• 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   0.078GB
    db_log  0.953GB
    local   0.078GB
    test    0.078GB
    > use del_db
    switched to db del_db
    > db.col.insert({x:123})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    > show dbs
    admin   0.078GB
    db_log  0.953GB
    del_db  0.078GB
    local   0.078GB
    test    0.078GB
    > db
    del_db
    > db.dropDatabase()
    { "dropped" : "del_db", "ok" : 1 }

    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: 100
    })

    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" : 1 }
    { "_id" : ObjectId("56c55cf6ca446fab71e4c383"), "x" : 1 }
    { "_id" : ObjectId("56c55cffca446fab71e4c384"), "x" : 1 }
    
    > db.col.remove({x:1}, 1)
    WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
    > db.col.find()
    { "_id" : ObjectId("56c55cf6ca446fab71e4c383"), "x" : 1 }
    { "_id" : ObjectId("56c55cffca446fab71e4c384"), "x" : 1 }
    
    > db.col.remove({x:1})
    WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
    > 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:1},
     $or:[
     {y:3},{y:4}
     ]
    }
    )

     $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" : 2, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }
    { "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
    > db.col.find({x:{$type:2}})
    { "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
    > db.col.find({x:{$type:1}})
    { "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : 2, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }

    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" : 2, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }
    { "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
    
    > db.col.find().limit(2)
    { "_id" : ObjectId("56c562c1ca446fab71e4c387"), "x" : 2, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }
    
    > db.col.find().skip(1)
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }
    { "_id" : ObjectId("56c568a8b708aa3d13c61cc6"), "x" : "aaa" }
    
    > db.col.find().skip(1).limit(1)
    { "_id" : ObjectId("56c562c8ca446fab71e4c388"), "x" : 3, "y" : 4 }

    排序

    格式:

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

    KEY对应的值:1(升序),-1(降序)

    示例:

    > db.col.find()
    { "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : 1, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : 2, "y" : 2 }
    { "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : 3, "y" : 1 }
    
    > db.col.find().sort({x:1})
    { "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : 1, "y" : 3 }
    { "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : 2, "y" : 2 }
    { "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : 3, "y" : 1 }
    
    > db.col.find().sort({x:-1})
    { "_id" : ObjectId("56c572c8ca446fab71e4c38c"), "x" : 3, "y" : 1 }
    { "_id" : ObjectId("56c572c2ca446fab71e4c38b"), "x" : 2, "y" : 2 }
    { "_id" : ObjectId("56c56dd4ca446fab71e4c38a"), "x" : 1, "y" : 3 }

    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:1})

    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:1})
    {
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
    }

    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
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