mongo查询float精度丢失

时间: 2023-09-13 22:05:14 浏览: 194

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SQL to Mongo Mapping Chart

### SQL到MongoDB查询映射图解 #### 概述本文将详细介绍SQL与MongoDB之间的查询语言对应关系。在数据库领域，SQL（Structured Query Language）是用于处理关系型数据库的标准语言，而MongoDB作为NoSQL数据库之一，采用的是基于文档的数据模型。两者虽然在数据存储结构上有所不同，但它们在查询、检索数据方面存在很多相似之处。通过一个具体的SQL到MongoDB查询映射表，我们将探讨这两种查询语言如何相互转换。 #### 关键概念对比 1. **数据库(Database)**：SQL中的“数据库”概念与MongoDB中的相同。 2. **表(Table) vs 集合(Collection)**：在SQL中，数据通常被组织成表的形式；而在MongoDB中，则使用集合来表示一组相关的文档。 3. **行(Row) vs 文档(Document)**：SQL中的每一行代表一条记录，而在MongoDB中则被称为文档，这些文档通常用BSON（Binary JSON）格式表示。 4. **索引(Index)**：索引在两种数据库系统中都是为了提高查询效率而存在的。 5. **列(Column) vs 字段(Field)**：在SQL中，每一列对应着一个字段，而在MongoDB中则是文档中的字段。 6. **连接(Join) vs 嵌入与链接(Embedding and Linking)**：SQL支持多表之间的连接操作，而MongoDB则通过嵌入或引用其他文档的方式来实现类似的功能。 7. **主键(Primary Key) vs _id字段**：在SQL中，每张表都有一列作为主键；在MongoDB中，每个文档都有一个_id字段作为唯一标识符。 8. **分组(Group By) vs 聚合(Aggregation)**：SQL使用GROUP BY语句进行分组操作，而MongoDB则提供了聚合框架来处理类似需求。 9. **BSON语法**：MongoDB查询表达式以JSON对象形式表示，但实际上使用的是一种二进制格式——BSON。 #### 具体查询示例对比 1. **创建表(Create Table)** - **SQL**：`CREATE TABLE USERS (a NUMBER, b NUMBER);` - **MongoDB**：隐含创建；也可以显式创建：`db.createCollection("mycoll")` 2. **插入数据(Insert Data)** - **SQL**：`INSERT INTO USERS VALUES (3, 5);` - **MongoDB**：`db.users.insert({a: 3, b: 5})` 3. **选择所有列(Select All Columns)** - **SQL**：`SELECT * FROM users;` - **MongoDB**：`db.users.find()` 4. **条件筛选(Condition Filtering)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE age = 33;` - **MongoDB**：`db.users.find({age: 33})` 5. **选择特定列(Select Specific Columns)** - **SQL**：`SELECT a, b FROM users WHERE age = 33;` - **MongoDB**：`db.users.find({age: 33}, {a: 1, b: 1})` 6. **排序(Sorting)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE age = 33 ORDER BY name;` - **MongoDB**：`db.users.find({age: 33}).sort({name: 1})` 7. **范围查询(Range Queries)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE age > 33 AND age <= 40;` - **MongoDB**：`db.users.find({'age': {$gt: 33, $lte: 40}})` 8. **模糊匹配(Fuzzy Matching)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%";` - **MongoDB**：`db.users.find({name: /Joe/})` 9. **子查询(Subqueries)** - **SQL**：`SELECT order_id FROM orders o, order_line_items li WHERE li.order_id = o.order_id AND li.sku = 12345;` - **MongoDB**：`db.orders.find({"items.sku": 12345}, {_id: 1})` 10. **多条件查询(Multiple Conditions)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE a = 1 AND b = 'q';` - **MongoDB**：`db.users.find({a: 1, b: 'q'})` 11. **限制结果集(Limit Results)** - **SQL**：`SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20;` - **MongoDB**：`db.users.find().limit(10).skip(20)` 12. **逻辑或查询(Logical OR)** - **SQL**：`SELECT * FROM users WHERE a = 1 OR b = 2;` - **MongoDB**：`db.users.find({$or: [{a: 1}, {b: 2}]})` 13. **获取单条记录(Get Single Record)** - **SQL**：`SELECT * FROM users LIMIT 1;` - **MongoDB**：`db.users.findOne()` 通过以上对比，可以看出虽然SQL与MongoDB之间存在诸多不同之处，但在实际应用中，许多常见的查询操作都可以找到相应的转换方法。这种映射有助于开发者更好地理解两种数据库系统的差异，并能够更灵活地在不同类型的数据库之间迁移数据或编写兼容的查询逻辑。

在MongoDB中，浮点数（float）的精度可能会丢失。这是由于MongoDB使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据，而BSON只支持双精度浮点数（double）。当您将一个float类型的值插入到MongoDB中时，MongoDB会自动将其转换为double类型。在查询时，如果您使用的是float类型的值进行比较，MongoDB会自动将其转换为double类型，这可能导致精度丢失。为了避免这种情况，建议在查询中使用double类型的值进行比较，或者使用MongoDB提供的$numberDecimal操作符将float类型的值转换为decimal类型。例如，您可以使用以下查询来比较一个float类型的值： ``` db.collection.find({ floatField: { $numberDecimal: "3.14" } }) ``` 这将将floatField字段的值转换为decimal类型，以避免精度丢失。

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