MongoDB-使用聚合而不是日期范围的常规范围查询是否明智？_Mongodb_Mongoose_Aggregation Framework

MongoDB-使用聚合而不是日期范围的常规范围查询是否明智？

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MongoDB-使用聚合而不是日期范围的常规范围查询是否明智？,mongodb,mongoose,aggregation-framework,Mongodb,Mongoose,Aggregation Framework,我试图在MongoDB中执行日期范围查询。假设我想找到“2018年5月”创建的记录。现在根据知识，我们可以通过以下方式实现这一点一种是对createdAt进行简单的范围查询。前任。 {createdAt:{$gte:ISODate（'2018-05-01'），$lte:ISODate（'2018-05-31'）} 另一种方法是聚合聚合（[{$project:{$year:{$year:'$createdAt'}，month:{$month:'$createdAt'}）， {$match

我试图在MongoDB中执行日期范围查询。假设我想找到“2018年5月”创建的记录。现在根据知识，我们可以通过以下方式实现这一点

一种是对createdAt进行简单的范围查询。前任。


{createdAt:{$gte:ISODate（'2018-05-01'），$lte:ISODate（'2018-05-31'）}

另一种方法是聚合


聚合（[{$project:{$year:{$year:'$createdAt'}，month:{$month:'$createdAt'}），
{$match:{年份：2018，月份：5}}]）

那么，如果我们可以通过简单的查询获得结果，那么什么时候使用聚合呢？如果上述查询或方法不正确或陈旧，请给出更正。我正在Compass中对此进行测试

谢谢

您不需要

$project

阶段（事实上，您编写投影的方式您的输出文档将只包含投影值和

\u id

字段，这可能是您想要的，也可能不是您想要的）。因此，剩下的是您的聚合查询只是一个

$match

。可以假设查询执行时间相同，只是对阶段处理有轻微的惩罚。此外，我个人认为“正常的”

find（）

如果聚合框架还没有完全实现的话，那么它几乎可以在内部聚合到聚合框架中。保留两种查询数据的方法是没有意义的

为了清楚起见，我个人倾向于

find（）

版本。

您不需要

$project

阶段（事实上，您编写投影的方式您的输出文档将只包含投影值和

\u id

字段，这可能是您想要的，也可能不是您想要的）。因此，剩下的是您的聚合查询只是一个

$match

。可以假设查询执行时间相同，只是对阶段处理有轻微的惩罚。此外，我个人认为“正常的”

find（）

如果聚合框架还没有完全实现的话，那么它几乎可以在内部聚合到聚合框架中。保留两种查询数据的方法是没有意义的

为了清楚起见，我个人倾向于使用

find（）

版本。

如果您可以通过简单的查询来实现，请保持简单。有许多框架可以轻松支持查询，但不支持聚合

聚合更难编写和维护。在某些情况下，您确实需要它们（比如在处理数组或子文档时），但如果不需要，请使用find（）保存它。有关何时需要聚合的示例：

另外，我不确定聚合代码是否与find（）代码相同。如果检查正确，则首先使用$project stage，然后进行匹配。这意味着您正在投影数据库的所有对象，然后在它们之间进行匹配，因为您没有使用$match启动聚合。如果有许多对象，这可能会非常慢

另外，$match仅在第一阶段使用索引：

尽可能早地将$match放入聚合管道中。因为$match限制了聚合中的文档总数管道，早期的$match操作将处理量降至最低如果你把一个$match放在在管道中，查询可以像其他查询一样利用索引 db.collection.find（）或db.collection.findOne（）

如果你能用一个简单的查询来完成，就保持它的简单。有许多框架可以轻松支持查询，但不支持聚合

另外，$match仅在第一阶段使用索引：

这是我的经验，通常在你做了一个基本的<代码>（）（代码）>之后，你的需求就改变了，需要流水线的力量。例如，考虑下面的文档：

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 4, "date" : ISODate("2018-01-20T00:00:00Z") }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 7, "date" : ISODate("2018-01-18T00:00:00Z") }
{ "_id"  :8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

我们希望找到所有日期：P>这是我的经验，通常在你做了基本的<代码>（）（代码）>之后，你的需求就改变了，需要流水线的力量。例如，考虑下面的文档：

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 4, "date" : ISODate("2018-01-20T00:00:00Z") }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 7, "date" : ISODate("2018-01-18T00:00:00Z") }
{ "_id"  :8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

我们希望找到所有where date，那么在简单的find查询中应用多个年份和月份过滤器可以吗？对于这种复杂的查询，我们必须使用聚合？在find（）中使用多个过滤器非常合适@parth:还有

$和

。我的经验是，它并不总是喜欢以这种方式在同一个字段上进行多个查询，所以我有时会使用

$和来进行查询。那么，在简单的查找查询中应用多年和月筛选，或者对于这种复杂的查询，我们必须使用聚合，这是非常好的，不是o在find（）中使用多个过滤器。@parth:还有$和
。我的经验是，它并不总是喜欢以这种方式在同一字段上进行多个查询，因此有时我会使用$和进行查询
db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
]);

{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
,{$sort: {"date":1}}
]);

{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 5 }
{ "_id" : 6 }
{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }

db.foo.aggregate([
{$match: {"$or": [ {"date": {$lte: new ISODate("2018-01-15")}}, {"date": {$exists: false}} ] }}
,{$addFields: {"date": {$ifNull: [ "$date", new ISODate("3000-01-01")] }}}
,{$sort: {"date":1}}
]);

{ "_id" : 2, "date" : ISODate("2018-01-03T00:00:00Z") }
{ "_id" : 1, "date" : ISODate("2018-01-07T00:00:00Z") }
{ "_id" : 0, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 8, "date" : ISODate("2018-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }
{ "_id" : 6, "date" : ISODate("3000-01-01T00:00:00Z") }