【MongoDB】3.详细命令集合
【注意:MongoDB自动将_id字段设置为主键】
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话不多说 直接 开始敲命令吧!
【注意1:MongoDB 命令结尾不要打; 是会报错的】
【注意2:RoboMongo 执行命令的快捷键是F5 停止执行快捷键是F6】
1.show dbs
显示所有数据的列表
2.db
显示当前数据库对象或集合
3.use
可以连接到一个指定的数据库
4. db.createCollection("myNewCollection",{capped:true,size:1024})
固定大小的collection【collection大小单位是字节】【capped:true 代表固定大小】
5.db.collection.stats()
产看当前db下的某个collection的详细信息
例如:
db.users.stats()
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 { 2 "ns" : "oneDB.users", 3 "count" : 4, 4 "size" : 256, 5 "avgObjSize" : 64, 6 "numExtents" : 1, 7 "storageSize" : 8192, 8 "lastExtentSize" : 8192.0, 9 "paddingFactor" : 1.0, 10 "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.", 11 "userFlags" : 1, 12 "capped" : false, 13 "nindexes" : 1, 14 "totalIndexSize" : 8176, 15 "indexSizes" : { 16 "_id_" : 8176 17 }, 18 "ok" : 1.0 19 }
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 部分参数的详细解释: 2 ns: 集合的命名空间,可以理解为集合名称 3 count: 集合中的文档总数 4 size: 集合中数据占用空间大小,不包括索引 ,单位为字节。 5 avgObjSize: 平均对像占用的空间大小 6 storageSize: 给整个集合分配的存储空间,当删除集合中的文档时,这个值不会降代。 7 numExtents: 连续分配的数据块 8 nindexes: 索引个数,每个集合至少有一个 _id 索引。 9 lastExtentSize: 最近分配的块的大小 10 paddingFactor: 这个参数不太清楚,以后补充。 11 totalIndexSize: 所有索引大小总和 12 indexSizes: 列出集合的所有索引字段,以及索引大小。
6.db.dropDatabase()
删除当前数据库
7.use dbName
有则指定到这个数据库,没有则创建这个数据库 但是创建之后是默认不会显示在数据库列表的,需要往里面插入一条数据 就能显示出来了
【注意:插入数据应该有大括号括起来的{}】
例如:
use oneDB
db
db.users.insert({_id:1,"name":"张三丰","age":23})
8.db.collection.drop()
删除集合
例如:
9. 定义变量 插入数据
document = {_id:1,"name":"张三","age":23,"url":"www.baidu.com"}
db.users.save(document)
10. 更新某一条数据
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
- 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。
例如:
db.users.update({_id:1},{$set:{"url":"https://home.cnblogs.com/u/sxdcgaq8080/"}},{upsert:true,muti:true})
db.users.find()
11.db.users.find() 查询【各种查询】
find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档
db.users.find().pretty()
如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法;pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档
db.users.findOne()
findOne() 方法,它只返回一个文档
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | {<key>:<value> } |
db.users.find({"name":"张三"}).pretty() |
where by = '张三' |
小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.users.find({"age":{$lt:23}}).pretty() |
where likes < 23 |
小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.users.find({"age":{$lte:23}}).pretty() |
where likes <= 23 |
大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.users.find({"age":{$gt:23}}).pretty() |
where likes > 23 |
大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.users.find({"age":{$gte:23}}).pretty() |
where likes >= 23 |
不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.users.find({"age":{$ne:23}}).pretty() |
where likes != 23 |
例如:等于-->db.users.find({"age":23})
![](https://images2015.cnblogs.com/blog/978388/201612/978388-20161208165306226-109463358.png)
小于-->db.users.find({"age":{$lt:25}})
![](https://images2015.cnblogs.com/blog/978388/201612/978388-20161208165727288-1115679837.png)
小于等于-->db.users.find({"age":{$lte:25}})
![](https://images2015.cnblogs.com/blog/978388/201612/978388-20161208165759866-365774093.png)
AND 条件查询
例如:db.users.find({"age":{$lte:25},"name":"张三"})
两个key-value并列放着就行了
OR条件查询
例如:db.users.find({$or:[{"name":"张三"},{"age":25}]})
【注意:需要使用 {$or:[{key:value},{key:value}]}这种格式】
AND和OR混用的情况
例如:db.users.find({"age":{$gte:23},$or:[{_id:1},{"name":"里斯"}]})
剖析一下结构:
db.users.find({
"age":{$gte:23},
$or:[
{_id:1},
{"name":"里斯"}
]
})
12.$type操作符
$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果
MongoDB中的 数据类型对应数字如下:
类型 | 数字 | 备注 |
---|---|---|
Double | 1 | |
String | 2 | |
Object | 3 | |
Array | 4 | |
Binary data | 5 | |
Undefined | 6 | 已废弃。 |
Object id | 7 | |
Boolean | 8 | |
Date | 9 | |
Null | 10 | |
Regular Expression | 11 | |
JavaScript | 13 | |
Symbol | 14 | |
JavaScript (with scope) | 15 | |
32-bit integer | 16 | |
Timestamp | 17 | |
64-bit integer | 18 | |
Min key | 255 | Query with -1. |
Max key | 127 |
例如:db.users.find({_id:{$type:1}})
查询_id格式为double类型的 结果:
例如:db.users.find({_id:{$type:7}})
查询_id格式为object id类型的 结果:
13.limit()
在MongoDB中读取指定数量的数据记录,可以使用MongoDB的Limit方法,limit()方法接受一个数字参数,该参数指定从MongoDB中读取的记录条数【默认为0】
例如:db.users.find({_id:{$type:7}}).limit(3)
14.skip()
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。【默认为0】
例如:db.users.find({_id:{$type:7}}).skip(3)
15.sort()排序
sort()方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而-1是用于降序排列。
例如:db.users.find({_id:{$type:7}}).sort({_id:-1})
16.索引 ensureIndex()
创建索引--> db.users.ensureIndex({_id:1}) 【1代表升序 -1代表降序】
创建多个索引-->db.users.ensureIndex({_id:1,"name":-1})
创建带参数的索引-->db.users.ensureIndex({_id:1},{unique:true})
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 | 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. |
17.aggregate()
聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果
首先我们可以看到--->db.users.find()
接着使用聚合aggregate()--->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",allSum:{$sum:1}}}])
【即:按照name列进行分组,就是"$name"表示,最外层的分组就是$group,然后再$sum进行统计,将统计的结果放在allSum列】
下面展示一些聚合表达式:
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 : "$url"}}}]) |
使用例如-->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}}])
【根据name分组,则"$name",则$group,计算age的平均值,则avgAge:{$avg:"$age"}】
下面再介绍一下聚合框架中常用的几个操作:
- $project:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。
- $unwind:将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值。
- $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
- $sort:将输入文档排序后输出。
- $geoNear:输出接近某一地理位置的有序文档。
例如:$project的使用
首先-->db.users.find()
然后使用-->db.users.aggregate({$project:{_id:0,name:1,age:1}})
【仅查询name,age两列,_id设置为0则不查询】
再来看看-->db.users.aggregate([{$match:{"age":{$gt:22,$lt:25}}}])
【$match筛选 22<年龄<25】