MongoDB學(xué)習(xí)筆記

Mongo

MongoDB 是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。

MongoDB 是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點(diǎn)是他支持的查詢語言非常強(qiáng)大，其語法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對(duì)數(shù)據(jù)建立索引。、

入門

安裝Mongo

windows安裝

http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

linux安裝

https://www.cnblogs.com/pfnie/articles/6759105.html

基本操作

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
use DATABASE_NAME   創(chuàng)建/切換數(shù)據(jù)庫
查看當(dāng)前所在庫
db  查看當(dāng)前所在庫
查看所有庫
show dbs    查看所有庫
刪除db
db.dropDatabase()   刪除庫(先進(jìn)入庫use dbname)
創(chuàng)建集合（表）
db.createCollection("tableName")
createCollection四個(gè)參數(shù)：

capped(布爾型)：

如果為 true，則創(chuàng)建固定集合。固定集合是指有著固定大小的集合，當(dāng)達(dá)到最大值時(shí)，它會(huì)自動(dòng)覆蓋最早的文檔。當(dāng)該值為 true 時(shí)，必須指定 size 參數(shù)。

autoIndexId(布爾型)：

如為 true，自動(dòng)在 _id 字段創(chuàng)建索引。默認(rèn)為 false。

size(數(shù)值型)：

為固定集合指定一個(gè)最大值（以字節(jié)計(jì)）。如果 capped 為 true，也需要指定該字段。

max(數(shù)值型)：

指定固定集合中包含文檔的最大數(shù)量。

例子：

db.createCollection(
    "tablename1", 
    { 
        capped : true, 
        autoIndexId : true, 
        size :  6142800,
        max : 10000 
    } 
)
刪除集合(表)
db.tableName.drop()
顯示當(dāng)前db狀態(tài)
db.stats();
當(dāng)前db版本
db.version();
查看命令提示
db.help();  db.tableName.help();  db.tableName.find().help();

增刪改查

插入文檔

db.tableName.insert()

例子：

db.user.insert({ "name" : "zhangsan", "age" : 15})

查詢文檔

db.tableName.find()
兩個(gè)參數(shù)：

query 條件

例子：

db.tableName.find({"name":"zhangsan"})

projection 返回文檔的信息（返回的列）

例子：

db.tableName.find({"name":"zhangsan"}, {"name":0, "age":1})

注意：值只有0和1，1表示顯示項(xiàng)，0表示不顯示項(xiàng)

條件操作符
sql 語義 mongo 列子
> 大于 $gt db.tableName.find({"age":{$gt:15}})
< 小于 $lt
>= 大于等于 $gte
!= 不等于 $ne
in 在...里面 $in db.tableName.find({"name":{"$in":["zhangsan","lisi"]}})
or 或者 $or db.tableName.find({"gender": "boy", $or: [{"name": "zhangsan"})
$type操作符
類型 代號(hào)值
Double 1
String 2
Object 3
Array 4
Binary data 6
Object id 7
Boolean 8
Date 9
Null 10
JavaScript 13
模糊查詢
正則匹配:

$regex
例子：

db.tableName.find({"name"：{$regex："zhang"}})

刪除文檔

db.tableName.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

uery :（可選）刪除的文檔的條件。
justOne : （可選）如果設(shè)為 true 或 1，則只刪除一個(gè)文檔。

例子：

db.tableName.remove({"name":"zhangsan"})

更新文檔

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

query : update的查詢條件，類似sql update查詢內(nèi)where后面的。

update : update的對(duì)象和一些更新的操作符，也可以理解為sql update查詢內(nèi)set后面的。(https://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/52420210)

upsert : 可選，這個(gè)參數(shù)的意思是，如果不存在update的記錄，是否插入objNew,true為插入，默認(rèn)是false，不插入。
multi : 可選，mongodb 默認(rèn)是false,只更新找到的第一條記錄，如果這個(gè)參數(shù)為true,就把按條件查出來多條記錄全部更新。
writeConcern : 可選，拋出異常的級(jí)別。

例子：

db.tableName.update({"name":"zhangsan"}, {"name":"wangwu", age:18})

分頁排序

分頁
limit與skip

limit(number) 讀取指定數(shù)量數(shù)據(jù)

例子：

db.tableName.find().limit(2)  顯示兩條數(shù)據(jù)

skip(number) 跳過指定數(shù)量的數(shù)據(jù)

例子：

db.tableName.find().skip(2)  跳過前面兩條數(shù)據(jù)，從第三條開始讀取
排序

sort({KEY:1})

例子：

db.tableName.find().sort({"age" : -1}) 1升-1降

注意：skip(), limilt(), sort()三個(gè)放在一起執(zhí)行的時(shí)候，執(zhí)行的順序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是limit()。

索引

查看索引

getIndexes()            方法可以用來查看集合的所有索引

totalIndexSize()        查看集合索引的總大小

創(chuàng)建索引

字段索引
db.tableName.ensureIndex({KEY:1}, {options})

例子：

db.tableName.ensureIndex({"name" : 1})

keys，要建立索引的參數(shù)列表。如：{KEY:1}，其中key表示字段名，1表示升序排序，也可使用使用數(shù)字-1降序。

options，可選參數(shù)，表示建立索引的設(shè)置。可選值如下：

參數(shù) 類型 描述
background Boolean 在后臺(tái)建立索引，以便建立索引時(shí)不阻止其他數(shù)據(jù)庫活動(dòng)，默認(rèn)值 false
unique Boolean 創(chuàng)建唯一索引，默認(rèn)值 false
name String 指定索引的名稱，如果未指定，MongoDB會(huì)生成一個(gè)索引字段的名稱和排序順序串聯(lián)，名字長(zhǎng)度限制為125字節(jié)
dropDups Boolean 創(chuàng)建唯一索引時(shí)，如果出現(xiàn)重復(fù)刪除后續(xù)出現(xiàn)的相同索引，只保留第一個(gè)
sparse Boolean 對(duì)文檔中不存在的字段數(shù)據(jù)不啟用索引，默認(rèn)值是 false
v index version 索引的版本號(hào)
weights document 索引權(quán)重值，數(shù)值在 1 到 99,999 之間，表示該索引相對(duì)于其他索引字段的得分權(quán)重
復(fù)合索引

復(fù)合索引也稱多字段索引

db.tableName.ensureIndex({"name":1,"age":-1})
多鍵索引

多鍵索引與單鍵索引創(chuàng)建形式相同,區(qū)別在于字段的值.值具有多個(gè)記錄,例如數(shù)組。

db.tableName.insert({x:[1,2,3,4]})
過期索引

過期索引只能建立在時(shí)間類型上（時(shí)間數(shù)組也行，數(shù)字是以最小時(shí)間為標(biāo)準(zhǔn)），不能使用時(shí)間戳；不能是復(fù)合索引；刪除時(shí)間不是非常精確(刪除也需要時(shí)間)。

db.tableName.ensureIndex({"time":1},{expireAfterSeconds:10})
db.zhoucl.insert({"name":"zhangsan"+50, "age":14, "gender":"難","time":new Date()})
//插入數(shù)據(jù)十秒后將被刪除
全文索引(文本索引)

能解決快速文本查找的需求，每張表只允許創(chuàng)建一個(gè)全文索引；全文索引只能指定一個(gè)$text；

普通全文索引
db.tableName.ensureIndex({"key":"text"})
多列全文索引
db.tableName.ensureIndex({"key":"text", "key2":"text"})
所有列
db.tableName.ensureIndex({"$**":"text"})

查詢指定關(guān)鍵字：{"$search" : "查詢關(guān)鍵字"}

查詢多個(gè)關(guān)鍵字（或關(guān)系）：{"$search" : "查詢關(guān)鍵字 查詢關(guān)鍵字 ......"}

查詢多個(gè)關(guān)鍵字（與關(guān)系）：{"$search" : ""查詢關(guān)鍵字" "查詢關(guān)鍵字" ......"}　　# "轉(zhuǎn)義字符

排除多個(gè)關(guān)鍵字（排除某一個(gè)）：{"$search" : ""查詢關(guān)鍵字" "查詢關(guān)鍵字"...... - 排除關(guān)鍵字"}

相似度查詢
db.tableName.find({$text:{$search:"aa bb"}}, {score:{$meta:"textSore"}}})
排序  
db.tableName.find({$text:{$search:"aa"}}, {score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})
其他類型索引

哈希索引（Hashed Index） 是指按照某個(gè)字段的hash值來建立索引，目前主要用于MongoDB Sharded

Cluster的Hash分片，hash索引只能滿足字段完全匹配的查詢，不能滿足范圍查詢等。

地理位置索引（Geospatial Index）能很好的解決O2O的應(yīng)用場(chǎng)景，比如『查找附近的美食』、『查找某個(gè)區(qū)域內(nèi)的車站』等。

聚合

aggregate主要用于處理數(shù)據(jù)(諸如統(tǒng)計(jì)平均值,求和等)，并返回計(jì)算后的數(shù)據(jù)結(jié)果。

aggregate()是基于數(shù)據(jù)處理的聚合管道，每個(gè)文檔通過一個(gè)由多個(gè)階段（stage）組成的管道，可以對(duì)每個(gè)階段的管道進(jìn)行分組、過濾等功能，然后經(jīng)過一系列的處理，輸出相應(yīng)的結(jié)果。Mongo還提供了一些聚合函數(shù)如：count()，distinct()。

語法：

 db.collection.aggregate(pipeline, options)

gourp聚合：

group做的聚合有些復(fù)雜。先選定分組所依據(jù)的鍵，此后MongoDB就會(huì)將集合依據(jù)選定鍵值的不同分成若干組。然后可以通過聚合每一組內(nèi)的文檔，產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果文檔。

$group聚合相關(guān)表達(dá)式：
表達(dá)式 描述 實(shí)例
$sum 計(jì)算總和 db.mycol.aggregate([{group : {_id : "by_user", num_tutorial : {sum : "likes"}}}])
$avg 計(jì)算平均值 db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", num_tutorial : {avg : "likes"}}}])
$min 獲取集合中所有文檔對(duì)應(yīng)值得最小值 db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", num_tutorial : {min : "likes"}}}])
$max 獲取集合中所有文檔對(duì)應(yīng)值得最大值 db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", num_tutorial : {max : "likes"}}}])
$push 在結(jié)果文檔中插入值到一個(gè)數(shù)組中 db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", url : {push: "url"}}}])
$addToSet 在結(jié)果文檔中插入值到一個(gè)數(shù)組中，但不創(chuàng)建副本 db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", url : {addToSet : "url"}}}])
$first 根據(jù)資源文檔的排序獲取第一個(gè)文檔數(shù)據(jù) db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", first_url : {first : "url"}}}])
$last 根據(jù)資源文檔的排序獲取最后一個(gè)文檔數(shù)據(jù) db.tableName.aggregate([{group : {_id : "by_user", last_url : {last : "url"}}}])
例子1：

數(shù)據(jù)如下：

{_id: 1, title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100},

{_id: 2, title: 'NoSQL Overview',  description: 'No sql database is very fast', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10},

{_id: 3, title: 'Neo4j Overview',  description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 }

聚合函數(shù)如下：

db.tableName.aggregate(
        [
            { 
                $group : {
                    _id : "$by_user", 
                    num_tutorial : {
                        $sum : 1
                    }
                }
            }
        ]
    )

結(jié)果如下：

{ "_id" : "runoob.com", "num_tutorial" : 2}
{ "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1}
例子2：

數(shù)據(jù)如下：

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") }
    
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") }
    
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") }
    
{ "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 20, "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") }
    
{ "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") }

聚合函數(shù)如下：

db.tableName.aggregate([
      {
        $group : {
           _id : { month: { $month: "$date" }, day: { $dayOfMonth: "$date" }, year: { $year: "$date" } },
           totalPrice: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
           averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
           count: { $sum: 1 }
        }
      }
   ]
)

結(jié)果如下：

{ "_id" : { "month" : 3, "day" : 15, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 50, "averageQuantity" : 10, "count" : 1 }
{ "_id" : { "month" : 4, "day" : 4, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 200, "averageQuantity" : 15, "count" : 2 }
{ "_id" : { "month" : 3, "day" : 1, "year" : 2014 }, "totalPrice" : 40, "averageQuantity" : 1.5, "count" : 2 }

其他聚合：

count
db.tableName.find().count() 統(tǒng)計(jì)總數(shù)
distinct
db.collection_name.distinct(field,query,options) 去重復(fù)

管道

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個(gè)管道處理完畢后將結(jié)果傳遞給下一個(gè)管道處理。管道操作是可以重復(fù)的。

管道表達(dá)式：
表達(dá)式 描述
$project 修改輸入文檔的結(jié)構(gòu)?？梢杂脕碇孛?、增加或刪除域，也可以用于創(chuàng)建計(jì)算結(jié)果以及嵌套文檔
$match 用于過濾數(shù)據(jù)，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標(biāo)準(zhǔn)查詢操作
$limit 用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數(shù)
$skip 在聚合管道中跳過指定數(shù)量的文檔，并返回余下的文檔
$unwind 將文檔中的某一個(gè)數(shù)組類型字段拆分成多條，每條包含數(shù)組中的一個(gè)值
$group 將集合中的文檔分組，可用于統(tǒng)計(jì)結(jié)果
$sort 將輸入文檔排序后輸出
$geoNear 輸出接近某一地理位置的有序文檔
例子：
db.test.aggregate(
        [
            { 
                $group : {
                    _id : "$by_user", 
                    num_tutorial : {
                        $sum : 1
                    }
                }
            },
            { $skip : 1 }
        ]
    )
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成，瀏覽時(shí)請(qǐng)結(jié)合常識(shí)與多方信息審慎甄別。
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