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://www.fly63.com/article/detial/7281

MongoDB指南

简介

安装

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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