1. 数据类型
MongoDB支持许多数据类型。
字符串 - 这是用于存储数据的最常用的数据类型。MongoDB中的字符串必须为UTF-8。
整型 - 此类型用于存储数值。 整数可以是32位或64位，具体取决于服务器。
布尔类型 - 此类型用于存储布尔值(true / false)值。
双精度浮点数 - 此类型用于存储浮点值。
最小/最大键 - 此类型用于将值与最小和最大BSON元素进行比较。
数组 - 此类型用于将数组或列表或多个值存储到一个键中。
时间戳 - ctimestamp，当文档被修改或添加时，可以方便地进行录制。
对象 - 此数据类型用于嵌入式文档。
对象 - 此数据类型用于嵌入式文档。
Null - 此类型用于存储Null值。
符号 - 该数据类型与字符串相同; 但是，通常保留用于使用特定符号类型的语言。
日期 - 此数据类型用于以UNIX时间格式存储当前日期或时间。您可以通过创建日期对象并将日，月，年的日期进行指定自己需要的日期时间。
对象ID - 此数据类型用于存储文档的ID。
二进制数据 - 此数据类型用于存储二进制数据。
代码 - 此数据类型用于将JavaScript代码存储到文档中。
正则表达式 - 此数据类型用于存储正则表达式。
2. 插入文档
2.1 insert()和save方法插入文档
引导数据插入到MongoDB集合中，需要使用MongoDB的insert()或save()方法。
语法：
>db.COLLECTION_NAME.insert(document)
例子：
>db.mycol.insert({
_id: 100,
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by: 'yiibai tutorials',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100,
})
这里 mycol的英文集合的名称，是在前一章创建的。如果数据库中不存在集合，则MongoDB将创建此集合，然后将文档插入到该集合中。
在插入的文档中，如果不指定_id参数，那么MongoDB会成为文档分配一个唯一的ObjectID。
ObjectID 长度为 12 字节，由几个 2-4 字节的链组成。每个链代表并指定文档身份的具体内容。以下的值构成了完整的 12 字节组合：
- 一个 4 字节的值，表示自 Unix 纪元以来的秒数
- 一个 3 字节的机器标识符
- 一个 2 字节的进程 ID
- 一个 3 字节的计数器，以随机值开始
_id: ObjectId(4 bytes timestamp, 3 bytes machine id, 2 bytes process id,
3 bytes incrementer)
要在单个查询中插入多个文档，可以在insert()命令中传递文档数组。如下所示：
> db.mycol.insert([
{
_id: 101,
title: 'MongoDB Guide',
description: 'MongoDB is no sql database',
by: 'xhh tutorials',
url: 'http://www.baidu.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
}, {
_id: 102,
title: 'NoSQL Database',
description: "NoSQL database doesn't have tables",
by: 'xhh tutorials',
url: 'http://www.baidu.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 210,
comments: [
{
user:'user1',
message: 'My first comment',
dateCreated: new Date(2017,11,10,2,35),
like: 0
}
]
},
{
_id: 104,
title: 'Python Quick Guide',
description: "Python Quick start ",
by: 'xhh tutorials',
url: 'http://www.baidu.com',
tags: ['Python', 'database', 'NoSQL'],
likes: 30,
comments: [
{
user:'user1',
message: 'My first comment',
dateCreated: new Date(2018,11,10,2,35),
like: 590
}
]
}
])
要插入文档，也可以使用db.post.save(document)。如果不在文档中指定_id，那么save()方法将与insert()方法一样自动分配ID的值。如果指定_id，则将以save()方法的形式替换包含其_id文档的全部数据。
2.2 其他插入文档的方法
2.2.1 db.collection.insertOne()方法
如果将文档_id分配给MongoDB，会自动将_id与其ObjectId值添加到新文档。
db.inventory.insertOne(
{ item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
)
方法返回包含新插入的文档的_id细分值的文档。
> db.inventory.insertOne(
... { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
... )
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5955220846be576f199feb55")
}
>
2.2.2 db.collection.insertMany()方法
方法将多个文档插入到集合中.
以下示例将三个新文档插入到库存集合中。如果文档没有指定的_id名称，MongoDB会向每个文档添加一个_id对象ID 值的划分。
db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
{ item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
{ item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])
方法返回包含新插入的文档的_id细分值的文档。
> db.inventory.insertMany([
... { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
... { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
... { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
... ])
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("59552c1c46be576f199feb56"),
ObjectId("59552c1c46be576f199feb57"),
ObjectId("59552c1c46be576f199feb58")
]
}
>
3. 查询文档
3.1 find()方法
要从MongoDB集合查询数据，需要使用MongoDB的find()方法。
语法：
>db.COLLECTION_NAME.find(document)
方法将以非结构化的方式显示所有文档。
3.2 pretty()方法
要以格式化的方式显示结果，可以使用pretty()方式。
语法：
> db.mycol.find().pretty()
例子：
>db.mycol.find().pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
除了find()方法外，还有一个findOne()方法，它只返回一个文档。
3.3 MongoDB与RDBMS的等效Where子句
要在一些条件的基础上查询文档，可以使用以下操作。
| 操作 | 语法 | 示例 | RDBMS等效语句 |
|---|---|---|---|
| 相等 | {<key>:<value>} |
db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty() |
where by = 'yiibai' |
| 小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
| 小于等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
| 大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
| 大于等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
| 不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
3.4 MongoDB中的AND操作符
语法：
在find()方法中，如果通过‘,’将它们分开传递多个键，则MongoDB将其视为AND条件。
>db.mycol.find(
{
$and: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
例子：
以下示例将显示由“xhh tutorials”编写并且标题为“MongoDB Overview”的所有教程。
> db.mycol.find({$and:[{"by":"xhh tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id" : 100,
"title" : "MongoDB Overview",
"description" : "MongoDB is no sql database",
"by" : "yiibai tutorials",
"url" : "https://www.cnblogs.com/liuhui0308/",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
对于上面给出的例子，等效的SQL where子句是：
SELECT * FROM mycol where by ='yiibai tutorials' AND title ='MongoDB Overview'
可以在find子句中传递任意数量的键值。
35 MongoDB中的OR操作符
语法：
>db.mycol.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
例子：
以下示例将显示由“xhh tutorials”编写并且标题为“MongoDB Overview”的所有教程。
>db.mycol.find({$or:[{"by":"xhh tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "https://www.cnblogs.com/liuhui0308/",
"tags": [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes": "100"
}
>
3.6 AND和OR联合使用
例子：
以下示例将显示likes大于
10以及标题是“MongoDB”或者“xhh tutorials”的所有文档。等价SQL where子句：
SELECT * FROM mycol where likes> 10 AND(by ='yiibai tutorials' OR title ='MongoDB Overview')
代码：
>db.mycol.find({"likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "yiibai tutorials"},
{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
3.7 查询嵌入/嵌套文档
数据准备：
db.inventory.insertMany( [
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);
3.4.1 匹配嵌入/嵌套文档
要在作为嵌入/嵌套文档的字段上指定相等条件，请使用查询过滤器文档{<field>:<value>}，其中<value>是要匹配的文档。
例如，以下查询选择字段size等于{ h:14,w:21:uom:"cm"}的所有文档：
db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )
整个嵌入式文档中的相等匹配需要精确匹配指定的<value>文档，包括字段顺序。
例如，以下查询与库存(inventory)集合中的任何文档不匹配：
db.inventory.find( { size: { w: 21, h: 14, uom: "cm" } }
3.4.2 查询嵌套字段
要在嵌入/嵌套文档中的字段上指定查询条件，请使用点符号(“field.nestedField
”)。在嵌套字段上指定等于匹配。
以下示例选择在size字段中嵌套的字段uom等于“in”的所有文档：
db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )
3.4.3 使用查询运算符指定匹配
查询过滤器文档可以使用查询运算符来指定，如以下形式的条件：
{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }
以下查询使用size字段中嵌入的字段h中的小于运算符($lt)：
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )
3.4.4 指定AND条件
以下查询选择嵌套字段h小于15的所有文档，嵌套字段uom等于“in”，status字段等于“D”：
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )