mongoDB操作指南
目录
官方文档
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/query-embedded-documents/#query-on-embedded-nested-documents
1. docker安装mongoDB
docker pull mongo:5.0
docker run -itd --name mongo:5.0 -p 27017:27017 mongo --auth
-p 27017:27017 ：映射容器服务的 27017 端口到宿主机的 27017 端口。外部可以直接通过 宿主机 ip:27017 访问到 mongo 的服务。
--auth：需要密码才能访问容器服务。
$ docker exec -it mongo mongo admin
# 创建一个名为 admin，密码为 123456 的用户。
> db.createUser({ user:'admin',pwd:'123456',roles:[ { role:'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'},"readWriteAnyDatabase"]});
# 尝试使用上面创建的用户信息进行连接。
> db.auth('admin', '123456')
2. 库-database
use 数据库名称 //选择和创建数据库的语法格式
注意：在MongoDB中，集台只有在内容插入后才会创建！就是说，创建集合(数据表)后，必须要再插入一个文档(记录)，集合才会真正的创建
db //查看当前正在使用的数据库名称
db.user.getDB() //获取库名
db.version() //获取版本
2.1 查看库大小，集合大小
db.collection.stats() //查看集合大小，单位字节 1G=1024*1024*1024
db.stats() //查看库大小
3. 集合-collection
集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。
3.1 命名规范
1.集合名不能是空字符串""。
2.集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
3.集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
4.用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除 非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
3.2 增-createCollection
增：
集合创建(显示创建)：
db.createCollection("test2")
集合创建(隐士创建)：
当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合
注：通常我们使用隐式创建文档即可。
3.3 删-drop
删：
db.集合名.drop()
db.test2.drop()
注：如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false
4. 文档-document
文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式
4.1 命名规范
1)键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
2)"."点和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
3）以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
4.2 增-insert,insertMany（单个增，批量增）
注：
1.user代表集合名称
2.comment集合如果不存在，则会隐式创建
3.mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
4.插入当前日期使用 new Date()
5.插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
6.如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。
7.批量插入如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。所以需要处理异常
4.2.1 insertOne-单个增
单个增：
db.user.insertOne([{
"name":"jeff004",
"age":18,
}])
4.2.2 insertMany-批量增
批量增：
db.user.insertMany([
{"name":"ooo","sex":"男"},
{"name":"xxx","sex":"女"}
])
结果：acknowledged:true insertedlds:(Array) 2 Elements
4.2.3 insert-单个增或批量增
//批量增
db.user.insert([{
"name":"jeff006",
"age":18,
},
{
"name":"jeff007",
"age":18,
}
])
//单个增
db.user.insert({
"name":"jeff008",
"age":18,
})
4.2.3 updateMany 更新数组，数组新增
//更新数组
db.material_1.updateMany({ project_id: 1 }, { $set: { social_media: [1, 2, 3, 4] } })
db.material_1.find({ project_id: 1, social_media: { $in: [1] } })
使用 $push,空数组等情况不会报错，但是不能保证唯一
使用 $addToSet,可以保证唯一。但是如果空数组，会报错。
//追加数组
db.collection.updateOne(
{ _id: ObjectId("document_id") }, // 匹配条件
{ $push: { arrayField: "newElement" } } // 要新增的数据
);
//追加数组
db.collection.updateOne(
{ _id: ObjectId("document_id") }, // 匹配条件
{ $addToSet: { arrayField: "newElement" } } // 要新增的数据
);
4.3 查-find
4.3.1 find-查所有，条件查，投影查
db.user.find() //查询集合所有
db.user.find({name:"123"}); //条件查询
db.user.findOne({name:"123"}); //条件查询，返回符合条件的第一条数据
db.user.find({_id:ObjectId("643622e64a2ad86c86062273")}); //_id查询
//投影查
//如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。
//投影查，1:显示 0：不显示，默认 _id 会显示。
db.user.find({name:"123"},{"name":1});
db.user.find({name:"123"},{name:1,_id:0}); //_id不显示
4.3.2 limit,offset翻页查，排序
//limit限制条数，skip跳过条数
db.user.find().limit(10).skip(2)
//排序
db.user.find().sort({age:-1}) //-1降序，1升序
db.user.find().sort({age:-1,userid:1}) //先按age降序,再按userid生序排列
//排序取第一条
db.user.find().sort({age:-1}).limit(1)//max,先排序，再取第一条
db.user.find().sort({age:1}).limit(1) //min,先排序，再取第一条
4.3.3 正则模糊查询(相当于like)
db.user.find({name:/正则表达式/})
db.user.find({name:/ef/}) //匹配jeff
4.3.4 大于gt,小于lt,大于等于gte,小于等于lte,不等于ne
//大于$gt,小于$lt,大于等于$gte,小于等于$lte,不等于$ne
//不等于
db.user.find({name:{$ne:"jeff"}}) //name!=“jeff”的所有
//大于
db.user.find({age:{$gt:5}}) //age大于5的所有
//小于
db.user.find({age:{$lt:100}}) //age小于100的所有
4.3.5 包含查询-\(in，不包含查询-\)nin
db.user.find({name:{$in:["jeff","chery"]}}) //user集合中name字段包含的
db.user.find({name:{$nin:["jeff","chery"]}}) ////user集合中name字段不包含的
4.3.6 条件连接-\(and,\)or
db.user.find($and:[ { },{ },{ }])
//name=jeff and age=10
db.user.find({$and:[{name:"jeff"},{age:10}]}) //and
//name正则匹配 and age>5
db.user.find({$and:[{name:/ef/},{age:{$gt:5}}]}) //and
//name="jeff" or age>10
db.user.find({$or:[{name:"jeff"},{age:{$gt:10}}]}) //or
4.3.6 数组内查询
原数据：[{"user":{"id":123},"money":100},{"user":{"id":456},"money":50},]
elemMatch：对象内查询
db.user.find({
"rating": {"$elemMatch":{"user.id":10,"money":{ $gte: 4 }}},
"user_id":{$in:[1,2,3]}
})
4.3.7 投影(控制返回的字段)
控制返回需要的字段，可以避免资源浪费
//返回name,age,_id不返回
db.user.find({},{name:1,age:1,_id:0})
4.4 改-update,updateOne,updateMany
update：方法适用于更新多个文档
updateOne: 方法适用于更新单个文档
updateMany: 方法适用于更新多个文档，并且返回的结果中包含有关更新的所有文档的信息
//默认只修改第一条 $set
db.user.update({name:"123"},{$set:{name:"jeff"}})
//修改符合条件的所有数据 multi:true
db.user.update({name:"123"},{$set:{name:"jeff"}},{multi:true})
//每次原基础上递增10 $inc
db.user.update({name:"jeff"},{$inc:{age:10}})
//$max,$min使用
//解释：age大于小于300则修改，否则不修改
db.user.updateOne({name:"jeff"},{$max:{age:300}})
db.user.updateOne({name:"jeff"},{$min:{age:300}})
//数组中添加元素
db.user.updateOne({name:"jeff"},{$push:{friends:{$each:["aaa","bbb"]}}})
//数组中删除元素
db.user.updateOne({name:"jeff"},{$pull:{frinds:{$in:["aaa","bbb"]}}})
4.5 删-remove
//删除符合条件所有
db.user.remove({name:"jeff"})
4.6 统计aggregate聚合函数-count,max,min,avg,sum
//count
db.user.count() //集合全部计数
db.user.count({name:"jeff"}) //集合条件计数
//avg
db.user.aggregate([
{ $group : { _id : null, avgAge: { $avg : "$age" } } }
])
//max
db.user.aggregate([
{ $group : { _id : null, age: { $max : "$age" } } }
])
//min
db.user.aggregate([
{ $group : { _id : null, age: { $min : "$age" } } }
])
//sum
db.user.aggregate([
{ $group : { _id : null, age: { $sum : "$age" } } }
])
//条件聚合 { $match: {name:/jeff/} } ，条件
db.user.aggregate([
{ $match: {name:/jeff/} },
{ $group : {_id : null, age: { $sum : "$age" } } }
])
5. 索引-index
5.1 mongo B-tree与mysql B+tree分析
mongo索引结构：B-Tree
mysql索引结构：B+Tree
B-Tree与B+Tree区别：B+tree只有叶子结点存数据，B-Tree所有节点都存数据
原因：mongo与mysql使用场景不一样，mysql是关系型，mongo是非关系性
至于为什么MongoDB使用B树而不是B +树，可以从其设计的角度考虑它。 MongoDB不是传统的关系数据库，而是以BSON格式(可以认为是JSON)存储的nosql。目的是高性能，高可用性和易于扩展。
Mysql是关系型数据库，最常用的是数据遍历操作(join)，而MongoDB它的数据更多的是聚合过的数据，不像Mysql那样表之间的关系那么强烈,因此MongoDB更多的是单个查询。
由于Mysql使用B+树，数据在叶节点上,叶子节点之间又通过双向链表连接,更加有利于数据遍历，而MongoDB使用B树,所有节点都有一个数据字段。只要找到指定的索引，就可以对其进行访问。毫无疑问，单个查询MongoDB平均查询速度比Mysql快。
5.2 索引分类
5.2.1 单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。 对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
5.2.2 复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后 在每个userid的值内，再在按score倒序排序。
5.2.3 其他索引-地理空间索引,文本索引,哈希索引
地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面 几何的二维球面索引。
5.3 getIndexes-索引查看
db.user.getIndexes() //查看索引
[
{
"v" : 2, # mongodb引擎的版本号(不用管)
"key" : {
"_id" : 1 # 默认主键
},
"name" : "_id_", # 索引名称
"ns" : "jeff.comment" # 索引的位置
}
]
5.4 createIndex-索引创建
db.集合名.createIndex(keys, options)
//升序普通索引
db.user.createIndex({userid:1})
//1升序索引，-1降序索引
db.user.createIndex({name:1},{unique:true}) //新，推荐
db.user.ensureIndex({name:1},{unique:true}) //老，不推荐，3.0.0版本前，createIndex的别名
//复合索引
db.user.createIndex({userid:1,name:-1}) //先userid升序，再name降序
//联合唯一索引
db.users.createIndex({ username: 1, email: 1 }, { unique: true })
options参数列表：
options（更多选项）列表：
| 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. |
提示：
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。
5.5 dropIndex-索引删除
db.集合名.dropIndex(索引)
//指定删除：删除{userid:1}索引
db.user.dropIndex({userid:1})
//全部删除：删除集合全部索引，除_id索引
db.user.dropIndexes()
5.6 explain-执行计划
分析查询性能 通常使用执行计划来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是 否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
db.集合名.find(query,options).explain(options)
//eg:
db.user.find({"name":"jeff"}).explain()
6. golang使用mongoDB
6.1 初始化
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
"log"
)
var Client *mongo.Client
func initMongo(url string) error {
clientOptions := options.Client().ApplyURI(url)
client, err := mongo.Connect(context.TODO(), clientOptions)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 检测连接
err = client.Ping(context.TODO(), nil)
if err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return err
}
fmt.Println("Connected to MongoDB!")
Client = client
return nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
}
6.2 findOne-查询单个
//查询单个
func findOne(detection_coll *mongo.Collection, filter bson.D) (result map[string]interface{}, err error) {
err = detection_coll.FindOne(context.TODO(), filter).Decode(&result)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return nil, err
}
return
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
// 查询单条数据
type User struct {
Id string `json:"_id"`
Age int `json:"age"`
Name string `json:"name"`
}
user := User{}
//查询单个
filter := bson.D{{Key: "name", Value: "jeff"}}
data, err := findOne(detection_coll, filter)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(data)
bStr, _ := json.Marshal(data)
_ = json.Unmarshal(bStr, &user)
fmt.Println(user)
}
6.3 find-查询所有
import (
"context"
"fmt"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
"log"
)
type User struct {
Id string `json:"_id"`
Age int `json:"age"`
Name string `json:"name"`
}
//查询所有
func find(detection_coll *mongo.Collection, filter bson.D, reslist []*User) (reqlist []*User, err error) {
cur, err := detection_coll.Find(context.TODO(), filter)
if err != nil {
return nil, err
}
if err = cur.Err(); err != nil {
return nil, err
}
err = cur.All(context.Background(), &reslist)
if err != nil {
return nil, err
}
_ = cur.Close(context.Background())
return reslist, nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
userList := []*User{}
//查询所有
filter := bson.D{{Key: "age", Value: 18}}
list, err := find(detection_coll, filter, userList)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(list)
for _, one := range list {
fmt.Println(one)
}
}
6.4 InsertOne-单条插入
//单条插入
func InsertOne(detection_coll *mongo.Collection, info interface{}) (objectID interface{}, err error) {
objId, err := detection_coll.InsertOne(context.TODO(), info)
if err != nil {
return nil, err
}
fmt.Println("_id:", objId.InsertedID)
return objId, nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
userInfo := User{
Name: "jeff002",
Age: 20,
}
objectID, err := InsertOne(detection_coll, userInfo)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(objectID)
}
6.4 InsertMany-批量插入1
//批量插入
func InsertMany(detection_coll *mongo.Collection, infolist []interface{}) (count int, err error) {
objId, err := detection_coll.InsertMany(context.TODO(), infolist)
if err != nil {
return 0, err
}
return len(objId.InsertedIDs), nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
userInfo1 := User{
Name: "jeff001",
Age: 20,
}
userInfo2 := User{
Name: "jeff002",
Age: 20,
}
userList := []User{userInfo1, userInfo2}
list := []interface{}{}
bStr, _ := json.Marshal(userList)
_ = json.Unmarshal(bStr, &list)
count, err := InsertMany(detection_coll, list)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(count)
}
6.5 BulkWrite-批量插入2
//批量插入
func batchSave(detection_coll *mongo.Collection, models []mongo.WriteModel) (insertedCount int64, err error) {
opts := options.BulkWrite().SetOrdered(false)
res, err := detection_coll.BulkWrite(context.TODO(), models, opts)
if err != nil {
return 0, err
}
return res.InsertedCount, nil
}
type User struct {
Age int `json:"age"`
Name string `json:"name"`
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
userInfo1 := User{
Name: "jeff003",
Age: 20,
}
userInfo2 := User{
Name: "jeff004",
Age: 20,
}
models := []mongo.WriteModel{
mongo.NewInsertOneModel().SetDocument(userInfo1),
mongo.NewInsertOneModel().SetDocument(userInfo2),
}
count, err := batchSave(detection_coll, models)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println(count)
}
6.6 UpdateMany-批量更新
//批量更新
func updateMany(detection_coll *mongo.Collection, filter, updateData interface{}) (matchedCount, modifiedCount int64, err error) {
result, err := detection_coll.UpdateMany(context.TODO(), filter, updateData)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
//matchedCount匹配数
//modifiedCount修改数
return result.MatchedCount, result.ModifiedCount, nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
detectionIds := []string{"jeff001", "jeff002"}
filter := bson.D{{Key: "name", Value: bson.D{{Key: "$in", Value: detectionIds}}}}
// filter := bson.D{{Key: "name", Value: "jeff001"}} //条件
update := bson.D{
{Key: "$set", Value: bson.D{
{Key: "age", Value: 89},
}},
}
matchedCount, modifiedCount, err := updateMany(detection_coll, filter, update)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println("匹配数:", matchedCount)
fmt.Println("修改数:", modifiedCount)
}
6.7 DeleteOne-删除一个
//删除一个
func deleteOne(detection_coll *mongo.Collection, filter interface{}) (deletedCount int64, err error) {
result, err := detection_coll.DeleteOne(context.TODO(), filter)
if err != nil {
return 0, err
}
return result.DeletedCount, nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
detectionIds := []string{"jeff001", "jeff002"}
filter := bson.D{{Key: "name", Value: bson.D{{Key: "$in", Value: detectionIds}}}}
deletedCount, err := deleteOne(detection_coll, filter)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println("删除数量:", deletedCount)
}
6.8 DeleteMany-批量删除
//批量删除
func deleteOne(detection_coll *mongo.Collection, filter interface{}) (deletedCount int64, err error) {
result, err := detection_coll.DeleteMany(context.TODO(), filter)
if err != nil {
return 0, err
}
return result.DeletedCount, nil
}
func main() {
url := "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27017"
//初始化
if err := initMongo(url); err != nil {
fmt.Println("连接失败！err:", err)
return
}
// 获取collection
detection_coll := Client.Database("test").Collection("user")
detectionIds := []string{"jeff001", "jeff002"}
filter := bson.D{{Key: "name", Value: bson.D{{Key: "$in", Value: detectionIds}}}}
deletedCount, err := deleteOne(detection_coll, filter)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
fmt.Println("删除数量:", deletedCount)
}
选择了IT，必定终身学习
