mongodb简单用法

修改器：

$inc: 增加已有的键值，如果键值不存在就创建一个

数据库中存在这样的数据：
{
  "_id" : ,
  "url": "www.example.com",
  "count" :
}
db.fzk.update({"url" : "www.example.com"}, {"$inc" : {"count" : 1}})

$set     :  指定一个字段的值，如果字段不存在那么就创建它，还可以修改键对应值的类型
$unset : 将这个键可以完全删掉
$push  : 向已有的数组的末位增加一个元素，如果没有就创建一个新的数组
$each  : 可以一次$push 多个数据，下面向数组中放置了两个值。

db.fzk.update(
  {"_id" : },
  {"$push": {"type": {"$each" : ["java", "python"]}}}
)

$slice : 限制数组的长度，接负整数。可以与$each搭配使用。

db.fzk.update(
  {"_id" : },
  {"$push": {"top10": {"$each" : ["java", "python"], 
                       "$slice" : "-10"}}}
)

　　如果小于10，全部保留，如果大于10，只保留最后的10个元素。$slice后跟的只能是负整数
$ne    : 将数组作为数据集合使用，保证数组内的元素不会重复。

db.fzk.update(
  {"namelist" : {"$ne" : "fzk" }},
  {"$push": {"namelist": "fzk"}}
)

$addToSet :  有些情况$ne使用不了就需要使用$addToSet $addToSet可以和$each一起使用，$ne就不可以

db.fzk.update(
  {"_id" : 0},
  {"$addToSet": {"namelist": "fzk"}}
)

$pop    : 从数组的任意一端删除元素

{$pop : { "key" : -} }　 从数组头部删除一个元素
{$pop : { "key" : } }　　从数组末尾删除一个元素

$pull    : 根据特定条件删除元素

db.lists.insert({"todo" : ["dishes", "laundry", "dry"]})
db.lists.update({}, {"$pull" : {"todo" : "laundry"}})

基于位置的数组修改器  : 数组下标获取 $

db.blob.update({"post" : "post_id"}, {"$inc" : {"comments.0.votes" : }})
db.blob.update({"author" : "john"}, {"$set" : {"comments.$.author" : "jim"}})   $通过匹配的进行修改

upsert : 没有找到某个文档会创建一个新的文档，第三个参数为true表示upsert。

db.fzk.update({}, {}, true)

$setOnInsert : 创建的时候需要赋值，但是之后所有更新操作中，这个字段的值都不在改变。

db.users.update({}, {"$setOnInsert" : {"createdAt" : "new Date()"}}, true)
db.users.update({}, {"$setOnInsert" : {"createdAt" : "new Date()"}}, true)   第二次运行的时候会发现createAt字段没有改变。还是插入时候的值

多对个文档进行修改 : 默认情况下，update只会修改一个文档，当第四个参数设置为true后，会对所有匹配的文档进行修改

db.users.update({"_id" : }, {"$set" : {"gift" : "happy"}}, false, true)

findAndMofify  :

ps = db.runCommend({"findAndMofify" : "processes",                 #processes 集合名
  "query" : {"status" : "READY"},                                  #query查询的条件
  "sort"    : {"priority" : -},                                   #排序结果的条件
  "update" : {"$set" : {"status" : "RUNNING"}}                     #更新成
})

　　findAndMofify：字符串，集合名
  　　query：查询文档
  　　sort：排序结果
  　　update： 修改器文档
  　　remove：布尔类型，表示是否删除文档
  　　new ： 布尔类型，表示返回更新前的文档还是更新后的文档，默认更新前的
  　　fileds ： 文档中需要返回的字段
  　　upsert ： 布尔类型，值为true表示是一个upsert，默认false
  　　update 和 remove 必须有一个，也只能有一个，如果没有这个命令会报错。

消除指定的键 ： find或findOne指定第二个参数指定返回的键，但是_id总是返回。可以利用 _id : 0 把_id剔除掉

db.users.find({}, {"username" : , "email" : })
{
　　"_id" : ObjectId("4ba0f0dfd22aa494fd523620"),
　　"username" : "joe",
　　"email" : "joe@example.com"
}
db.users.find({}, {"username" : , "_id" : })
{
　　"username" : "joe",
}

$lt、 $lte、 $gt、 $gte分别对应<、 <=、 >、 >=

db.users.find({"age" : {"$gte" : , "$lte" : }})

$or $in $nin

db.raffle.find({"ticket_no" : {"$in" : [, , ]}})
db.raffle.find({"ticket_no" : {"$nin" : [, , ]}})
db.raffle.find({"$or" : [{"ticket_no" : }, {"winner" : true}]})
db.raffle.find({"$or" : [{"ticket_no" : {"$in" : [, , ]}}, {"winner" : true}]})

$not $mod(取模)

db.users.find({"id_num" : {"$mod" : [, ]}})             #1 6 11 16
db.users.find({"id_num" : {"$not" : {"$mod" : [, ]}}})

null : 即会匹配本身为null的数据，又会匹配其他文档不包含这个字段的数据。用exists消除不包含的字段

db.c.find({"z" : {"$in" : [null], "$exists" : true}})       #使用in看起来很不舒服，但是没有$eq操作符

正则  : MongoDB使用Perl兼容的正则表达式(PCRE)库来匹配正则表达式

db.users.find({"name" : /joe/i})      #i是正则表达式标志，可有可无
db.foo.insert({"bar" : /baz/})　　　　 #支持正则表达式匹配，就是数据库存的就是正则表达式
db.foo.find({"bar" : /baz/})

数组查询

db.food.insert({"fruit" : ["apple", "banana", "peach"]})
db.food.find({"fruit" : "banana"})

db.food.insert({"_id" : , "fruit" : ["apple", "banana", "peach"]})
db.food.insert({"_id" : , "fruit" : ["apple", "kumquat", "orange"]})
db.food.insert({"_id" : , "fruit" : ["cherry", "banana", "apple"]})
# $all会匹配一组元素
db.food.find({fruit : {$all : ["apple", "banana"]}})             # _id=1 _id=3会匹配

{fruit : {$all : ['apple']}和{fruit : 'apple'}     #查询结果完成一样

db.food.find({"fruit" : ["apple", "banana"]})     #精确匹配，必须一致，这个不会匹配任何一条

db.food.find({"fruit.2" : "peach"})               #可以利用数组下标匹配

$size  :  查询特定长度的数组，但是$size并不能并不能与其他查询条件(eg:$gt)组合使用

db.food.find({"fruit" : {"$size" : }})

$slice  :

db.blog.posts.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : }})           #头十条
db.blog.posts.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : -}})          #后十条
db.blog.posts.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : [, ]}})     #从第24条开始取到33条，不够33返回24后所有的

db.blog.posts.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : -}})           #$slice 默认会返回文档的所有键   下面title和content都返回了
结果：{
  "_id" : ObjectId("4b2d75476cc613d5ee930164"),
  "title" : "A blog post",
  "content" : "...",
  "comments" : [
    {
      "name" : "bob",
      "email" : "bob@example.com",
      "content" : "good post."
    }
  ]
}

db.blog.posts.find({"comments.name" : "bob"}, {"comments.$" : 1})        # $操作符得到一个匹配的元素，但是这样只会返回第一个匹配的文档，如果有多条comments，只有第一条会返回
　{
　　"_id" : ObjectId("4b2d75476cc613d5ee930164"),
　　"comments" : [
　　  {
　　    "name" : "bob",
　　    "email" : "bob@example.com",
　　    "content" : "good post."
　　　}
    ]
  }

数组和范围查询

{"x" : }
{"x" : }
{"x" : }
{"x" : [, ]}
> db.test.find({"x" : {"$gt" : , "$lt" : }})　　　　　　#会返回两条数据  因为5小于20，25大于10
{"x" : }
{"x" : [, ]}

> db.test.find({"x" : {"$elemMatch" : {"$gt" : 10, "$lt" : 20}})　　　　#没有结果匹配，因为15不是一个数组

# 如果当前查询的字段上创建过索引，现在这个查询只会遍历位于10和20之间的索引，不在与5和25比较。只有当前查询的字段上建立过索引时，才可以使用ming()和max()，而且必须为这个索引的所有字段指定min和max
> db.test.find({"x" : {"$gt" : 10, "$lt" : 20}).min({"x" : 10}).max({"x" : 20})
{"x" : 15}

查询内嵌文档

{
　　"name" : {
　　　　"first" : "Joe",
　　　　"last" : "Schmoe"
　　},
　　"age" :
}
> db.people.find({"name" : {"first" : "Joe", "last" : "Schmoe"}})　　# 可以匹配，但是这个和顺序还有关系，如果first和last调换位置，就不能匹配
> db.people.find({"name.first" : "Joe", "name.last" : "Schmoe"})

> db.blog.find()
　　{
　　　　"content" : "...",
　　　　"comments" : [
　　　　{
　　　　　　"author" : "joe",
　　　　　　"score" : 3,
　　　　　　"comment" : "nice post"
　　　　},
　　　　{
　　　　　　"author" : "mary",
　　　　　　"score" : 6,
　　　　　　"comment" : "terrible post"
　　　　}
　　　　]
　　}

　> db.blog.find({"comments" : {"author" : "joe","score" : {"$gte" : 5}}})　　  #这种方法不对，joe会匹配第一个，$gte ： 5会匹配第二个，所以返回值还是这个文档
  > db.blog.find({"comments" : {"$elemMatch" : {"author" : "joe", "score" : {"$gte" : 5}}}})　　　　　　#正确写法

$where

> db.foo.insert({"apple" : , "banana" : , "peach" : })
> db.foo.insert({"apple" : , "spinach" : , "watermelon" : })
#想获取两个键具有相同值的文档

> db.foo.find({"$where" : function () {
... for (var current in this) {
...　　for (var other in this) {
...　　　　if (current != other && this[current] == this[other]) {
...　　　　　　return true;
...　　　　}
...　　}
... }
... return false;
... }});

　　如果true，文档就作为结果集的一部分返回，如果false，就不返回。

高级查询选项       $maxscan    $min     $max    $showDiskLoc

> db.foo.find(criteria)._addSpecial("$maxscan", )  #指定扫描文档数量的上限
> db.foo.find()._addSpecial('$showDiskLoc',true)     #返回该条记录在磁盘的位置

获取一致结果  快照(需要知道mongodb的存储过程)

> db.foo.find().snapshot()

唯一索引

> db.users.ensureIndex({"username" : }, {"unique" : true})
> db.people.ensureIndex({"username" : 1}, {"unique" : true, "dropDups" : true})　　　　#dropDups在创建索引时会删除索引重复的文档，并不知道会是哪一个，慎重

sparse :   唯一索引会把null看做值，所以无法将多个缺少唯一索引中的键的文档插入到一个集合里。sparse是这个字段可能存在可能不存在，当这个键存在时必须是唯一的

#创建稀松索引语法   
> db.ensureIndex({"email" : 1}, {"unique" : true, "sparse" : true})       #用unique和sparse组合可以达到如果存在这个键，键对应的值就比需是唯一的目的
> db.ensureIndex({"email" : 1}, {"sparse" : true})                        # sparse可以不是唯一的

> db.foo.find()
{ "_id" :  }
{ "_id" : , "x" :  }
{ "_id" : , "x" :  }
{ "_id" : , "x" :  }

> db.foo.find({"x" : {"$ne" : 2}})   #没有sparse index

　　{ "_id" : 0 }
　　{ "_id" : 1, "x" : 1 }
　　{ "_id" : 2, "x" : 2 }
　　{ "_id" : 3, "x" : 3 }

> db.foo.find({"x" : {"$ne" : 2}})   #x上建了sparse index时   _id为0的没有查到  如果还想要这样的数据，需要hint()进行全盘扫描
　　{ "_id" : 1, "x" : 1 }
　　{ "_id" : 3, "x" : 3 }

强制全盘扫描

> db.entries.find({"created_at" : {"$lt" : hourAgo}}).hint({"$natural" : })

删除索引

db.people.dropIndex("x_1_y_1")           #是根据索引名删除
db.people.getIndexes()                   #查看所有索引信息

固定集合

> db.createCollection("my_collection", {"capped" : true, "size" : });
> db.createCollection("my_collection2", {"capped" : true, "size" : 100000, "max" : 100});   #创建名为my_collection2的集合，大小100000字节，最多100条文档
> db.runCommand({"convertToCapped" : "test", "size" : 10000});                              #将非固定集合转为固定集合
> db.my_collection.find().sort({"$natural" : -1})                                           #固定集合的自然排序就是文档的插入顺序

TTL索引(time-to-live index)

> db.foo.ensureIndex({"lastUpdated" : }, {"expireAfterSecs" : **})                  #lastUpdated超过预计时间这条文档就删除

聚合

> db.articles.aggregate({"$project" : {"author" : }},　　　　　　　　　　　　#将author和_id投射出来
... {"$group" : {"_id" : "$author", "count" : {"$sum" : }}},             #将_id的值设为author的值，没出现一次count +1
... {"$sort" : {"count" : -}},　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 # 将count降序排序
... {"$limit" : })　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#取前五条数据

$match　　对文档进行筛选
　　可与所有常规操作符连用($gt/$lt/$in等)
　　用法：{$match : {"state" : "usa"}}

$project从子文档中提取字段
　　db.users.aggregate({"$project" : {"userId" : "$_id", "_id" : 0}})　　　　#注意$_id，可以使用$fieldname代替文档中的字符值
　　1.管道表达式
　　　　最简单的是$fieldname，也可以将多个字面量组合
　　2.数学表达式
　　　　"$add" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]　　　　　　加
　　　　"$subtract" : [expr1, expr2]　　　　　　　　　　　 减
　　　　"$multiply" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]　　　乘
　　　　"$divide" : [expr1, expr2]　　　　　　　　　　　　 除
　　　　"$mod" : [expr1, expr2]　　　　　　　　　　　　　　 取余
　　用法：　　　　

　　　　> db.employees.aggregate(
　　　　... {
　　　　...　　"$project" : {
　　　　...　　　　"totalPay" : {
　　　　...　　　　　　"$subtract" : [{"$add" : ["$salary", "$bonus"]}, "$401k"]
　　　　...　　　　}
　　　　...　　}
　　　　... })

　　3.日期表达式
　　　　"$year" , "$month" , "$week" ,"$dayOfMonth" , "$dayOfWeek" , "$dayOfYear" , "$hour" , "$minute" , "$second"
　　　　用法：

　　　　> db.employees.aggregate(
　　　　... {
　　　　...　　"$project" : {
　　　　...　　　　"tenure" : {
　　　　...　　　　　　"$subtract" : [{"$year" : new Date()}, {"$year" : "$hireDate"}]
　　　　...　　　　}
　　　　...　　}
　　　　... })

　　4.字符串表达式
　　　　"$substr" : [expr, startOffset, numToReturn]
　　　　"$concat" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]
　　　　"$toLower" : expr
　　　　"$toLower" : expr
　　　　"$toUpper" : expr
　　　　用法：一个生成 j.doe@example.com 的例子

　　　　> db.employees.aggregate(
　　　　... {
　　　　...　　"$project" : {
　　　　...　　　　"email" : {
　　　　...　　　　　　"$concat" : [
　　　　...　　　　　　　　{"$substr" : ["$firstName", 0, 1]},
　　　　...　　　　　　　　".",
　　　　...　　　　　　　　"$lastName",
　　　　...　　　　　　　　"@example.com"
　　　　...　　　　　　]
　　　　...　　　　}
　　　　...　　}
　　　　... })

　　5.逻辑表达式
　　　　"$cmp" : [expr1, expr2]
　　　　"$strcasecmp" : [string1, string2]
　　　　"$eq"/"$ne"/"$gt"/"$gte"/"$lt"/"$lte" : [expr1, expr2]
　　　　"$and" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]
　　　　"$or" : [expr1[, expr2, ..., exprN]]
　　　　"$not" : expr
　　　　"$cond" : [booleanExpr, trueExpr, falseExpr]　　　　　　　　#booleanExpr为true就返回trueExpr，false就返回falseExpr
　　　　"$ifNull" : [expr, replacementExpr]　　　　　　　　　　　　  #null就返回replacementExpr，否则expr

　　6.一个提取的例子(老师喜欢的100分其他的 出勤10%、日常30%、期末60%)

　　　　> db.students.aggregate(
　　　　... {
　　　　...　　"$project" : {
　　　　...　　　　"grade" : {
　　　　...　　　　　　"$cond" : [
　　　　...　　　　　　　　"$teachersPet",
　　　　...　　　　　　　　100, // if
　　　　...　　　　　　　　{// else
　　　　...　　　　　　　　　　"$add" : [
　　　　...　　　　　　　　　　　　{"$multiply" : [.1, "$attendanceAvg"]},
　　　　...　　　　　　　　　　　　{"$multiply" : [.3, "$quizzAvg"]},
　　　　...　　　　　　　　　　　　{"$multiply" : [.6, "$testAvg"]}
　　　　...　　　　　　　　　　]
　　　　...　　　　　　　　}
　　　　...　　　　　　]
　　　　...　　　　}
　　　　...　　}
　　　　... })

　$group　　分组

　　1.分组操作符   
　　　　可以对每个分组进行计算，比如之前的$sum

　　2.算数操作符
　　　　"$sum" 和 "$average"

　　3.极值操作符
　　　　"$max" : expr
　　　　"$min" : expr
　　　　"$first" : expr
　　　　"$last" : expr

　　　　用法：
　　　　> db.scores.aggregate(
　　　　... {
　　　　...　　"$group" : {
　　　　...　　　　"_id" : "$grade",
　　　　...　　　　"lowestScore" : {"$min" : "$score"},
　　　　...　　　　"highestScore" : {"$max" : "$score"}
　　　　...　　}
　　　　... })

　　4.数组操作符
　　　　"$addToSet" : expr
　　　　"$push" : expr

$unwind
　　拆分，数组中的每个值拆分成单独的文档

　　将comments拆分出来，取到作者为Mark的comment
　　> db.blog.aggregate({"$project" : {"comments" : "$comments"}},
　　... {"$unwind" : "$comments"},
　　... {"$match" : {"comments.author" : "Mark"}})

$sort

　　> db.employees.aggregate(
　　... {
　　...　　"$project" : {
　　...　　　　"compensation" : {
　　...　　　　　　"$add" : ["$salary", "$bonus"]
　　...　　　　},
　　...　　　　"name" : 1
　　...　　}
　　... },
　　... {
　　...　　"$sort" : {"compensation" : -1, "name" : 1}
　　... })

$limit
　　取前n个文档

$skip
　　跳过前n个文档