一、游标
先插入一张表的数据
for(i=0; i<100; i++) { db.c.insert({x : i}); }
定义一个游标
var cursor = db.c.find();
以循环的方式输出游标的数据
while (cursor.hasNext()) { obj = cursor.next(); print(obj.x); }
二 、limit、 skip、sort
db.c.find().limit(3) 取出前三行
db.c.find().skip(3) 滤到前三行，
db.c.find().skip(10).limit(5)从11行开始，读出5行。
定义一个游标 并按x列排序，1 表示升序，-1表示降序
var cursor= db.c.find().skip(10).limit(6).sort({"x":1)});
（一）、用skip实现分页
n 当skip大量行的时候，会比较慢
//do not use , slow for large skips
var page1 = db.foo.find(criteria).limit(100)
var page1 = db.foo.find(criteria).skip(100).limit(100)
var page1 = db.foo.find(criteria).skip(200).limit(100)
（二）、技巧
var page1 = db.foo.find().sort({"date":-1}.limit(100)
var latest = null
//display first page
whill (page1.hasNext(*)){
last=page1.next();
display(latest);
}
//get the next page
var page2 = db.foo.find ({"data":("$gt":latest.data}});
page2.sort({"date":-1}.limit(100)
这样做就不会存在大量的分页。
（三）、随机抽取文档
db.people.insert({"name" : "joe", "random" : Math.random()})
db.people.insert({"name" : "john", "random" : Math.random()})
db.people.insert({"name" : "jim", "random" : Math.random()})
db.people.find()
var random = Math.random()
result = db.people.findOne({"random" : {"$gt" : random}})
三、索引
（一）特点
- 可以在任意列上建立索引
- 索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样，适用于Oracle的优化技巧也适用于Mongodb
- 使用索引可以加快查询，但同时会降低修改，插入等的性能
-
内嵌文档照样可以建立使用索引
（二） 建立索引
1、先做一个集合
db.people.insert([
{ "username" : "smith", "age" : 48, "user_id" : 0 },
{ "username" : "smith", "age" : 30, "user_id" : 1 },
{ "username" : "john", "age" : 36, "user_id" : 2 },
{ "username" : "john", "age" : 18, "user_id" : 3 },
{ "username" : "joe", "age" : 36, "user_id" : 4 },
{ "username" : "john", "age" : 7, "user_id" : 5 },
{ "username" : "simon", "age" : 3, "user_id" : 6 },
{ "username" : "joe", "age" : 27, "user_id" : 7 },
{ "username" : "jacob", "age" : 17, "user_id" : 8 },
{ "username" : "sally", "age" : 52, "user_id" : 9 },
{ "username" : "simon", "age" : 59, "user_id" : 10 }
])
2、建立索引
db.people.ensureIndex({"username" : 1}) //1表示是（正向）升序的索引
db.people.ensureIndex({"username" : 1,"age":-1}) //建立复合（组合）索引
explain()函数显示执行计划（执行过程）
db.people.find().explain()
indexFilterSet: false 显示没有使用索引
3、查看索引
查看当前数据库的各集合的索引
db.system.indexes.find()
4、删除索引
db.runCommand({"dropIndexes":"peole","index":"age_1"})
删除people表中名为age_1的索引
db.runCommand({"dropIndexes":"peole","index":*})
删除people表中所有的索引
四、其他操作
（一）、聚合
1、count
查看数据集合中有多少行
db.people.count()
2、distinct
db.runCommand({"distinct" : "people", "key" : "age"})
3、group
分组求和
db.people.group({
"key":{"username":true},
"initial": {"csum": 0 },
"reduce":function(obj, prev)
{
prev.csum += obj.age;
}
})
另外一个例子
doc 是行扫描，prev是记算保存的结果
（二）、把函数当做key
To define a grouping function, you must use a $keyf key (instead of "key"). Using "$keyf" makes the group command look something like this:
db.posts.group({"ns" : "posts",
"$keyf" : function(x) { return x.category.toLowerCase(); },
"initializer" :
})
"$keyf" allows you can group by arbitrarily complex criteria.
（三）、MapReduce
n 与Hadoop的Map-Reduce神似
n 能完成count、distinct、group所能做的一切事情
例子：寻找集合中所有的键
先定义一个map函数
map = function() { for (var key in this) { emit(key, {count : 1});
}};
再定义一个reduce函数
reduce = function(key, emits) {
total = 0;
for (var i in emits) {
total += emits[i].count;
}
return {"count" : total};
}
db.runCommand({"mapreduce" : "people", "map" : map, "reduce" : reduce,"out":"result"})
这个函数的说明 ：
{"mapreduce" : "people"意思是在people这个集合中做mapreduce操作
"map" : map, "reduce" : reduce,"指明map函数和reduce函数，
"out":"result" 说明输出到那个集合
最后可以用 db.result.find()来查看来次操作的结果。
(四)、冷备份
关闭mongodb的情况下复制数据目录
（五）热备份
mongodump 出来的json和bson这种形式的文件
mongodump -d db
-o 重新指定dump文件存放位置
备份出来的数据还源
mongorestore -d foo --drop backup/test/
-d foo 表示还原到foo这个数据库中，
--drop backup/test/ 表示把原始的的backup/test/删除了。
（六）、强制一致
use admin //管理数据库
db.runCommand({"fsyns":1,"lock":1}) //把缓冲区的数据全部写到硬盘,然后加一把锁，不让数据再写入进来，
db.$cmd.sys.unlock.findOne();备份完成后解锁。
（七）、修复数据库
修复所有数据库：用带—repair参数启动
db.repairDatabase()
（八）、GridFS
从mogodb存放超过16M的文件
n 用于在数据库里存储二进制大文件
n 可以统一用数据库处理数据，而无需借助外部的文件系统
n 可以利用MongoDB的复制或分片机制，故障恢复和可扩展性较好
n 避免使用文件系统的某些限制（例如linux在同一目录下的文件数限制）
n 避免文件碎片（MongoDB分配空间以2GB作为单位）
GridFS存放的原理
- 文件被分成若干块，每个块作为一个文档存储
- 有一个单独的文档存储分块的信息，以及文件的元数据
- fs.chunks集合存入具体的数据
-
fs.files集合 存入元数据
五、完成器
（一）、先完成聚合
db.posts.group({
"key" : {"tags" : true},
"initial" : {"tags" : {}}, //输出的也是tags
"$reduce" : function(doc, prev) {
for (i in doc.tags) {
if (doc.tags[i] in prev.tags) {
prev.tags[doc.tags[i]]++;
}else {
prev.tags[doc.tags[i]] = 1;
}
}
}})
（二）、再用完成器，确定当天最受欢迎的标签
"finalize" : function(prev) {
var mostPopular = 0;
for (i in prev.tags) {
if (prev.tags[i] > mostPopular) {
prev.tag = i;
mostPopular = prev.tags[i];
}
}
delete prev.tags
}}})