MongoDB笔记

MongoDB的使用

数据库的操作

库操作

• 查看所有数据库：show databases;或者show dbs;

• 查看当前所在数据库:db;

• 创建数据库：mongodb是隐式创建的，就是所有的库和集合这些都不用事先创建，只需要往其中插入数据，就会自动创建了

• 切换数据库: use db_name;

• 删除数据库，use切换到你要上删除的数据库， 然后db.dropDatabase(),慎用，慎用，慎用！！！

集合操作

• 不手动创建集合，向不存在的集合中第一次插入数据的时候，集合就会被创建出来
• 手动创建集合db.createCollection(col_name);例：
  • db.createCollection("students");，创建无上限的集合
  • db.createCollection('students', {capped:true, size:100});，创建有上限的集合
    • 参数capped: 默认值为false,表示不设置上限，值为true时表示设置上限
    • 参数size: 当capped为true时，需要设置这个参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节
• 查看集合：show tables或者show collections;
• 删除集合:db.col_name.drop();,慎用，慎用，慎用！！！

MongoDB中可以存储的数据类型

• Object ID: 文档ID，就是我们存入数据库的一条一条的数据（json字符串），每一条数据都有唯一的一个_id，用来保证数据的唯一性，这个id如果我们没有指定的时候，MongoDB会自动给我们生成，所有MongoDB中是可以插入重复数据的
  • object ID是一个12字节的十六进制数
    { "_id" : ObjectId("5cc7c827ca11d7964bf34682"), "name" : "xxx", "age" : 23, "gender" : "男", "date" : ISODate("2019-04-20T00:00:00Z") }
    • 前四个字节是当前时间戳
    • 接下来的3个字节是机器ID
    • 接下来的2个字节是MongoDB中的进程id
    • 最后3个字节是简单的增量值
• String: 字符串，也是最常用的，必须是有效的UTF-8
• Boolean：存储⼀个布尔值， true或false
• Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
• Double： 存储浮点值
• Arrays： 数组或列表， 多个值存储到⼀个键
• Object： ⽤于嵌⼊式的⽂档， 即⼀个值为⼀个⽂档
• Null： 存储Null值
• Timestam： 时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
• Date： 存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式
  • 创建日期：new Data('2019-04-20'),参数的格式为YYYY-MM-DD
    > new Date("2019-04-20")
    ISODate("2019-04-20T00:00:00Z")
  • 当我们要在python中插入这个格式的时间时,可以使用datetime
    In [7]: import datetime
    In [8]: datetime.datetime.now()
    Out[8]: datetime.datetime(2019, 4, 30, 12, 4, 3, 747476)
    In [9]:

集合中数据的操作(CRUD)

添加数据

• 插入单条数据: db.col_name.insert({'name':'yyy', 'age':22, 'date':new Date("2019-03-11")})， 插入的数据可以写成个字典插入或者json字符串，_id存在就报错
• 插入多条数据: db.col_name.insert([{key:value, key1:value1...},{key:value, key1:value1...},{},{}...... ])， 每一条数据都是一个字典或者json字符串，_id存在就报错
• 保存 ：db.col_name.save({}),如果文档中的id已经存在就修改，如果文档id不存在则添加,id存在就修改

修改数据

• db.xxx.update({name:'xiaohua'},{name:'xiaomei'})，把name为xiaohua的整条数据修改成name为xiaomei, 基本不会这样用
• db.xxx.update({name:'xiaohua'},{$set{age:'21'}}),把name为xiaohua的数据的age值修改为99, 只修改name的值，其他字段信息不变， 默认修改一条
• db.xxx.update({name:'xiaohua'},{$set{age:'22'}}, {multi:true})，会把name为xiaohua的所有数据的age值改为22，修改符合条件的所有数据的值
• 注意! multi只能和$一起使用

删除数据

• db.集合名称.remove(<删除条件>,{justOne: }) boolean为false时，表示删除全部，为true时删除一条

• db.col_name.remove({})删除集合中的所有数据,慎用，慎用，慎用！！！

• db.xxx.remove({age:20}, {justOne:true})： 删除一条满足条件的

• db.xxx.remove({age:20}, {justOne:false})： 删除所有满足条件的

查询数据

• db.集合名称.find({条件⽂档})
• db.xxx.find({})：查询所有集合中的文档
• db.xxx.findOne({name:'xiaohua'}) : 查询name为xiaohua的第一条数据
• db.xxx.find({name:'xiaohua'}).pretty(): 查询name为xiaohua的所有数据, pretty()把查询结果美化输出
• db.xxx.find({name:'xiaohua'}, {_id:false})查询所有name为xiaohua的数据，指定查询结果不显示_id，查询时通过指定字段为false还是true可以控制输出哪些要显示的信息
• 查询中的比较运算符
  • 等于: 默认是等于判断，没有运算符
    • 上面的所有查询都是等于操作
  • 大于：$gt
    • db.xxx.find({age:{$gt:22}})查询所有age大于22的数据
  • 大于等于： $gte
    • db.xxx.find({age:{$gte:22}}) 查询所有age大于等于22的数据
  • 小于: $lt
    • db.xxx.find({age:{$lt:20}}) 查询所有age小于20的数据
  • 小于等于: $lte
    • db.xxx.find({age:{$lte:20}})查询所有age小于等于20的数据
  • 不等于: $ne
    • db.xxx.find({age:{$ne:20}}) 查询所有age不等于20的数据
• 范围运算符
  • 判断是否在某个范围内：$nin
    • db.xxx.find(age{$in:[18,20,25]}) 查询age为18,20,25的所有数据
    • db.xxx.find(age{age{$nin:[18,20,25]}})查询age不是18,20,25的所有数据
  • and：在查询语句中写多个条件即可
    • db.xxx.find({name:"yyy", age:20}) 查询name为yyy，age为20的数据
  • or:使⽤$or，值为数组， 数组中每个元素为json
    • db.xxx.find({(or:[{age:{)gt:18}},{gender:'F'}]})查询age大于18或者gender为F的数据
  • 查询年龄age18或gender为F， 并且姓名是gj
    • db.xxx.find({(or:[{age:{)gte:18}},{gender:F}],name:'gj'})
• 正则表达式
  • 使用//或者$regex编写正则表达式
  • db.xxx.find({name:/^张/})/db.xxx.find({name:{$regex:"^张"}})查询所有以张开头的数据

⽅法limit()：

• ⽤于读取指定数量的⽂档

• db.集合名称.find().limit(NUMBER)

• 查询2条学⽣信息

  • db.stu.find().limit(2)

⽅法skip()：

• ⽤于跳过指定数量的⽂档
• db.集合名称.find().skip(NUMBER)
  • db.xxx.find().skip(2)
• 同时使用
  • db.xxx.find().limit(4).skip(5)
  • db.xxx.find().skip(5).limit(4)

排序sort()

• db.xxx.find().sort({age:1})按照age升序
• db.xxx.find().sort({age:-1})按照age降序

统计个数count()

• ⽅法count()⽤于统计结果集中⽂档条数
• db.col_name.find({条件}).count() 统计查询出来的结果
• db.col_name.count({条件})
  • db.col_name.count({age:{$lt:20}})统计age小于20的数据数量

消除重复distinct()

• db.col_name.distinct("去重字段", {条件})
  • db.xxx.distinct("age")去重age字段
  • db.xxx.distinct("age", {age:{$gt:20}})对age大于20的数据去重

数据备份和恢复
在终端执行

备份的语法：

• mongodump -hdbhost:port -d dbname -o dbdirectory
• -h：服务器地址，也可以指定端⼝号
• port:端口
• -d：需要备份的数据库名称
• -o：备份的数据存放位置， 此⽬录中存放着备份出来的数据
• mongodump -h 192.168.26.133 -d test -o /home/pyvip/mongoDB

恢复语法：

• mongorestore -h dbhost:port -d dbname --dir dbdirectory
  • -h： 服务器地址
  • port:端口
  • -d： 需要恢复的数据库实例
  • --dir： 备份数据所在位置
  • mongorestore -h 192.168.26.133:27017 -d test --dir /home/pyvip/mongoDB

聚合aggregate()