MongoDB初窥

文章目录

1. 介绍
2. 概念
3. 操作

摘自菜鸟教程，如有侵权请联系我

1. 介绍

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

2. 概念

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table	joins	表连接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

3. 操作

3.1 创建数据库

use DATABASE_NAME

3.2 删除数据库

db.dropDatabase()

删除的是当前切换的数据库

3.3 创建集合

db.createCollection(name, options)

参数说明：

name: 要创建的集合名称
options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项
options 可以是如下参数：

字段类型	描述
capped	布尔（可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId	布尔 3.2 之后不再支持该参数。（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size	数值（可选）为固定集合指定一个最大值，即字节数。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max	数值（可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。

在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
举例

// 创建固定集合 mycol，整个集合空间大小 6142800 KB, 文档最大个数为 10000 个。
db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000 } )

显示集合

show collections

3.4 删除集合

db.COLLECTION_NAME.drop()

3.5 数据插入

db.COLLECTION_NAME.insert(document)
或
db.COLLECTION_NAME.save(document)

3.2 版本之后新增了 db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。

db.collection.insertOne() 用于向集合插入一个新文档，语法格式如下：

db.COLLECTION_NAME.insertOne(
   <document>,
   {
      writeConcern: <document>
   }
)

db.collection.insertMany() 用于向集合插入一个多个文档，语法格式如下：

db.COLLECTION_NAME.insertMany(
   [ <document 1> , <document 2>, ... ],
   {
      writeConcern: <document>,
      ordered: <boolean>
   }
)

参数说明：

document：要写入的文档。
writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。
ordered：指定是否按顺序写入，默认 true，按顺序写入。

3.5 数据更新

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：

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。

实例
我们在集合 col 中插入如下数据：

db.col.insert({
    title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):

>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })   # 输出信息
> db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
        "title" : "MongoDB",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

可以看到标题(title)由原来的 “MongoDB 教程” 更新为了 “MongoDB”。以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。

3.6 删除文档

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

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

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

query :（可选）删除的文档的条件。
justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

3.7 查询文档

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection_name.find(query, projection)

query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

db.collection_name.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	{:}	db.col.find({“by”:“菜鸟教程”}).pretty()	where by = ‘菜鸟教程’
小于	{:{$lt:}}	db.col.find({“likes”:{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{:{$lte:}}	db.col.find({“likes”:{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{:{$gt:}}	db.col.find({“likes”:{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{:{$gte:}}	db.col.find({“likes”:{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{:{$ne:}}	db.col.find({“likes”:{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

MongoDB OR 条件

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

以下实例中，我们演示了查询键 by 值为菜鸟教程或键 title 值为 MongoDB 教程的文档。

>db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}
>

AND 和 OR 联合使用
以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： ‘where likes>50 AND (by = ‘菜鸟教程’ OR title = ‘MongoDB 教程’)’

>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

3.8 MongoDB Limit与Skip方法

limit()方法基本语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

实例
集合 col 中的数据如下：

{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }

以下实例为显示查询文档中的两条记录：

> db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{ "title" : "PHP 教程" }
{ "title" : "Java 教程" }
>

注：如果你们没有指定limit()方法中的参数则显示集合中的所有数据。

MongoDB Skip() 方法
我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外，还可以使用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。

skip() 方法脚本语法格式如下：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

以下实例只会显示第二条文档数据

>db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
{ "title" : "Java 教程" }
>

注:skip()方法默认参数为 0 。

3.9 排序

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，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。

sort()方法基本语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

3.10 MongoDB 索引

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

createIndex() 方法
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

语法

db.collection.createIndex(keys, options)

语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。

实例

db.col.createIndex({"title":1})

createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

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	3.0+版本已废弃。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.

在后台创建索引：

db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

posted @ 2020-09-08 14:37 _chenyl 阅读(56) 评论(0) 编辑收藏举报

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文章目录

1. 介绍

2. 概念

3. 操作

3.1 创建数据库

3.2 删除数据库

3.3 创建集合

3.4 删除集合

3.5 数据插入

3.5 数据更新

3.6 删除文档

3.7 查询文档

3.8 MongoDB Limit与Skip方法

3.9 排序

3.10 MongoDB 索引

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