【注意：MongoDB自动将_id字段设置为主键】
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话不多说 直接 开始敲命令吧！
【注意1：MongoDB 命令结尾不要打; 是会报错的】
【注意2：RoboMongo 执行命令的快捷键是F5 停止执行快捷键是F6】
1.show dbs
显示所有数据的列表
2.db
显示当前数据库对象或集合
3.use
可以连接到一个指定的数据库
4. db.createCollection("myNewCollection",{capped:true,size:1024})
固定大小的collection【collection大小单位是字节】【capped:true 代表固定大小】
5.db.collection.stats()
产看当前db下的某个collection的详细信息
例如：
db.users.stats()
1 { 2 "ns" : "oneDB.users", 3 "count" : 4, 4 "size" : 256, 5 "avgObjSize" : 64, 6 "numExtents" : 1, 7 "storageSize" : 8192, 8 "lastExtentSize" : 8192.0, 9 "paddingFactor" : 1.0, 10 "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.", 11 "userFlags" : 1, 12 "capped" : false, 13 "nindexes" : 1, 14 "totalIndexSize" : 8176, 15 "indexSizes" : { 16 "_id_" : 8176 17 }, 18 "ok" : 1.0 19 }
1 部分参数的详细解释： 2 ns: 集合的命名空间，可以理解为集合名称 3 count: 集合中的文档总数 4 size: 集合中数据占用空间大小，不包括索引 ，单位为字节。 5 avgObjSize： 平均对像占用的空间大小 6 storageSize： 给整个集合分配的存储空间，当删除集合中的文档时，这个值不会降代。 7 numExtents： 连续分配的数据块 8 nindexes: 索引个数，每个集合至少有一个 _id 索引。 9 lastExtentSize： 最近分配的块的大小 10 paddingFactor: 这个参数不太清楚，以后补充。 11 totalIndexSize: 所有索引大小总和 12 indexSizes: 列出集合的所有索引字段，以及索引大小。
6.db.dropDatabase()
删除当前数据库
7.use dbName
有则指定到这个数据库，没有则创建这个数据库 但是创建之后是默认不会显示在数据库列表的，需要往里面插入一条数据 就能显示出来了
【注意：插入数据应该有大括号括起来的{}】
例如：
use oneDB
db
db.users.insert({_id:1,"name":"张三丰","age":23})
8.db.collection.drop()
删除集合
例如：
9. 定义变量 插入数据
document = {_id:1,"name":"张三","age":23,"url":"www.baidu.com"}
db.users.save(document)
10. 更新某一条数据
db.collection.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。
例如：
db.users.update({_id:1},{$set:{"url":"https://home.cnblogs.com/u/sxdcgaq8080/"}},{upsert:true,muti:true})
db.users.find()
11.db.users.find() 查询【各种查询】
find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档
db.users.find().pretty()
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法；pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档
db.users.findOne()
findOne() 方法，它只返回一个文档
| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {<key>:<value>} |
db.users.find({"name":"张三"}).pretty() |
where by = '张三' |
| 小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.users.find({"age":{$lt:23}}).pretty() |
where likes < 23 |
| 小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.users.find({"age":{$lte:23}}).pretty() |
where likes <= 23 |
| 大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.users.find({"age":{$gt:23}}).pretty() |
where likes > 23 |
| 大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.users.find({"age":{$gte:23}}).pretty() |
where likes >= 23 |
| 不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.users.find({"age":{$ne:23}}).pretty() |
where likes != 23 |
例如：等于-->db.users.find({"age":23})
小于-->db.users.find({"age":{$lt:25}})
小于等于-->db.users.find({"age":{$lte:25}})
AND 条件查询
例如：db.users.find({"age":{$lte:25},"name":"张三"})
两个key-value并列放着就行了
OR条件查询
例如：db.users.find({$or:[{"name":"张三"},{"age":25}]})
【注意：需要使用 {$or:[{key:value},{key:value}]}这种格式】
AND和OR混用的情况
例如：db.users.find({"age":{$gte:23},$or:[{_id:1},{"name":"里斯"}]})
剖析一下结构：
db.users.find({
"age":{$gte:23},
$or:[
{_id:1},
{"name":"里斯"}
]
})
12.$type操作符
$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果
MongoDB中的 数据类型对应数字如下：
| 类型 | 数字 | 备注 |
|---|---|---|
| Double | 1 | |
| String | 2 | |
| Object | 3 | |
| Array | 4 | |
| Binary data | 5 | |
| Undefined | 6 | 已废弃。 |
| Object id | 7 | |
| Boolean | 8 | |
| Date | 9 | |
| Null | 10 | |
| Regular Expression | 11 | |
| JavaScript | 13 | |
| Symbol | 14 | |
| JavaScript (with scope) | 15 | |
| 32-bit integer | 16 | |
| Timestamp | 17 | |
| 64-bit integer | 18 | |
| Min key | 255 | Query with -1. |
| Max key | 127 |
例如：db.users.find({_id:{$type:1}})
查询_id格式为double类型的 结果：
例如：db.users.find({_id:{$type:7}})
查询_id格式为object id类型的 结果：
13.limit()
在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数【默认为0】
例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).limit(3)
14.skip()
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。【默认为0】
例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).skip(3)
15.sort()排序
sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列。
例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).sort({_id:-1})
16.索引 ensureIndex()
创建索引--> db.users.ensureIndex({_id:1}) 【1代表升序 -1代表降序】
创建多个索引-->db.users.ensureIndex({_id:1,"name":-1})
创建带参数的索引-->db.users.ensureIndex({_id:1},{unique:true})
| 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 | 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. |
17.aggregate()
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
首先我们可以看到--->db.users.find()
接着使用聚合aggregate()--->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",allSum:{$sum:1}}}])
【即：按照name列进行分组，就是"$name"表示，最外层的分组就是$group，然后再$sum进行统计，将统计的结果放在allSum列】
下面展示一些聚合表达式：
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
使用例如-->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}}])
【根据name分组，则"$name"，则$group，计算age的平均值，则avgAge:{$avg:"$age"}】
下面再介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $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：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
例如：$project的使用
首先-->db.users.find()
然后使用-->db.users.aggregate({$project:{_id:0,name:1,age:1}})
【仅查询name，age两列，_id设置为0则不查询】
再来看看-->db.users.aggregate([{$match:{"age":{$gt:22,$lt:25}}}])
【$match筛选 22<年龄<25】
