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介紹

在上一篇文章中，我們繼續探索MongoDb .NET驅動程式中的資料序列化。 我們檢視了各種屬性，如BsonIgnore，BsonRepresentation或BsonIgnoreIfNull。 資料序列化不是太複雜，隻要MongoDb中的文檔遵守一些模式，就像在我們的示範餐廳和郵政編碼集合。 一旦我們必須反序列化一組無序的文檔，那麼我們可能需要實作我們自己的序列化，事情變得更加複雜。 這是追蹤模式的另一個原因，即使MongoDb文檔是無模式的。

在這篇文章中，我們将介紹.NET驅動程式中的查詢技術。 我們将基于我們以前開始建構的示範.NET代碼。

Find方法

在撰寫本文時，T界面的IMongoCollection提供了以下Find方法：

• Find：一種擴充方法，使我們能夠以流暢的方式建構查詢，即我們可以連結與搜尋相關的各種其他方法
• FindSync：一種同步查找方法，它傳回一個遊标，并不像Find擴充方法那麼靈活
• FindAsync：一個異步的，即等待版本的FindSync

所有這些功能都接受基本上遵循兩種不同格式的過濾器，我們已經看到了兩個示例：FilterDefinition或傳回true的LINQ語句。 我發現Find擴充方法是上述最靈活的，因為它打開了以流暢的方式（如排序和限制）将其他與搜尋相關的查詢附加到其中的可能性。 是以，我會在這篇文章中堅持下去，但是要注意替代方案是很好的。

findOne和findall

回想一下，findOne（）提供了一種快速了解Mongo shell中的文檔結構的方法。 我們如何在C＃中寫同一個？ 簡單：

1 2	ZipCodeDb firstZip = modelContext.ZipCodes.Find(z =>  true ).FirstOrDefault(); RestaurantDb firstRestaurant = modelContext.Restaurants.Find(r =>  true ).FirstOrDefault();

我們在LINQ語句中沒有任何過濾傳回true。 它相當于SQL中沒有where子句的SELECT * FROM語句。 然後，我們隻需附加熟悉的FirstOrDefault方法來擷取第一個文檔。

相反，如果我們要檢索所有沒有任何過濾器的文檔，那麼我們隻需應用ToList終端運算符：

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

當您輕觸IntelliSense提供的功能時，您會注意到FirstOrDefault和ToList方法都具有異步版本：FirstOrDefaultAsync和ToListAsync。 在MongoDb庫中，這是一個很常見的功能，它同時具有異步版本。

過濾基礎知識

如前所述，過濾可以使用特定于MongoDb庫的FilterDefinition對象或更一般的LINQ表達式來建構。 .NET程式員會意識到LINQ我相信我們從FilterDefinitionBuilder開始。 在我的經驗中，有一些複雜的過濾器定義隻能用這個特定的文法來表達，是以即使你是一個LINQ的狂熱者也是很好的。

過濾器定義使用通用Builders靜态類及其Filter屬性建構。 Builders類是建構一些不同定義對象的網關，FilterDefinitions隻是其中之一。 Filter屬性然後具有大量方法來幫助我們建構查詢。 我們以前已經看過一個例子：

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

如果您在Visual Studio中鍵入“Builders.Filter”，則IntelliSense将會提供或多或少對應于本系列中檢視的查詢操作符的多種功能。 例如。 Gt函數映射到$ gt運算符，Not to $ not等。在許多情況下，通過名稱來猜測函數的目的并不難，如Gt = GreaterThan。 Filter屬性具有一個名為Empty的特殊屬性，對應于在Mongo shell中的早期示例中看到的空的JSON過濾器{}。 它也是FilterDefinition等效于上面的Find示例中的“return true”LINQ語句。

Filter方法，如Eq和Gte，然後需要一個或多個參數。 Eq函數與其他類似的函數（如Gte和Lt）一樣，需要一個字段選擇器，形式為LINQ表達式，然後是過濾器值。 上面的例子選擇了一個名為“自治市鎮”的字段，我們要對值“布魯克林”過濾這個字段。

我們來看看一個使用FilterDefinition解決方案的邏輯AND運算符的例子：

3 4 5 6

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);

我們想在布魯克林找到第一間設有“熟食店”的餐廳。 “＆”運算符是鍊條AND條件的簡短符号。 這是一個替代解決方案：

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

And函數接受帶有任意數量的過濾器定義的集合或參數數組，并将它們與AND結合在一起。 作為旁注，您可能會猜到有一個Or函數接受相同的過濾器定義參數，并将它們與邏輯OR連結在一起。 短的符号是單個管道字元“|”。

以下是一個例子：

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{ "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 }

這是LINQ風格的解決方案：

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

讓我們看看更複雜的一些：找到第一家餐廳，其等級陣列包括A，B和C級，即每個餐廳中至少有一個。 在這種情況下，我們需要深入對象圖。 Filter屬性具有一個All函數，它為數組字段建構$ all過濾器，但在這種情況下我們不能使用它。 如果等級數組隻是一個簡單的字元串數組，如“grade：[”A“，”B“]”，All方法将會有所幫助。 我們需要在這裡更深一層。

該解決方案以與AND相關聯的三個ElemMatch函數的形式。 ElemMatch函數接受集合字段，然後接收集合子屬性上的過濾器，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);

這是一個與過濾器比對的餐廳：

{ "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 }

該示例表明，有時我們需要在驅動程式中建立我們的查詢，以應用我們想要的，但最終我們可以找到相當于Mongo shell中寫入的過濾器。