猿教程 Logo

.Net连接MongoDb:使用.NET驱动进行查询

介绍

在上一篇文章中,我们继续探索MongoDb .NET驱动程序中的数据序列化。 我们查看了各种属性,如BsonIgnore,BsonRepresentation或BsonIgnoreIfNull。 数据序列化不是太复杂,只要MongoDb中的文档遵守一些模式,就像在我们的演示餐厅和邮政编码集合。 一旦我们必须反序列化一组无序的文档,那么我们可能需要实现我们自己的序列化,事情变得更加复杂。 这是追踪模式的另一个原因,即使MongoDb文档是无模式的。

在这篇文章中,我们将介绍.NET驱动程序中的查询技术。 我们将基于我们以前开始构建的演示.NET代码。

Find方法

在撰写本文时,T界面的IMongoCollection提供了以下Find方法:

  • Find:一种扩展方法,使我们能够以流畅的方式构建查询,即我们可以链接与搜索相关的各种其他方法

  • FindSync:一种同步查找方法,它返回一个游标,并不像Find扩展方法那么灵活

  • FindAsync:一个异步的,即等待版本的FindSync

所有这些功能都接受基本上遵循两种不同格式的过滤器,我们已经看到了两个示例:FilterDefinition或返回true的LINQ语句。 我发现Find扩展方法是上述最灵活的,因为它打开了以流畅的方式(如排序和限制)将其他与搜索相关的查询附加到其中的可能性。 因此,我会在这篇文章中坚持下去,但是要注意替代方案是很好的。

findOne和findall

回想一下,findOne()提供了一种快速了解Mongo shell中的文档结构的方法。 我们如何在C#中写同一个? 简单:

ZipCodeDb firstZip = modelContext.ZipCodes.Find(z => true).FirstOrDefault();
RestaurantDb firstRestaurant = modelContext.Restaurants.Find(r => true).FirstOrDefault();

我们在LINQ语句中没有任何过滤返回true。 它相当于SQL中没有where子句的SELECT * FROM语句。 然后,我们只需附加熟悉的FirstOrDefault方法来获取第一个文档。

相反,如果我们要检索所有没有任何过滤器的文档,那么我们只需应用ToList终端运算符:

List<ZipCodeDb> allZipCodes = modelContext.ZipCodes.Find(z => true).ToList();
List<RestaurantDb> allRestaurants = modelContext.Restaurants.Find(r => true).ToList();

当您轻触IntelliSense提供的功能时,您会注意到FirstOrDefault和ToList方法都具有异步版本:FirstOrDefaultAsync和ToListAsync。 在MongoDb库中,这是一个很常见的功能,它同时具有异步版本。

过滤基础知识

如前所述,过滤可以使用特定于MongoDb库的FilterDefinition对象或更一般的LINQ表达式来构建。 .NET程序员会意识到LINQ我相信我们从FilterDefinitionBuilder开始。 在我的经验中,有一些复杂的过滤器定义只能用这个特定的语法来表达,所以即使你是一个LINQ的狂热者也是很好的。

过滤器定义使用通用Builders静态类及其Filter属性构建。 Builders类是构建一些不同定义对象的网关,FilterDefinitions只是其中之一。 Filter属性然后具有大量方法来帮助我们构建查询。 我们以前已经看过一个例子:

ModelContext modelContext = ModelContext.Create(new ConfigFileConfigurationRepository(), new AppConfigConnectionStringRepository());
var filter = Builders<RestaurantDb>.Filter.Eq(r => r.Borough, "Brooklyn");

如果您在Visual Studio中键入“Builders.Filter”,则IntelliSense将会提供或多或少对应于本系列中查看的查询操作符的多种功能。 例如。 Gt函数映射到$ gt运算符,Not to $ not等。在许多情况下,通过名称来猜测函数的目的并不难,如Gt = GreaterThan。 Filter属性具有一个名为Empty的特殊属性,对应于在Mongo shell中的早期示例中看到的空的JSON过滤器{}。 它也是FilterDefinition等效于上面的Find示例中的“return true”LINQ语句。

Filter方法,如Eq和Gte,然后需要一个或多个参数。 Eq函数与其他类似的函数(如Gte和Lt)一样,需要一个字段选择器,形式为LINQ表达式,然后是过滤器值。 上面的例子选择了一个名为“自治市镇”的字段,我们要对值“布鲁克林”过滤这个字段。

我们来看看一个使用FilterDefinition解决方案的逻辑AND运算符的例子:

ModelContext modelContext = ModelContext.Create(new ConfigFileConfigurationRepository(), new AppConfigConnectionStringRepository());
var boroughFilter = Builders<RestaurantDb>.Filter.Eq(r => r.Borough, "Brooklyn");
var cuisineFilter = Builders<RestaurantDb>.Filter.Eq(r => r.Cuisine, "Delicatessen");
var cuisineAndBoroughFilter = boroughFilter & cuisineFilter;
var firstRes = modelContext.Restaurants.Find(cuisineAndBoroughFilter).First();
Console.WriteLine(firstRes);

我们想在布鲁克林找到第一间设有“熟食店”的餐厅。 “&”运算符是链条AND条件的简短符号。 这是一个替代解决方案:

var cuisineAndBoroughFilterAlternative = Builders<RestaurantDb>.Filter.And(boroughFilter, cuisineFilter);

And函数接受带有任意数量的过滤器定义的集合或参数数组,并将它们与AND结合在一起。 作为旁注,您可能会猜到有一个Or函数接受相同的过滤器定义参数,并将它们与逻辑OR链接在一起。 短的符号是单个管道字符“|”。

以下是一个例子:

{
  "MongoDbId": "56edc2ff03a1cd840734dbb1",
  "Address": {
    "BuildingNr": "7114",
    "Coordinates": [
      -73.9068506,
      40.6199034
    ],
    "Street": "Avenue U",
    "ZipCode": "11234"
  },
  "Borough": "Brooklyn",
  "Cuisine": "Delicatessen",
  "Grades": [
    {
      "InsertedUtc": "2014-05-29T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 10
    },
    {
      "InsertedUtc": "2014-01-14T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 10
    },
    {
      "InsertedUtc": "2013-08-03T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 8
    },
    {
      "InsertedUtc": "2012-07-18T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 10
    },
    {
      "InsertedUtc": "2012-03-09T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 13
    },
    {
      "InsertedUtc": "2011-10-14T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 9
    }
  ],
  "Name": "Wilken'S Fine Food",
  "Id": 40356483
}

这是LINQ风格的解决方案:

var firstResWithLinq = modelContext.Restaurants.Find(r => r.Borough == "Brooklyn" && r.Cuisine == "Delicatessen").FirstOrDefault();

让我们看看更复杂的一些:找到第一家餐厅,其等级阵列包括A,B和C级,即每个餐厅中至少有一个。 在这种情况下,我们需要深入对象图。 Filter属性具有一个All函数,它为数组字段构建$ all过滤器,但在这种情况下我们不能使用它。 如果等级数组只是一个简单的字符串数组,如“grade:[”A“,”B“]”,All方法将会有所帮助。 我们需要在这里更深一层。

该解决方案以与AND相关联的三个ElemMatch函数的形式。 ElemMatch函数接受集合字段,然后接收集合子属性上的过滤器,如下所示:

var arrayFilterGradeA = Builders<RestaurantDb>.Filter.ElemMatch(r => r.Grades, g => g.Grade == "A");
var arrayFilterGradeB = Builders<RestaurantDb>.Filter.ElemMatch(r => r.Grades, g => g.Grade == "B");
var arrayFilterGradeC = Builders<RestaurantDb>.Filter.ElemMatch(r => r.Grades, g => g.Grade == "C");
var arrayFilterWithAllGrades = arrayFilterGradeA & arrayFilterGradeB & arrayFilterGradeC;
var firstResWithAllGrades = modelContext.Restaurants.Find(arrayFilterWithAllGrades).FirstOrDefault();
Console.WriteLine(firstResWithAllGrades);

这是一个与过滤器匹配的餐厅:

{
  "MongoDbId": "56edc2ff03a1cd840734dbb5",
  "Address": {
    "BuildingNr": "1269",
    "Coordinates": [
      -73.871194,
      40.6730975
    ],
    "Street": "Sutter Avenue",
    "ZipCode": "11208"
  },
  "Borough": "Brooklyn",
  "Cuisine": "Chinese",
  "Grades": [
    {
      "InsertedUtc": "2014-09-16T00:00:00Z",
      "Grade": "B",
      "Score": 21
    },
    {
      "InsertedUtc": "2013-08-28T00:00:00Z",
      "Grade": "A",
      "Score": 7
    },
    {
      "InsertedUtc": "2013-04-02T00:00:00Z",
      "Grade": "C",
      "Score": 56
    },
    {
      "InsertedUtc": "2012-08-15T00:00:00Z",
      "Grade": "B",
      "Score": 27
    },
    {
      "InsertedUtc": "2012-03-28T00:00:00Z",
      "Grade": "B",
      "Score": 27
    }
  ],
  "Name": "May May Kitchen",
  "Id": 40358429
}

该示例表明,有时我们需要在驱动程序中创建我们的查询,以应用我们想要的,但最终我们可以找到相当于Mongo shell中写入的过滤器。

这就足够了过滤的基础。 我们将继续使用其他一些可以在下一篇文章中优化搜索结果的方法。


版权声明:本站所有教程均为本站原创或翻译,转载请注明出处,请尊重他人劳动果实。请记住本站地址:www.yuanjiaocheng.net (猿教程) 作者:卿文刚
本文标题: C#环境
本文地址:http://www.yuanjiaocheng.net/CsharpMongo/16.html