MongoDB基本方法

一、MongoDB Limit与Skip方法

　　MongoDB Limit() 方法

　　如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。

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

　　实例

　　集合 col 中的数据如下：

   { "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
   { "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
   { "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }

　　以上实例为显示查询文档中的两条记录:

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)

　　注：如果你们没有指定limit()方法中的参数则显示集合中的所有数据。

　　MongoDB Skip() 方法

　　我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。

　　语法

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

　　实例

　　以上实例只会显示第二条文档数据

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)

• 第一个 {} 放 where 条件，为空表示返回集合中所有文档。
• 第二个 {} 指定那些列显示和不显示 （0表示不显示 1表示显示)。

二、MongoDB 排序

　　在MongoDB中使用使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列。

　　语法

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

　　实例

　　col 集合中的数据如下

{ "_id" : ObjectId("56066542ade2f21f36b0313a"), "title" : "PHP 教程", "description" : "PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "php" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("56066549ade2f21f36b0313b"), "title" : "Java 教程", "description" : "Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "java" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5606654fade2f21f36b0313c"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "sb", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb" ], "likes" : 100 }

　　以下实例演示了 col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列：

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})

三、MongoDB 索引

　　索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

　　这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

　　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

　　ensureIndex() 方法

　　MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引。

　　语法

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

　　语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为-1即可。

　　实例

db.col.ensureIndex({"title":1})

　　ensureIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})

　　在后台创建索引：

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

　　创建索引步骤：

　　　　创建大量数据
            for(i = 0;i < 1000000;i++){db.t1.insert({name:'test'+i,age:i})}
        性能分析命令
            db.t1.find({name:"test10000"}).expain('executionStats')
        建立索引
            db.t1.ensureIndex({name:1}) //1表示升序 -1表示降序
        对索引进行查询
            db.t1.find({name:"test10000"}).expain('executionStats')

        建立唯一索引
            db.t1.ensureIndex({'name':1},{'unique':true})
        建立联合索引
            db.t1.ensureIndex({'name':1,age:1})
        查看索引
            db.t1.getIndexes()
        删除索引
            db.t1.dropIndexes('索引名称')

四、MongoDB 聚合

　　MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

　　aggregate() 方法

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

　　集合中的数据如下：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview',
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview',
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview',
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

　　现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

表达式    　　描述    　　　　　　　　　　　　　　　　实例
$sum    　　计算总和。    　　　　　　　　　　　　　　db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg    　　计算平均值    　　　　　　　　　　　　　　db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min    　　获取集合中所有文档对应值得最小值。    　　db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max    　　获取集合中所有文档对应值得最大值。    　　db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push    　 在结果文档中插入值到一个数组中。     　　db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet  在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first     根据资源文档的排序获取第一个文档数据。    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last      根据资源文档的排序获取最后一个文档数据    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

　　管道的概念

　　MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

　　常见管道：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

　　管道操作符实例：

　　1、$project实例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

　　这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

　　2.$match实例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

　　$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

　　3.$skip实例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });