数据库——MongoDB增删改查，
MongoDB增删改查操作
本文包含对数据库、集合以及文档的基本增删改查操作
数据库操作
#1、增
use config #如果数据库不存在，则创建并切换到该数据库，存在则直接切换到指定数据库。
#2、查
show dbs #查看所有数据库，相当于Mysql的show databases
#空数据库不会显示在列表中比如默认创建的数据库config， 要显示，就必须在库中插入数据
db #查看当前所在库
#3、删
use config #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库
集合操作
#1、增
use db1#选择所在数据库
#方式一：
db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时，集合就会被创建并包含该文档
#方式二：
db.table2#创建一个空集合
#2、查
show collections
show tables#两者等价
#3、删
db.table1.drop()
#集合没有改的操作
文档操作
文档的操作可以看成是对字典的操作
增：增加时没有指定_id则默认ObjectId，_id不能重复，且在插入后不可变
单条增加
user0={
"name":"egon",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
db.test.insert(user0)
多条批量增加：db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式
![]()
user1=
{
"_id":1
,
"name":
"alex",
"age":10
,
'hobbies':[
'music',
'read',
'dancing'],
'addr':{
'country':
'China',
'city':
'weifang'
}
}
user2=
{
"_id":2
,
"name":
"wupeiqi",
"age":20
,
'hobbies':[
'music',
'read',
'run'],
'addr':{
'country':
'China',
'city':
'hebei'
}
}
user3=
{
"_id":3
,
"name":
"yuanhao",
"age":30
,
'hobbies':[
'music',
'drink'],
'addr':{
'country':
'China',
'city':
'heibei'
}
}
user4=
{
"_id":4
,
"name":
"jingliyang",
"age":40
,
'hobbies':[
'music',
'read',
'dancing',
'tea'],
'addr':{
'country':
'China',
'city':
'BJ'
}
}
user5=
{
"_id":5
,
"name":
"jinxin",
"age":50
,
'hobbies':[
'music',
'read',],
'addr':{
'country':
'China',
'city':
'henan'
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
批量增加
删：
#1、删除符合条件的第一个文档
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档
#2、删除符合条件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档，且内容含有country': 'China'的全都删除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有
#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合（表）
查：
查的形式有很多，如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量，还有排序、分页等等。下面我们针对十种查的形式进行详细说明。
注：在MongoDB中，用到方法都得用 $ 符号开头
一、比较运算：=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')
=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})
#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})
#3、select * from db1.user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})
#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})
#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})
#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})
二、逻辑运算：MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系，或者直接用$and，$o，r$not（与或非）
![]()
#逻辑运算:$and,$or,$not
#1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
db.user.find({
"_id":{
"$gte":3,
"$lte":4
}})
#2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
db.user.find({
"_id":{
"$gte":3,
"$lte":4
},
"age":{
"$gte":40
}
})
db.user.find({"$and":[
{"_id":{
"$gte":3,
"$lte":4
}},
{"age":{
"$gte":40
}}
]})
#3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
db.user.find({
"$or":[
{"_id":{
"$lte":1,
"$gte":0}},
{"_id":{
"$gte":4
}},
{"name":
"yuanhao"}
]})
#4 select * from db1.user where id % 2 = 1;
db.user.find({
"_id":{
"$mod":[2,1
]}})
db.user.find({
"_id":{
"$not":{
"$mod":[2,1
]}}
})
逻辑运算:$and,$or,$not
三、成员运算：成员运算无非in和not in，MongoDB中形式为$in ， $nin
#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})
#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})
四、正则：正则定义在/ /内
# MongoDB: /正则表达/i
#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则：j开头、g或n结尾，不区分大小写
五、查看指定字段：0表示不显示1表示显示
#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
"name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
"_id":0,
"name":1,
"age":1
}
)
六、对数组的查询：
![]()
#查询数组相关
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
"hobbies":
"dancing"
})
#查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
"hobbies":{
"$all":[
"dancing",
"tea"]}
})
#查看第2个爱好为dancing的人
db.user.find({
"hobbies.2":
"dancing"
})
#查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find(
{},
{
"_id":0,
"name":0,
"age":0,
"addr":0,
"hobbies":{
"$slice":[1,2
]},
}
)
#查看所有人最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件
db.user.find(
{},
{
"_id":0,
"name":0,
"age":0,
"addr":0,
"hobbies":{
"$slice":-2
},
}
)
#查询子文档有"country":"China"的人
db.user.find(
{
"addr.country":
"China"
}
)
View Code
七、对查询结果进行排序：sort() 1代表升序、-1代表降序
db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
八、分页：limit表示取多少个document，skip代表跳过几个document
#这样就做到了分页的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个
九、获取数量：count()
#查询年龄大于30的人数
#方式一：
db.user.count({'age':{"$gt":30}})
#方式二：
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
十、其他：查找所有、去重、查找key为null的项
#1、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()
#3、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
改：
对已有的问当今进行修改的操作也叫更新，用upsate()，具体格式和参数如下：
#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
#参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
"""
query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的
upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录则不更新也不插入，设置为true代表不存在则添加。
multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true时,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
"""
#更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。
1、常规修改操作：
#设数据为{'name':'武松'，'age':18,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}}
#update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松";
#1、覆盖式
db.user.update(
{"name":"武松"},
{"age":23,"name":"武大郎"}
)
#得到的结果为{"age":23,"name":"武大郎"}
#2、局部修改:$set
db.user.update(
{"name":"武松"},
{"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}}
)
#得到的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼']}
#3、改多条：将multi参数设为true
db.user.update(
{"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},
{"$set":{"age":53,}},
{"multi":true}
)
#4、有则修改，无则添加：upsert参数设为true
db.user.update(
{"name":"EGON"},
{"$set":{"name":"EGON","age":28,}},
{"multi":true,"upsert":true}
)
#5、修改嵌套文档:将国家改为日本
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$set":{"addr.country":"Japan"}}
)
#6、修改数组：将第一个爱好改为洗澡
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}}
)
#删除字段：不要爱好了
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$unset":{"hobbies":""}}
)
2、加减操作：$inc
#增加和减少$inc
#年龄都+1
db.user.update(
{},
{"$inc":{"age":1}},
{"multi":true}
)
#年龄都-10
db.user.update(
{},
{"$inc":{"age":-10}},
{"multi":true}
)
3、添加删除数组内元祖$push $pop $pull
$push的功能是往现有数组内添加元素
#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})
#2、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea，dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
"hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})
$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素，类似于队列。1代表尾，-1代表头
#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
"hobbies":1}
})
#2、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
"hobbies":-1}
})
$pull可以自定义条件删除
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
"hobbies":"read"}
},
{
"multi":true
}
)
4、避免重复添加 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条
![]()
db.urls.insert({
"_id":1,
"urls":[]})
db.urls.update(
{"_id":1
},
{
"$addToSet":{
"urls":{
"$each":[
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.xxxx.com'
]
}
}
}
)
View Code
5、了解部分
![]()
#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个
db.user.update({"_id":5
},{
"$push":{
"hobbies":{
"$each":[
"read",
'music',
'dancing'],
"$slice":-2
}
}
})
#2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({
"_id":5
},{
"$push":{
"hobbies":{
"$each":[
"read",
'music',
'dancing'],
"$slice":-1
,
"$sort":-1
}
}
})
#注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$each"
$slice $sort $each
聚合操作：
我们在查询时肯定会用到聚合，在MongoDB中聚合为aggregate，聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat
设我们的数据库中有这样的数据
![]()
from pymongo
import MongoClient
import datetime
client=MongoClient(
'mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client[
'db1'][
'emp']
# table.drop()
l=
[
('武大郎',
'male',18,
'20170301',
'烧饼检察官',7300.33,401,1
),
('武松',
'male',78,
'20150302',
'公务员',1000000.31,401,1
),
('宋江',
'male',81,
'20130305',
'公务员',8300,401,1
),
('林冲',
'male',73,
'20140701',
'公务员',3500,401,1
),
('柴进',
'male',28,
'20121101',
'公务员',2100,401,1
),
('卢俊义',
'female',18,
'20110211',
'公务员',9000,401,1
),
('高俅',
'male',18,
'19000301',
'公务员',30000,401,1
),
('鲁智深',
'male',48,
'20101111',
'公务员',10000,401,1
),
('史进',
'female',48,
'20150311',
'打手',3000.13,402,2
),
('李逵',
'female',38,
'20101101',
'打手',2000.35,402,2
),
('周通',
'female',18,
'20110312',
'打手',1000.37,402,2
),
('石秀',
'female',18,
'20160513',
'打手',3000.29,402,2
),
('李忠',
'female',28,
'20170127',
'打手',4000.33,402,2
),
('吴用',
'male',28,
'20160311',
'文人',10000.13,403,3
),
('萧让',
'male',18,
'19970312',
'文人',20000,403,3
),
('安道全',
'female',18,
'20130311',
'文人',19000,403,3
),
('公孙胜',
'male',18,
'20150411',
'文人',18000,403,3
),
('朱贵',
'female',18,
'20140512',
'文人',17000,403,3
)
]
for n,item
in enumerate(l):
d=
{
"_id":n,
'name':item[0],
'sex':item[1
],
'age':item[2
],
'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],
'%Y%m%d'),
'post':item[4
],
'salary':item[5
]
}
table.save(d)
数据
$match和 $group：相当于sql语句中的where和group by
![]()
{
"$match":{
"字段":
"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
#例1、select * from db1.emp where post='公务员';
db.emp.aggregate({
"$match":{
"post":
"公务员"}})
#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{
"_id":{
"$gt":3
}}},
{"$group":{
"_id":
"$post",
'avg_salary':{
"$avg":
"$salary"}}}
)
#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{
"_id":{
"$gt":3
}}},
{"$group":{
"_id":
"$post",
'avg_salary':{
"$avg":
"$salary"}}},
{"$match":{
"avg_salary":{
"$gt":10000
}}}
)
View Code
![]()
{
"$group":{
"_id":分组字段,
"新的字段名":聚合操作符}}
#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{
"$group":{
"_id":
"$sex"}}
#按照性别分组
{
"$group":{
"_id":
"$post"}}
#按照职位分组
{
"$group":{
"_id":{
"state":
"$state",
"city":
"$city"}}}
#按照多个字段分组，比如按照州市分组
#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"max_salary":{
"$max":
"$salary"}}})
#例2：取每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"max_salary":{
"$max":
"$salary"},
"min_salary":{
"$min":
"$salary"}}})
#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"first_id":{
"$first":
"$_id"}}})
#例4：求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"count":{
"$sum":
"$salary"}}})
#例5：求每个部门的人数
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"count":{
"$sum":1
}}})
#3、数组操作符
{
"$addToSet":expr}
#不重复
{
"$push":expr}
#重复
#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({
"$group":{
"_id":
"$post",
"names":{
"$push":
"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$post",
"names":{
"$addToSet":
"$name"}}})
$group具体
$project：用于投射，即设定该键值对是否保留。1为保留，0为不保留，可对原有键值对做操作后增加自定义表达式
![]()
{
"$project":{
"要保留的字段名":1,
"要去掉的字段名":0,
"新增的字段名":
"表达式"}}
#select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1
,
"post":1
,
"new_age":{
"$add":[
"$age",1
]}
}
})
View Code
![]()
#1、表达式之数学表达式
{
"$add":[expr1,expr2,...,exprN]}
#相加
{
"$subtract":[expr1,expr2]}
#第一个减第二个
{
"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]}
#相乘
{
"$divide":[expr1,expr2]}
#第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{
"$mod":[expr1,expr2]}
#第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
#2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"hire_year":{
"$year":
"$hire_date"}}}
)
#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},
{"$year":
"$hire_date"}
]
}}}
)
#3、字符串表达式
{
"$substr":[字符串/
$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]}
#指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{
"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}
db.emp.aggregate( {"$project":{
"NAME":{
"$toUpper":
"$name"}}})
#4、逻辑表达式
$
and
$or
$not
更多自定义表达式
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip
![]()
{
"$sort":{
"字段名":1,
"字段名":-1}}
#1升序，-1降序
{
"$limit":n}
{"$skip":n}
#跳过多少个文档
#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"平均工资":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{
"$sort":{
"平均工资":-1
}
},
{
"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"平均工资":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{
"$sort":{
"平均工资":-1
}
},
{
"$limit":2
},
{
"$skip":1
}
)
排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip
随机选取n个：$sample
![]()
#集合users包含的文档如下
{
"_id" : 1,
"name" :
"dave123",
"q1" : true,
"q2" : true }
{ "_id" : 2,
"name" :
"dave2",
"q1" : false,
"q2" : false }
{ "_id" : 3,
"name" :
"ahn",
"q1" : true,
"q2" : true }
{ "_id" : 4,
"name" :
"li",
"q1" : true,
"q2" : false }
{ "_id" : 5,
"name" :
"annT",
"q1" : false,
"q2" : true }
{ "_id" : 6,
"name" :
"li",
"q1" : true,
"q2" : true }
{ "_id" : 7,
"name" :
"ty",
"q1" : false,
"q2" : true }
#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3
} } ]
)
随机选取n个：$sample
增删改查练习
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
3. 查询公司内男员工和女员工的个数
4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个
![]()
1
. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$post",
"names":{
"$push":
"$name"}}})
2
. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$post",
"count":{
"$sum":1
}}})
3
. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$sex",
"count":{
"$sum":1
}}})
4
. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$post",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"},
"max_salary":{
"$max":
"$salary"},
"min_salary":{
"$min":
"$salary"}}})
5
. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({"$group":{
"_id":
"$sex",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"}}})
6
. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"count":{
"$sum":1},
"names":{
"$push":
"$name"}}
},
{"$match":{
"count":{
"$lt":2
}}},
{"$project":{
"_id":0,
"names":1,
"count":1
}}
)
7
. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{"$match":{
"avg_salary":{
"$gt":10000
}}},
{"$project":{
"_id":1,
"avg_salary":1
}}
)
8
. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{"$match":{
"avg_salary":{
"$gt":10000,
"$lt":20000
}}},
{"$project":{
"_id":1,
"avg_salary":1
}}
)
9
. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{"$sort":{
"age":1,
"hire_date":-1
}}
)
10
. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{"$match":{
"avg_salary":{
"$gt":10000
}}},
{"$sort":{
"avg_salary":1
}}
)
11
. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个
db.emp.aggregate(
{
"$group":{
"_id":
"$post",
"avg_salary":{
"$avg":
"$salary"}}
},
{"$match":{
"avg_salary":{
"$gt":10000
}}},
{"$sort":{
"avg_salary":-1
}},
{"$limit":1
},
{"$project":{
"date":new Date,
"平均工资":
"$avg_salary",
"_id":0}}
)
答案
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true
http://www.htsjk.com/MongoDB/27106.html
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