mongodb入门教程二

---

title: mongodb入门教程二

date: 2016-04-07 10:33:02

tags:

上一篇文章说了mongodb最基本的东西，这边博文就在深入一点，说一下mongo的一些高级功能

mongodb 投影

投影听上去挺吓人的，很多人和我一样看了这个词就不想往下继续看了，其实也没有那么唬人，接着往下看什么是投影

投影：mongodb 投影意思是只选择必要的数据而不是选择一个文件的数据的整个。如果一个文档有5个字段，需要显示只有3个，然后选择其中只有3个字段。

语法如下

db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})

第一个大括号不用管，第二个括号里面写的就是你是否要显示那些数据，_id字段是默认显示的，如果不想让它显示出来就把它的值指为0，其它字段指为1才能显示

如下

 db.lala.find({},{"name":1,_id:0})

key	value
{ "name"	: "毛润之" }
{ "name"	: "蒋介石" }
{ "name"	: "张学良" }

就这么多了

limit()方法

要限制 MongoDB 中的记录，需要使用 limit() 方法。 limit() 方法接受一个数字型的参数，这是要显示的文档数。

基本语法

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

这个很好理解，在limit()括号中填上要输出的条数即可,如果什么都不填，就会显示所有条目

MongoDB Skip() 方法

除了limit() 方法，还有一个方法skip() 也接受数字类型的参数，并使用跳过的文档数。

基本语法

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

skip()方法默认参数是0

skip() 也可以和limit()一起使用



从这个例子可以看出来，skip（）不管前面有没有查到第一条，都会跳过第一条，也就是它总是会从集合的第一条开始算，这里需要注意一下。

soft（）方法

语法如下

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

默认是升序，这里注意一下

MongoDB 索引

索引支持的解析度的查询效率。如果没有索引，MongoDB 必须扫描每一个文档的集合，要选择那些文档相匹配的查询语句。这种扫描的效率非常低，会要求 mongod 做大数据量的处理。

索引是一种特殊的数据结构，存储设置在一个易于遍历形式的数据的一小部分。索引存储一个特定的字段或一组字段的值，在索引中指定的值的字段排列的。

ensureIndex() 方法

要创建一个索引，需要使用MongoDB 的ensureIndex()方法。

基本语法

db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})

也可以通过多个字段创建索引

ensureIndex() 方法也可以接受的选项列表（可选），其下面给出的列表：

参数	类型	描述
background	Boolean	在后台建立索引，以便建立索引并不能阻止其他数据库活动。指定true建立在后台。默认值是 false.
unique	Boolean	创建唯一索引，以便收集不会接受插入索引键或键匹配现有的值存储在索引文档。指定创建唯一索引。默认值是 false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB中都生成一个索引名索引字段的名称和排序顺序串联.
dropDups	Boolean	创建一个唯一索引的字段，可能有重复。 MongoDB的索引只有第一次出现的一个键，从集合中删除的所有文件包含该键的后续出现的。指定创建唯一索引。默认值是 false.
sparse	Boolean	如果为true，指数只引用文档指定的字段。这些索引使用更少的空间，但在某些情况下，特别是各种不同的表现。默认值是 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个值，以秒为TTL控制多久MongoDB的文档保留在此集合.
v	index version	索引版本号。默认的索引版本取决于mongodb 运行的版本在创建索引时.
weights	document	权重是从1到99999范围内的数，表示该字段的意义，相对于其他的索引字段分数.
default_language	string	对于文本索引时，决定停止词和词干分析器和标记生成规则列表的语言。默认值是 english.
language_override	string	对于文本索引时，指定的名称在文档中包含覆盖默认的语言，语言字段中。默认值是语言。

mongodb聚合

聚合操作过程中的数据记录和计算结果返回。聚合操作分组值从多个文档，并可以执行各种操作，分组数据返回单个结果。在SQL COUNT（*）和group by 相当于MongoDB的聚集。