左手Mongodb右手Redis 第三章mongdb操作
mongodb查询操作
1.查询操作
db.getCollection('example_data_1').find({}) 查询所有的信息,相当于mysql中的select * from table_name;
2.查询特定条件的就需要在
db.getCollection('example_data_1').find({})中find({})中大括号中设定条件
# 查询在集合example_data_1中,年龄在21和25之间的信息。
db.getCollection('example_data_1').find({'age':{'$lt':25,"$gt":21}})
$lt -->less than --> 小于
$gt-->great than -->大于
$lte -->less than and equal -->小于等于
$gte -->great than and equal -->大于等于
$ne --> not equal -->不等于
记住英文就很好记住这些表达式
db.getCollection('example_data_1').find({‘title’:"第一章"}) ,查询条件是通过字典类型设置条件。查询title等于第一章的所有信息。
3.如过要限定字段,格式为:
db.getCollection("example_data_1").find(用于过滤记录的字典,用于限定字段的字典),其中用于限定字段的字典的key为各个字段名,值只有两个,0或1.
举例子:
db.getCollection('example_data_1').find({})
查询数据集example_data_1,但不返回“address”和“age”字段,查询语句如下:
db.getCollection('example_data_1').find({},{‘address’:0,"age":0})
4.查询数据又多少条数据
db.getCollection('example_data_1').find({}).count() # 得到查询数据有多少条
5.限定返回结果,limit()
db.getCollection('example_data_1').find({}).limit(限制返回的条数)
db.getCollection('example_data_1').find({}).limit(2)
6 对查询的结果进行排序 sort()
db.getCollection('example_data_1').find({'age':"$gt":21}).sort({"字段名":-1/1}) 其中-1表示倒序,1表示正序。
7 修改数据
update操作,对应的MongoDB命令为updateOne()或updateMany()
区别:
updateOne():只更新第一条满足要求的数据。
updateMany():更新所有满足要求的数据。
db.getCollection('example_data_1').updateMany( 参数1:查询语句的第一字典, (‘$set’:{'字段1':“新的数值1”,“字段2”:“新的数值2”}) )
updatemany()第一个参数和find()参数一样,是一个字典,用来寻找所有需要被更新的记录。
db.getCollection("example_data_1").updateMany({"name":"张小二"},{"$set":{"work":"工程师"}})
8删除数据
要从example_date_1中删除字段“hello”值为world的这一条记录。
8.1 从集合中删除单条数据
8.2 从集合中删除多条数据。只要会查询数据,就会删除数据,为了误删除数据,一般做法都是先查询要删除的数据,,然后再将查出的数据删除。
db.getCollection('example_data_1').find({"hello":"world"})
先查询出需要删除的数据
再把find修改为deleteOne,只删除第一条满足要求的数据,或者把find修改为deleteMany,如果要删除所有满足要求的数据。
在返回的数据中,”acknowledged“:true 表示删除成功,deletedCount:表示一共删除几条数据。
再次查询
没有数据。
AttentionsPlease
一般工程会使用”假删除“,为数据增加”deleted“字段,如果为0表示没有删除,值为1为已经删除。
9 去重操作,和mysql使用相同的关键字distinct()
db.getCollection("example_data_1").distinct("age")
对特定条件数据去重
db.getCollection("example_data_1").distinct("age",{‘age’:{"$gte":10}})
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