mongodb命令

mangodb

1.安装

sudo apt-get install -y mongodb-org

https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/   #官方文档

2. 启动命令

3. 服务端mongodb的启动

• 查看帮助：mongod –help
• 启动：sudo service mongod start
• 停止：sudo service mongod stop
• 重启：sudo service mongod restart
• 查看是否启动成功：ps -ef|grep mongod
• 配置文件的位置：/etc/mongod.conf，
• 默认端⼝：27017
• 日志的位置：/var/log/mongodb/mongod.log

2. 客户端mongo启动

• 启动本地客户端:mongo
• 查看帮助：mongo –help
• 退出：exit或者ctrl+c

3. 服务端mongodb无法启动的解决方法

   sudo mongod --config /etc/mongod.conf & # & 表示在后台运行

4. mongodb的官方文档

位置：https://docs.mongodb.com/manual/introduction/

3. mongodb数据库的命令

• 查看当前的数据库：db
• 查看所有的数据库：show dbs /show databases
• 新建数据库:use 新建的dbname , 如果不插入数据,show dbs并不会显示,插入数据之后就会显示了
• 切换数据库：use db_name
• 删除当前的数据库：use 要删除的数据库 --> db.dropDatabase() 删除当前所在的数据库

4. mongodb集合的命令

• 不手动创建集合： 向不存在的集合中第⼀次加⼊数据时， 集合会被创建出来
• 手动创建结合：
  • db.createCollection(name,options)
  • db.createCollection("stu")
  • db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
  • 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
• 查看集合：show collections
• 删除集合：db.集合名称.drop()

5. mongodb中常见的数据类型

5.1 常见类型

• 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， 表示从1970-1-1到现在的总秒数
• Date： 存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式

5.2 注意点

• 创建⽇期语句如下 ：参数的格式为YYYY-MM-DD new Date('2017-12-20')
• 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,每个字节两位，一共是24 位的字符串： 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

6. mongodb的增删改查

mongodb的增删改查的简单流程

• 插入
  • insert() 插入数据，_id相同会报错
  • save() _id相同会更新
• 删除
  • db.collection.remove({条件},{justOne:flase}) #全部删除满足条件的数据
• 更新
  • db.collection.update({条件},{$set:{name:10086}},{multi:true})

1 mongodb的插入

• db.集合名称.insert(document)
  db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
  db.stu.insert({_id:"20170101",name:'gj',gender:1})
  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

2 mongodb的保存

命令：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

3 mongodb的简单查询

命令：db.集合名称.find()

4 mongodb的更新

命令：db.集合名称.update( ,,{multi: })

• 参数query:查询条件

• 参数update:更新操作符

• 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

  db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'}) 覆盖更新
  db.stu.update({name:'hr'},{\(set:{name:'hys'}}) 更新一条 db.stu.update({},{\)set:{gender:0}},{multi:true}) 更新全部

注意："multi update only works with $ operators"

5 mongodb的删除集合里的数据

命令：db.集合名称.remove(,{justOne: })

• 参数query:必选，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

7. mongodb的高级查询

1 数据查询

• 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()

2 比较运算符

可以使用以下数据进行练习,插入多条数据可以把多条数据放在一个列表里面,即可一次插入

{"name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true }
{"name" : "⻩蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false }
{"name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false }
{"name" : "⻩药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }
{"name" : "段誉", "hometown" : "⼤理", "age" : 16, "gender" : true }
{"name" : "段王爷", "hometown" : "⼤理", "age" : 45, "gender" : true }
{"name" : "洪七公", "hometown" : "华⼭", "age" : 18, "gender" : true }

• 等于： 默认是等于判断， 没有运算符
• ⼩于：$lt （less than）
• ⼩于等于：$lte （less than equal）
• ⼤于：$gt （greater than）
• ⼤于等于：$gte
• 不等于：\(ne 例如： 查询年龄大于18的所有学生 db.stu.find({age:{\)gte:18}})

3 逻辑运算符

逻辑运算符主要指与、或逻辑

• and：在json中写多个条件即可
  查询年龄⼤于或等于18， 并且性别为true的学⽣
  db.stu.find({age:{$gte:18},gender:true})

• or:使⽤\(or， 值为数组， 数组中每个元素为json 查询年龄⼤于18， 或性别为false的学⽣ db.stu.find({\)or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})

    查询年龄⼤于18或性别为男⽣， 并且姓名是郭靖
    db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:true}],name:'gj'})
  

4 范围运算符

使⽤$in， $nin 判断数据是否在某个数组内

 查询年龄为18、 28的学⽣
 db.stu.find({age:{$in:[18,28,38]}})

5 ⽀持正则表达式

使⽤//或$regex编写正则表达式

查询sku以abc开头的数据
db.products.find({sku:/^abc/})

查询sku以789结尾的数据
db.products.find({sku:{$regex:'789$'}})
{ "_id" : 100, "sku" : "abc123", "description" : "Single line description." }
{ "_id" : 101, "sku" : "abc789", "description" : "First line\nSecond line" }
{ "_id" : 102, "sku" : "xyz456", "description" : "Many spaces before     line" }
{ "_id" : 103, "sku" : "xyz789", "description" : "Multiple\nline description" }

6 skip和limit

• ⽅法limit()： ⽤于读取指定数量的⽂档
  db.集合名称.find().limit(NUMBER)

    db.stu.find().limit(2)		#查询前2条学⽣信息
  

• ⽅法skip()： ⽤于跳过指定数量的⽂档
  db.集合名称.find().skip(NUMBER)
  db.stu.find().skip(2) #跳过前2条学⽣信息

• 同时使用 , 先skip再limit效率比较高
  db.stu.find().limit(4).skip(5)
  或
  db.stu.find().skip(5).limit(4) #建议使用此种,效率比较高
  注意：先使用skip在使用limit的效率要高于前者

7 自定义查询*了解

由于mongo的shell是一个js的执行环境 使⽤$where后⾯写⼀个函数， 返回满⾜条件的数据

 查询年龄⼤于30的学⽣
 db.stu.find({
     $where:function() {
         return this.age>30;}
 })

8 投影

在查询到的返回结果中， 只选择必要的字段

命令：db.集合名称.find({},{字段名称:1,...}) #前面的{}放筛选条件,后面的{}放需要显示的字段

参数为字段与值， 值为1表示显示， 值为0不显 特别注意： 对于_id列默认是显示的， 如果不显示需要明确设置-id=0

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

9 排序

⽅法sort()， ⽤于对 集进⾏排序

命令：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

 根据性别降序， 再根据年龄升序
 db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

10 统计个数

⽅法count()⽤于统计结果集中⽂档条数

命令：db.集合名称.find({条件}).count() 命令：db.集合名称.count({条件})

 db.stu.find({gender:true}).count()
 db.stu.count({age:{$gt:20},gender:true})
 db.stu.count()		同级所有

11 消除重复

⽅法distinct()对数据进⾏去重

命令：db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

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

mongodb的聚合操作

1. mongodb的聚合是什么

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

语法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

2. mongodb的常用管道和表达式

2.1 常用管道命令

在mongodb中，⽂档处理完毕后， 通过管道进⾏下⼀次处理 常用管道命令如下：

• $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

2.2 常用表达式

表达式：处理输⼊⽂档并输出 语法：表达式:'$列名' 常⽤表达式:

• \(sum： 计算总和， {\)sum:1} 表示以⼀倍计数 ,{\(sum:"\)age"}表示计算age的总和
• $avg： 计算平均值
• $min： 获取最⼩值
• $max： 获取最⼤值
• $push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中

3. 管道命令之$group

3.1 按照某个字段进行分组

$group是所有聚合命令中用的最多的一个命令，用来将集合中的文档分组，可用于统计结果

使用示例如下

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:"$gender",
            counter:{$sum:1}
        }
    }
)

其中注意点：

• db.db_name.aggregate是语法，所有的管道命令都需要写在其中
• _id 表示分组的依据，按照哪个字段进行分组，需要使用$gender表示选择这个字段进行分组
• $sum:1 表示把每条数据作为1进行统计，统计的是该分组下面数据的条数

3.2 group by null

当我们需要统计整个文档的时候，$group 的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计

使用实例如下：

db.stu.aggregate(
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1}
        }
    }
)

其中注意点：

• _id:null 表示不指定分组的字段，即统计整个文档，此时获取的counter表示整个文档的个数

3.3 数据透视

正常情况在统计的不同性别的数据的时候，需要知道所有的name，需要逐条观察，如果通过某种方式把所有的name放到一起，那么此时就可以理解为数据透视

使用示例如下：

1. 统计不同性别的学生
   db.stu.aggregate(
   {\(group: { _id:null, name:{\)push:"$name"}
   }
   }
   )
2. 使用$$ROOT可以将整个文档放入数组中
   db.stu.aggregate(
   {\(group: { _id:null, name:{\)push:"$$ROOT"}
   }
   }
   )

3.4 动手

对于如下数据，需要统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次）

{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }  
{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }  
{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',province:'$province',userid:'$userid'}}},
  {$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}}

4.管道命令之$match

\(match用于进行数据的过滤，是在能够在聚合操作中使用的命令，和find区别在于\)match 操作可以把结果交给下一个管道处理，而find不行

使用示例如下：

1. 查询年龄大于20的学生
   db.stu.aggregate(
   {\(match:{age:{\)gt:20}}
   )
   

2. 查询年龄大于20的男女学生的人数
   db.stu.aggregate(
   {\(match:{age:{\)gt:20}}
   {\(group:{_id:"\)gender",counter:{$sum:1}}}
   )

3. 管道命令之$project

$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段

使用示例如下：

1. 查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名
   db.stu.aggregate(
   {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
   )
2. 查询男女生人生，输出人数
   db.stu.aggregate(
   {\(group:{_id:"\)gender",counter:{\(sum:1}}} {\)project:{_id:0,counter:1}}
   )

5.1 动手练习

对于如下数据：统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次），结果中的字段为{country:""，province:""，counter:"*"}

{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" }  
{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" }  
{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" }  
{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }

参考答案

db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:'$country',province:'$province',userid:'$userid'}}},
  {$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}},
  {$project:{_id:0,country:'$_id.country',province:'$_id.province',counter:'$count'}}
  )

6. 管道命令之$sort

$sort用于将输入的文档排序后输出

使用示例如下：

1. 查询学生信息，按照年龄 升序( 1
   db.stu.aggregate({$sort:{age:1}})

2. 查询男女人数，按照人数 降序( -1
   db.stu.aggregate(
   {\(group:{_id:"\)gender",counter:{\(sum:1}}}, {\)sort:{counter:-1}}
   )

3. 管道命令之$skip 和 $limit

• $limit限制返回数据的条数
• $skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数
• 同时使用时先使用skip在使用limit 执行效率比较高

使用示例如下：

1. 查询2条学生信息
   db.stu.aggregate(
   {$limit:2}
   )
2. 查询从第三条开始的学生信息
   db.stu.aggregate(
   {$skip:3}
   )
3. 统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据
   db.stu.aggregate(
   {\(group:{_id:"\)gender",counter:{\(sum:1}}}, {\)sort:{counter:-1}},
   {\(skip:1}, {\)limit:1}
   )

索引备份和python交互

1. mongodb的索引

1.1 为什么mongdb需要创建索引

• 加快查询速度
• 进行数据的去重

1.2 mongodb创建简单的索引方法

• 语法：
  • db.集合.ensureIndex({属性:1})，1表示升序， -1表示降序
  • db.集合.createIndex({属性:1})
  • 上面两个命令效果等价
• 具体操作：db.db_name.ensureIndex({name:1})

1.3 创建索引前后查询速度对比

测试：插入10万条数据到数据库中 插入数据：

for(i=0;i<100000;i++){db.t255.insert({name:'test'+i,age:i})}

创建索引前：

db.t1.find({name:'test10000'})
db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

创建索引后：

db.t255.ensureIndex({name:1})    //升序以name创建唯一索引,创建时不能有两个相同的name值
db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

1.4 索引的查看

默认情况下_id是集合的索引

查看方式：db.collection_name.getIndexes()

添加索引前：

> db.test2000.insert({"name":"hello",age:20})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test2000.find()
{ "_id" : ObjectId("5ae0232f625b9ddd91a0e7ae"), "name" : "hello", "age" : 20 }
> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]

添加name为索引后:

> db.test2000.ensureIndex({name:1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "name" : 1
        },
        "name" : "name_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]

1.5 mongodb创建唯一索引

在默认情况下mongdb的索引字段的值是可以相同的,仅仅能够提高查询速度

添加唯一索引的语法：

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

使用普通索引的效果如下：

> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "name" : 1
        },
        "name" : "name_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]
> db.test2000.insert({name:"hello",age:40})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test2000.find()
{ "_id" : ObjectId("5ae0232f625b9ddd91a0e7ae"), "name" : "hello", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5ae02421625b9ddd91a0e7af"), "name" : "hello", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("5ae02432625b9ddd91a0e7b0"), "name" : "hello", "age" : 40 }

添加age为唯一索引之后：

> db.test2000.createIndex({age:1},{unique:true})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 2,
    "numIndexesAfter" : 3,
    "ok" : 1
}
> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "name" : 1
        },
        "name" : "name_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "unique" : true,
        "key" : {
            "age" : 1
        },
        "name" : "age_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]
> db.test2000.insert({"name":"world",age:20})
WriteResult({
    "nInserted" : 0,
    "writeError" : {
        "code" : 11000,
        "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test2000.test2000 index: age_1 dup key: { : 20.0 }"
    }
})

1.6 删除索引

语法：db.t1.dropIndex({'索引名称':1})

> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "name" : 1
        },
        "name" : "name_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "unique" : true,
        "key" : {
            "age" : 1
        },
        "name" : "age_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]
> db.test2000.dropIndex({age:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }
> db.test2000.dropIndex({name:1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]

1.6 建立复合索引

在进行数据去重的时候，可能用一个字段来保证数据的唯一性，这个时候可以考虑建立复合索引来实现。

例如：抓全贴吧信息，如果把帖子的名字作为唯一索引对数据进行去重是不可取的，因为可能有很多帖子名字相同

建立复合索引的语法：db.collection_name.ensureIndex({字段1:1,字段2:1})

> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]
> db.test2000.createIndex({name:1,age:1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
> db.test2000.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test2000.test2000"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "name" : 1,
            "age" : 1
        },
        "name" : "name_1_age_1",
        "ns" : "test2000.test2000"
    }
]

1.7 建立索引注意点

• 根据需要选择是否需要建立唯一索引
• 索引字段是升序还是降序在单个索引的情况下不影响查询效率，但是带复合索引的条件下会有影响
  例如：在进行查询的时候如果字段1需要升序的方式排序输出，字段2需要降序的方式排序输出，那么此时复合索引的建立需要把字段1设置为1，字段2设置为-1

2. mongodb的备份和恢复

2.1 备份

备份的语法：

mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

• -h： 服务器地址， 也可以指定端⼝号
• -d： 需要备份的数据库名称
• -o： 备份的数据存放位置， 此⽬录中存放着备份出来的数据

示例：mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

2.2 恢复

恢复语法：mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

• -h： 服务器地址
• -d： 需要恢复的数据库实例
• --dir： 备份数据所在位置

示例：mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

mongodb和python交互

1. mongdb和python交互的模块

   pymongo提供了mongdb和python交互的所有方法 安装方式:pip install pymongo

2. 使用pymongo

3. 导入pymongo并选择要操作的集合 数据库和集合乜有会自动创建
   from pymongo import MongoClient
   client = MongoClient(host,port) #实例化连接的客户端
   collection = client[db名][集合名] #创建数据库的collections的连接

4. 添加一条数据
   ret = collection.insert_one({"name":"test10010","age":33})
   print(ret)

5. 添加多条数据
   item_list = [{"name":"test1000{}".format(i)} for i in range(10)]
   #insert_many接收一个列表，列表中为所有需要插入的字典
   t = collection.insert_many(item_list)

6. 查找一条数据
   #find_one查找并且返回一个结果,接收一个字典形式的条件
   t = collection.find_one({"name":"test10005"})
   print(t)

7. 查找全部数据
   结果是一个Cursor游标对象，是一个可迭代对象，可以类似读文件的指针，但是只能够进行一次读取
   #find返回所有满足条件的结果，如果条件为空，则返回数据库的所有
   t = collection.find({"name":"test10005"})
   #结果是一个Cursor游标对象，是一个可迭代对象，可以类似读文件的指针，
   for i in t:
   print(i)
   for i in t: #此时t中没有内容,这是游标的特殊属性
   print(i)

8. 更新一条数据 注意使用\(set 命令 #update_one更新一条数据 collection.update_one({"name":"test10005"},{"\)set":{"name":"new_test10005"}})

9. 更新全部数据, 注意使用\(set 命令 # update_one更新全部数据 collection.update_many({"name":"test10005"},{"\)set":{"name":"new_test10005"}})

10. 删除一条数据
    #delete_one删除一条数据
    collection.delete_one({"name":"test10010"})

11. 删除全部数据
    #delete_may删除所有满足条件的数据
    collection.delete_many({"name":"test10010"})

代码练习

>db.hero.aggregate({$group:{_id:"$hometown",count:{$sum:1}}})
{ "_id" : "华⼭", "count" : 1 }
{ "_id" : "⼤理", "count" : 2 }
{ "_id" : "桃花岛", "count" : 2 }
{ "_id" : "蒙古", "count" : 2 }



> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$hometown",count:{$sum:1},total_age:{$sum:"$age"}}})
{ "_id" : "华⼭", "count" : 1, "total_age" : 18 }
{ "_id" : "⼤理", "count" : 2, "total_age" : 61 }
{ "_id" : "桃花岛", "count" : 2, "total_age" : 58 }
{ "_id" : "蒙古", "count" : 2, "total_age" : 38 }

{\(sum:1} 与 {\)sum:"$age"}的区别

> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$hometown",count:{$sum:1},total_age:{$sum:"$age"},avg_age:{$avg:"$age"}}})
{ "_id" : "华⼭", "count" : 1, "total_age" : 18, "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "⼤理", "count" : 2, "total_age" : 61, "avg_age" : 30.5 }
{ "_id" : "桃花岛", "count" : 2, "total_age" : 58, "avg_age" : 29 }
{ "_id" : "蒙古", "count" : 2, "total_age" : 38, "avg_age" : 19 }




> db.hero.aggregate({$group:{_id:null,count:{$sum:1}}})
{ "_id" : null, "count" : 7 }




> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$gender",hometown:{$push:"$hometown"}}})
{ "_id" : false, "hometown" : [ "桃花岛", "蒙古" ] }
{ "_id" : true, "hometown" : [ "蒙古", "桃花岛", "⼤理", "⼤理", "华⼭" ] }

> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$gender",hometown:{$push:"$hometown"},name:{$push:"$name"}}})
{ "_id" : false, "hometown" : [ "桃花岛", "蒙古" ], "name" : [ "⻩蓉", "华筝" ] }
{ "_id" : true, "hometown" : [ "蒙古", "桃花岛", "⼤理", "⼤理", "华⼭" ], "name" : [ "郭靖", "⻩药师", "段誉", "段王爷", "洪七公" ] }




> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$gender",name:{$push:"$$ROOT"}}})
{ "_id" : false, "name" : [ { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787ee"), "name" : "⻩蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false }, { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787ef"), "name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false } ] }
{ "_id" : true, "name" : [ { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787ed"), "name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true }, { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787f0"), "name" : "⻩药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }, { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787f1"), "name" : "段誉", "hometown" : "⼤理", "age" : 16, "gender" : true }, { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787f2"), "name" : "段王爷", "hometown" : "⼤理", "age" : 45, "gender" : true }, { "_id" : ObjectId("5c416f8fea98ce04531787f3"), "name" : "洪七公", "hometown" : "华⼭", "age" : 18, "gender" : true } ] }




> db.hero.aggregate({$group:{_id:{hometown:"$hometown",gender:"$gender"},count:{$sum:1}}})
{ "_id" : { "hometown" : "华⼭", "gender" : true }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "hometown" : "蒙古", "gender" : true }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "hometown" : "桃花岛", "gender" : false }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "hometown" : "⼤理", "gender" : true }, "count" : 2 }
{ "_id" : { "hometown" : "蒙古", "gender" : false }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "hometown" : "桃花岛", "gender" : true }, "count" : 1 }

插入多条数据把字典放入列表中

db.land.insert([{ "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" },{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" },{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" },{  "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" },{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" },{  "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" }])

> db.land.aggregate({$group:{_id:{country:"$country",province:"$province",userid:"$userid"}}})

{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "a" } }
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "c" } }
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "sh", "userid" : "b" } }
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "fa" } }
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "bj", "userid" : "da" } }




> db.land.aggregate({$group:{_id:{country:"$country",province:"$province",userid:"$userid"}}},{$group:{_id:{country:"$_id.country",province:"$_id.province"},count:{$sum:1}}})
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "bj" }, "count" : 2 }
{ "_id" : { "country" : "china", "province" : "sh" }, "count" : 3 }





> db.hero.aggregate({$match:{age:{$gt:18}}},{$group:{_id:"$gender",count:{$sum:1}}})
{ "_id" : true, "count" : 3 }




> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$hometown",count:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,count:1,hometown:"$_id"}})
{ "count" : 1, "hometown" : "华⼭" }
{ "count" : 2, "hometown" : "⼤理" }
{ "count" : 2, "hometown" : "桃花岛" }
{ "count" : 2, "hometown" : "蒙古" }

> db.hero.aggregate({$group:{_id:"$hometown",count:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,sum:"$count",hometown:"$_id"}})
----------打印结果同上,只是把count重命名为sum