由于之前只是使用 MongoDB 进行存储日志，没有做过分析，只做过通过 api 进行查询操作。
现在有场景需要使用连接工具直接查询分析。所以在此记录一下使用到的查询方法。
MongoDB 查询文档使用 find() 方法。
find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。
语法
MongoDB 查询数据的语法格式如下：
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）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：
| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {<key>:<value>} |
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() |
where by = '菜鸟教程' |
| 小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
| 小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
| 大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
| 大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
| 不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
MongoDB AND 条件
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下：
>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
下面是针对项目日志记录一些查询情况
存储结构如下：
- 查询某个请求的记录
// MongoDB查询条件可以使用正则表达式，从而实现模糊查询的功能。模糊查询可以使用$regex操作符或直接使用正则表达式对象
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":"/customer/login/authCode"})；
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode', $options:'i'}})；
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/}})；
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex:/\/login\/authCode.*/i}})； - 查询某个时间段内某个请求的记录
/**
获取时间：1. new Date(1559101984000)
2. new Date(2019,6,14)
3. ISODate("2019-06-14T00:00:00Z")
*///db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: '/login/authCode'}, 'createDate':{$gte:new Date(1559101984000)}})
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({'requestUrl':{$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}}) - 统计某个请求的数量
db.getCollection('mobileOfficeLog').find({"requestUrl":{$regex: '/login/authCode'}}).count() - 分组查询
db.getCollection('mobileOfficeLog').aggregate([{$match:{'requestUrl' : {$regex: 'login'}, 'createDate':{$gte:ISODate('2019-06-13T00:00:00Z')}}},{$group:{_id:'$operateUser'}}])