MongoDB学习教程（2）-常用命令

1.MongoDB 创建数据库

use DATABASE_NAME，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 test_0902

switched to db test_0902

> show dbs

admin        0.000GB

django_test  0.002GB

local        0.000GB

stock        0.002GB

test         0.037GB

> db

test_0902

>

可以看到，我们刚创建的数据库 runoob 并不在数据库的列表中，要显示它，我们需要向 runoob 数据库插入一些数据。

> db.test_0902.insert({'name':'','price':24})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> show dbs

admin        0.000GB

django_test  0.002GB

local        0.000GB

stock        0.002GB

test         0.037GB

test_0902    0.000GB

>

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。

2.MongoDB 删除数据库

db.dropDatabase()，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。

> db

test_0902

> db.dropDatabase()

{ "dropped" : "test_0902", "ok" : 1 }

> show dbs

admin        0.000GB

django_test  0.002GB

local        0.000GB

stock        0.002GB

test         0.037GB

>

3.删除集合

db.collection.drop()。

> db

test_col

> show collections

col1

col2

> show tables

col1

col2

> db.col1.drop()

true

> show tables

col2

>

4.MongoDB 插入文档

文档的数据结构和JSON基本一样。所有存储在集合中的数据都是BSON格式。BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.COLLECTION_NAME.insert(document)

> show tables

col2

> db

test_col

> db.col1.insert({'name':'','price':89})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> show tables

col1

col2

> db.col1.find()

{ "_id" : ObjectId("59aa99a7b211b47e2563464d"), "name" : "300456", "price" : 89 }

> document=({'name':'','price':90})

{ "name" : "002010", "price" : 90 }

> db.col1.insert(document)

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。

> db.col1.find({})

{ "_id" : ObjectId("59aa99a7b211b47e2563464d"), "name" : "300456", "price" : 89 }

{ "_id" : ObjectId("59aa9a3ab211b47e2563464e"), "name" : "002010", "price" : 90 }

> db.col1.save({'_id':ObjectId("59aa9a3ab211b47e2563464e"),'price':120})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.col1.find({})

{ "_id" : ObjectId("59aa99a7b211b47e2563464d"), "name" : "300456", "price" : 89 }

{ "_id" : ObjectId("59aa9a3ab211b47e2563464e"), "price" : 120 }

5.MongoDB 更新文档

MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。

update() 方法

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(

   <query>,

   <update>,

   {

     upsert: <boolean>,

     multi: <boolean>,

     writeConcern: <document>

   }

)

参数说明：

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。

> db

test_update

> db.col1.insert({'name':'','price':10})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.col1.find()

{ "_id" : ObjectId("59aa9c55b211b47e2563464f"), "name" : "300110", "price" : 10 }

> db.col1.update({'price':10},{$set:{'price':20}})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.col1.find()

{ "_id" : ObjectId("59aa9c55b211b47e2563464f"), "name" : "300110", "price" : 20 }

save() 方法

save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：

db.collection.save(

   <document>,

   {

     writeConcern: <document>

   }

)

参数说明：

document : 文档数据。

writeConcern :可选，抛出异常的级别。

> db.col1.find()

{ "_id" : ObjectId("59aa9c55b211b47e2563464f"), "name" : "300110", "price" : 20 }

> db.col1.save({"_id" : ObjectId("59aa9c55b211b47e2563464f"),'name':'','price':56})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.col1.find()

{ "_id" : ObjectId("59aa9c55b211b47e2563464f"), "name" : "300111", "price" : 56 }

>

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

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`

> db.col1.find().pretty()

{

        "_id" : ObjectId("59aaa2cab211b47e25634651"),

        "name" : "300567",

        "price" : 57

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa48ab211b47e25634652"),

        "name" : "300567",

        "price" : 59

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa4b6b211b47e25634653"),

        "name" : "300000",

        "price" : 59

}

> db.col1.findOne()

{

        "_id" : ObjectId("59aaa2cab211b47e25634651"),

        "name" : "300567",

        "price" : 57

}

> db.col1.find({'price':{$lt:100}}).pretty()

{

        "_id" : ObjectId("59aaa2cab211b47e25634651"),

        "name" : "300567",

        "price" : 57

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa48ab211b47e25634652"),

        "name" : "300567",

        "price" : 59

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa4b6b211b47e25634653"),

        "name" : "300000",

        "price" : 59

}

>

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，及常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

> db.col1.find().pretty()

{

        "_id" : ObjectId("59aaa2cab211b47e25634651"),

        "name" : "300567",

        "price" : 57

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa48ab211b47e25634652"),

        "name" : "300567",

        "price" : 59

}

{

        "_id" : ObjectId("59aaa4b6b211b47e25634653"),

        "name" : "300000",

        "price" : 59

}

> db.col.find({'name':'','price':59})

> db.col1.find({'name':'','price':59})

{ "_id" : ObjectId("59aaa48ab211b47e25634652"), "name" : "300567", "price" : 59 }

>

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

>db.col.find(

   {

      $or: [

	     {key1: value1}, {key2:value2}

      ]

   }

).pretty()

 db.col1.find({$or:[{'name':'300567'},{'price':59}]})

{ "_id" : ObjectId("59aaa2cab211b47e25634651"), "name" : "300567", "price" : 57 }

{ "_id" : ObjectId("59aaa48ab211b47e25634652"), "name" : "300567", "price" : 59 }

{ "_id" : ObjectId("59aaa4b6b211b47e25634653"), "name" : "300000", "price" : 59 }

>