mongodb 用户指引
维护人：陈权
一.mongodb install on linux
curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz
mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz /usr/local/mongodb
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz
mkdir -p /usr/local/mongodb
mkdir -p /usr/local/mogodb/data&& mkdir -p /usr/local/mongodb/logs
用于存放mongo安装文件以及数据db存放，log 提供日志以及mongo配置
配置mongo
touch mongo/logs/mongo.conf
vi mongo.conf
添加配置项：
dbpath=/usr/local/mongodb/data
logpath=/usr/local/mongodb/logs
logappend=true
journal=true
quite=true
port=9997
配置环境变量：
vi /etc/profile
export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH #<mongodb-install-directory>/bin 为mongo bin目录
source /etc/profile
启动mongo:
cd <mongodb-install-directory>/bin
./mongod
操作mongo shell :
cd <mongodb-install-directory>/bin
./mongo
快速开始：
show dbs
创建或查看数据库
use mydb
创建集合
db.createCollection(name, options)
show collections 或者 show tables#查看集合
删除集合
db.mycollection.drop()
删除数据库
use mydb
db.dropDatabase()
插入数据：
db.mycollection.insert({title: ‘MongoDB 教程’,
description: ‘MongoDB 是一个 Nosql 数据库’,
by: ‘admin’,
url: ‘http://www.webank.com‘,
tags: [‘mongodb’, ‘database’, ‘NoSQL’],
likes: 11
})
格式化查询集合：
db.mycollection.find().pretty()
等价于sql select * from mycollection ;
更新数据集合：
db.mycollections.update({age:77},{$set: {name:”lisi”}},false,true)
等价于 update mycollections set name=”lisi” where age=77;
删除操作：
db.mycollection.remove({age:17})
等价于delete from mycollection where age=17 ;
查询前十条：
db.mycol.find().limit(10)
查询五到十
db.mycol.find().limit(10).skip(5)
排序：
db.mycol.find().sort({id:1}) #1 代表asc -1 为desc
模糊查询：
db.mycol.find({id:/job/})
等价于 select * from mycol where id like %job%;
精确查询：
db.mycol.find({age:11})
等价于 select * from mycol where age=17 ;
指定列查询：
db.mycol.find({},{age:1,id:1})
select id,name from mycol ;
且查询：
db.mycol.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
区间查询：
如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：
操作 格式 范例 RDBMS中的类似语句
等于 {<key>:<value>} db.col.find({“by”:”99”}).pretty() where by = ‘99’
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.col.find({“likes”:{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于或等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.col.find({“likes”:{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.col.find({“likes”:{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于或等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.col.find({“likes”:{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.col.find({“likes”:{$ne:50}}).pretty() where likes != 50
or 查询：
MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：
db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
等价于： select * from col where key1=value1 or key2=value2;
聚合函数：
aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：
db.COLLECTION_NAME.aggregate(）
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$user”, num_tutorial : {$sum : 1}}}])
等价于： select count(*) from mycol group by user；
下表展示了一些聚合的表达式:
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”}}}])
