MongoDB基础一篇就够了

MongoDB

查看当前数据库名称

db

查看所有数据库名称
列出所有在物理上存在的数据库

show dbs

切换数据库
如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建

use 数据库名称

默认的数据库为test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中

数据库删除

删除当前指向的数据库

db.dropDatabase()

集合创建

集合(等同于关系型数据库中的表)

语法

db.createCollection(name, options)

name是要创建的集合的名称
options是一个文档，用于指定集合的配置
选项参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称。以下是可以使用的选项列表：
例1：不限制集合大小

db.createCollection("stu")

例2：限制集合大小，后面学会插入语句后可以查看效果
参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节

db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )

查看当前数据库的集合

语法

show collections

删除

语法

db.集合名称.drop()

数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型：
Object ID：文档ID
String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
Boolean：存储一个布尔值，true或false
Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
Double：存储浮点值
Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键
Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
Null：存储Null值
Timestamp：时间戳
Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式

object id

每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性
可以自己去设置_id插入文档
如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID
objectID是一个12字节的十六进制数
- 前4个字节为当前时间戳
- 接下来3个字节的机器ID
- 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
- 最后3个字节是简单的增量值

基本数据操作

插入

语法

db.集合名称.insert(document)

插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
例1

db.stu.insert([{name:'郭靖',addr:'上海'},{name:'黄蓉',age:18}])

简单查询

语法

db.集合名称.find()

更新

语法

db.集合名称.update(

   {query},

   {update},

   {multi: <boolean>}

)

参数query:查询条件，类似sql语句update中where部分
参数update:更新操作符，类似sql语句update中set部分
参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新全文
全文档更新

db.stu.update({},{$set: {name:'gg'}},{multi:true})

注意： 上面没有使用set会覆盖整个json不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段，name:′郭靖′,age:18,执行完上面的update后就变为name:′小郭′了(因为不使用set会覆盖整个json不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段，{name:'郭靖',age:18},执行完上面的update后就变为{name:'小郭'}了(因为不使用set会覆盖整个json不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段，name:′郭靖′,age:18,执行完上面的update后就变为name:′小郭′了(因为不使用set是进行覆盖)

单个更新

db.stu.update({name:'郭靖'},{name:'小郭'}) --将第一个name为郭靖的name更新为小郭

指定属性更新，通过操作符$set

db.stu.insert({name:'hr',gender:0})

db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}})

修改多条匹配到的数据(推荐使用$set)

db.stu.update({name:'小郭'},{$set: {name:'郭靖'}},{multi:true})  --将所有name为小郭的name更新为郭靖

保存

语法

db.集合名称.save(document)

如果文档的_id已经存在则修改，如果文档的_id不存在则添加
例

db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1})

db.stu.save({_id:'20160102','name':'wyk'})

删除

语法

db.集合名称.remove(

   {query},

   {justOne: <boolean>}

)

参数query:可选，删除的文档的条件
参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条
例8：只删除匹配到的第一条

db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})

例9：全部删除

db.stu.remove({})

关于size的示例

例10
创建集合

db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})

插入第一条数据库查询

db.sub.insert({title:'linux',count:10})

db.sub.find()

插入第二条数据库查询

db.sub.insert({title:'web',count:15})

db.sub.find()

插入第三条数据库查询

db.sub.insert({title:'sql',count:8})

db.sub.find()

插入第四条数据库查询

db.sub.insert({title:'django',count:12})

db.sub.find()

插入第五条数据库查询

db.sub.insert({title:'python',count:14})

db.sub.find()

数据查询

基本查询

方法find()：查询

db.集合名称.find({条件文档})

方法findOne()：查询，只返回第一个

db.集合名称.findOne({条件文档})

方法pretty()：将结果格式化

db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

比较运算符

等于，默认是等于判断，没有运算符
小于$lt
小于或等于$lte
大于$gt
大于或等于$gte
不等于$ne
例1：查询名称等于’gj’的学生

db.stu.find({name:'gj'})

例2：查询年龄大于或等于18的学生

db.stu.find({age:{$gte:18}})

逻辑运算符

查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
逻辑与：默认是逻辑与的关系
例3：查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生

db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})

逻辑或：使用$or
例4：查询年龄大于18，或性别为0的学生

db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})

and和or一起使用
例5：查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj

db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})

范围运算符

使用"in"，"in"，"in"，"nin" 判断是否在某个范围内
例6：查询年龄为18、28的学生

db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

支持正则表达式

使用//或$regex编写正则表达式
例7：查询姓黄的学生

db.stu.find({name:/^黄/})

db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}}})

自定义查询

MongoDB中支持直接使用JS，示例如下：

使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
例7：查询年龄大于30的学生

> db.stu.find({$where:function(){return this.age==18}})

{ "_id" : ObjectId("5c516acf67bbdc668c62c0cc"), "name" : "gg", "age" : 18 }

{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0cf"), "name" : "gg", "age" : 18 }

{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d2"), "name" : "gg", "age" : 18 }

> db.stu.find({$where:function(){return this.age!=18}})

{ "_id" : ObjectId("5c516acf67bbdc668c62c0cb"), "name" : "gg" }

{ "_id" : ObjectId("5c516d8367bbdc668c62c0cd"), "name" : "gg" }

{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0ce"), "name" : "gg", "addr" : "上海" }

{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0d0"), "name" : "gg", "addr" : "北京" }

{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d1"), "name" : "gg", "addr" : "上海" }

{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d3"), "name" : "gg", "addr" : "北京" }

skip与Limit

Limit

方法limit()：用于读取指定数量的文档
语法：

db.集合名称.find().limit(NUMBER)

参数NUMBER表示要获取文档的条数
如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
例1：查询2条学生信息

db.stu.find().limit(2)

skip

方法skip()：用于跳过指定数量的文档
语法：

db.集合名称.find().skip(NUMBER)

参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0
例2：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.find().skip(2)

一起使用

方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序
创建数据集

for(i=0;i<15;i++){db.t1.insert({_id:i})}

查询第5至8条数据

db.stu.find().limit(4).skip(5)

或

db.stu.find().skip(5).limit(4)  --从第5条开始取4条结果

投影

在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段
如：一个文档有5个字段，需要显示只有3个，投影其中3个字段即可
语法：
参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示

db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示
特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0
例1

db.stu.find({},{name:1,gender:1})

例2

db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

排序

方法sort()，用于对结果集进行排序
语法

db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

参数1为升序排列
参数-1为降序排列
例1：根据性别降序，再根据年龄升序

db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

统计个数

方法count()用于统计结果集中文档条数
语法

db.集合名称.find({条件}).count()

也可以与为

db.集合名称.count({条件})

例1：统计男生人数

db.stu.find({gender:1}).count()

例2：统计年龄大于20的男生人数

db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

消除重复

方法distinct()对数据进行去重
语法

db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

例1:查找年龄大于18的性别（去重）

db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})

聚合 aggregate

聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
语法

db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

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输入

ps ajx | grep mongo

在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
常用管道
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果
- $match：过滤数据，只输出符合条件的文档
- $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
- $sort：将输入文档排序后输出
- $limit：限制聚合管道返回的文档数
- $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
- $unwind：将数组类型的字段进行拆分

表达式

处理输入文档并输出
语法

表达式:'$列名'  --必须要$符号

常用表达式

sum：计算总和，sum：计算总和，sum：计算总和，sum:1同count表示计数

例：以addr进行分组统计每组有几条($sum:1 就是每发现一条数据这个xxx字段数量就加1)

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$addr',

            xxx:{$sum:1}

        }

    }

])

$avg：计算平均值

例：以addr进行分组并求age字段的平均值

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$addr',

            xxx:{$avg:'$age'}

        }

    }

])

$min：获取最小值

例：以addr进行分组并求age字段的最小值

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$addr',

            xxx:{$min:'$age'}

        }

    }

])

$max：获取最大值

例：以addr进行分组并求age字段的最大值

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$addr',

            xxx:{$max:'$age'}

        }

    }

])

$push：在结果文档中插入值到一个数组中
$first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

$group

将集合中的文档分组，可用于统计结果
_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’
例1：统计男生、女生的总人数

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$gender',

            counter:{$sum:1}

        }

    }

])

Group by null

将集合中所有文档分为一组
例2：求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:null,

            counter:{$sum:1},

            avgAge:{$avg:'$age'}

        }

    }

])

透视数据

例3：统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$gender',

            name:{$push:'$name'}

        }

    }

])

使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下

db.stu.aggregate([

    {$group:

        {

            _id:'$gender',

            name:{$push:'$$ROOT'}

        }

    }

])

$match

用于过滤数据，只输出符合条件的文档
使用MongoDB的标准查询操作
例1：查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([

    {$match:{age:{$gt:20}}}

])

例2：查询年龄大于20的男生、女生人数

db.stu.aggregate([

    {$match:{age:{$gt:20}}},

    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}

])

$project

修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
例1：查询学生的姓名、年龄

db.stu.aggregate([

    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}

])

例2：查询男生、女生人数，输出人数

db.stu.aggregate([

    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},

    {$project:{_id:0,counter:1}}

])

$sort

将输入文档排序后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序

b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

例2：查询男生、女生人数，按人数降序

db.stu.aggregate([

    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},

    {$sort:{counter:-1}}

])

$limit

限制聚合管道返回的文档数
例1：查询2条学生信息

db.stu.aggregate([{$limit:2}])

$skip

跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
例2：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.aggregate([{$skip:2}])

例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据

db.stu.aggregate([

    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},

    {$sort:{counter:1}},

    {$skip:1},

    {$limit:1}

])

注意顺序：先写skip，再写limit

$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

语法1

对某字段值进行拆分

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查询

db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2

对某字段值进行拆分
处理空数组、非数组、无字段、null情况

db.inventory.aggregate([{

    $unwind:{

        path:'$字段名称',

        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失

    }

}])

构造数据

db.t3.insert([

{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },

{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },

{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },

{ "_id" : 4, "item" : "d" },

{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }

])

使用语法1查询

db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
问：如何能不丢弃呢？
答：使用语法2查询

db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

索引

创建大量数据：

for(i=0;i<100000;i++){

    db.表.insert({name:'test'+i,age:i})

}

数据查找性能分析：

查找姓名为test10000的文档

db.表.find({'name':'test10000'})  --数据太少看不出来啥效果

使用explain()命令进行查看性能

> db.表.find({'name':'test10000'}).explain('executionStats')

...

"executionStats" : {

                "executionSuccess" : true,

                "nReturned" : 0,

                "executionTimeMillis" : 110,  <------主要看这个字段是运行时间

                "totalKeysExamined" : 0,

                "totalDocsExamined" : 2,

                "executionStages" : {

                        "stage" : "COLLSCAN",

                        "filter" : {

                                "name" : {

                                        "$eq" : "test10000"

                                }

                        },

                        ...

}

建立索引

上面在10万条数据中查找1条既然需要110毫秒太慢了，现在添加字段索引

db.表.ensureIndex({属性:1})

db.表.ensureIndex({属性:-1})

1表示升序，-1表示降序

建立完成后再次使用explain()命令进行查看性能

> db.表.find({'name':'test10000'}).explain('executionStats')

...

"executionStats" : {

                "executionSuccess" : true,

                "nReturned" : 0,

                "executionTimeMillis" : 1,  <------主要看这个字段是运行时间

                "totalKeysExamined" : 0,

                "totalDocsExamined" : 2,

                "executionStages" : {

                        "stage" : "COLLSCAN",

                        "filter" : {

                                "name" : {

                                        "$eq" : "test10000"

                                }

                        },

                        ...

}

索引常用命令

建立唯一索引

db.表.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})

建立联合索引
```
db.表.ensureIndex({name:1,age:1})
```
查看文档所有索引
```
db.表.getIndexes()
```
删除索引
```
db.表.dropIndexes('索引名称')
```
删除所有索引
```
db.表.dropIndexes()
```