MongoDB使用总结

数据库操作

• show dbs : 显示所有的数据库
• use user : 选择数据库user，如果这个数据库存在，那么就使用，不存在就新建，但是此时的数据库中根本不存在数据，因此使用show dbs不能显示该数据库
• db.dropDatabase() : 删除数据库，其中的db表示当前数据库

集合操作(表)

• 在MongoDB中，数据库中的集合相当于SQL中的表，一个数据库中可以存在多个集合，每一个集合都是一个JSON文档形式的存储
• show tables : 显示所有的集合
• show collections : 显示所有的集合

创建集合

• db.createCollection(name, options)
• 文档

删除集合

• db.collection.drop()
  • db.user.drop() : 删除user集合

文档操作

• 一个集合中可以包含多条文档，一个文档就相当于SQL中的一条数据，这里的文档是JSON格式的文档

插入文档

• db.collectionName.insert(JSON)

  • db.user.insert({name:"陈加兵",age:22}) : 向user集合中插入一条文档，如果这个user集合不存在，那么就会新建一个，这个方法默认会为我们插入一个_id

更新文档

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

实例

• db.user.update({name:"jack"},{$set:{name:"tom"}}) ：相当于sql语句中的update user set name="tom" where name="jack",不过这里默认只是更新一条
• db.user.update({name:"陈加兵"},{$set:{name:"郑元梅"}},{multi:true}) ： 更新所有的数据
• db.user.update({name:"陈加兵"},{$set:{name:"郑元梅"}},{upsert:true}) : 更新数据，如果不存在就插入
• 这里的query条件也是可以使用逻辑比较的，比如age>12，后续在讲到查询文档的时候会详细描述

删除文档

• 删除格式，默认是删除多条，但是我们可以设置justone : true或者justone：1即可删除一条数据

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

• db.user.remove({name:"陈加兵"}) : 删除全部name=陈加兵的文档
• db.user.remove({}) : 删除集合user中的全部文档
• db.user.remove({}) : 删除全部文档，因为这里没有条件
• db.user.remove({name:"陈加兵"},{justone:true}) : 只删除一条文档

查询文档

• db.collection.findOne(query,projection) ： 只显示满足条件的一条文档

• 格式：db.collection.find(query,projection) ： 查询满足条件的全部文档

  • query ：可选， 查询的条件，相当于where子句
  • projection： 可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）

插入数据（准备）

db.user.insert({name:"Jack",age:22})
db.user.insert({name:"Tom",age:40})
db.user.insert({name:"Mary",age:25})
db.user.insert({name:"Lucy",age:22})

查询全部

• db.user.find().pretty() ： 这里没有指定查询条件，那么就是查询全部

指定显示字段

• 默认显示全部的字段，但是我们可以指定projection来显示指定的字段
• inclusion模式，指定返回的键，比如db.user.find({},{name:1}),这里只会显示_id和name这两个字段，其他的字段都是不会显示的
• exclusion模式，指定不反回的键，比如db.user.find({},{name:0}) : 这里只会显示age和_id,只有name不显示
• 两种模式不可以混用，比如db.user.find({},{name:1,age:0}) ,这个是不可以的

指定查询条件

• db.user.find({name:"Jack"}) ： 查询name=Jack的全部文档内容
• db.user.find({name:"Jack"},{name:0}) : 不显示name字段

AND条件

• db.user.find({name:"Jack",age:22}) ： 查询name=Jack并且age=22的文档信息
• db.user.find({$and:[{expression1},{expression2},{experssion3},......]})
  • db.user.find({$and:[{name:"Jack"},{age:22}]}) : 和上面一样的效果

OR 条件

• db.user.find({$or:[{expression1},{expression2},{expression3}......]})
  • db.user.find({$or:[{name:"Jack"},{age:25}]}) : 查找name=Jack或者age=25的文档信息

AND 和 OR 联合使用

• db.user.find({name:"Jack",$or:[{_id:1},{age:22}]}) : 查找name=Jack and (_id=1 or age=22)

条件操作符

• (>) 大于 - $gt
• (<) 小于 - $lt
• (>=) 大于等于 - $gte
• (<= ) 小于等于 - $lte
• (!=) 不等于 - $ne

实例

• db.user.find({age:{$gt:22}}) : 查找 age>22的信息
• db.user.find({age:{$gte:22},name:"Jack"}) : 查找age>=22 and name=Jack的信息

limit

• 指定显示记录的条数
• db.user.find().limit(2) : 只显示两条记录
• db.user.find({name:"Jack"}).limit(2)

skip

• 跳过的条数
• db.user.find().skip(10) : 跳过前面的十条记录，显示后面的

分页查询

• 显示第三页，每页显示10条信息，相当于SQL中的select * from user limit 20,5
  • db.user.find().skip(20).limit(5)

sort 排序

• 在MongoDB中使用使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中1 为升序排列，而-1是用于降序排列。
• db.collection.find().sort({key:1})
• db.user.find().sort({age:-1}) : 按照age降序排列
• db.user.find({},{name:1,age:1}).sort({age:-1,name:1}) : 按照name升序，age降序排列

limit，skip，sort执行顺序

• 执行顺序为：sort() --- > skip() ----> limit() ,这个相当于SQL中的select * from name where group by having order by limit m,n 这种顺序一样

$in

• 表示一个数据在多个数据中，类似于SQL中的in
• db.user.find({age:{$in:[22,33,44]}}) : 查找age in (22,33,44)之中的任意一个

$nin

• 相当于SQL中的not in
• db.user.find({age:{$nin:[22,33,44]}})

$exists

• 表示不存在
• db.user.find({sex:{$exists:false}}) : 查找不存在sex这个字段的文档

slice

$slice操作符控制查询返回的数组中元素的个数。此操作符根据参数{ field: value } 指定键名和键值选择出文档集合，并且该文档集合中指定array键将返回从指定数量的元素。如果count的值大于数组中元素的数量，该查询返回数组中的所有元素的。

语法：db.collection.find( { field: value }, { array: {$slice: count }});

• 下面将查询grades中的前两个数

db.user.find({name:'jack'},{grades:{$slice:2},name:1,age:1,'school.name':1});

//输出，可以看出这里的grades只输出了前面两个

{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31df"), "name" : "jack", "age" : 22, "grades" : [ 22, 33 ], "school" : { "name" : "shida" } }

• 下面将输出后3个数据

db.user.find({name:'jhon'},{grades:{$slice:-3},name:1});

//输出
{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31e0"), "name" : "jhon", "grades" : [ 22, 44, 88 ] }

• 下面介绍指定一个数组作为参数。数组参数使用[ skip , limit ] 格式，其中第一个值表示在数组中跳过的项目数,第二个值表示返回的项目数。

db.user.find({name:'jack'},{grades:{$slice:[2,2]},name:1});  //这里将会跳过前面的两个，直接得到后面的两个数据


//输出

{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31df"), "name" : "jack", "grades" : [ 44, 55 ] }

count

• 统计数量
• db.user.find().count() : 统计全部的数量
• db.user.find({name:"Jack"}).count() : 统计name=Jack的人数

索引

• db.collection.ensureIndex({key1:1}) : 创建索引，其中的key的值如果为1表示按照升序创建索引，-1表示降序创建索引

  • db.user.ensureIndex({name:1}) ： 单个索引
  • db.user.ensureIndex({name:1,age:-1}) : 复合索引

• ensureIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

• db.user.ensureIndex({age:1},{background:true}) : 在后台创建索引

聚合

• 参考文章

• db.collection.aggregate(pipeline,options)

  • db.user.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}]) : 查询总数，相当于select count(*) from user,这里的聚合函数$sum表示求和，可以使用$引用集合中的字段，也可以直接使用数字，这里填写1就表示查询到一条记录就加一，那么最后显示的就是总数了。
    • _id : 表示需要分组的字段，如果为null表示不分组
  • db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}}]) : 根据字段name分组,对字段age求和，输入如下

  { "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 }
  { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 }
  { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 }
  { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 }
  { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 }
  { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 }
  { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
  

• db.user.aggregate([{$group:{_id:null,max_age:{$max:"$age"}}}]) : 求出年龄最大的人信息

{ "_id" : null, "max_age" : 40 }

常用的聚合

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{by_user", url : {url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.mycol.aggregate([{by_user", url : {url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{by_user", first_url : {url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{by_user", last_url : {url"}}}])

管道

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
• $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
• $sort：将输入文档排序后输出。
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

$math

• 这个相当于where语句，用来过滤文档的
• **这个位置是非常重要的，如果在$group之前就是where子句，如果在之后，那么相当于having子句**
• db.user.aggregate([{$match:{name:"Jack"}},{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}]) ： 统计name=Jack的人数
  • 这个命令相当于SQL中的select count(*) from user where name="Jack"
  • 我们可以使用db.user.find({name:"Jack"}).count()同样可以查询、
• db.user.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}}])
  • 相当于SQL中的select _id,sum(age) as sum_age from user where age>20 group by name
• db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}}])
  • select _id,sum(age) as sum_age from user group by name having sum_age>=75
• db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}}])
  • select _id,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having sum_age>=75

$limit

• 控制显示的条数，因为使用聚合之后，不能再使用limit()方法来限制
• db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$limit:1}]) ： 根据姓名分组之后显示一条数据
  • 相当于 select _id,sum(age) as sum_age from user group by name limit 0,1
• db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}},{$skip:0},{$limit:1}])
  • select _id ,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having age>=75 limit 0,1

$sort

• 排序输出
• db.collection.aggregate([{},{},{},......,{$sort:{key:1}}])
• db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{sum:"age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}},{$sort:{sum_age:1}},{$skip:0},{$limit:1}])
  • select _id ,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having age>=75 order by sum_age asc limit 0,1

总结

• 常用的格式： db.collection.aggregate([{$match:{key:value,...},{$group:{_id:value,..}},{$match:{key:value,....}},{$sort:{key:1,key2:-1}},{$skip:num},{$limit:num}])
  • 对应SQL中的语句为：select _id,key1,key2 from collection where group by order by limit n,m