原本學SQL的時候，心想：原來這就是資料庫啊！太燒腦了吧(以前怎麼傻傻的以為Excel就夠用了)
結果後來老師說，還有NoSQL喔！那我們來下載MongoDB吧！
簡直是晴天霹靂，我的Notion筆記已經長到可以用滑鼠滾輪往下滾20下還沒結束
MongoDB...我還去查了正確發音：
真的是令我一頭霧水，特別是跟上週學的關聯式資料庫差異很大。
一開始搞不清楚哪時候該用什麼符號，整個人卡在這些神秘符號裡：
-什麼時候該用 {} 大括號？一下子大括號裡又有大括號，到底要包幾個？
-什麼時候用 [] 中括號？
-單引號''好多！
-還有$符號，到底...
-還有Add Stage?!?!pipeLine?!?!
-還有讀寫資料(甚至MP3、圖片、影片也可以)
感覺就像打開了一本魔法書，裡面全是咒語，超難懂。(應該說眼睛看懂了，腦子跟不上🥲)
接著我發現MongoDB跟Python也不太一樣，雖然文件的概念有點像Python裡的字典，但MongoDB的查詢語法還多了很多特殊符號跟操作指令。像Python的dict和list好不容易熟悉了，結果看到{ }跟[ ]在MongoDB又變成其他用法（救命）MongoDB還有$gt、$regex、$set...這種符號來下條件，燒腦了。
然後Compass的介面也需要再熟悉，偶爾也要用到shell，於是就這樣在Compass、shell、VS CODE還有我的Notion筆記之間華麗切換✨
$ 符號整理MongoDB 主要用 $ 符號在兩大地方：
$ 運算符| 符號 | 用途說明 |
|---|---|
$eq |
等於。例如：{field: {$eq: value}} |
$ne |
不等於 |
$gt |
大於 |
$gte |
大於等於 |
$lt |
小於 |
$lte |
小於等於 |
$in |
欄位值在指定陣列中 |
$nin |
欄位值不在指定陣列中 |
$exists |
欄位是否存在，值為 true 或 false |
$type |
欄位資料型態 |
$regex |
正規表達式查詢 |
$and |
多條件且 |
$or |
多條件或 |
$not |
非 |
$nor |
多條件皆不成立 |
$all |
陣列欄位包含所有指定值 |
$elemMatch |
陣列欄位中符合條件的元素 |
$size |
陣列欄位長度 |
| 符號 | 用途說明 |
|---|---|
$set |
設定欄位值 |
$unset |
移除欄位 |
$inc |
欄位加減數值 |
$mul |
欄位乘法 |
$rename |
欄位重新命名 |
$min |
將欄位值更新為指定值（只有當新值小於目前值時） |
$max |
將欄位值更新為指定值（只有當新值大於目前值時） |
$push |
陣列欄位新增元素 |
$pop |
陣列欄位刪除第一或最後一個元素 |
$pull |
從陣列中刪除符合條件的元素 |
$addToSet |
將元素新增到陣列（若不存在才新增） |
$ 符號| 符號 | 用途說明 |
|---|---|
$match |
過濾文件（類似查詢） |
$project |
選擇輸出欄位、重塑文件 |
$group |
分組（類似 SQL 的 GROUP BY） |
$sort |
排序 |
$limit |
限制輸出筆數 |
$skip |
跳過指定筆數 |
$unwind |
將陣列欄位拆成多筆文件 |
$lookup |
連接另一個 collection（左外連接） |
$addFields |
新增欄位 |
$replaceRoot |
替換文件根層 |
| 符號 | 用途說明 |
|---|---|
$sum |
求和 |
$avg |
平均值 |
$min |
最小值 |
$max |
最大值 |
$first |
分組中第一個值 |
$last |
分組中最後一個值 |
$push |
將欄位值放入陣列 |
$addToSet |
將欄位值放入陣列，避免重複 |
$cond |
條件運算式，類似三元運算子 if-then-else |
$ifNull |
欄位為 null 時使用替代值 |
$concat |
字串連接 |
$substr |
字串截取 |
$toInt / $toString |
型態轉換 |
$literal |
字面值，不當作運算符處理 |
$dateToString |
日期格式化 |
MongoDB 的 pipeline 就是一串「資料處理步驟」，資料會像流水線一樣，從第一個步驟開始，經過一個接一個的處理，最後吐出你想要的結果。
每個步驟都叫做一個 stage（階段），stage 用 $ 開頭像 $match、$group、$sort 等等。每個階段都會對「文件（document）」做操作，比如：
篩選（$match）
分組（$group）
排序（$sort）
拆解陣列（$unwind）
然後下一個階段會拿前面處理完的結果繼續處理。（所以stage如果用不到就要刪掉，不然會影響到結果！）
譬如，我想買咖啡，流程是：
挑豆子（篩選出好豆） → $match
把豆子磨粉 → $project
分批包裝（分組統計） → $group
排隊出貨 → $sort
資料按照一個個stage過關，最後變成我們想要的「乾淨結果」。
一次串接多個操作，不用一個步驟一個步驟慢慢跑，可以做統計、轉換、展開陣列等比較複雜的分析！
-查詢、過濾、更新常用 $ 運算符
-聚合管線階段跟表達式都用 $ 開頭
-陣列操作符特別多，推陣列、拉陣列用 $push、$pull 等
為了避免搞混，我試了這幾招：
把 Python 當作「程式語言」，MongoDB 查詢語法當成「資料庫的查詢語言」。
兩者用處不同，並不是完全使用 Python 思維寫 MongoDB 查詢。
把 MongoDB 文件想像成「Python 裡的 dict，但更像一份資料清單」。
把 $gt 等符號想成資料庫的關鍵字，而不是 Python 裡的函式。
把理論放一邊，直接用 pymongo 嘗試增刪查改。
遇到不懂的指令，查官方文件、看範例，邊改邊跑。
這種思維切換一開始一定會不順，給自己時間慢慢適應。
想到小時候連注音符號都認不得時，卻會背弟子規，之後就慢慢能理解意涵了
| 操作 | Python 語法 (dict/list) | MongoDB 查詢語法（JSON風格） | 說明 |
|---|---|---|---|
| 定義一筆資料 | person = {"name": "厄卡倫", "age": 35, "hobbies": ["寫程式", "看動畫"]} |
{ "name": "厄卡倫", "age": 35, "hobbies": ["寫程式", "看動畫"] } |
Python dict 和 MongoDB document 基本相同結構 |
| 找出年齡大於30的人 | （Python自己寫過濾邏輯） | db.collection.find({ "age": { "$gt": 30 } }) |
$gt = greater than，大於符號 |
| 找出名字是寺仁的人 | （Python自己寫過濾邏輯） | db.collection.find({ "name": "寺仁" }) |
直接比對欄位值 |
| 新增一筆資料 | people.append({"name": "小桃", "age": 25}) |
db.collection.insertOne({ "name": "小桃", "age": 25 }) |
MongoDB用 insertOne() 插入文件 |
| 更新符合條件的資料 | （Python手動找資料改值） | db.collection.updateOne({ "name": "小桃" }, { "$set": { "age": 26 } }) |
$set 更新欄位值 |
| 刪除資料 | （Python用 list.remove()） | db.collection.deleteOne({ "name": "小桃" }) |
刪除符合條件的第一筆文件 |
| 使用陣列 | hobbies = ["寫程式", "看動畫"] |
文件裡的陣列同樣用[]，如 "hobbies": ["寫程式", "看動畫"] |
MongoDB 文件可直接存陣列 |
| 查詢陣列中包含指定值的文件 | （Python自己判斷list元素） | db.collection.find({ "hobbies": "寫程式" }) |
找出陣列欄位中含指定元素 |
| 多條件查詢 | （Python自己寫複雜判斷） | db.collection.find({ "age": { "$gt": 30 }, "name": "厄卡倫" }) |
多個欄位條件同時符合 |
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