mongodb使用

文档：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/

安装

1.直接下载安装

sudo apt-get install -y mongodb  # -y 跳过提示y/n的选择 默认全部是y  

服务端mongodb启动

查看帮助：mongod –help
启动：sudo service mongod start
停止：sudo service mongod stop
重启：sudo service mongod restart
查看是否启动成功：ps ajx|grep mongod  /  ps -ef | grep mongod
配置文件的位置：/etc/mongod.conf， 
默认端⼝：27017
日志的位置：/var/log/mongodb/mongod.log

2.先下载，再安装

服务端mongodb启动

mongod --config + 路径

mongod --config /usr/local/mongodb/mongod.conf

启动本地客户端

mongo

查看帮助：

mongo –help

退出：

exit / ctrl+c

数据的备份和恢复

备份

备份的语法：
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h： 服务器地址， 也可以指定端⼝号
-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 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

恢复

恢复语法：
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
-h： 服务器地址
-d： 需要恢复的数据库实例
--dir： 备份数据所在位置

mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

数据类型

Object ID： ⽂档ID
String： 字符串， 最常⽤， 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
Timestamp： 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

 

注意点

创建⽇期语句如下 ：参数的格式为YYYY-MM-DD
new Date('2017-12-20')

每个⽂档都有⼀个属性， 为_id， 保证每个⽂档的唯⼀性
可以⾃⼰去设置_id插⼊⽂档，如果没有提供， 那么MongoDB为每个⽂档提供了⼀个独特的_id， 类型为objectID

objectID是⼀个12字节的⼗六进制数：
前4个字节为当前时间戳
接下来3个字节的机器ID
接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
最后3个字节是简单的增量值

操作数据库

查看当前的数据库：

db

查看所有的数据库：

show dbs /show databases

切换数据库：use 数据库名字

use test100

删除当前的数据库：

db.dropDatabase()

操作集合

插入

不手动创建集合：
向不存在的集合中第⼀次加⼊数据时， 集合会被创建出来 如

手动创建结合：db.createCollection(name,options)

db.createCollection("stu")
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )  # 设置存储最大字节

参数capped： 默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限
参数size： 当capped值为true时， 需要指定此参数， 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 collections

删除集合：db.集合名称.drop()

db.sku.drop()

操作数据

插入数据

db.集合名称.insert(document)

db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
db.stu.insert({_id:"20170101",name:'gj',gender:1})
插⼊⽂档时， 如果不指定_id参数， MongoDB会为⽂档分配⼀个唯⼀的ObjectId

保存

db.集合名称.save(document)

db.stu.save({name:"zhang",gender:1})
db.stu.insert({_id:"20170101",name:'gj',gender:0})  # 报错，因为_id为20170101已经存在，不能再插入 _id是唯一的
db.stu.save({_id:"20170101",name:'gj',gender:0})  # 更改

如果⽂档的_id已经存在则修改， 如果⽂档的_id不存在则添加

简单查询

db.集合名称.find()

db.stu.find()

更新

db.集合名称.update(<query> ,<update>,{multi: <boolean>})

参数query:查询条件
参数update:更新操作符
参数multi:可选， 默认是false，表示只更新找到的第⼀条记录， 值为true表示把满⾜条件的⽂档全部更新

db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'}) 更新一条 回吧符合{name:'hr'}的数据替换成{name:'mnc'}

 注：此时age的数据不见了

db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}}) 更新一条 只会替换name的部分

 使用$set后只会更新name的值，age不变

db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true}) 更新全部 multi:true更新多条，multi:false更新一条 默认位false 只有跟$符一起使用的时候才会生效

注意："multi update only works with $ operators"

删除

db.集合名称.remove(<query>,{justOne: <boolean>})

参数query:可选，删除的⽂档的条件
参数justOne:可选， 如果设为true或1， 则只删除⼀条， 默认false， 表示删除多条

db.test1.remove({name:"lisi"},{justOne:true}) #name是lisi的数据删除第一条
db.test1.remove({name:"lisi"})  # name是lisi的数据全部删除

高级查询

条件查询

⽅法find()： 查询
db.集合名称.find({条件⽂档})

db.test1.find({name:18})

⽅法findOne()：查询，只返回第⼀个

db.集合名称.findOne({条件⽂档})

⽅法pretty()： 将结果格式化
db.集合名称.find({条件⽂档}).pretty()

 比较运算符

等于： 默认是等于判断， 没有运算符
⼩于：$lt （less than）
⼩于等于：$lte （less than equal）
⼤于：$gt （greater than）
⼤于等于：$gte
不等于：$ne

db.stu.find({age:{$gte:18}})

 

逻辑运算符

and：在json中写多个条件即可
查询年龄⼤于或等于18， 并且性别为true的学⽣
db.stu.find({age:{$gte:18},gender:true})

or:使⽤$or， 值为数组， 数组中每个元素为json
查询年龄⼤于18， 或性别为false的学⽣
db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})

查询年龄⼤于18或性别为男⽣， 并且姓名是郭靖
db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:true}],name:'gj'})

 

 范围运算符

使⽤"$in" 在[]范围内

"$nin" 不在[]范围内

判断是否在某个范围内
查询年龄为18、 28的学⽣
db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

正则表达式

使⽤//或$regex编写正则表达式

查询姓⻩的学⽣
db.stu.find({name:/^⻩/})

db.stu.find({name:{$regex:'^⻩'}})

limit和skip

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)  # 选中前两个

⽅法skip()： ⽤于跳过指定数量的⽂档
db.集合名称.find().skip(NUMBER)
db.stu.find().skip(2)  # 跳过前两个，取后面的

同时使用
db.stu.find().limit(4).skip(5)  # 先跳过5个，再选择4个
或
db.stu.find().skip(5).limit(4)  # 跳过5个 再选择4个  建议用这种 效率比上一个快

 

 自定义查询

使⽤$where后⾯写⼀个函数， 返回满⾜条件的数据
查询年龄⼤于30的学⽣
db.stu.find({
$where:function() {
return this.age>30;}
})

投影

在查询到的返回结果中， 只选择必要的字段
db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})
参数为字段与值， 值为1表示显示， 默认不写就不显
特殊： 对于_id列默认是显示的， 如果不显示需要明确设置为0

db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

排序

⽅法sort()， ⽤于对 集进⾏排序
db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
参数1为升序排列
参数-1为降序排列
根据性别降序， 再根据年龄升序
db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

统计个数

⽅法count()⽤于统计结果集中⽂档条数
db.集合名称.find({条件}).count()
db.集合名称.count({条件})
db.stu.find({gender:true}).count()
db.stu.count({age:{$gt:20},gender:true})

注意：db.stu.find().count({age:18})  这种事按照find()查找出来的统计个数，count()里面的条件不起作用

 消除重复

⽅法distinct()对数据进⾏去重
db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
db.stu.distinct('hometown',{age:{$gt:18}})

聚合（重点）

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

 常⽤管道

在mongodb中，⽂档处理完毕后， 通过管道进⾏下⼀次处理
常用管道如下：

$group： 将集合中的⽂档分组， 可⽤于统计结果

group文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/group/

所有文档数据分为一组

透视数据

 

 $$ROOT 该集合内所有符合条件的数据

注意点：

$group的注意点
- `$group`对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
- 分组依据需要放到`_id`后面
- 取不同的字段的值需要使用$,`$gender`,`$age`
- 取字典嵌套的字典中的值的时候`$_id.country`
- 能够同时按照多个键进行分组`{$group:{_id:{country:"$country",province:"$province"}}}`  # 可用来做去除重复
  - 结果是：`{_id:{country:"",province:""}`

$match

过滤数据， 只输出符合条件的⽂档

 match是管道命令，能将结果交给后一个管道，但是find不可以

$project： 修改输⼊⽂档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果

$sort： 将输⼊⽂档排序后输出

｛$sort:{排序的字段名：-1倒序 1正序}｝

$limit： 限制聚合管道返回的⽂档数

$skip： 跳过指定数量的⽂档， 并返回余下的⽂档

$unwind： 将数组类型的字段进⾏拆分

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

语法：db.集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称'})

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
db.t2.aggregate({$unwind:'$size'})

统计数组类型字段的个数

属性 值为false表示丢弃属性值为空的⽂档
属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的⽂档

用法：

常用表达式

处理输⼊⽂档并输出
语法：表达式:'$列名'
常⽤表达式:
$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
$avg： 计算平均值
$min： 获取最⼩值
$max： 获取最⼤值
$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中

$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

建立索引

索引：以提升查询速度

db.t255.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')  # 统计查询数据需要使用多少时间

建立索引之后对比：
语法：db.集合.ensureIndex({属性:1})，1表示升序， -1表示降序
具体操作：db.t1.ensureIndex({name:1})

db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

在默认情况下创建的索引均不是唯一索引。
创建唯一索引:
db.t1.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
创建唯一索引并消除重复：
db.t1.ensureIndex({"name":1},{"unique":true,"dropDups":true})  
建立联合索引(什么时候需要联合索引)：
db.t1.ensureIndex({name:1,age:1})
查看当前集合的所有索引：
db.t1.getIndexes()

删除索引：
db.t1.dropIndex('索引名称')