询定义的毕业生视图。查询过程中，添加了按照学生姓名进行排序。定义视图时指定了按照大写字母优先的排序规则，则Harey排在前面。

db.v_graduateStudents.find({},{_id: 0}).sort('name')
/* 1 */
{
	"sID" : 18020,
	"name" : "Harley",
	"year" : 5,
	"score" : 2.8
},
/* 2 */
{
	"sID" : 17301,
	"name" : "harley",
	"year" : 6,
	"score" : 3.1
}

删除视图，重新建立一个小写字母优先的字符序规则

db.v_graduateStudents.drop()
db.createCollection(
    "v_graduateStudents", 
    {
        viewOn: "students",
        pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: ["$year", 4]}}}],
        collation: { locale: "en", caseFirst: "lower"}
    }
)

查询新建的视图，返回结果与前面的排序结果不同。

db.v_graduateStudents.find({},{_id: 0}).sort('name')
/* 1 */
{
	"sID" : 17301,
	"name" : "harley",
	"year" : 6,
	"score" : 3.1
},
/* 2 */
{
	"sID" : 18020,
	"name" : "Harley",
	"year" : 5,
	"score" : 2.8
}

到此这篇关于MongoDB创建和查询视图的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB查询视图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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