【MongoDB】3.详细命令集合

【注意：MongoDB自动将_id字段设置为主键】

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话不多说直接开始敲命令吧！

【注意1：MongoDB 命令结尾不要打; 是会报错的】

【注意2：RoboMongo 执行命令的快捷键是F5 停止执行快捷键是F6】

1.show dbs

显示所有数据的列表

2.db

显示当前数据库对象或集合

3.use

可以连接到一个指定的数据库

4.　db.createCollection("myNewCollection",{capped:true,size:1024})　

固定大小的collection【collection大小单位是字节】【capped:true 代表固定大小】

5.db.collection.stats()

产看当前db下的某个collection的详细信息

例如：

db.users.stats()

 1 {
 2     "ns" : "oneDB.users",
 3     "count" : 4,
 4     "size" : 256,
 5     "avgObjSize" : 64,
 6     "numExtents" : 1,
 7     "storageSize" : 8192,
 8     "lastExtentSize" : 8192.0,
 9     "paddingFactor" : 1.0,
10     "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
11     "userFlags" : 1,
12     "capped" : false,
13     "nindexes" : 1,
14     "totalIndexSize" : 8176,
15     "indexSizes" : {
16         "_id_" : 8176
17     },
18     "ok" : 1.0
19 }

View Code

 1 部分参数的详细解释：
 2          ns:     集合的命名空间，可以理解为集合名称
 3          count:  集合中的文档总数
 4          size:   集合中数据占用空间大小，不包括索引 ，单位为字节。
 5          avgObjSize：  平均对像占用的空间大小
 6          storageSize： 给整个集合分配的存储空间，当删除集合中的文档时，这个值不会降代。
 7          numExtents：  连续分配的数据块
 8          nindexes:     索引个数，每个集合至少有一个 _id 索引。 
 9          lastExtentSize： 最近分配的块的大小
10          paddingFactor:   这个参数不太清楚，以后补充。
11          totalIndexSize:  所有索引大小总和
12          indexSizes:      列出集合的所有索引字段，以及索引大小。

View Code

6.db.dropDatabase()

删除当前数据库

7.use dbName

有则指定到这个数据库，没有则创建这个数据库但是创建之后是默认不会显示在数据库列表的，需要往里面插入一条数据就能显示出来了

【注意：插入数据应该有大括号括起来的{}】

例如：

use oneDB
db
db.users.insert({_id:1,"name":"张三丰","age":23})

8.db.collection.drop()

删除集合

例如：

9. 定义变量插入数据

document = {_id:1,"name":"张三","age":23,"url":"www.baidu.com"}
db.users.save(document)

10. 更新某一条数据

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

例如：

db.users.update({_id:1},{$set:{"url":"https://home.cnblogs.com/u/sxdcgaq8080/"}},{upsert:true,muti:true})
db.users.find()

11.db.users.find() 查询【各种查询】

　　find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档

db.users.find().pretty()

　　如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法；pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档

db.users.findOne()

　　findOne() 方法，它只返回一个文档

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	`{<key>:<value>`}	`db.users.find({"name":"张三"}).pretty()`	`where by = '张三'`
小于	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.users.find({"age":{$lt:23}}).pretty()`	`where likes < 23`
小于或等于	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.users.find({"age":{$lte:23}}).pretty()`	`where likes <= 23`
大于	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.users.find({"age":{$gt:23}}).pretty()`	`where likes > 23`
大于或等于	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.users.find({"age":{$gte:23}}).pretty()`	`where likes >= 23`
不等于	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.users.find({"age":{$ne:23}}).pretty()`	`where likes != 23`

 例如：等于-->db.users.find({"age":23})



小于-->db.users.find({"age":{$lt:25}})

小于等于-->db.users.find({"age":{$lte:25}})

AND 条件查询

例如：db.users.find({"age":{$lte:25},"name":"张三"})

两个key-value并列放着就行了

OR条件查询

例如：db.users.find({$or:[{"name":"张三"},{"age":25}]})

【注意：需要使用 {$or:[{key:value},{key:value}]}这种格式】

AND和OR混用的情况

例如：db.users.find({"age":{$gte:23},$or:[{_id:1},{"name":"里斯"}]})

剖析一下结构：

db.users.find({
　　"age":{$gte:23},
　　$or:[
　　　　{_id:1},
　　　　{"name":"里斯"}
　　]
})

12.$type操作符

$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果

MongoDB中的数据类型对应数字如下：

类型	数字	备注
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已废弃。
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
Regular Expression	11
JavaScript	13
Symbol	14
JavaScript (with scope)	15
32-bit integer	16
Timestamp	17
64-bit integer	18
Min key	255	Query with `-1`.
Max key	127

例如：db.users.find({_id:{$type:1}})

查询_id格式为double类型的结果：

例如：db.users.find({_id:{$type:7}})

查询_id格式为object id类型的结果：

13.limit()

在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数【默认为0】

例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).limit(3)

14.skip()

使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。【默认为0】

例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).skip(3)

15.sort()排序

sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列。

例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).sort({_id:-1})

16.索引 ensureIndex()

创建索引--> db.users.ensureIndex({_id:1}) 　　【1代表升序 -1代表降序】

创建多个索引-->db.users.ensureIndex({_id:1,"name":-1})

创建带参数的索引-->db.users.ensureIndex({_id:1},{unique:true})

Parameter	Type	Description
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	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.

17.aggregate()

聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果

首先我们可以看到--->db.users.find()

接着使用聚合aggregate()--->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",allSum:{$sum:1}}}])

【即：按照name列进行分组，就是"$name"表示，最外层的分组就是$group，然后再$sum进行统计，将统计的结果放在allSum列】

下面展示一些聚合表达式：

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"}}}])