MongoDB系列之MongoDB常用命令

x33g5p2x  于2022-07-04 转载在 其他  
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一、MongoDB基本操作

1.1、软件环境准备

软件环境:

  • MongoDB Server5.0.9
  • Navicat15.0.28
  • RoboMongo 0.9.0
  • Window10系统

1.2、MongoDB连接

MongoDB连接,使用“username:password@hostname/dbname’”的形式进行连接。
连接本地数据库服务器,端口是默认的。

mongodb://localhost

1.3、创建数据库

MongoDB创建数据库语法

use DATABASE_NAME

demo:创建test数据库

use test

如果没有数据库,就创建数据库,否就连接到指定数据库
查看所有的数据库,使用

show dbs

不过这时我们使用show dbs的话,还是看不到我们创建的数据库,其实是需要我们向数据库里添加数据才可以看得到的
demo:向test数据库里插入一行数据

db.test.insert({"name":"test"})

1.4、删除数据库

MongoDB删除数据库语法

db.dropDatabase()

不过一般要先使用use连接数据库,然后再删除指导数据库
demo:删除test数据库
连接test数据库

use test

删除test数据库

db.dropDatabase()

删除集合
demo:删除test数据库的coll集合

> use test
switched to db runoob
> show tables
coll
> db.coll.drop()
true
> show tables
>

1.5、插入文档

MongoDB插入文档语法大致如

db.COLLECTION_NAME.insert(document)

demo:向test数据库的col集合中插入文档
方法一

>use test
>db.col.insert({title: 'MongoDB', 
    description: 'MongoDB NOSQL',
    by: 'test',
    url: 'https:',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

查看已经写入数据的col集合

db.col.find()

方法二
定义一个document对象

document=({title: 'MongoDB', 
     description: 'MongoDB NOSQL',
    by: 'test',
    url: 'https:',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
});

执行,将定义好的document对象写入数据

db.col.insert(document)

1.6、新增文档

save()方法
语法大概如:

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数意义

  1. document : 文档数据。
  2. writeConcern :可选,抛出异常的级别。
    demo:替换了 _id 为 56064f89ade2f21f36b03136 的文档数据
db.col.save({
	"_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
    "title" : "MongoDB",
    "description": 'MongoDB NOSQL',
    "by": 'test',
    "url": 'https:',
    "tags": ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    "likes": 100
})

1.7、更新文档

更新文档操作语法大概如:

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数意义:

  • 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。

demo:更新test数据库的文档
使用test数据库

use test

更新文档操作

db.col.update({'title':'MongoDB'},{$set:{'title':'MongoDB test'}})

然后查看文档是否更新

db.col.find()

修改多条相同的文档
上诉情况是修改一条文档的,若修改多条相同的文档,则需要设置 multi 参数为 true。

db.col.update({'title':'MongoDB'},{$set:{'title':'MongoDB test'}},{multi:true})

也可以使用updateMulti

db.col.updateMany({'title':'MongoDB'},{$set:{'title':'MongoDB test'}})

综合操作:

只更新第一条记录:
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );
全部更新:
db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );
只添加第一条:
db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );
全部添加加进去:
db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );
全部更新:
db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );
只更新第一条记录:
db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

1.8、删除文档

MongoDB删除文档操作为

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

MongoDB2.6以后版本的操作为

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
  • query :(可选)删除的文档的条件。
  • justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
  • writeConcern :(可选)抛出异常的级别。

demo:删除title为MongoDB的数据

db.col.remove({'title':'MongoDB'})

删除集合所有数据

db.col.remove({})

1.9、MongoDB查询

MongoDB查询语法

db.collection.find(query, projection)
  • query :可选,使用查询操作符指定查询条件
  • 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)。
    易读方式查询
db.col.find().pretty()

除了 find() 方法之外,还有一个 findOne() 方法,它只返回一个文档。

1.10、MongoDB条件操作

MongoDB AND条件

可以传入多个键(key),每个键(key)以逗号隔开

db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

使用andin的例子,获取"col"集合中的一系列数据:

db.getCollection("col").find({
    $and: [{
        "SYNC_STATUS": "HANDLED"
    }, {
        "CODE": {
            $in: [
                "123456789",
                "12345678910"
            ]
        }
    }]
}).pretty();

MongoDB OR条件

db.col.find(
   {
      $or: [
	     {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

MongoDB AND和OR联合查询
AND 和 OR 联合使用,类似常规 SQL 语句为: ‘where likes>50 AND (by = ‘教程’ OR title = ‘MongoDB 教程’)’

MongoDB条件操作符

  • (>) 大于 : $gt
  • (<) 小于 : $lt
  • (>=) 大于等于 : $gte
  • (<= ) 小于等于 : $lte
    Demo:
    获取 “col” 集合中 “likes” 大于 100 的数据,可以使用以下命令:
db.col.find({"likes" : {$gt : 100}})

获取"col"集合中 “likes” 大于等于 100 的数据,可以使用以下命令

db.col.find({likes : {$gte : 100}})

获取"col"集合中 “likes” 小于 150 的数据,可以使用以下命令:

db.col.find({likes : {$lt : 150}})

获取"col"集合中 “likes” 小于等于 150 的数据,可以使用以下命令:

db.col.find({likes : {$lte : 150}})

获取"col"集合中 “likes” 大于100,小于 200 的数据,可以使用以下命令:

db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})

MongoDB Limit和Skip操作符
Limit操作符,Number表示读取的记录数

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

MongoDB skip()方法
Number表示要跳过的记录数,默认从0开始

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

1.11、MongoDB $type操作符

MongoDB $type操作符表

类型数字备注
Double1
Object2
Array4
Binary data5
Undefined6已废弃
Object id7
Boolean8
Date9
Null10
Regular Expression11
JavaScript13
Symbol14
JavaScript (with scope)15
32-bit integer16
Timestamp17
64-bit integer18
Min key255Query with -1
Max key127

获取 “col” 集合中 title 为 String 的数据,可以使用以下命令:

db.col.find({"title" : {$type : 2}})

1.12、MongoDB排序

使用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。
这是对集合进行排序的

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

1.13、MongoDB索引

索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。建立索引可以提高查询速度。如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
demo:查询col集合,“title”为索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可。

db.col.ensureIndex({"title":1})

在后台创建索引

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

1.14、MongoDB聚合

MongoDB中聚合(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。有点类似sql语句中的 count(*)。
基本语法如:

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

demo:通过集合计算每个作者所写的文章数,使用aggregate()计算结果如下:

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

以上实例类似sql语句:
select by_user, count(*) from mycol group by by_user

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