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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：

1 2	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：

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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：

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

{ "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。