show dbs
: 显示所有的数据库use user
: 选择数据库user
,如果这个数据库存在,那么就使用,不存在就新建,但是此时的数据库中根本不存在数据,因此使用show dbs
不能显示该数据库db.dropDatabase()
: 删除数据库,其中的db
表示当前数据库show tables
: 显示所有的集合show collections
: 显示所有的集合db.createCollection(name, options)
db.collection.drop()
db.user.drop()
: 删除user
集合db.collectionName.insert(JSON)
db.user.insert({name:"陈加兵",age:22})
: 向user集合中插入一条文档,如果这个user
集合不存在,那么就会新建一个,这个方法默认会为我们插入一个_id
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:
db.user.update({name:"jack"},{$set:{name:"tom"}})
:相当于sql语句中的update user set name="tom" where name="jack"
,不过这里默认只是更新一条db.user.update({name:"陈加兵"},{$set:{name:"郑元梅"}},{multi:true})
: 更新所有的数据db.user.update({name:"陈加兵"},{$set:{name:"郑元梅"}},{upsert:true})
: 更新数据,如果不存在就插入age>12
,后续在讲到查询文档的时候会详细描述justone : true
或者justone:1
即可删除一条数据db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
db.user.remove({name:"陈加兵"})
: 删除全部name=陈加兵
的文档db.user.remove({})
: 删除集合user中的全部文档db.user.remove({})
: 删除全部文档,因为这里没有条件db.user.remove({name:"陈加兵"},{justone:true})
: 只删除一条文档db.collection.findOne(query,projection)
: 只显示满足条件的一条文档db.collection.find(query,projection)
: 查询满足条件的全部文档
query
:可选, 查询的条件,相当于where子句projection
: 可选,使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略)db.user.insert({name:"Jack",age:22})
db.user.insert({name:"Tom",age:40})
db.user.insert({name:"Mary",age:25})
db.user.insert({name:"Lucy",age:22})
db.user.find().pretty()
: 这里没有指定查询条件,那么就是查询全部projection
来显示指定的字段inclusion模式
,指定返回的键,比如db.user.find({},{name:1})
,这里只会显示_id
和name
这两个字段,其他的字段都是不会显示的exclusion模式
,指定不反回的键,比如db.user.find({},{name:0})
: 这里只会显示age
和_id
,只有name
不显示db.user.find({},{name:1,age:0})
,这个是不可以的db.user.find({name:"Jack"})
: 查询name=Jack
的全部文档内容db.user.find({name:"Jack"},{name:0})
: 不显示name
字段db.user.find({name:"Jack",age:22})
: 查询name=Jack并且age=22
的文档信息db.user.find({$and:[{expression1},{expression2},{experssion3},......]})
db.user.find({$and:[{name:"Jack"},{age:22}]})
: 和上面一样的效果db.user.find({$or:[{expression1},{expression2},{expression3}......]})
db.user.find({$or:[{name:"Jack"},{age:25}]})
: 查找name=Jack或者age=25
的文档信息db.user.find({name:"Jack",$or:[{_id:1},{age:22}]})
: 查找name=Jack and (_id=1 or age=22)
(>) 大于 - $gt
(<) 小于 - $lt
(>=) 大于等于 - $gte
(<= ) 小于等于 - $lte
(!=) 不等于 - $ne
db.user.find({age:{$gt:22}})
: 查找 age>22
的信息db.user.find({age:{$gte:22},name:"Jack"})
: 查找age>=22 and name=Jack
的信息db.user.find().limit(2)
: 只显示两条记录db.user.find({name:"Jack"}).limit(2)
db.user.find().skip(10)
: 跳过前面的十条记录,显示后面的select * from user limit 20,5
db.user.find().skip(20).limit(5)
sort()
方法对数据进行排序,sort()方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中1
为升序排列,而-1
是用于降序排列。db.collection.find().sort({key:1})
db.user.find().sort({age:-1})
: 按照age
降序排列db.user.find({},{name:1,age:1}).sort({age:-1,name:1})
: 按照name升序,age降序排列sort()
--- > skip()
----> limit()
,这个相当于SQL中的select * from name where group by having order by limit m,n
这种顺序一样in
db.user.find({age:{$in:[22,33,44]}})
: 查找age in (22,33,44)之中的任意一个
not in
db.user.find({age:{$nin:[22,33,44]}})
db.user.find({sex:{$exists:false}})
: 查找不存在sex
这个字段的文档$slice操作符控制查询返回的数组中元素的个数。此操作符根据参数{ field: value } 指定键名和键值选择出文档集合,并且该文档集合中指定array键将返回从指定数量的元素。如果count的值大于数组中元素的数量,该查询返回数组中的所有元素的。 语法:db.collection.find( { field: value }, { array: {$slice: count }});
db.user.find({name:'jack'},{grades:{$slice:2},name:1,age:1,'school.name':1});
//输出,可以看出这里的grades只输出了前面两个
{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31df"), "name" : "jack", "age" : 22, "grades" : [ 22, 33 ], "school" : { "name" : "shida" } }
db.user.find({name:'jhon'},{grades:{$slice:-3},name:1});
//输出
{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31e0"), "name" : "jhon", "grades" : [ 22, 44, 88 ] }
db.user.find({name:'jack'},{grades:{$slice:[2,2]},name:1}); //这里将会跳过前面的两个,直接得到后面的两个数据
//输出
{ "_id" : ObjectId("59057c16f551d8c9003d31df"), "name" : "jack", "grades" : [ 44, 55 ] }
db.user.find().count()
: 统计全部的数量db.user.find({name:"Jack"}).count()
: 统计name=Jack
的人数db.collection.ensureIndex({key1:1})
: 创建索引,其中的key
的值如果为1表示按照升序创建索引,-1表示降序创建索引
db.user.ensureIndex({name:1})
: 单个索引db.user.ensureIndex({name:1,age:-1})
: 复合索引ensureIndex()
接收可选参数,可选参数列表如下:Parameter | Type | Description |
---|---|---|
background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
name | string | 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。 |
v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
weights | document | 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
default_language | string | 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
language_override | string | 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language. |
db.user.ensureIndex({age:1},{background:true})
: 在后台创建索引db.collection.aggregate(pipeline,options)
db.user.aggregate([{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}])
: 查询总数,相当于select count(*) from user
,这里的聚合函数$sum
表示求和,可以使用$
引用集合中的字段,也可以直接使用数字,这里填写1
就表示查询到一条记录就加一,那么最后显示的就是总数了。
_id
: 表示需要分组的字段,如果为null
表示不分组db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}}])
: 根据字段name
分组,对字段age
求和,输入如下{ "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 } { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 } { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 } { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 } { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 } { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 } { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
db.user.aggregate([{$group:{_id:null,max_age:{$max:"$age"}}}])
: 求出年龄最大的人信息{ "_id" : null, "max_age" : 40 }
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"}}}]) |
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式:处理输入文档并输出。表达式是无状态的,只能用于计算当前聚合管道的文档,不能处理其它的文档。
这里我们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。$geoNear
:输出接近某一地理位置的有序文档。$group
之前就是where子句
,如果在之后,那么相当于`having子句`db.user.aggregate([{$match:{name:"Jack"}},{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}])
: 统计name=Jack
的人数
select count(*) from user where name="Jack"
db.user.find({name:"Jack"}).count()
同样可以查询、db.user.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}}])
select _id,sum(age) as sum_age from user where age>20 group by name
db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}}])
select _id,sum(age) as sum_age from user group by name having sum_age>=75
db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}}])
select _id,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having sum_age>=75
limit()
方法来限制db.user.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$limit:1}])
: 根据姓名分组之后显示一条数据
select _id,sum(age) as sum_age from user group by name limit 0,1
db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{$sum:"$age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}},{$skip:0},{$limit:1}])
select _id ,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having age>=75 limit 0,1
db.collection.aggregate([{},{},{},......,{$sort:{key:1}}])
db.user.aggregate([{$match:{name:"Tom"}},{$group:{_id:"$name",sum_age:{sum:"age"}}},{$match:{sum_age:{$gte:75}}},{$sort:{sum_age:1}},{$skip:0},{$limit:1}])
select _id ,sum(age) as sum_age from user where name="Tom" group by name having age>=75 order by sum_age asc limit 0,1
db.collection.aggregate([{$match:{key:value,...},{$group:{_id:value,..}},{$match:{key:value,....}},{$sort:{key:1,key2:-1}},{$skip:num},{$limit:num}])
select _id,key1,key2 from collection where group by order by limit n,m
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