• NoSQLBooster for MongoDB 在结果树视图中提供就地编辑。双击任何值或数组元素进行编辑。按 Esc 返回之前的值并退出编辑器。
• 如果您不想直接编辑结果，可以通过单击工具栏的锁定按钮使用只读模式。

选择单个字段和字段名称自动完成

让我们获取 employees 表中可用员工的 first_name、last_name 和 salary 字段，并按薪水降序对结果进行排序。

内置的SQL语言服务知道所有可能的补全、SQL函数、关键字、MongoDB集合名和字段名。当你打字时，智能提示就会弹出。你可以用Ctrl-Shift-Space手动触发它。开箱即用，Ctrl-Space， Alt-Space也是可以接受的触发器。

查看等效的 MongoDB 查询

如何显示等效的 MongoDB 查询？

• 方法一：开启Verbose Shell选项，Main Menu->Options -> Verbose Shell(setVerboseShell)
• 方法 2：单击编辑器工具栏右上角的“Code”按钮以显示等效的 MongoDB 查询。
• 
  
• 如您所知，NoSQLBooster for MongoDB 支持 mongoose-like fluent Query API，点击“Menu-> Options -> Translate SQL to MongoDB Shell Script”，点击“Translate SQL to NoSQLBooster for MongoDB Fluent API”。重新执行脚本，等效的流畅 MongoDB 查询将显示在“console.log/print”选项卡中。
• 
  

• 使用字符串和日期 SQL 函数

  这次，我们要查找今年雇用的所有员工，并将 first_name 和 last_name 显示为全名。请输入以下SQL语句并点击执行按钮：

  SELECT  concat("first_name", ' ', "last_name") as fullname,
        dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate 
  FROM employees 
  WHERE "hire_date" >= date('2017-01-01') 
  

  单击“console.log/print”选项卡以显示等效的 MongoDB 查询：

  db.employees.aggregate(
    [{
        "$match": {
          "hire_date": {
            "$gte": ISODate("2017-01-01T08:00:00.000+08:00")
          }
        }
      },
      {
        "$project": {
          "fullname": {
            "$concat": [
              "$first_name",
              " ",
              "$last_name"
            ]
          },
          "hiredate": {
            "$dateToString": {
              "format": "%Y-%m-%d",
              "date": "$hire_date"
            }
          }
        }
      }
    ])

  
  
• 

  让我们看看 concat 函数 concat(“first_name”, ’ ', “last_name”)。concat 函数是一个 MongoDB 字符串聚合运算符。通过将 SQL 函数映射到 MongoDB 运算符，NoSQLBooster for MongoDB 允许您在 SQL 语句中将所有 MongoDB 聚合运算符用作 SQL 函数。

  // instead of writing
  { $concat: [ "$first_name", " ", "last_name" ] }
  
  // we write,  
  concat("first_name", ' ', "last_name") //Double quotes quote field name, Single quotes are for strings
  
  // or 
  concat(first_name, ' ', last_name)  //allow to omit double quotes
  

  • 1.MongoDB 运算符和集合字段名称没有 $ 前缀。
  • 2.双引号引用字段名。单引号用于字符串。
  • 3.除了 COUNT、SUM、MAX、MIN、AVG 之外，所有函数名称都区分大小写。
  • 4.我们可以使用标准的 SQL 比较运算符：=、!=、<>、<、<=、>= 或 >。

  日期函数将字符串转换为 MongoDB 日期类型。NoSQLBooster for MongoDB 使用 Moment.js 来解析日期字符串。从字符串创建日期时，Moment.js 首先检查字符串是否与已知的 ISO 8601 格式匹配，然后 Moment.js 检查字符串是否与 RFC 2822 日期时间格式匹配，然后再返回 new Date(string) 如果找不到已知格式。

  # An ISO 8601 string requires a date part.
  
  2013-02-08  # A calendar date part
  
  #A time part can also be included, separated from the date part by a space or an uppercase T.
  2013-02-08 09:30         # An hour and minute time part
  2013-02-08 09:30:26      # An hour, minute, and second time part
  
  #If a time part is included, an offset from UTC can also be included as +-HH:mm, +-HHmm, +-HH or Z.
  
  2017-01-01T08:00:00.000+08:00
  2013-02-08 09+07:00            # +-HH:mm
  2013-02-08 09:30:26.123+07:00  # +-HH:mm
  

  dateToString 是另一个 MongoDB 日期运算符，用于根据用户指定的格式将日期对象转换为字符串。$dateToString表达式具有以下语法：

  { $dateToString: { format: <formatString>, date: <dateExpression> } }
  

  由于 SQL 函数不支持 JSON 对象参数，NoSQLBooster for MongoDB 将对象参数转换为普通参数列表。

  dateToString('%Y-%m-%d',"hire_date") as hiredate 
  

  第一个参数是formatString，单引号，第二个参数是“Date Field”，双引号。

  一个日期范围的例子:

  #----The equivalent MongoDB Query:----
  #From SQL:
  select * from my_events where dateTime >= date('2022-06-10T17:00:00.000Z') and dateTime <= date('2022-06-20T11:00:00.000Z')
  
  #To MongoDB Script:
  db.my_events.aggregate([{
    $match: {
      $and: [{
        dateTime: {
          $gte: ISODate("2022-06-10T17:00:00.000Z")
        }
      }, {
        dateTime: {
          $lte: ISODate("2022-06-20T11:00:00.000Z")
        }
      }]
    }
  }])
  

  引用名称和字符串值

  在 NoSQLBooster 中，我们遵循 ANSI SQL 标准。单引号分隔字符串常量或日期/时间常量。双引号分隔标识符，例如集合名称或列名称。通常仅当您的标识符不符合简单标识符的规则时才需要这样做。

  以下 SQL 语句从“employees”集合中的部门“sales”中选择所有客户：

  SELECT * FROM employees WHERE department='sales';
  

  等效的 MongoDB 查询

  db.employees.find({
    "department": "sales"
  })
  

  单引号用于字符串。如果您将“sales”加双引号，MongoDB 的 NoSQLBooster 会将其视为列“sales”，而不是字符串“sales”。

  SELECT * FROM employees WHERE department="sales";
  

  SQL 生成了您可能不需要的以下 MongoDB 查询。

  db.employees.aggregate(
    [{
        "$addFields": {
          "__tmp_cond_1": {
            "$eq": [
              "$department",
              "$sales"
            ]
          }
        }
      },
      {
        "$match": {
          "__tmp_cond_1": true
        }
      },
      {
        "$project": {
          "__tmp_cond_1": 0
        }
      }
    ])
  

  提示: 坚持使用单引号。

  解释查询的数据

  只需在 mb.runSQLQuery 的末尾添加一个新行“.explain()”，然后再次单击执行按钮。它返回有关管道处理的信息。

  查询特殊的 BSON 数据类型，UUID，BinData，DBRef …

  要查询这些特定BSON数据类型的值，请像在MongoDB shell中那样写入这些值。所有MongoDB内置的数据类型函数都可用。

      --date
      SELECT * FROM collection WHERE date_field >= date("2018-02-09T00:00:00+08:00")
      SELECT * FROM collection WHERE date_field >= ISODate("2018-02-09")
  
      --number
      SELECT * FROM collection WHERE int64_field >= NumberLong("3223123123122132992") 
      SELECT * FROM collection WHERE decimal_field = NumberDecimal("8989922322323232.12")
  
      --Regular Expression
      SELECT * FROM collection WHERE string_field = RegExp('query','i')
  
      --binary
      SELECT * FROM collection WHERE objectId_field = ObjectId("56034dae9b835b3ee6a52cb7")
      SELECT * FROM collection WHERE binary_field = BinData(0,"X96v3g==")
      SELECT * FROM collection WHERE md5_field = MD5("f65485ac0686409aabfa006f0c771fbb")
      SELECT * FROM collection WHERE hex_field = HexData(0,"00112233445566778899aabbccddeeff")
  
      --uuid
      SELECT * FROM collection WHERE uuid_field = UUID("4ae5bfce-1dba-4776-80eb-17678822b94e")
      SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = LUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")
      SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = JSUUID("8c425c91-6a72-c25c-1c9d-3cfe237e7c92")
      SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = CSUUID("6a72c25c-5c91-8c42-927c-7e23fe3c9d1c")
      SELECT * FROM collection WHERE luuid_field = PYUUID("5cc2726a-915c-428c-927c-7e23fe3c9d1c")
  
      --timstamp
      SELECT * FROM collection WHERE timestamp_field = Timestamp(1443057070, 1)
      --symbol
      SELECT * FROM collection WHERE symbol_field = Symbol('I am a symbol')
      --dbref
      SELECT * FROM collection WHERE dbref_field = DBRef("unicorns", ObjectId("55f23233edad44cb25b0d51a"))
      --minkey maxkey
      SELECT * FROM collection WHERE minkey_field = MinKey and maxkey_field = MaxKey
  
      --array, array_field is [1, 2, '3']
      SELECT * FROM collection WHERE array_field = [1,2,'3']
  
      --object, object_field is { a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
      SELECT * FROM collection WHERE object_field = toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2'))
  

  访问数组和嵌入式文档

  支持嵌套文档（子文档）和数组，包括过滤器和表达式。您可以使用带点的名称访问此类字段。

  例如集合中的以下文档：

  db.survey.insert([   
    { _id: 1, results: [ { product: "abc", score: 10 }, { product: "xyz", score: 5 } ]},
    { _id: 2, results: [ { product: "abc", score: 8 }, { product: "xyz", score: 7 } ]},
    { _id: 3, results: [ { product: "abc", score: 7 }, { product: "xyz", score: 8 } ]}
  ])
  

  “product”和“score”将分别作为 “results.product” 和 “results.score” 引用：

  SELECT * FROM survey  WHERE results.product = 'xyz' AND results.score >= 8;
  

  或者

  SELECT * FROM survey  WHERE "results.product" = 'xyz' AND "results.score" >= 8;
  

  与嵌入文档的元素匹配

  elemMatch 查询条件 (score >=8) 将被翻译为 "score": { "$gte": 8 }。这种语法更加简洁和表达。

  --  Enter "elemMatch [Tab]", to trigger auto-complete
  SELECT * FROM survey WHERE "results" =elemMatch(product='xyz', score >=8)
  

  SQL 相等连接(多表关联查询)

  假设 有 订单集合， 存储的测试数据 如下：

  db.lookup_orders.insert([
     { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },
     { "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },
     { "_id" : 3  }
  ])
  

  其中 item 对应 数据为 商品名称。

  另外 一个 就是就是 商品库存集合 ，存储的测试数据 如下：

  db.lookup_inventory.insert([
     { "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },
     { "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },
     { "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },
     { "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },
     { "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },
     { "_id" : 6 }
  ])
  

  此集合中的 sku 数据等同于 订单 集合中的 商品名称。

  在这种模式设计下，如果要查询订单表对应商品的库存情况，应如何写代码呢？

  很明显这需要两个集合Join。

  场景简单，不做赘述，直送答案 。其语句 如下：

  #----The equivalent MongoDB Query:----
  #From SQL:
  SELECT * FROM lookup_orders
     JOIN lookup_inventory ON lookup_orders.item=lookup_inventory.sku
  
  #To MongoDB Script:
  db.lookup_orders.aggregate([{
    $lookup: {
      from: "lookup_inventory",
      localField: "item",
      foreignField: "sku",
      as: "lookup_inventory_docs"
    }
  }, {
    $match: {
      lookup_inventory_docs: {
        $ne: []
      }
    }
  }, {
    $addFields: {
      lookup_inventory_docs: {
        $arrayElemAt: ["$lookup_inventory_docs", 0]
      }
    }
  }, {
    $replaceRoot: {
      newRoot: {
        $mergeObjects: ["$lookup_inventory_docs", "$$ROOT"]
      }
    }
  }, {
    $project: {
      lookup_inventory_docs: 0
    }
  }])   
  

  “toJS”SQL 函数和命名参数

  “toJS”辅助函数将命名参数和算术运算符转换为 JSON 对象，还将普通参数列表转换为数组。

  toJS(k='v'); //result {k:'v'}
  toJS(k="v"); //result {k:'$v'}, Double quotes quote object names
  toJS(k=v); //result {k:'$v'}, without quote, v is a object name
  toJS(k>5, k<=10); //result  { "k": { "$gt": 5, "$lte": 10} }
  toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2')); //result {a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
  toJS(1, 2,'3'); // result  [1,2,'3'];
  

  使用命名参数和“toJS”辅助函数，您可以查询复杂对象或将 JSON 对象参数传递给 SQL 函数。

  --elemMatch, named parameter and Arithmetic operators
  --cool stuff,  (score>8, score<=10) will be translated as  {"score": { "$gt": 8, "$lte": 10 }}
  SELECT * FROM survey WHERE results =elemMatch(item='abc', score>8, score<=10)
  
  --date timezone, named parameter
  SELECT year(date="date", timezone='America/Chicago') as year FROM sales
  
  --query object type value, object_field: { a : 1, b : {b1 : 2,    b2 : "b2"}
  SELECT * FROM collection WHERE object_field = toJS(a=1, b=toJS(b1=2, b2='b2'))
  
  -- text search with full-text search options
  SELECT * FROM article WHERE 
     $text = toJS($search='cake',  $language='en', $caseSensitive=false, $diacriticSensitive=false) 
  
  SELECT literal(toJS(k>5, k<=10))  FROM collection
  

  Mixed-use of SQL and Chainable Aggregation Pipeline

  MongoDB的NoSQLBooster将SQL转换为MongoDB find/aggregate方法，该方法返回一个AggregateCursor。所有的MongoDB游标方法和MongoDB的NoSQLBooster扩展方法都可以调用。这还允许NoSQLBooster智能感知了解AggregateCursor的所有可链阶段方法。(sort, limit, match, project, unwind…)。

  
  

  mb.runSQLQuery(`
         SELECT * FROM "survey" where type='ABC' and year(date) = 2018 ORDER BY "results.score" DESC
  `)
  .unwind('$tags')
  .project("-_id") //alias select
  .limit(1000)
  

  The equivalent MongoDB Query is a bit longer.

  db.survey.aggregate(
  [
      {
          "$addFields" : {
              "year(date)" : {
                  "$year" : "$date"
              }
          }
      },
      {
          "$match" : {
              "type" : "ABC",
              "year(date)" : 2018
          }
      },
      {
          "$project" : {
              "year(date)" : 0
          }
      },
      {
          "$sort" : {
              "results.score" : -1
          }
      },
      {
          "$unwind" : "$tags"
      },
      {
          "$project" : {
              "_id" : 0
          }
      },
      {
          "$limit" : 1000
      }
  ])
  

  将 SQL 查询保存为 MongoDB 只读视图

  您可以使用扩展方法“saveAsView”将 SQL 查询结果保存为 MongoDB 只读视图。

  //double quotes quote object names (e.g. "collection"). Single quotes are for strings 'string'.
  mb.runSQLQuery("
        SELECT  concat(first_name, ' ', last_name) as fullname,
              dateToString('%Y-%m-%d',hire_date) as hiredate 
        FROM employees 
        WHERE hire_date >= date('2017-01-01') 
  
  ").saveAsView("Employers_hired_after_2017", {dropIfExists:true}) //drop view if it exists.
  

  您还可以使用 forEach 方法将 javascript 方法应用于每个文档。

  mb.runSQLQuery("SELECT * FROM employees WHERE hire_date >= date('2017-01-01')")
    .forEach(it=>{
      //sendToMail(it)
    });
  

  SQL 片段

  NoSQLBooster 包含许多 SQL 特定的代码片段以节省您的时间、日期范围、文本搜索、查询和数组、存在性检查、类型检查等。您始终可以使用 Ctrl-Shift-Space 手动触发它。开箱即用，Ctrl-Space、Alt-Space 是可接受的触发器。

  SQL 日期范围片段

  --  Enter "daterange [Tab]," then..., today, yesterday, lastNDays
  SELECT * FROM collection WHERE
    "|" >= date("2018-02-09T00:00:00+08:00") and "|" < date("2018-02-10T00:00:00+08:00")
  

  文本搜索片段

  --  Enter "text [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE $text = toJS($search='|')
  
  --  Enter "textopt [Tab]", then...
  --  with full-text search options
  SELECT * FROM collection WHERE 
     $text = toJS($search='|',  $language='en', $caseSensitive=false, $diacriticSensitive=false) 
  

  等效的 MongoDB 文本搜索。

  db.collection.find({
    "$text": {
      "$search": "|",
      "$language": "en",
      "$caseSensitive": false,
      "$diacriticSensitive": false
    }
  })
  

  查询数组（$all 和 $elemMatch）片段

  $elemMatch 运算符匹配包含数组字段的文档，该数组字段至少有一个元素匹配所有指定的查询条件。

  • 与嵌入文档的元素匹配

  elemMatch 查询条件 (quantity>2, quantity<=10) 将被翻译为 "quantity": { "$gt": 2, "$lte": 10 }。这种语法更加简洁和表达。

  -- Enter "elemem [Tab]", then...
  
  SELECT * FROM survey WHERE "|" =elemMatch(product='abc', quantity>2, quantity<=10)
  

  The equivalent MongoDB Query

  db.survey.find({
    "|": {
      "$elemMatch": {
        "product": "abc",
        "quantity": {
          "$gt": 2,
          "$lte": 10
        }
      }
    }
  })
  

  • 元素匹配

  --  Enter "elem [Tab]", then...
  SELECT * FROM survey WHERE "score" =elemMatch($gte=80, $lte=85)
  

  The equivalent MongoDB Query

  db.survey.find({
    "score": {
      "$elemMatch": {
        "$gte": 80,
        "$lte": 85
      }
    }
  })
  

  $all数组操作符选择字段值为包含所有指定元素的数组的文档。

  --  Enter "all [Tab]", then...
  SELECT * FROM survey WHERE "|" = toJS($all=['', ''])
  

  存在检查和类型检查片段

  • 存在检查 ($exists)

  --  Enter "exists [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE "|" =$exists(TRUE)
  
  --  Enter "nonExist [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(FALSE)
  
  --  Enter "existAndIsNull [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(TRUE) and "|" IS NULL
  
  --  Enter "existAndIsNotNull [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE "|" = $exists(TRUE) and "|" IS NOT NULL
  

  • 按多种数据类型查询 ($type)

  --  Enter "typeSearch [Tab]", then...
  SELECT * FROM collection WHERE "|" = toJS($type=['double','int','string','bool','date','object','array','null'])
  

  小技巧

  如果你用的是免费版,禁止把翻译的Script来拷贝,该怎么办?!别着急,运行成功后,点击下面的"Console"标签就能看到所有的内容!入下图所示:
  

  
  

  

  
  

• 这样你就可以把翻译前后的内容拷贝粘贴了!