MongoDB操作

创建、删除数据库

格式

use DATABASE_NAME

如果不存在，则创建，否则直接切换到该数据库

显示当前所在的数据库

db

显示所有数据库

show dbs

删除数据库

db.dropDatabase()

例子

> show dbs
admin   .078GB
db_log  .953GB
local   .078GB
test    .078GB
> use del_db
switched to db del_db
> db.col.insert({x:})
WriteResult({ "nInserted" :  })
> show dbs
admin   .078GB
db_log  .953GB
del_db  .078GB
local   .078GB
test    .078GB
> db
del_db
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "del_db", "ok" :  }

插入文档

文档的数据结构和json基本一致

所有存储在集合中都是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

>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程',
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes:
})

删除文档

语法

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

• query :（可选）删除的文档的条件。
• justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档。

对比

• 删除集合中的所有文档（保留集合）:db.col.remove({})
• 删除集合：db.col.drop()

案例

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56c55cf5ca446fab71e4c382"), "x" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c55cf6ca446fab71e4c383"), "x" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c55cffca446fab71e4c384"), "x" :  }

> db.col.remove({x:}, )
WriteResult({ "nRemoved" :  })
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56c55cf6ca446fab71e4c383"), "x" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c55cffca446fab71e4c384"), "x" :  }

> db.col.remove({x:})
WriteResult({ "nRemoved" :  })
> db.col.find()

查询文档

读取格式：db.COL_NAME.find()

以易读的方式读取：db.COL_NAME.find().pretty()

只读一个文档：db.COL_NAME.findOne()

AND条件

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

OR条件

db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
)

条件查询

案例：

x>1 & (y=3 or y = 4)

db.col.find(
{
 x:{$gt:},
 $or:[
 {y:},{y:}
 ]
}
)

$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

示例

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
> db.col.find({x:{$type:}})
{ "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
> db.col.find({x:{$type:}})
{ "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }

limit(n)与skip(n)方法

limit显示前n条文档

skip调到第n条文档开始显示

示例

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }

> db.col.find().limit()
{ "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }

> db.col.find().skip()
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }

> db.col.find().skip().limit()
{ "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : , "y" :  }

排序

格式：

db.COL_NAME.find().sort({KEY:})

KEY对应的值：1（升序），-1（降序）

示例：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : , "y" :  }

> db.col.find().sort({x:})
{ "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : , "y" :  }

> db.col.find().sort({x:-})
{ "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : , "y" :  }
{ "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : , "y" :  }

索引

如果没有索引，MongoDB读取文件时，首先扫描整个文件从中找到符合条件的记录。查询效率巨低！

索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构

语法格式

db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:})

KEY值是要创建的索引字段，1为指定按升序建索引，-1是指定按降序建索引。

> db.col.ensureIndex({y:})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : ,
    "numIndexesAfter" : ,
    "ok" :
}

聚合

聚合主要用来处理数据（如平均值、求和等），并返回计算后的数据结果

语法格式

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

复制

mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。

主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。

原理

副本集特征

• N 个节点的集群
• 任何节点可作为主节点
• 所有写入操作都在主节点上
• 自动故障转移
• 自动恢复