mongo中模糊查询的综合应用

前言

以下是一个mongo查询的综合应用，即介绍一个生产中实际应用的模糊查询，当然其实也很简单，主要用到mongo中的模糊查询和$or查询，以及并的关系，下面是一个mongo中的一条记录

{
_id : ffe6a068-9043-4334-97d2-75387340e655 ,
file_id : ffe6a068-9043-4334-97d2-75387340e655 ,
name : 中国正大 ,
update_time : NumberInt(1554975642),
create_time : NumberInt(1554975642),
content : 中国正大相关信息 ,
file_url : ,
file_type : ,
user_ids : [
1.0,
10.0
],
group_ids : [

],
is_common : NumberInt(0),
confidence : -1.0,
obj_id : ,
source : ,
content_time : ,
author : ,
summary : ,
info_type : 00 ,
sub_info_type : ,
title : ,
word_num : NumberInt(8)
}

对上面一条记录或者更多条记录我们生产中的需求是:查询出集合中(mongo中的集合即是mysql中的表),name或content中包含 正大 二字的记录(关键词即是用户随机输入的，其实是一个变量)，并且时间戳的值大于某一个开始时间和某一个结束时间(这个也是用户在前端进行选择，然后我们拿到前端的请求来进行查询的)，并且文件的类型即info_type字段的值为 00 ,“00”代表的是word也是前端用户选择后我们获取的条件之一，当然还有其他条件想进行尝试可以自由发挥

下面就是使用mongo语句进行实现的上面的需求：

db.getCollection( subscribe_test ).find({$or:[{ name :{ $regex : 正大 }},{ content :{ $regex : 正大 }}], update_time :{$gte:1,$lte:2000000000},info_type: 00 })

对于查询我们有的时候会选择在程序中进行，有的小伙伴会问上面的mongo语句怎么在编程语言中进行实现，下面是用python语言中进行实现的，我们会引用python中操作mongo的一个模块即pymongo模块可以使用pip install pymongo在控制台或cmd中进行一键安装，至于如何使用也很简单，可以自行百度或者访问我的另一篇博客：pymono的简单使用，下面附上用python代码实现上面需求的业务代码：

import pymongo
import re
# 创建数据库连接
client = pymongo.MongoClient(host= 127.0.0.1 , port=8014) #填写自己本机数据库的ip和port或者远程服务器数据库的ip和port
# 指定数据库db1，没有则创建数据库db1
db = client.dataretrieve
#指定数据库中指定的表
collection=db.subscribe_test

1、对表中的数据进行查询

db.collection.find(query, projection)
query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

query = {}
query[ $or ] = [
{ name : re.compile( 正大 )},
{ content : re.compile( 正大 )},
]
query[ file_type ] = 00
query[ update_time ] = { $gte : 0, $lte : 2000000000}
row=collection.find(filter=query)
for r in row:
print(r[ content ])

下面是生产中实际的开发代码，只供参考，只是把上面的一些常量，换成了从前端请求的数据：

def person_handler(req_params, page_size, search_offset):

去mongo中查询个人数据
:param req_params:
:param page_size:
:param search_offset:
:return:

results = []
query = {}
update_time = {}
if start_time in req_params and req_params[ start_time ]:
start_time = int(req_params[ start_time ])
update_time[ $gte ] = start_time
if end_time in req_params and req_params[ end_time ]:
end_time = int(req_params[ end_time ])
update_time[ $lte ] = end_time
if update_time:
query[ update_time ] = update_time
if file_type in req_params and req_params[ file_type ]:
query[ file_type ] = req_params[ file_type ]
if user_ids in req_params and req_params[ user_ids ]:
query[ user_ids ] = int(req_params[ user_id ])
serch_keywords = req_params[ search_keywords ]

query[ $or ] = [
{ name : re.compile(serch_keywords)},
{ content : re.compile(serch_keywords)},
]
print(query)
result = person_mongodao.search(filter=query).skip(search_offset).limit(page_size)
count = person_mongodao.search(filter=query).skip(search_offset).limit(page_size).count()
for row in result:
results.append(row)
additions = { word_segs : req_params[ search_keywords ], remind : 0}
print( 查询结果 , results)
return results, additions, count

如果有小伙伴说我用的不是python语言譬如java用代码怎么实现呢？那么如果你会写mysql来实现上面的需求的话本博主可以推荐你使用mongo的一款可视化工具Studio 3T来将mysql语句转换成mongo语句，python语句，java语句等

mysql语句也类似mongo语句有一个控制台可以来进行书写mysql语句，然后进行查询之后将结果进行转换

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