MongoDB简介
什么是MongoDB
MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
主要特点
- MongoDB 是一个面向文档存储的数据库,操作起来比较简单和容易。
- 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如:FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
- 你可以通过本地或者网络创建数据镜像,这使得MongoDB有更强的扩展性。
- 如果负载的增加(需要更多的存储空间和更强的处理能力) ,它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
- Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
- MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档(数据)或者一些指定的数据字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将key与value传给Reduce函数进行处理。
- Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的,并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一个内置功能,可以用于存放大量小文件。
- MongoDB允许在服务端执行脚本,可以用Javascript编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。
- MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
- MongoDB安装简单。
MongoDB 工具
有几种可用于MongoDB的管理工具。
监控
MongoDB提供了网络和系统监控工具Munin,它作为一个插件应用于MongoDB中。
Gangila是MongoDB高性能的系统监视的工具,它作为一个插件应用于MongoDB中。
基于图形界面的开源工具 Cacti, 用于查看CPU负载, 网络带宽利用率,它也提供了一个应用于监控 MongoDB 的插件。
GUI
- Fang of Mongo – 网页式,由Django和jQuery所构成。
- Futon4Mongo – 一个CouchDB Futon web的mongodb山寨版。
- Mongo3 – Ruby写成。
- MongoHub – 适用于OSX的应用程序。
- Opricot – 一个基于浏览器的MongoDB控制台, 由PHP撰写而成。
- Database Master — Windows的mongodb管理工具
- RockMongo — 最好的PHP语言的MongoDB管理工具,轻量级, 支持多国语言
MongoDB概念解析
不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念,在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库,下面我们挨个介绍。
下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念:
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
---|---|---|
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | field | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
元数据
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间:
dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.*
是包含多种系统信息的特殊集合(Collection),如下:
集合命名空间 | 描述 |
---|---|
dbname.system.namespaces | 列出所有名字空间。 |
dbname.system.indexes | 列出所有索引。 |
dbname.system.profile | 包含数据库概要(profile)信息。 |
dbname.system.users | 列出所有可访问数据库的用户。 |
dbname.local.sources | 包含复制对端(slave)的服务器信息和状态。 |
对于修改系统集合中的对象有如下限制。
在{{system.indexes}}
插入数据,可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index
命令将自动更新相关信息)。
{{system.users}}
是可修改的。{{system.profile}}
是可删除的。
MongoDB 数据类型
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
数据类型 | 描述 |
---|---|
String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Boolean | 布尔值。用于存储布尔值(真/假)。 |
Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
Min/Max keys | 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比。 |
Array | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
Object | 用于内嵌文档。 |
Null | 用于创建空值。 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型,但不同的是,它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间:创建 Date 对象,传入年月日信息。 |
Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
下面说明下几种重要的数据类型。
ObjectId
ObjectId 类似唯一主键,可以很快的去生成和排序,包含 12 bytes,含义是:
- 前 4 个字节表示创建 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间,比北京时间晚了 8 个小时
- 接下来的 3 个字节是机器标识码
- 紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
- 最后三个字节是随机数
MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的,默认是个 ObjectId 对象
由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳,所以你不需要为你的文档保存时间戳字段,你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:
> var newObject = ObjectId()
> newObject.getTimestamp()
ISODate("2017-11-25T07:21:10Z")
ObjectId 转为字符串
> newObject.str
5a1919e63df83ce79df8b38f
字符串
BSON 字符串都是 UTF-8 编码。
时间戳
BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用,与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中:
- 前32位是一个 time_t 值(与Unix新纪元相差的秒数)
- 后32位是在某秒中操作的一个递增的
序数
在单个 mongod 实例中,时间戳值通常是唯一的。
在复制集中, oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用BSON时间戳表示了操作时间。
BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。在大多数情况下的应用开发中,你可以使用 BSON 日期类型。
日期
表示当前距离 Unix新纪元(1970年1月1日)的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。
> var mydate1 = new Date() //格林尼治时间
> mydate1
ISODate("2018-03-04T14:58:51.233Z")
> typeof mydate1
object
> var mydate2 = ISODate() //格林尼治时间
> mydate2
ISODate("2018-03-04T15:00:45.479Z")
> typeof mydate2
object
这样创建的时间是日期类型,可以使用 JS 中的 Date 类型的方法。
返回一个时间类型的字符串:
> var mydate1str = mydate1.toString()
> mydate1str
Sun Mar 04 2018 14:58:51 GMT+0000 (UTC)
> typeof mydate1str
string
或者
> Date()
Sun Mar 04 2018 15:02:59 GMT+0000 (UTC)
实例:新增一条数据
db.declareTemplateData.insert({"test":Date()})
db.declareTemplateData.insert({"test":new Date()})
数据库
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
-
show dbs
命令可以显示所有数据的列表。 -
db
命令可以显示当前数据库对象或集合。 -
use 数据库
,可以连接到一个指定的数据库。
创建数据库
如果数据库不存在,则创建数据库,否则切换到指定数据库。
use DATABASE_NAME
查看数据库
show dbs
删除数据库
删除当前数据库,默认为 test,你可以使用 db 命令查看当前数据库名。或者用use 数据库名
先做切换
db.dropDatabase()
集合
集合就是 MongoDB 文档组,类似于 RDBMS (关系数据库管理系统:Relational Database Management System)中的表格。
集合存在于数据库中,集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
合法的集合名
- 集合名不能是空字符串""。
- 集合名不能含有 字符(空字符),这个字符表示集合名的结尾。
- 集合名不能以"system."开头,这是为系统集合保留的前缀。
- 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含,这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合,否则千万不要在名字里出现$。
创建集合
db.createCollection(name, options)
- name: 要创建的集合名称
- options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项
options 可以是如下参数:
字段 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
capped | 布尔 | (可选)如果为 true,则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合,当达到最大值时,它会自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时,必须指定 size 参数。 |
autoIndexId | 布尔 | 3.2 之后不再支持该参数 。(可选)如为 true,自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 |
size | 数值 | (可选)为固定集合指定一个最大值,即字节数。 如果 capped 为 true,也需要指定该字段。 |
max | 数值 | (可选)指定固定集合中包含文档的最大数量。 |
实例
db.createCollection("runoob")
创建固定集合 mycol,整个集合空间大小 6142800 B, 文档最大个数为 10000 个。
db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
6142800, max : 10000 } )
在 MongoDB 中,你不需要创建集合。当你插入一些文档时,MongoDB 会自动创建集合。
> db.mycol2.insert({"name" : "菜鸟教程"})
> show collections
mycol2
...
查看集合
show collections
或
show tables
删除集合
db.集合名字.drop()
如果成功删除选定集合,则 drop() 方法返回 true,否则返回 false。
文档
需要注意的是:
- 文档中的键/值对是有序的。
- 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)。
- MongoDB区分类型和大小写。
- MongoDB的文档不能有重复的键。
- 文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。
插入文档
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
或
db.COLLECTION_NAME.save(document) --- 新版本已经废弃
- save():如果 _id 主键存在则更新数据,如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃,可以使用
db.collection.insertOne()
或db.collection.replaceOne()
来代替。 - insert(): 若插入的数据主键已经存在,则会抛
org.springframework.dao.DuplicateKeyException
异常,提示主键重复,不保存当前数据。 - 如果该集合(COLLECTION_NAME)不在该数据库中, MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。
> var document = db.collection.insertOne({"a": 3})
> document
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("571a218011a82a1d94c02333")
}
# 插入多条数据
> var res = db.collection.insertMany([{"b": 3}, {'c': 4}])
> res
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("571a22a911a82a1d94c02337"),
ObjectId("571a22a911a82a1d94c02338")
]
}
更新文档
db.collection_name.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
- 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。
实例
先插入一条数据
db.col.insert({
title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):
db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) # 输出信息
db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
"title" : "MongoDB",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
可以看到标题(title)由原来的 "MongoDB 教程" 更新为了 "MongoDB"。
以上语句只会修改第一条发现的文档,如果你要修改多条相同的文档,则需要设置 multi 参数为 true。
db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})
更多实例
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 );
删除文档
db.collection.remove(
<query>,
<justOne>
)
如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的,语法格式如下:
db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
参数说明:
- 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,如果不设置该参数,或使用默认值 false,则删除所有匹配条件的文档。
- writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
其他删除参数:deleteOne、deleteMany
db.collection.deleteOne(
<filter>,
{
writeConcern: <document>,
collation: <document>,
hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.4
}
)
db.collection.deleteMany(
<filter>,
{
writeConcern: <document>,
collation: <document>
}
)
- filter:删除文档的条件,有点像 Mysql 的 where 条件
- hint:指定查询的索引
查询文档
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)。
如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下:
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。
嵌套数据查询
db.inventory.insertMany( [
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);
精确匹配
db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5e622dd6e93ee8bf35a9d"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
查询嵌套字段
db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )
{ "_id" : ObjectId("60b5e622dd6e93ee8bf35a9e"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("60b5e622dd6e93ee8bf35a9f"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
条件组合查询
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )
查询数组
db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
{ item: "notebook", qty: 50, tags: ["red", "blank"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
{ item: "paper", qty: 100, tags: ["red", "blank", "plain"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
{ item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 22.85, 30 ] },
{ item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 15.25 ] }
]);
精确匹配
db.inventory.find( { tags: ["red", "blank"] } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de24"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "tags" : [ "red", "blank" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
不仅数组的值要完全一致,顺序也得保持一致
$all 操作符
如果希望找到的是包含 red、blank 两个元素的数组,可以使用 $all
操作符
> db.inventory.find({tags:{$all:["red","blank"]}})
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de23"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de24"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "tags" : [ "red", "blank" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de25"), "item" : "paper", "qty" : 100, "tags" : [ "red", "blank", "plain" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] }
查询数组字段包含一个指定值元素的所有文档
> db.inventory.find( { tags: "red" } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de23"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de24"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "tags" : [ "red", "blank" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de25"), "item" : "paper", "qty" : 100, "tags" : [ "red", "blank", "plain" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] }
找到 tags 字段包含 red 元素的所有文档
对数组字段中的元素指定单个条件
> db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 25 } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] }
在数组元素上使用复合条件(或的关系)
> db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de23"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de24"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "tags" : [ "red", "blank" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de25"), "item" : "paper", "qty" : 100, "tags" : [ "red", "blank", "plain" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de27"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "tags" : [ "blue" ], "dim_cm" : [ 10, 15.25 ] }
在数组元素上使用复合条件(与的关系) - $elemMatch
> db.inventory.find( { dim_cm: { $elemMatch: { $gt: 22, $lt: 30 } } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] }
按数组索引位置查询元素
查询 dim_cm 数组第二个元素大于 25 的文档(索引位置从 0 开始)
> db.inventory.find( { "dim_cm.1": { $gt: 25 } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de26"), "item" : "planner", "qty" : 75, "tags" : [ "blank", "red" ], "dim_cm" : [ 22.85, 30 ] }
按数组长度查询数组
查询包含长度= 3 的 tags 数组的文档
> db.inventory.find( { "tags": { $size: 3 } } )
{ "_id" : ObjectId("60b5fb209ba88b2120d5de25"), "item" : "paper", "qty" : 100, "tags" : [ "red", "blank", "plain" ], "dim_cm" : [ 14, 21 ] }
条件操作符
如果你熟悉常规的 SQL 数据,通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询:
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | {<key>:<value> } |
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() |
where by = '菜鸟教程' |
小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
in | {<key>:{$in:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$in:[2,"2"]}}).pretty() |
where likes in (2,"2") |
not in | {<key>:{$nin:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$nin:[2,"2"]}}).pretty() |
where likes not in (2,"2") |
$gt 大于
如果你想获取 "col" 集合中 "likes" 大于 100 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$gt : 100}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes > 100;
$gte 大于等于
如果你想获取"col"集合中 "likes" 大于等于 100 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$gte : 100}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes >=100;
$lt 小于
如果你想获取"col"集合中 "likes" 小于 150 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lt : 150}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes < 150;
$lte 小于等于
如果你想获取"col"集合中 "likes" 小于等于 150 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lte : 150}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes <= 150;
$ne 不等于
如果你想获取"col"集合中 "likes" 不等于 150 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$ne : 150}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes != 150;
同时$lt 和 $gt
如果你想获取"col"集合中 "likes" 大于100,小于 200 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
类似于SQL语句:
Select * from col where likes>100 AND likes<200;
and 条件
如果你想获取"col"集合中 "key1" 等于 "value1","key2" 等于 "value2",你可以使用以下命令:
db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
or 条件
db.col.find({$or: [{key1: value1}, {key2:value2}]}).pretty()
比如
db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
AND 和 OR 联合使用
以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用,类似常规 SQL 语句为: where likes>50 AND (by = '菜鸟教程' OR title = 'MongoDB 教程')
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
$type 操作符
$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果。
MongoDB 中可以使用的类型如下表所示:
类型 | 数字 | 备注 |
---|---|---|
Double | 1 | |
String | 2 | |
Object | 3 | |
Array | 4 | |
Binary data | 5 | |
Undefined | 6 | 已废弃。 |
Object id | 7 | |
Boolean | 8 | |
Date | 9 | |
Null | 10 | |
Regular Expression | 11 | |
JavaScript | 13 | |
Symbol | 14 | |
JavaScript (with scope) | 15 | |
32-bit integer | 16 | |
Timestamp | 17 | |
64-bit integer | 18 | |
Min key | 255 | Query with -1 . |
Max key | 127 |
我们使用的数据库名称为"runoob" 我们的集合名称为"col",以下为我们插入的数据。
简单的集合"col":
>db.col.insert({
title: 'PHP 教程',
description: 'PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['php'],
likes: 200
})
>db.col.insert({
title: 'Java 教程',
description: 'Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['java'],
likes: 150
})
>db.col.insert({
title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb'],
likes: 100
})
使用find()命令查看数据:
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }
如果想获取 "col" 集合中 title 为 String 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({"title" : {$type : 2}})
或
db.col.find({"title" : {$type : 'string'}})
输出结果为:
{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }
Limit与Skip方法
MongoDB Limit() 方法
如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录,可以使用MongoDB的Limit方法,limit()方法接受一个数字参数,该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
实例
集合 col 中的数据如下:
{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }
以下实例为显示查询文档中的两条记录:
> db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{ "title" : "PHP 教程" }
{ "title" : "Java 教程" }
MongoDB Skip() 方法
我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外,还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据,skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
实例
以下实例只会显示第二条文档数据
>db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
{ "title" : "Java 教程" }
排序
在 MongoDB 中使用 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。
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
以下实例演示了 col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列:
>db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})
索引
索引通常能够极大的提高查询的效率,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。
这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的。
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
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex(),之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法,ensureIndex() 还能用,但只是 createIndex() 的别名。
db.collection.createIndex(keys, options)
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。
实例
db.col.createIndex({"title":1})
createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引(关系型数据库中称作复合索引)。
db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
createIndex() 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 | 3.0+版本已废弃。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. |
1、查看集合索引
db.col.getIndexes()
2、查看集合索引大小
db.col.totalIndexSize()
3、删除集合所有索引
db.col.dropIndexes()
4、删除集合指定索引
db.col.dropIndex("索引名称")
利用 TTL 集合对存储的数据进行失效时间设置:经过指定的时间段后或在指定的时间点过期,MongoDB 独立线程去清除数据。类似于设置定时自动删除任务,可以清除历史记录或日志等前提条件,设置 Index 的关键字段为日期类型 new Date()。
例如数据记录中 createDate 为日期类型时:
- 设置时间180秒后自动清除。
- 设置在创建记录后,180 秒左右删除。
db.col.createIndex({"createDate": 1},{expireAfterSeconds: 180})
由记录中设定日期点清除。
设置 A 记录在 2019 年 1 月 22 日晚上 11 点左右删除,A 记录中需添加 "ClearUpDate": new Date('Jan 22, 2019 23:00:00'),且 Index中expireAfterSeconds 设值为 0。
db.col.createIndex({"ClearUpDate": 1},{expireAfterSeconds: 0})
其他注意事项:
- 索引关键字段必须是 Date 类型。
- 非立即执行:扫描 Document 过期数据并删除是独立线程执行,默认 60s 扫描一次,删除也不一定是立即删除成功。
- 单字段索引,混合索引不支持。