mongo 的简单查询语法

小白的我对MONGO的一些语句搜集用于区别mysql及一些小常识

pymongo 语法
按照id进行倒序操作db.news.find().limit(20).sort([("_id",-1)])

group = {'$group':{"_id":"$region",'count':{'$sum':1}}}
db.problem.aggregate([group])
select region,count(*) from problem group by region;

查找新闻表标题以name 开头,并且不区分大小写
db.news.find({'title':{'$regex':'^'+name,"$options":'i'}})

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
select by_user, count(*) from mycol group by by_user
查看所有的数据库：show dbs /show databases
切换数据库：use db_name
删除当前的数据库：db.dropDatabase()
查看集合：show collections
删除集合：db.集合名称.drop()

mongodb的增删改查
增
db.collection_name.insert({"_id":"111"})
_id如果已经存在，insert方法会报错，不存在的时候，会插入新数据
db.collection_name.save({"_id":"111","name":"bob","age":"18"})
_id如果存在，会更ddvd cx x新其他键对应的值(name,age)，不存在的时候，会新插入数据
删
db.collection_name.remove({条件},{justOne:true})
默认情况下，会删除全部满足条件的内容，justOne:true时值删一条
db.collections_name.drop()
删除整个集合（collections_name）
改
db.collections_name.update({name:"bon"},{name:"fan"})
更新 将名字为”bon”改为”fan” 弊端：会将collections_name内容代替如：
db.text01.find()
{ "_id" : "3", "name" : "fan", "age" : "16" }
db.text01.update({name:"fan"},{name:"xlnx"})
{ "_id" : "3", "name" : "xlnx" }
db.collections_name.update({nmae:"bob"},{$set:{name:"fan"}})
只能修改一条数据，并不会代替，将bob修改为fan
db.collection_name.update({条件},{$set:{name:jack}},{multi:true})
默认情况下会修改一条，multi:true时可以修改满足条件的全部数据
注意：multi update only works with $ operatorsmulti:true 只能跟$set连用
查
db.collection_name.find({"age":16}) 查询年龄为16
db.collections_name.findOne() 查询只返回第一个
db.collections_name.find().pretty()将查询结果格式化
数据库的备份与回复
数据库的备份 mongodump -h hostname -d db -o path
数据库的恢复 mongorestore -h hostname -d db -dri path
比较运算符
等于 默认就是等于判断，没有运算符
大于 $gt db.collection_name.find({age:{$gt:18}}) 查询年龄大于18
大于等于$gte db.collection_name.find({age:{$gte:18}})
小于 $lt db.collections_name.find({age:{$lt:18}})查询年龄小于18
小于等于$lte db.collection_name.find({age:{$lte:18}})
不等于 $ne db.collection_name.find({age:{$ne:18}})
逻辑运算符
and
在JSON中写多个条件即可:查询年龄大于或等于18， 并且性别为true的学生
db.collections_name.find({age:{$gte:18}},gender:"true"})
or $or
使用$or 值为数组，数组中每个元素为json：查询年龄大于18， 或性别为false的学生
db.collection_name.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:true}]})
形式 db.collection_name.find({$or:[{条件1},{条件2},{条件3}.....]})
范围运算符
使用”in"，"in"，"nin” 判断是否在某个范围内查询年龄为18、 28
db.collection_name.find({age:{$in:[18,28]}})
$nin 不在范围内
db.collections_name.find({age:{$gt:{$in:[25,16]}}})
mongodb的语句
选择年龄大于等于18并且gender为ture
db.stu.find({age:{$gte:18},gender:ture})
选择年龄是16，18，20 并且hometown为蒙古 或者gender 为ture
db.collection_name.find({$or:[{age:{$in:[16,18,20]},hometown:"蒙古"},{gender:true}]})
支持正则表达式（两种方式）
使用 /xxx/
db.collection_name.find({sku:/^a/}) 查找sku字段中以a开头的
db.collections_name.find({sku:/9$/})查找sku字段中以9结尾的
$regex 编写正则 值必须时字符串
db.collection_name.find({sku:{$regex:"^a"}})查找sku字段中以a开头的
db.collections_name.find({sku:{$regex:"9$""}})查找sku字段中以9结尾的
limt skip
方法limit()： 用于读取指定数量的文档db.集合名称.find().limit(NUMBER)
db.collection_name.find().limit(2)取两条
方法skip()： 用于跳过指定数量的文档db.集合名称.find().skip(NUMBER)
db.collection_name.find().skip(2)跳过两条
连用
db.collection_name.find().limit(2).skip(2)先取两页再跳过2条
db.collections_name.find().skip(2).limi(2)先跳两页，再取2条 —–比较高效常用
sort排序
db.collections_name.find({}).sort({name:1,gender:-1})1为升序，-1为降序
统计 count
db.collections_name.find().count()
db.collections_name.count({gender:true})统计geder:true的个数
去重distinct
db.collections_name.distinct("去重字段",{条件})
db.collections_name.distinct("hometown",{gneder:true,age:{$gt:18}})
给hometown字段去重，并且gender为true ，age大于18的
返回的是一个列表
聚合
是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果
db.collections_name.aggregate(管道:{表达式})
常用管道
$group将文档分组，可用于统计结果
$match过滤，输出符合条件的文档
$project修改文档的结构，如：重命名，增加，删除字段，创建统计结果
$sort 将文档排序后，输出
$limt 限制聚合管道返回的档数,取几条
$skip跳过指定数量的文档， 并返回余下的文档
$unwind将数组类型的字段进行拆分
表达式
处理输出文档并输出
语法：表达式:'$列名' {$..:{}}
常用表达式:
sum：计算总和，sum：计算总和，sum:1 表示以1倍计数 表示把每一条数据当作1来计算
$avg： 计算平均值
$min： 获取最小值
$max： 获取最大值
$push： 在结果文档中插入值到一个数组中
$first： 根据资源文档的排序获取第1个文档数据
$last： 根据资源wenwen档的排序获取最后1个文档数据
连用
$group
按照一个字段分组
db.stu.aggregate({$group:{_id:"$hometown",age_sum:{$sum:"$age"}}})
按照两个字段分组
db.stu.aggregate({$group:{_id:{hometown:"$hometown",name:"$name"},sum:{$sum:1}}})
不分组，统计整个文档，将id设为null
db.stu.aggregate({$group:{_id:null,count:{$sum:1}}})
$match
db.col.aggragate({match:{age:{match:{age:{gt:18}}})
过滤
$project
db.col.aggragate({project:{_id:0,name:1,new_country:"project:{_id:0,name:1,new_country:"country”}})
$sort
db.col.aggragate({$sort:{name:1}})
$limit
db.col.aggragate({$limit:20})
$skip
db.col.aggragate({$skip:20})
$unwind
db.col.aggragate({unwind:"unwind:"size”})
属性 值为false表示丢弃属性值为空的?档属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的?档用法：
db.col.aggragate({unwind:{path:"unwind:{path:"size”,perserveNullandEmptyArray:true}})
db.stu.find()
{ "_id" : ObjectId("5a0401d5507a7101e4eaa600"), "name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d6507a7101e4eaa601"), "name" : "?蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d6507a7101e4eaa602"), "name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d6507a7101e4eaa603"), "name" : "?药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d6507a7101e4eaa604"), "name" : "段誉", "hometown" : "?理", "age" : 16, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d6507a7101e4eaa605"), "name" : "段王爷", "hometown" : "?理", "age" : 45, "gender" : true }
{ "_id" : ObjectId("5a0401d7507a7101e4eaa606"), "name" : "洪七公", "hometown" : "华?", "age" : 18, "gender" : true }
db.stu.aggregate({$group:{_id:"$hometown",age_sum:{$sum:"$age"}}}) 将属于华山的年龄想加，属于大理的年龄相加
{ "_id" : "华?", "age_sum" : 18 }
{ "_id" : "?理", "age_sum" : 61 }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
平均值
db.stu.aggregate({$group:{_id:"$hometown",avg:{$avg:"$age"}}})
{ "_id" : "华?", "avg" : 18 }
{ "_id" : "?理", "avg" : 30.5 }
{ "_id" : "桃花岛", "avg" : 29 }
{ "_id" : "蒙古", "avg" : 19 }
统计
将hometown 分组，，然后统计
db.stu.aggregate({$group:{_id:"$hometown",sum:{$sum:1}}})
{ "_id" : "华?", "sum" : 1 }
{ "_id" : "?理", "sum" : 2 }
{ "_id" : "桃花岛", "sum" : 2 }
{ "_id" : "蒙古", "sum" : 2 }
动手
db.tv3.aggregate({$group:{_id:{country:"$country",province:"$province",userid:"$userid"}}},{$group:{_id:{country:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}})
unwind
-将?档中的某?个数组类型字段拆分成多条， 每条包含数组中的?个值
语法：db.集合名称.aggregate({unwind:′unwind:′字段名称’})
db.t2.insert({_id:1,item:’t-shirt’,size:[‘S’,’M’,’L’]})
db.t2.aggregate({unwind:′unwind:′size’})结果如下：
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
投影
返回特定的字段
db.collection_name.find({条件},{name:1,_id:0})
_id 不需要显示的时候，值为0，其他字段不需要的时候，不写即可显示时值为1
db.collections_name.find({条件}，{name:1,_id:0}) 显示name 不显示其他字段，不需要id时就爱那个id设为0
统计个数
db.collection_name.find({条件}).count()
db.collection_name.count({条件})
去重
db.stu.distinct(“hometown”,{gender:true,age:{$gt:18}})
返回数组
索引
创键索引
db.colllectons_name.ensureIndex({属性：1})语法：db.集合.ensureIndex({属性:1})，1表示升序， -1表示降序具体操作：`db.t1.ensureIndex({name:1})“
db.collection_name.creatreIndex({属性：1}).explain('executionStats')explain(‘executionStats’)查看查询的时间
创建唯一索引
db.collections_name.ensureindex({name:1},{"unique":true})
创建联合索引——去重一般用三个字段
db.collection_name.ensureindex({name:1,age:1})
查看索引
db.collection_name.getindexes()
删除索引
db.collection_name.dropindex()
数据去重
数据库建立索引，需要建立联合索引，通过数据库来实现数据的自动去重
根据url地址去重，把url地址存在redis的集合中，后续新来一个url地址，判断他是否存在redis中，不存在才抓取
url对应的响应不会变化的时候
使用sha1加密数据(可以选择加密某些字段)，把得到的结果存入redis的集合中，后续新抓到的数据同样的方式进行加密，判断得到的值在redis的集合中是否存在，存在就更新，不存在就插入

数，并返回剩下的文档数 同时使用时先使用skip在使用limit 使用示例如下： 查询2条学生信息 db.stu.aggregate( {$limit:2} ) 查询从第三条开始的学生信息 db.stu.aggregate( {$skip:3} ) 统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据 db.stu.aggregate( {$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}}, {$skip:1}, {$limit:1} )