MongoDB的基本操作
一、基本数据类型
1、在概念上，MongoDB的文档与Javascript的对象相近，因而可以认为它类似于JSON。JSON（http://www.json.org）是一种简单的数据表示方式：其规范仅用一段文字就能描述清楚（其官网证明了这点），且仅包含六种数据类型。
2、这样有很多好处：易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型，所以JSON的表达能力有一定的局限。
3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力，但绝大数应用（尤其是在于数据库打交道时）都还需要其他一些重要的类型。例如，JSON没有日期类型，这使得原本容易日期处理变得烦人。另外，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。
4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上，添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下，这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型，以及如何正在文档中使用它们
#1、null：用于表示空或不存在的字段 d={'x':null} #2、布尔型：true和false d={'x':true,'y':false} #3、数值 d={'x':3,'y':3.1415926} #4、字符串 d={'x':'egon'} #5、日期 d={'x':new Date()} d.x.getHours() #6、正则表达式 d={'pattern':/^egon.*?nb$/i} 正则写在／／内，后面的i代表: i 忽略大小写 m 多行匹配模式 x 忽略非转义的空白字符 s 单行匹配模式 #7、数组 d={'x':[1,'a','v']} #8、内嵌文档 user={'name':'egon','addr':{'country':'China','city':'YT'}} user.addr.country #9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识，不可变 d={'x':ObjectId()}
5、_id和ObjectId
MongoDB中存储的文档必须有一个"_id"键。这个键的值可以是任意类型，默认是个ObjectId对象。 在一个集合里，每个文档都有唯一的“_id”,确保集合里每个文档都能被唯一标识。 不同集合"_id"的值可以重复，但同一集合内"_id"的值必须唯一 #1、ObjectId ObjectId是"_id"的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库，所以能够在分片环境中生成 唯一的标识符非常重要，而常规的做法：在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力，这就是MongoDB采用 ObjectId的原因。 ObjectId采用12字节的存储空间，是一个由24个十六进制数字组成的字符串 0|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11 时间戳 机器 PID 计数器 如果快速创建多个ObjectId，会发现每次只有最后几位有变化。另外，中间的几位数字也会变化（要是在创建过程中停顿几秒）。 这是ObjectId的创建方式导致的，如上图 时间戳单位为秒，与随后5个字节组合起来，提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间，绝大多数驱动程序都会提供 一个方法，用于从ObjectId中获取这些信息。 因为使用的是当前时间，很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要，因为时间戳的实际值并不重要，只要它总是不停增加就好。 接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId，不产生冲突 接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的 前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的 ObjectId也是不一样的。 #2、自动生成_id 如果插入文档时没有"_id"键，系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。 但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学：能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。 这种理念背后的原因是：即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库，扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就 减轻了数据库扩展的负担。
二、 CRUD操作
1、数据库操作
#1、增 use config #如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。 #2、查 show dbs #查看所有 可以看到，我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向config数据库插入一些数据。 db.table1.insert({'a':1}) #3、删 use config #先切换到要删的库下 db.dropDatabase() #删除当前库
2、集合操作
#1、增 当第一个文档插入时，集合就会被创建 > use database1 switched to db database1 > db.table1.insert({'a':1}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.table2.insert({'b':2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) #2、查 > show tables table1 table2 #3、删 > db.table1.drop() true > show tables table2
3、文档操作
增
#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变 #2、插入单条 user0={ "name":"egon", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.test.insert(user0) db.test.find() #3、插入多条 user1={ "_id":1, "name":"alex", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"wupeiqi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"yuanhao", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"jingliyang", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"jinxin", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
查
# SQL：=,!=,>,<,>=,<= # MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型 #1、select * from db1.user where name = "alex"; db.user.find({'name':'alex'}) #2、select * from db1.user where name != "alex"; db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}}) #3、select * from db1.user where id > 2; db.user.find({'_id':{'$gt':2}}) #4、select * from db1.user where id < 3; db.user.find({'_id':{'$lt':3}}) #5、select * from db1.user where id >= 2; db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) #6、select * from db1.user where id <= 2; db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
# SQL：and，or，not # MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not" #1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}}) #2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) #3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex"; db.user.find({ "$or":[ {'_id':{"$gte":5}}, {"name":"alex"} ] }) #4、select * from db1.user where id % 2=1; db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}}) #5、上题，取反 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
# SQL：in，not in # MongoDB："$in","$nin" #1、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})
# SQL: regexp 正则 # MongoDB: /正则表达/i #1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
#1、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
#1、查看有dancing爱好的人 db.user.find({'hobbies':'dancing'}) #2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ 'hobbies':{ "$all":['dancing','tea'] } }) #3、查看第4个爱好为tea的人 db.user.find({"hobbies.3":'tea'}) #4、查看所有人最后两个爱好 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) #5、查看所有人的第2个到第3个爱好 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) > db.blog.find().pretty() { "_id" : 1, "name" : "alex意外死亡的真相", "comments" : [ { "name" : "egon", "content" : "alex是谁？？？", "thumb" : 200 }, { "name" : "wxx", "content" : "我去，真的假的", "thumb" : 300 }, { "name" : "yxx", "content" : "吃喝嫖赌抽，欠下两个亿", "thumb" : 40 }, { "name" : "egon", "content" : "xxx", "thumb" : 0 } ] } db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个 db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2
# 排序:--1代表升序，-1代表降序 db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
# 分页:--limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document。 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
# 获取数量 db.user.count({'age':{"$gt":30}}) --或者 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
#1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) > db.t2.find({"b":null}) { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null } #2、查找所有 db.user.find() #等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() #3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
改
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下： db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) 参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18; query : 相当于where条件。 update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的 upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。 multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。 writeConcern :可选，抛出异常的级别。 更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。
#注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的 #1、覆盖式: db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3}) 是用{"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录 #2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如 var obj=db.user.findOne({"_id":2}) obj.username=obj.name+'SB' obj.hobbies_count++ delete obj.age db.user.update({"_id":2},obj)
#设置：$set 通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。 更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操作，比如修改、增加后者删除 #1、update db1.user set name="WXX" where id = 2 db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}}) #2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true} db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true}) #3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条} db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}}) db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true}) #4、修改内嵌文档，把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}}) #5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}}) #6、删除alex的爱好,$unset db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})
#增加和减少：$inc #1、所有人年龄增加一岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":1} }, { "multi":true } ) #2、所有人年龄减少5岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":-5} }, { "multi":true } )
#添加删除数组内元素 往数组内添加元素:$push #1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }}) 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop #3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":-1} }) #5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删 db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
#避免添加重复："$addToSet" db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}}) db.urls.update({"_id":1},{ "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ 'http://www.baidu.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.xxxx.com' ] } } } )
#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 } } }) #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"
删
#1、删除多个中的第一个 db.user.deleteOne({ 'age': 8 }) #2、删除国家为China的全部 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #3、删除全部 db.user.deleteMany({})
4、聚合
如果你有数据存储在MongoDB中，你想做的可能就不仅仅是将数据提取出来那么简单了；你可能希望对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具：
#1、聚合框架
#2、MapReduce(详见MongoDB权威指南)
#3、几个简单聚合命令：count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南)
#聚合框架：
可以使用多个构件创建一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括（括号内为构件对应的操作符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道操作符可以任意组合，重复使用
准备数据筛选：$match投射：$project分组：$group排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip随机选取n个：$sample
1 1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 2 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 3 4 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 5 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 6 7 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 8 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 9 10 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 11 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 12 13 5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资 14 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 15 16 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 17 db.emp.aggregate( 18 { 19 "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} 20 }, 21 {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, 22 {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} 23 ) 24 25 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 26 db.emp.aggregate( 27 { 28 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 29 }, 30 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 31 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} 32 ) 33 34 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 35 db.emp.aggregate( 36 { 37 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 38 }, 39 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, 40 {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} 41 ) 42 43 9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序 44 db.emp.aggregate( 45 {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} 46 ) 47 48 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 49 db.emp.aggregate( 50 { 51 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 52 }, 53 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 54 {"$sort":{"avg_salary":1}} 55 ) 56 57 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 58 db.emp.aggregate( 59 { 60 "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} 61 }, 62 {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, 63 {"$sort":{"avg_salary":-1}}, 64 {"$limit":1}, 65 {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}} 66 )
转载请注来源：https://github.com/fugui0310
