MongoDB初探第二篇 (r4笔记第82天)

与sql语句的简单对比 在第一篇中分享了一些MongoDB的基本知识点，因为安装运行其实都还是很轻巧的，所以对于大家上手来说应该问题不大，但是安装完成，数据库也可以连接了，但是MongoDB中是没有办法运行sql语句的。这个时候关系型数据库中的一些思维直接移植过来就不适用了，但是大道至简，其实道理还是相同的，对于的数据的操作可以通过api来完成，这个从某种程度上来说，是MongoDB的亮点也是另外一种优势。 我简单的总结了一下常用的sql语句的一些用法在MongoDB中改怎么使用。 首先一个很大的不同是，在MongoDB中，没有表的概念，都是以collection为基本的单位存储的。可以通过show collections来查看当前的数据库中存在的collections > show collections startup_log system.indexes system.profile 我们来看看增删改查的用法。 insert 原本sql语句中的类似下面的语句 insert into test values(100,'test1'); 在MongoDB中可以使用如下的方式来实现，我们多插入一些数据。 db.test.insert({id:11,name:"test1"}); db.test.insert({id:12,name:"test2"}); db.test.insert({id:13,name:"test3"}); db.test.insert({id:14,name:"test4"}); db.test.insert({id:15,name:"test5"}); db.test.insert({id:16,name:"test6"}); 查看一下数据的情况。 > db.test.find(); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 13, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } 这个时候查看collections会发现，已经创建好了这个collection > show collections startup_log system.indexes system.profile test 还有一种插入方式，如果注意到上面的数据话，会发现有一个隐含列_id，如果需要手动指定_id列的值，可以使用save方法。 > db.test.save({_id:100001,id:11,name:"test_new"}) WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 1, "nModified" : 0, "_id" : 100001 }) 查看新插入的数据，注意_id的值 > db.test.find(); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 13, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } { "_id" : 100001, "id" : 11, "name" : "test_new" } delete 如果需要删除_id为100001的列的话，可以使用如下的方法 > db.test.remove({_id:100001}) WriteResult({ "nRemoved" : 1 }) > db.test.find(); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 13, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } update 我们尝试修改name列为test3的数据，修改id为18 > db.test.update({name:"test3"},{$set:{id:18}}); WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) > db.test.find(); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 18, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } or的使用方法 在sql where字句中，经常会有or这样的过滤条件 我们来简单模拟一下 name为test或者name为test2的数据 > db.test.find({"$or":[{name:"test1"},{name:"test2"}]}) { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } and的使用方法 我们来模拟一下name为test1并且name为test2这样的数据，这样的数据应该不存在，以下是一个错误的例子。 > db.test.find({name:"test1"},{name:"test2"}) { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "name" : "test1" } 正确的用法应该这么写。 模拟name为test1并且id为11的数据 > db.test.find({"$and":[{name:"test1"},{id:11}]}) { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } rownum > db.test.find().limit(2); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } count > db.test.count(); 6 order by 注意排序的情况 > db.test.find().sort({name:-1}) { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 18, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } > db.test.find().sort({name:1}) { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 18, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } in 的使用 得到name在test1,test2,test3的数据 > db.test.find({'name' : {'$in' : ["test1", "test2", "test3"]}}); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d6489"), "id" : 11, "name" : "test1" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648a"), "id" : 12, "name" : "test2" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 18, "name" : "test3" } > not in的使用 > db.test.find({'name' : {'$nin' : ["test1", "test2", "test3"]}}); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } 大于等于。。的使用 id大于14的数据 > db.test.find({id: {$gte: 14}}); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648b"), "id" : 18, "name" : "test3" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648c"), "id" : 14, "name" : "test4" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648e"), "id" : 16, "name" : "test6" } like的使用 > db.test.find({name:/5/}); { "_id" : ObjectId("550edf9b14fce649885d648d"), "id" : 15, "name" : "test5" } distinct distinct的使用，不过和sql中还是存在一定的差距，有点mapreduce的味道。 > db.test.distinct('name'); [ "test1", "test2", "test3", "test4", "test5", "test6" ]