MongoDB的CRUD操作

1. 前言

在上一篇文章中，我们介绍了MongoDB。现在，我们来看下如何在MongoDB中进行常规的CRUD操作。毕竟，作为一个存储系统，它的基本功能就是对数据进行增删改查操作。

MongoDB中的增删改查操作，不同于我们熟悉的关系数据库中的操作。在关系数据库中，比如MySQL，我们通常使用SQL语句对数据库进行增（INSERT）删（DELETE）改（UPDATE）查（SELECT）。MongoDB在对数据进行操作过程中，使用的是Document进行数据操作。在对数据库进行操作的时候，使用Document来表示需要查询的条件和需要更新的数据，功能类似于关系数据库中的SQL语句。接下来，我们来看下在MongoDB中是如何通过Document来进行CRUD操作的。

注意：下面介绍的CRUD操作，是在MongoDB的mongo shell操作的。mongo shell是一个JavaScript交互环境，是MongoDB提供的一个客户端。不同的语言有自己对应的驱动和对应的操作API，但是原理是类似的。相信通过在mongo shell中进行CRUD操作的介绍，大家也可以举一反三，在不同的语言中操作MongoDB。

2. INSERT操作

MongoDB中的新增操作，把一个新的Document插入到一个Collection中。

如果该Collection不存在，则新增一个新的Collection。这个和关系数据库有很大的区别，在关系数据库中，我们需要定义数据库的schema和表结构，这是NoSQL（MongoDB是NoSQL的一种）数据库和关系数据库很大的区别。在MongoDB中，我们可以在一个Collection中包含多个不同结构的Document（不推荐这样做，一个Collection最好具有相同格式的Document，便于维护和使用）。

关于"_id"字段，当我们新增一个Document到Collection中的时候，MongoDB需要每一个新增的Document中有一个"_id"字段，MongoDB把这个字段作为主键，所以要求这个字段在Collection中是唯一的。如果新增的Document中没有包含"_id"字段，那么MongoDB的客户端会在该Document中新增一个值为ObjectId类型的"_id"  字段；如果MongoDB服务在新增Document的时候发现Document中没有"_id"字段，那么mongod会新增一个值为ObjectId类型的"_id"字段到该Document中。

MongoDB对单个Document的写操作是原子的。

MongoDB提供了如下的方式来进行新增操作：

• db.collection.insert()
• db.collection.insertOne() 3.2版本新增
• db.collection.insertMany() 3.2版本新增

2.1 db.collection.insert()

insert操作可以新增单个Document，也可以新增多个Document。如果新增单个Document，则把需要新增的Document作为参数传递给insert()，如果新增多个Document，则将多个Document的数组作为参数传递个insert()函数。

比如我们需要在"post"这个collection上新增一个Document来表示我们的博客中新增了一篇文章，我们可以这么做：

现在，我们给post这个Collection新增了一个Document，表示在Blog中新增了一篇文章。我们可以看下现在post这个Collection中是不是有我们新增的Document。

这里我们使用findOne()来查询，我们可以看到，我们由于没有在Document中包含"_id"字段，所以MongoDB自动为我们新增了一个"_id"字段。

insert()函数可以一次新增多个Document，只要将一个Document的数组传递给insert()就可以了，如：

2.2 db.collection.insertOne()

insertOne()函数是在3.2版本中新增的，它用来添加单个Document。例子如下：

2.3 db.collection.insertMany()

insertMany()函数是insert的批量增加的版本，支持一次新增多个Document，它也是3.2版本中新增的函数：

好了，我们简单介绍了下insert操作的三个函数，下面，我们已经在MongoDB的数据库里新增了几个Document了。接下来，是时候开始学习查找操作来查看这些已经存储在MongoDB的记录了。 

3. QUERY操作

MongoDB提供了db.collection.find()函数来执行查询操作，函数将返回一个游标（cursor），用于遍历查询到的Documents。find()函数接受两个参数，一个是过滤条件，还有一个是投影。

db.collection.find( <query filter>, <projection> )

• <query filter>用于查找满足过滤条件的Document
• <projection>（投影）用于指定被找到的Document中需要返回哪些字段，用于限制网络中传输的数据的大小。投影的概念和关系数据库中的投影的概念基本是一致的。

现在，我们可以查询下刚才我们新增的所有的Documents，通过find()，我们来看下如何查询：

如果我们没有传递任何参数，或者传递一个"{}"给find()函数，那会find()返回Collection中所有的Document。现在，可以看到我们刚才新增的所有的Documents。

接下来，我们通过指定条件，查询标题为"Third Post"的Document，我们可以这样做：

发现了么，我们的查询条件其实就是以Document方式构造的。在MongoDB中，我们可以通过构造不同的Document来定义不同的查询条件。

除了使用具体的字段来过滤，我们还可以使用查询操作符来做更加灵活的操作。我们现在需要查找出标题是"Third Post"或"Fifth Post"这两篇Post中的任何一篇，我们可以使用$in操作符来查询：

除了使用$in，MongoDB还提供了很多有用的操作符来帮助构造过滤条件，如 $lt, $gt, $and, $or等。

3.1 使用子Document中值作为过滤条件

现在，我们假设有一篇文章，在Document中的存储如下：

现在，我们需要匹配内部Document中的条件，比如我们需要查找author中name是Duke的记录，我们可以这样构造我们的筛选条件：

db.post.findOne(
{
"author": 
{
"name": "Duke", 
"email": "740313507@qq.com"
}
})

查询结果就是这样的

我们观察这个过滤条件，发现和上面的过滤条件的结构一样，就是{"field":"value"}的格式，只是不同的是，这次的"value"不再是一个普通的值了，而是一个Document。通过这种方式来过滤，具有一些局限性，我们如果要查找author中name是Duke的记录，我们必须完整指定author的值，也就是需要完整的Document。如果需要只过滤name，而不关系email的值，我们可以这样构造过滤条件：

db.post.findOne({"author.name": "Duke"})

查询到和上面一样的结果

但是，这次我们使用了"author.name"的方式来指定field。这种类似于成员引用的"点符号"结构的查询，可以用来对内嵌的Document中的指定的field进行过滤。后面你将会看到，对于数组类型的值，也可以通过类似的方式来构造过滤条件。

3.2 使用数组中的元素作为过滤条件

接下来我们看下如何使用数组中的值来构造过滤条件。最简单的，也是最容易想到的，就是把整个数组作为过滤条件，类似于上面的把整个子Document作为过滤条件一样，我们可以这样构造

db.post.findOne({"comments": ["comment one", "comment two"]})

查询的结果如下：

但是，这种方式没法指定数组中的某个值作为过滤条件。如果要使用数组中的某个值作为过滤条件，我们可以这么构造过滤条件：

db.post.find({"comments": "comment two"})

查询到的结果如下：

这里最后使用了"pretty()"方法来格式化输出，输出格式化的数据，便于观察，仅此而已，没有别的用途。我们可以看到，这种方式构造的过滤条件，使用了数组中的一个元素来筛选记录，只要数组中包含了这个元素（不管这个元素的下标），那么就会过滤出这条记录，有点像集合中的in操作。这种方式可以匹配数组中的一个元素。

接下来，我们更近一步，我们需要匹配数组的某一个下标位置的元素，那么我们需要使用上面一开始提到的，使用类似匹配子Document的那种成员引用（点符号）方式来构造过滤条件：

db.post.find({"comments.0": "comment two"})

查询到的结果如下：

这里，我们使用{"comments.0": "comment two"}的方式指定匹配的条件是：数组"comments"下标为0的位置的值为"comment two"。这样，就可以过滤掉之前下标为1的位置为"comment two"的记录了。可以看出，在使用数组下标构造过滤条件的时候，下标是从0开始的。

MongoDB提供了丰富的操作符来支持构造灵活的过滤条件，这里就先介绍这么点。由于篇幅关系，这里就不再展开了，下次独立写篇文章重点介绍下MongoDB中的查询操作。接下来，我们该看下如何在MongoDB中进行更新操作。

4. UPDATE操作

MongoDB也支持基本的更新操作，它提供了4个用于更新的方法：

• db.collection.updateOne() 3.2版本新增
• db.collection.updateMany() 3.2版本新增
• db.collection.update()
• db.collection.replaceOne() 3.2版本新增

 这些Update方法支持三个参数：

• 用于筛选记录的过滤条件，过滤出需要被更新的记录，过滤条件和query中使用的过滤条件类似。
• 一个新的Document，用于更新部分值或者替换除了"_id"之外的一整个Document。
• 一个以Document格式组织的一组更新选项。

MongoDB对于单个Document的更新操作是原子的。 MongoDB在更新时对于"_id"主键的处理原则是，不管是更新还是替换Document，都不能更改被更新的Document的"_id"主键，如果在替换的时候包含了不同的"_id"，那么替换会失败，如：

上面的例子中，我们修改了原先的"_id"值为1，然后进行替换更新，发现更新失败，提示"_id"值不能被更改。

当我们更新的时候，新的Document的大小超过了原先旧的Document的大小的时候，更新操作会重新申请一块更大的空间来存放这个新的Document。

接下来，我们来看下这些更新API的用法。

4.1 db.collection.updateOne()

updateOne()函数是在3.2版本中新增的一个API，用于更新一条匹配到的Document。现在我们需要更新我们的Post集合中的标题为"First Post"的Document，我们想增加一些评论，我们可以这么构造我们的更新表达式：

db.post.updateOne({"title": "First Post"}, {"$set": {"comments": ["comment one"]}})

现在，我们的"First Post"这篇文章就有了一条评论了。这里我们使用"$set"操作符来设置一个新的字段，MongoDB的更新操作提供了一些有用的操作符来帮助构造更新语句。updateOne()函数会更新第一个被匹配到的Document。如果要更新多个Document，我们可以用updateMany()函数来支持。

4.2 db.collection.updateMany()

updateMany()函数可以对匹配到的所有的Document进行更新操作。比如我们想更新所有的文章，让每篇文章都有一个浏览数的字段，表示别浏览的次数。我们可以这样做：

db.post.updateMany({}, {"$set": {"view": 0}})

我们可以看到，通过updateMany()函数，我们更新了所有的Document，使得每个Document都包含了一个"view"字段，初始值为0。

4.3 替换Document

上面提到了两个API，都是对Document中的某个字段进行更新。它们除了可以对Document中的单个字段进行更新外，还可以对匹配到的整个Document进行替换（除了"_id"属性外，可以替换任何属性）。只要把更新参数改成一个普通的Document（Document的结构中不包含操作符），就可以对匹配到的Document替换成参数中的Document。进行Document替换更新的时候，需要注意：原先的Document中的"_id"属性是不能被更改的，所以新的用于替换的Document不能包含"_id"属性，如果包含了"_id"属性，那么这个"_id"属性必须是和被更新的Document的"_id"属性是相同的。

除了上面的两个API可以用于替换Document，MongoDB在3.2版本中新增了一个replaceOne()函数来进行替换操作。现在我们用replaceOne()来替换一个Document，我们把"title"是"First Post"的Document替换成新的Document：

db.post.replaceOne({"title": "First Post"}, {"title": "New Post", "content": "new content", "create_time": new Date()})

现在，我们已经把"title"为"First Post"的Document替换为了新的"title"为"New Post"的Document了。

最后，我们来看下上面三个API的集大成者，就是update()函数，它基本包含了上面提到的三个API的所有功能，默认情况下，update()函数会更新匹配到的第一个Document，如果设置了"multi"选项，那么就可以更新匹配到的所有的Document。 

下面我们使用update()来更新匹配到的第一个Document： 

db.post.update({"title": "New Post"}, {"$set": {"view": 0}})

好了，更新操作介绍到这里，接下来就是最后一个删除操作了。

5. DELETE操作

到这里，我想大家都已经了解了MongoDB中的"增"，"改"，"查"的功能了，接下来我们来看下"删"这个功能。MongoDB提供了三个用于删除操作的API，分别是：

• db.collection.deleteOne()
• db.collection.deleteMany() 3.2版本新增
• db.collection.remove() 3.2版本新增

这三个API都支持一个过滤条件参数，用于匹配到满足条件的Document，然后进行删除操作。

从三个API的字面意思我们可以看出，deleteOne()会删除匹配到的所有的Document中的第一个，而deleteMany()和remove()会删除所有匹配到的Document。

假设我们需要删除"title"为"New Post"的Document，我们可以用deleteOne()来操作

db.post.deleteOne({"title": "New Post"})

当删除了"title"为"New Post"的Document以后，我们再次去查询的时候，发现这个Document确实已经被删除了。deleteOne()用于删除单个Document，如果我们需要删除所有满足过滤条件的Document的话，我们可以用deleteMany()或者remove()来实现。

现在我们想删除所有浏览数为0的文章，那么我们可以用deleteMany()或者remove来实现：

db.post.remove({"view": 0})

由于我们存储在集合中的所有Document的view值都是0，所以上面的操作相当于我们清空了我们的Collection。

6. 总结

好了，到这里，我们已经简单介绍了MongoDB中相关的CRUD操作了。相信大家对MongoDB的基本操作有了一些简单的认识了。

差不多就先写到这里了，由于文章的主题就是跟大家介绍MongoDB的CRUD操作，所以上面很多的细节部分没有展开，感兴趣的同学可以去翻阅MongoDB的文档来了解，有机会，下次单独拎出来好好总结下。毕竟，我们学东西，得先有个大概的了解以后，才可以有针对的深入，一味的追求细节，往往会迷失方向。