mongoDb 命令
1.显示MongoDB的服务器统计:db.stats()
2.创建数据库:use dbname
3.删除数据库:db.dropDatabase()
4.检查当前选择的数据库:db
5.检查数据库列表:show dbs //创建的数据库dbname 列表中是不存在的。要显示的数据库,需要把它插入至少一个文件。
6.插入数据:db.collectionname.insert({"name":"hello world"})
7.创建集合:db.createCollection(name, options) //在MongoDB中,不需要创建集合。当插入一些文件 MongoDB 自动创建的集合。
8.检查创建的集合命令: show collections
9.删除集合:db.collection_name.drop()
9.查询集合数据:db.collection.find()
10.结果显示在一个格式化的方式:db.collection.find().pretty()
11.更新数据:db.collectionname.update()
db.collectionname.save()
12.删除数据:db.collectionname.remove()
13.数据投影:db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})
14.记录数限制、跳过记录:db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
15.排序:db.mycol.find().sort({KEY:1})
16.聚合:db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
在上面的例子中,我们已分组字段 by_user 文档,并在每个的次数by_user先前的值总和递增。没有聚集表达式列表。
表达式 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
$sum | 总结从集合中的所有文件所定义的值. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
$avg | 从所有文档集合中所有给定值计算的平均. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
$min | 获取集合中的所有文件中的相应值最小. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
$max | 获取集合中的所有文件中的相应值的最大. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
$push | 值插入到一个数组生成文档中. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
$addToSet | 值插入到一个数组中所得到的文档,但不会创建重复. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
$first | 根据分组从源文档中获取的第一个文档。通常情况下,这才有意义,连同以前的一些应用 “$sort”-stage. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
$last | 根据分组从源文档中获取最后的文档。通常,这才有意义,连同以前的一些应用 “$sort”-stage. | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
11.Where条件
RDBMS Where子句和MongoDB等同语句
要查询文件的一些条件的基础上,可以使用下面的操作
操作 | 语法 | 例子 | RDBMS 等同 |
---|---|---|---|
Equality | {<key>:<value>} | db.mycol.find({"by":"tutorials yiibai"}).pretty() | where by = 'tutorials yiibai' |
Less Than | {<key>:{$lt:<value>}} | db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() | where likes < 50 |
Less Than Equals | {<key>:{$lte:<value>}} | db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() | where likes <= 50 |
Greater Than | {<key>:{$gt:<value>}} | db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() | where likes > 50 |
Greater Than Equals | {<key>:{$gte:<value>}} | db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() | where likes >= 50 |
Not Equals | {<key>:{$ne:<value>}} | db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() | where likes != 50 |
AND 在MongoDB中用法
语法:
在 find() 方法,如果通过多个键分离',',那么 MongoDB 处理 AND 条件。AND 基本语法如下所示:
>db.mycol.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
例子
下面给出的例子将显示所有的教程,标题是“MongoDB Overview“
>db.mycol.find({"by":"tutorials yiibai","title": "MongoDB Overview"}).pretty()
{
"_id": ObjectId(7df78ad8902c),
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
对于上面给出的例子相当于where子句 ' where by='yiibai' AND title='MongoDB Overview' , 可以通过任意数量的键值对在 find 子句。
MongoDB中OR
语法:
OR条件的基础上要查询文件,需要使用$or关键字。OR 基本语法如下所示:
>db.mycol.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
AND 和 OR 一起使用
例子
下面给出的例子将显示有像的文件大于100,其标题是“MongoDB Overview'或者是'yiibai' 。等效于 SQL where子句 为 'where likes>10 AND (by = 'yiibai' OR title = 'MongoDB Overview')'
>db.mycol.find("likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "yiibai"}, {"title": "MongoDB Overview"}] }).pretty()
{
"_id": ObjectId(7df78ad8902c),
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
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