MongoDB学习之路——基础

2022-04-22 04:04:24

一、相关概念

MongoDB中没有表和记录的概念，也不支持外键、事务、数据类型约定等，MongoDB中的表是集合(Collection)，记录是文档(Document)，MongoDB中一个数据库包含多个集合，一个集合包含多个文档。

二、启动Mongo服务

MongoDB的服务配置请自行百度。

使用命令
按下Win+R,输入cmd,在命令行中直接启动：1. 启动mongoDB:net start mongoDB 2. 停止mongoDB:net stop mongoDB
在搜索框中输入service,找到MongoDB服务，手动开启
进入MongoDB按照目录的bin文件夹下，输入mongo启动服务

三、数据库相关操作

命令	功能
show dbs	显示所有数据库（或show databases）
use admin	使用数据库admin，不存在时会自动创建数据库
db	当前所处的数据库
db.dropDatabase()	销毁数据库

四、集合的相关操作

语法：db.createCollection(name,options)
name：创建的集合名称
options：是一个作为初始化的文档(可选)，包含的参数如下：

capped：类型为 Boolean，如果为 true 则创建一个固定大小的集合，当其条目达到最大时可以自动覆盖以前的条目。在设置其为 true 时也要指定参数大小；
autoIndexId：类型为 Boolean，默认为 false，如果设置为 true，则会在 _id 字段上自动创建索引；
size：如果 capped 为 true 则需要指定，指定参数的最大值，单位为 byte；
max：指定最大的文档数。

db.createCollection("users")：创建集合users
db.createCollection("users", { capped : 1, autoIndexId : 1, size : 6142800, max : 10000 } ) #带参数
show collections:显示数据库中所有的集合
db.users.drop()：删除该数据库中的集合users

五、文档的相关操作

1.插

插入有insert跟save,insert 不能插入一条已经存在的记录，如果已经有了一条记录(以主键为准)，insert 操作会报错，而使用 save 指令则会更新原记录。若集合不存在会自动创建集合。

> use users
switched to db users
> db.users.insert({"name":"aaa","age":18,"sex":"male"}) # insert插入一条数据
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.users.insert([{"name":"bbb","age":19,"sex":"male"},{"name":"ccc","age":25,"sex":"female"}]) #插入多条数据时要将数据用[]括起来
BulkWriteResult({
       "writeErrors" : [ ],
       "writeConcernErrors" : [ ],
       "nInserted" : 2,
       "nUpserted" : 0,
       "nMatched" : 0,
       "nModified" : 0,
       "nRemoved" : 0,
       "upserted" : [ ]
})
> doc1=({"user_id":1,"name":"ddd","age":20})
{ "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> doc2=({"user_id":2,"name":"eee","age":30})
{ "user_id" : 2, "name" : "eee", "age" : 30 }
> db.users.insert([doc1,doc2]) # 直接插入多个文档
BulkWriteResult({
       "writeErrors" : [ ],
       "writeConcernErrors" : [ ],
       "nInserted" : 2,
       "nUpserted" : 0,
       "nMatched" : 0,
       "nModified" : 0,
       "nRemoved" : 0,
       "upserted" : [ ]
})

2.查

(1)AND

语法：db.users.find({ key1: value1, key2: value2 }).pretty() #{}内部是查找的条件,是AND的关系
等价于SQL语句：select * from users where key1=value1 and key2=value2;

db.users.find() # 查询所有数据
db.users.find().pretty() # 使查询输出的结果更美观

(2)OR

语法：db.users.find({$or:[{key1: value1}, {key2: value2}]}).pretty()#[]内部是OR的关系
等价于SQL语句：select * from users where key1=value1 or key2=value2;

> db.users.find({$or:[{"name":"aaa"},{"name":"bbb"}]})# 查询name为aaa或者name为bbb的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }

(3)AND+OR

等价于SQL语句：select * from users where age>18 and (name="bbb" or sex="female");

> db.users.find({# 第一重花括号是AND的关系
... "age":{$gt:18}, # age大于18
... $or:[ # []内部是OR的关系
... {"name":"bbb"},
... {"sex":"female"}
... ]
... })
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

(4)条件查询

语法：$condition:[key]
可选的condition值如下：

ne：不等于 not equal。
gt：大于 greater than
lt：小于 less than
gte：大于或等于 greater than equal
lte：小于或等于 less than equal

> db.users.find({"age":{$gt:20}})
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

语法：$type:[key]
可选的 key 值如下：

1: 双精度型(Double)
2: 字符串(String)
3: 对象(Object)
4: 数组(Array)
5: 二进制数据(Binary data)
7: 对象 ID(Object id)
8: 布尔类型(Boolean)
9: 数据(Date)
10: 空(Null)
11: 正则表达式(Regular Expression)
13: JS 代码(Javascript)
14: 符号(Symbol)
15: 有作用域的 JS 代码(JavaScript with scope)
16: 32 位整型数(32-bit integer)
17: 时间戳(Timestamp)
18: 64 位整型数(64-bit integer)
-1: 最小值(Min key)
127: 最大值(Max key)

> db.users.find({"age":{$type:1}}) # 查询所有age的type为double类型的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> db.users.find({"age":{$type:"double"}}) # 与上面的功能相同
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }

(5)正则式查询

正则语法可以参考：https://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.html

> db.users.find({"name":/^a/}) # 查询name以a开头的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
> db.users.find({"name":/b$/}) # 查询name以b结尾的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }

(6)limit()与skip()

> db.users.find() # 所有文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> db.users.find().limit(2) # 查询两个文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
> db.users.find().limit(2).skip(1) # 跳过一个文档，即从第二个文档开始查询两个文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

(7)sort()

语法：db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1|-1})
升序用 1 表示，降序用 -1 表示。

> db.users.find().sort({"age":-1}) # 按照age降序排列
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }

3.更新

语法：db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA,UPDATED_DATA,MULTI)
一共有三个参数：
第一个大括号内容标示查找条件，第二个大括号内容则表示更新后的数据
默认的 update 函数只对一个文档更新，如果想作用所有文档，则需要加入 multi:true

> db.users.update({"user_id":2},{$set:{"age":35,"sex":"male"}},{multi:true}) # 将user_id为2的文档的age改为32，sex改为male
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.users.find({"user_id":2})
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"), "user_id" : 2, "name" : "eee", "age" : 35, "sex" : "male" }
>

4.替换已经存在的文档

语法：db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})

> db.users.save({"_id":ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"),"name":"kkk","city":"hubei"})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.users.find({"name":"kkk"})
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"), "name" : "kkk", "city" : "hubei" }

5.删除文档

语法：db.COLLECTION_NAME.remove(DELECTION_CRITERIA)

> db.users.remove({"name":"kkk"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })

六、索引

语法：db.COLLECTION_NAME.createIndex({KEY:1|-1},{OPTIONS})
1 代表升序，-1 代表降序。
ensureIndex() 的可选参数：

参数	类型	描述
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

db.users.createIndex({"age":1})
db.users.createIndex({"user_id":1,"name":1},{background:1}) # 在后台创建索引

七、聚合(Aggregate)

语法：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
聚合的表达式(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)：

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

> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "name" : "ddd", "age" : 20, "sex" : "male" }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":"$sex","total":{$sum:1}}}]) #通过sex字段对文档进行分组，{$sum:1}表示出现了一条记录就加1
{ "_id" : "female", "total" : 1 }
{ "_id" : "male", "total" : 3 }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":"$sex","total":{$sum:"$age"}}}])#对sex相同的文档的age进行累加
{ "_id" : "female", "total" : 25 }
{ "_id" : "male", "total" : 57 }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":null,"total":{$sum:"$age"}}}])#_id为null时是统计所有文档的age之和
{ "_id" : null, "total" : 82 }

八、管道

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。聚合框架中常用的几个操作有：

$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。类似于SQL中的投影操作，默认输出_id,若为0表示不输出，为1表示输出
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$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。_id字段是必填的;但是，可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
语法：{ $group: { _id: , : { : }, ... } }
$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。

下面等价于SQL语句：select age,count(*) as total from users where sex='male' group by age

db.users.aggregate([
  {
    $match:{"sex":"male"} #$match放在$group前面类似于where语句，将匹配match的文档传送到下一个管道
  },
  {
    $group: {# 分组后只有_id与total两个属性了
        "_id": "$age",
        "total": {
            $sum: 1
        }
    }
 }
])

下面等价于SQL语句：select sex, count(*) as total from users group by sex having total>1

db.users.aggregate([
  {
    $group: {# 将分组结果传送到下一个管道
        "_id": "$sex",
        "total": {
            $sum: 1
        }
    }
 },
  {
    $match:{total:{$gt:1}} # match放在group后面类似于having条件
  }
])

下面等价于SQL语句：select sum(age) as total from users group by sex having total>10;

db.users.aggregate([
  {
    $group: {
        "_id": "$sex", #按照sex分组
        "total": {# 计算每组中age的和，赋值给total
            $sum: "$age"
        }
    }
 },
  {
  $match:{"total":{$gt:10}}#匹配total大于10的文档
  } ,
  {
      $project:{"_id":0,"total":1}#只投影total,不投影_id
  }
])

码农公寓

MongoDB学习之路——基础

一、相关概念

二、启动Mongo服务

三、数据库相关操作

四、集合的相关操作

五、文档的相关操作

1.插

2.查

(1)AND

(2)OR

(3)AND+OR

(4)条件查询

(5)正则式查询

(6)limit()与skip()

(7)sort()

3.更新

4.替换已经存在的文档

5.删除文档

六、索引

七、聚合(Aggregate)

八、管道

参考文档

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码农公寓

一、相关概念

二、启动Mongo服务

三、数据库相关操作

四、集合的相关操作

五、文档的相关操作

1.插

2.查

(1)AND

(2)OR

(3)AND+OR

(4)条件查询

(5)正则式查询

(6)limit()与skip()

(7)sort()

3.更新

4.替换已经存在的文档

5.删除文档

六、索引

七、聚合(Aggregate)

八、管道

参考文档

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