1. 基本概念:

  1.1. MongoDB 保留数据库名:

  • admin: 从权限的角度来看,这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器
  • local:      这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
  • config:   当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息

2. 数据库

  2.1. 查询数据库

// ----- 查看所有数据库
show dbs
// ----- 查询当前所在数据库
db

2.2. 创建\切换数据库

// ----- DB_NAME: 数据库名, 当该名称数据库不存在时, 创建数据库; 当该名称数据库存在时, 切换数据库.
use DB_NAME

3.3. 删除数据库

// ----- 切换到需要删除的数据库, 然后进行删除
db.dropDatabase()

  

3. 集合

  3.1. 查看所有的集合

show collectios

  3.2. 创建集合

// ----- 方式1: 创建集合
/**
* name: 集合的名称 [必填]
* options: 集合的内存大小及索引选项 [选填]
* * capped: (布尔), 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: 如为 true,自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
* * size: 为固定集合指定一个最大值(以字节计)。如果 capped 为 true,也需要指定该字段。
* * max: 指定固定集合中包含文档的最大数量。
*/
db.createCollection(name, [options]) // ----- 方式2: 插入文档时, 自动创建集合

  3.3. 删除集合

db.test.drop()

   

4. 文档

  4.1. 插入文档

// ***** 注: 插入文档时, 当指定的集合不存在时, 会自动创建集合
// ----- 插入一条文档
db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
// ----- 插入多条文档
db.COLLECTION_NAME.insertMany([document, document......])

  4.2. 查询所有文档

db.test.find()

  4.3. 更新文档

/**
* quety: update的查询条件,类似 SQL SELECT 语句的WHERE条件。当条件为空时, 匹配所有文档
* update: update的对象和一些更新的操作符(如$set,$inc...)等,类似于 SQL UPDATE 语句中的SET语句
*/
// ----- 更新第一条符合条件的文档
db.COLLECTION_NAME.updateOne(<query>, <update>)
// ----- 更新所有符合条件的文档
db.COLLECTION_NAME.updateMany(<query>, <update>)

  4.4. 删除文档

// ***** query: 删除文档的条件, 当条件为空时, 则匹配所有文档, 类似于 SQL DELETE 语句中的WHERE条件
// ----- 删除第一条符合条件的文档
db.COLLECTION_NAME.deleteOne(<query>)
// ----- 删除所有符合条件的文档
db.COLLECTION_NAME.deleteMany(<query>)

  4.5. 回收磁盘空间

db.repairDatabase()

  

5. 文档的查询 [基础条件]

  

  5.1. 条件查询 [等于 ==]

// ----- 方式1
db.COLLECTION_NAME.find({KEY: VALUE})
// ----- 方式2
db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$eq: VALUE}})

  5.2. 条件查询 [大于 >]

db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$gt: VALUE}})

  5.3. 条件查询 [大于等于 >=]

db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$gte: VALUE}})

  5.4. 条件查询 [小于 <]

db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$lt: VALUE}})

  5.5. 条件查询 [小于等于 <=]

db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$lte: VALUE}})

  5.6. 条件查询 [不等于 !=]

db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$ne: VALUE}})

   

6. 文档的查询 [组合条件]

  6.1. AND

db.COLLECTION_NAME.find({$and: [{KEY1: {VALUE1}}, {KEY2: {VALUE2}}]})

  6.2. OR

db.COLLECTION_NAME.find({$or: [{KEY1: {VALUE1}}, {KEY2: {VALUE2}}]})

  

7. 文档的查询 [数据类型]

  

// ***** type_num: 表格中对应的数字; type_str: 表格中对应的类型.
db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$type: <type_num>}})
db.COLLECTION_NAME.find({KEY: {$type: <type_str>}})

  

8. 文档的查询 [排序和分页]

  8.1. 排序

// ***** KEY: 排序的字段; SORT: 排序的规则 [1: 正序; -1: 倒序].
db.COLLECTION_NAME.find({}).sort({KEY: SORT})

  

  8.2. 分页

// ***** NUM1: 读取的记录条数; NUM2: 跳过的记录条数.
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUM1).skip(NUM2)

  

  8.3. 排序和分页

// ***** 注: skip & limilt & sort 三个放在一起执行的时候,执行的顺序是先 sort > skip > limit
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY: SORT}).limit(NUM1).skip(NUM2)

  

9. 索引

  9.1. 创建索引

// ----- keys: 想要创建索引的字段, 1为升序创建索引, -1为降序创建索引
db.COLLECTION_NAME.createIndex(keys, [options])

  9.2. 查看集合索引

// ----- 查看集合索引
db.COLLECTION_NAME.getIndexes()
// ----- 查看集合索引大小
db.COLLECTION_NAME.totalIndexSize()

  9.3. 删除集合索引

// ----- 根据索引名称删除指定索引
db.COLLECTION_NAME.dropIndex(INDEX_NAME)
// ----- 删除集合所有的索引 (默认索引不能删除)
db.COLLECTION_NAME.dropIndexes()

  

10. 函数 [聚合]

  

  10.1. 求和

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 求和的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$sum: "$KEY2"}}}])

  10.2. 求平均值

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 求平均值的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$avg: "$KEY2"}}}])

  10.3. 求最小值

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 求最小的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$min: "$KEY2"}}}])

  10.4. 求最大值

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 求最大值的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$max: "$KEY2"}}}])

  10.5. 获取排序后的第一个文档

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 排序的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$first: "$KEY2"}}}])

  10.6. 获取排序后的最后一个文档

// ----- KEY1: 集合中文档分组的字段; KEY2: 排序的字段.
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$group: {_id: "$KEY1", _likes: {$last: "$KEY2"}}}])

  

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