MongoDB指南

简介

MongoDB 是一种NoSQL 数据库，存储的数据对象由键值对组成。MongoDB 所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

对比：

关系数据库术语	MongoDB术语	说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
primary key	primary key	主键，Mongodb默认为_id字段

安装

Ubuntu

## Ubuntu

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 9DA31620334BD75D9DCB49F368818C72E52529D4

echo "deb [ arch=amd64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu bionic/mongodb-org/4.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.0.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y mongodb-org=4.0.5 mongodb-org-server=4.0.5 mongodb-org-shell=4.0.5 mongodb-org-mongos=4.0.5 mongodb-org-tools=4.0.5

Windows

在Windows环境下可以配置为server服务，这样就不用一直开着命令终端了。

配置数据库和日志路径：配置文件在安装目录bin文件夹下mongod.cfg

systemLog:
    destination: file
    path:  D:\development\mongodb\log\mongod.log
storage:
    dbPath: D:\development\mongodb\data

安装MongoDB服务使用windows自带的powershell执行

## 方式一
D:\development\mongodb\bin\mongod.exe --config "D:\development\mongodb\bin\mongod.cfg" --install

## 方式二：手动创建
sc.exe create MongoDB binPath= "D:\development\mongodb\bin\mongod.exe" --service --config= "D:\development\mongodb\bin\mongod.cfg" DisplayName= "MongoDB" start= "auto"

启动/停止

## 启动服务
net start MongoDB

## 停止服务
net stop MongoDB

常用命令

启动：service mongod start，windows添加环境变量后可以使用mongod

参数：

- 数据库（dbpath）
- 端口（－－port xxx）
- 集群名称（－－replSet xxx）
- 关闭日志选项（－－nojournal）
- 守护进程方式启动（－－fork）
- 日志目录（－－logpath）

关闭：service mongod stop
连接：mongo --host 127.0.0.1:27017
创建或者切换：use DATABASE_NAME
查看：当前db；所有show dbs
删除当前数据库：db.dropDatabase()
基本操作

[root] mongo          #命令行输入mongo进入MongoDB命令交互模式
> show dbs            #列出已有db
> use my_db           #如果my_db存在，则切换到my_db，如果不存在，则创建之
> db                  #显示当前db
> show dbs            #发现列表里面没有my_db，因为此时db里面没有实际数据或者集合哦
> db.createCollection("my_col")  #创建集合my_col
> db.my_col_new.insert({"name":"测试一下"})  #往集合my_col_new里面插入一条数据，如果集合不存在，会自动创建
> show collections    #列出改db下面所有的集合
> show tables         #功能跟show collections是一样的哦
> db.my_col.drop()    #删除集合my_col
> db.dropDatabase()   #删除当前数据库，执行之前用db命令确认一下当前数据库是不是你要删除的这个哦

插入

insert：db.COLLECTION_NAME.insert(document)
save：db.COLLECTION_NAME.save(document)，如果不指定_id，则同insert，指定则为更新
insertOne：db.COLLECTION_NAME.insertOne({})，插入一条文档数据
insertMany：db.COLLECTION_NAME.insertMany([{},{}])，插入多条文档

> db.my_col.insert({"name":"xiaoming"})  #insert可以插入一条数据
> db.my_col.insert([{"name":"xiaoming"},{"name":"test_user"}])  #insert也可以插入多条数据
> db.my_col.insertOne({"name":"xiaoming"})  #insertOne只能插入一条数据
> db.my_col.insertMany([{"name":"xiaoming"}])  #insertMany可以插入一条或多条数据，但是必须以列表(list)的形式组织数据
> db.my_col.save([{"name":"xiaoming"},{"name":"test_user"}])  #如果不指定_id，save的功能与insert一样
> db.my_col.save({"_id":ObjectId("5d07461141623d5db6cd4d43"),"name":"xiaoming"})   #如果指定_id，mongodb就不为该条记录自动生成_id了，只有save可以指定_id，insert、insertOne、insertMany都不可以

修改

修改数据有2种方法：update、save：

update

db.collection.update(
   <query>,   #update的查询条件，类似sql update语句where后面的部分
   <update>,  #update的对象和一些更新的操作符等，也可以理解为sql update语句set后面的
   {
     upsert: <boolean>,  #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: <boolean>,   #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: <document>  #可选，抛出异常的级别
   }
)

save
save 方法通过传入的文档来替换已有文档。

db.collection.save(
   <document>,   #文档数据
   {
     writeConcern: <document> #可选，抛出的异常级别
   }
)

删除

db.COLLECTION_NAME.deleteOne({"name":"xming"}):删除满足条件的第一条
db.COLLECTION_NAME.deleteMany({"name":"xming"}):删除满足条件的所有
db.COLLECTION_NAME.remove({})：删除集合

db.collection.remove(
   <query>,    #可选，查询条件
   {
     justOne: <boolean>,  #可选，设置为true或者1，表示只删除一个文档，设置为false，表示删除所有匹配的文档，默认为false
     writeConcern: <document> #可选，抛出异常的级别
   }
)

# remove 现在已经过时了现在官方推荐使用 deleteOne 和 deleteMany 方法
> db.col.remove({"name":"xming"})
> db.repairDatabase()  #remove方法并不会真正释放空间，需要继续执行 db.repairDatabase() 来回收磁盘空间
> db.runCommand({ repairDatabase: 1 }) #与上一句等效，仍以执行一句即可

查询

数据查询的方法有 findOne 和 find，二者参数等用法一样，但是 findOne 只返回一条匹配的数据，find 返回全部的匹配数据。

db.COLLECTION_NAME.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）。

使用pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档

> db.COLLECTION_NAME.find().pretty()
{
	"_id" : ObjectId("5a69f93598891b4abe9cc8cb"),
	"title" : "MongoDB 教程",
	"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
	"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
	"url" : "http://www.souyunku.com",
	"tags" : [
		"mongodb",
		"database",
		"NoSQL"
	],
	"likes" : 100
}

条件操作符

操作	sql查询写法	mongo查询写法
等于	select * from my_col where score = 75;	db.my_col.find({"score": 75}).pretty()
小于	select * from my_col where score < 75;	db.my_col.find({"score": {$lt: 75}}).pretty()
小于等于	select * from my_col where score <= 75;	db.my_col.find({"score": {$lte: 75}}).pretty()
大于	select * from my_col where score > 75;	db.my_col.find({"score": {$gt: 75}}).pretty()
大于等于	select * from my_col where score >= 75;	db.my_col.find({"score": {$gte: 75}}).pretty()
不等于	select * from my_col where score != 75;	db.my_col.find({"score": {$ne: 75}}).pretty()

(>) 大于 - $gt
(<) 小于 - $lt
(>=) 大于等于 - $gte
(<= ) 小于等于 - $lte

db.COLLECTION_NAME.find({"likes" : {$gt : 100}})
db.COLLECTION_NAME.find({likes : {$gte : 100}})
db.COLLECTION_NAME.find({likes : {$lt : 150}})
db.COLLECTION_NAME.find({likes : {$lte : 150}})
db.COLLECTION_NAME.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})

复合条件

AND：find 方法可以传入多个键值对，每个键值对以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件
> db.COLLECTION_NAME.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
OR：使用关键字 $or

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

AND和OR配合

> db.COLLECTION_NAME.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by":"搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()

sort、limit、skip、pretty

sort方法

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

sort()方法可以通过参数指定排序的字段,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。

limit方法：获取指定条数的记录

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

skip方法：跳过部分记录

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

pretty：让查询结果以格式化的 json 形式打印出来，便于查看

包含

in：包含其中一项

db.my_col.find({"name": {$in: ["xiaoming","zhangsan","lisa"]}}).pretty()

nin：不包含，除xxx之外

db.my_col.find({"name": {$nin: ["xiaoming","zhangsan","lisa"]}}).pretty()

all：全部，需要满足列表中的全部值

db.course.find({"course": {$all: ["c++", "java"]}}).pretty() # 用 all 操作符，表示需要满足 c++ 和 java 两项

exists是否存在

# 找出没有 tel 字段的学生
db.stu_info.find({"tel": {$exists: false}}).pretty() #字段不存在就用false，存在就用true

空值null处理

# tel 字段不存在和 tel 值为 null
db.stu_info.find({"tel": null}).pretty()

# 仅查找 tel 值为 null的记录
db.stu_info.find({"tel": {$in:[null], $exists:true}}).pretty()

mod取模运算

# 查找学生成绩取模10 等于0 的数据
db.my_col.find({"score": {$mod: [10, 0]}}).pretty()

regex正则

# 查询学生名字以a开头的学生成绩
db.my_col.find({"name": {$regex: /^a.*/}})

count统计

当使用 limit 方法限制返回的记录数时，默认情况下 count 方法仍然返回全部记录条数。如果希望返回限制之后的记录数量，要使用 count(true) 或者 count(非0)

db.my_col.find().count()

distinct

# 查询课程成绩表中所有学生的名单
db.my_col.distinct("name"

索引

创建索引：ensureIndex() 方法

db.collection.createIndex(
    {key1: option1, key2: option2},    #key为要创建索引的字段，option为创建索引的方式：1 为升序，-1 为降序，可以对多个字段创建索引，称为复合索引
    {
        background: <boolean>,  #可选，建索引过程会阻塞其它数据库操作，background 设置为 true 可指定以后台方式创建索引，默认值为 false
        unique: <boolean> #可选，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> #可选，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
        sparse: <boolean> #可选，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
    }
)

语法中 Key 值为你要创建的索引字段，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。也可以为多个字段创建索引（符合索引）。

MongoDB Enterprise > db.col.ensureIndex({"title":1,"description":1})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 3,
	"numIndexesAfter" : 4,
	"ok" : 1
}

其他

> db.my_col.getIndexes()   #查看集合索引
> db.my_col.totalIndexSize()  #查看集合索引大小
> db.my_col.dropIndex("索引名称")  #删除集合指定索引
> db.my_col.dropIndexes()  #删除集合所有索引

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。

aggregate() 方法

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

在MongoDB中，使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合，完成一些复杂的查询操作。聚合框架通过多个构件来创建一个管道(pipeline)，用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括但不限于：

操作符	意义
$match	筛选
$project	投射，选择想要的字段或对字段进行重命名
$group	分组
$unwind	拆分
$sort	排序
$limit	限制查询返回条数
$skip	跳过一些条数
$sum	求和
$avg	计算平均值
$min	获取集合中所有文档对应值的最小值
$max	获取集合中所有文档对应值的最大值
$push	在结果文档中插入值到一个数组中
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

当需要使用多个操作符来完成文档的聚合时，我们可以传入一个数组条件，这也是aggregate的常见用法：

db.my_col.aggregate([
        {$match: {"name": "xiaoming"}},   #查找 xiaoming 同学的课程成绩
        {$project: {"_id":  0}},   #不需要_id字段
        {$sort: {"score":  -1, "class": 1}},  #按分数降序排序；同样分数的，按课程名字升序排序
        {$skip: 1},    #跳过一条数据
        {$limit: 1}    #只显示一条数据
])

$project：可以从子文档中提取字段，可以重命名字段。例如，查找学生课程成绩，不显示 _id 字段，显示姓名、课程、成绩字段，同时将 name 字段重命名为 student_name：。

db.my_col.aggregate([
        {$project: {"_id": 0, "student_name": "$name", "core": 1, "class": 1}}
])

$match：用于对文档集合进行筛选，之后就可以在筛选得到的文档子集上做聚合。

$match可以使用所有常规的查询操作符($gt、$lt、$in等)。通常，在实际使用中应该尽可能将$match放在管道的前面位置。这样做有两个好处：一是可以快速将不需要的文档过滤掉，以减少管道的工作量；二是如果在投射和分组之前执行$match，查询可以使用索引。

//获取likes字段大于70小于等于90的记录
db.col.aggregate([
	{ $match : { likes : { $gt : 90, $lte : 200 } } },
	{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
]);

// 时间关键字如下：

$dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天（全年 366 天）。
$dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天（1到31）。
$dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几（1：星期日，7：星期六）。
$year: 返回该日期的年份部分。
$month： 返回该日期的月份部分（ 1 到 12）。
$week： 返回该日期是所在年的第几个星期（ 0 到 53）。
$hour： 返回该日期的小时部分。
$minute: 返回该日期的分钟部分。
$second: 返回该日期的秒部分（以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分，但可以是60来计算闰秒）。
$millisecond：返回该日期的毫秒部分（ 0 到 999）。
dateToString: { format: , date: } }。

$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：可以将数组中的每一个值拆分为单独的文档，比如有下面一条记录，记录了一篇博客以及下面的评论。

db.blog.findOne().pretty()
{
   "_id":ObjectId("5359f6f6ec7452081a7873d7"),
   "title":"这是一篇博客",
   "auth":"xiaoming",
   "comments":[
      {
          "author":"lisa",
          "date":ISODate("2019-01-01T17:52:04.148Z"),
          "text":"Nice post"
      },
      {
          "author":"tom",
          "date":ISODate("2019-01-01T17:52:04.148Z"),
          "text":"I agree"
      }
   ]
}

现在要找到 lisa 的评论，可以先使用 $unwind 将每条评论拆分为一个独立的文档，然后再进行 match 查询：

db.blog.aggregate({"$unwind":"$comments"})
{
   "results":
       {
          "_id":ObjectId("5359f6f6ec7452081a7873d7"),
          "title":"这是一篇博客",
          "author":"xiaoming",
          "comments":{
               "author":"lisa",
               "date":ISODate("2019-01-01T17:52:04.148Z"),
               "text":"Nice post"
          }
       },
       {
          "_id":ObjectId("5359f6f6ec7452081a7873d7"),
          "title":"这是一篇博客",
          "author":"xiaoming",
          "comments":{
               "author":"tom",
               "date":ISODate("2019-01-01T17:52:04.148Z"),
               "text":"I agree"
          }
       }
}

> db.blog.aggregate([
        {"$unwind":"$comments"},
        {"$match":{"comments.author":"lisa"}}
])

$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果，类似于 sql 中的 group by，主要用于数据处理，比如，计算每个学生的总课程成绩：

 db.my_col.aggregate([
        {$group: {_id: "$name",  total: {$sum: "$score"}}}
])
# $sum 可以 替换成操作符 $avg、$min、$max，分别表示求平均成绩、最低成绩、最高成绩

$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。

来自：https://www.bwrong.co/post/mongodb-zhi-nan/

链接: https://fly63.com/article/detial/7281

MongoDB指南

简介

安装

Ubuntu

Windows

常用命令

插入

修改

删除

查询

条件操作符

复合条件

sort、limit、skip、pretty

包含

exists是否存在

空值null处理

mod取模运算

regex正则

count统计

distinct

索引

创建索引：ensureIndex() 方法

其他

聚合

aggregate() 方法

Node.js 指南（迁移到安全的Buffer构造函数）

JS对象的 rest/spread 属性指南

Web 堆栈选择指南：JAMStack vs MEAN vs LAMP

Js闭包使用姿势指南

使用JavaScript进行面向对象编程的指南

AssemblyScript 入门指南

程序员聊天指南，建议先码后看

SVG入门指南

JavaScript 类完整指南

Quill 实践指南