Monggodb基础

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

mongodb的find().pretty()方法的作用。

使得查询出来的数据在命令行中更加美观的显示，不至于太紧凑。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()	where by = '菜鸟教程'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

---

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL  的 AND 条件。

语法格式如下：

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

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

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


AND 和 OR 联合使用



日期查询


MongoDB 日期查询目前可通过Date 和ISODate两种方式： 1.Date方式,2.ISODate方式，查询大于等于北京时间2013年2月25日0点的数据记录数方法为，MongoDB中的格式是标准时间，相差8小时：

 
MongoDB的面向文档（document-oriented）设计中采用更为灵活的文档来作为数据模型用来取代RDBMS中的行，面向文档的设计让开发人员获取数据的方式更加灵活，甚至于开发人员仅用一条语句即可查询复杂的嵌套关系，让开发人员不必为了获取数据而绞尽脑汁。它可以是实现高并发，适用于大数据领域。
传统数据库设计思维中，项目的设计阶段需要对数据库表中的字段名称、字段类型、进行规定，如果尝试插入不符合设计的数据，数据库不会接受这条数据以保证数据的完整性。
NoSQL采用的是对集合（类似"表"）中的文档（类似于"行"）进行动态追加，在创建集合之初不会对数据类型进行限定，任何文档都可以追加到任何集合中去.，但种类很多的字段单独设计一张表，可以将他们集中在单独一张表进行存储，但这样做的弊病也是显而易见的，我们在获取数据时需要对同一张表的不同文档进行区分，增加了开发上的代码量。所以在设计之初需要权衡动态模式的优劣来选择表中的数据类型。
 
MongoDB不支持事务，现在众多的软件依旧需要事务的管理，所以对于事务一致性要求较高的程序只能在软件层面进行管理，而无法从数据库进行管理。

database ==> 数据库；

collection ==> 集合（表）;

document ==> 文档（数据记录）;

field ==> 域（数据字段）；

index ==> 索引；

primary key ==> 主键，MongoDB自动将_id字段设置为主键。

创建数据库
use databasename
如：
> db.getName()
test
> use mongotest
switched to db mongotest
> show dbs;
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> db
mongotest
可以看到，我们刚创建的数据库 mongotest并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 mongotest数据库插入一些数据。
> db.mongotest.insert({"id":10001,"name":"tianyongtao","regtime":Date()})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin      0.000GB
config     0.000GB
local      0.000GB
mongotest  0.000GB
删除数据库
> use test510
switched to db test510
> db.test510.insert({"id":222,"name":"tianyongtao"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test510
test510.test510
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "test510", "ok" : 1 }
-------------------------------------------------
添加数据集删除数据集
> use mongo510
switched to db mongo510
> db.mongo510.insert({"id":001,"name":"tianyt"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin     0.000GB
config    0.000GB
local     0.000GB
mongo510  0.000GB

MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合。

语法格式：db.createCollection(name, options)  参数说明：  name: 要创建的集合名称   options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项、

> db.createCollection("userinfo")
{ "ok" : 1 }
> db
mongo510
> show collections
mongo510
userinfo

 

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。

> db.createCollection("recharge")
{ "ok" : 1 }
> show collections
mongo510
recharge
userinfo

> db.recharge.drop()
true
> show collections
mongo510
userinfo

 

 

文档的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

> db.userinfo.insert({"id":001,"name":"liu"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.userinfo.insert({"id":001,"name":"liu","regdate":"2019-05-10 15:35"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }

> db.userinfo.find({},{"name":1,"regdate":1})
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }

 > db.userinfo.find({},{"name":1,"regdate":1,_id:false})
{ "name" : "liu" }
{ "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
> db.userinfo.find({},{"name":1,"regdate":1,_id:0})
{ "name" : "liu" }
{ "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }

 

也可以将数据定义为一个变量，然后将文档插入

> doc510={id:56,name:"ma",regdate:"2019-05-10 18:01"}
{ "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
> db.userinfo.insert(doc510)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }

 

> db.userinfo.find({"id":{$gt:50}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }

 

插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。

 

•  db.collection.insertOne():向指定集合中插入一条文档数据
•  db.collection.insertMany():向指定集合中插入多条文档数据

 

> db.userinfo.insertOne(doc5101)
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5cd552af02d3c2a6078c8c52")
}
> db.userinfo.insertOne(doc5102)
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53")
}
> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5526d02d3c2a6078c8c51"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552af02d3c2a6078c8c52"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }

> db.userinfo.insertMany([doc5101,doc5102])
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c54"),
                ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c55")
        ]
}
> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5526d02d3c2a6078c8c51"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552af02d3c2a6078c8c52"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c54"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c55"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }

 

 

一次插入多条数据

1、先创建数组

2、将数据放在数组中

3、一次 insert 到集合中

> var arr=[]
> for(var i=1;i<10;i++){
... arr.push({id:i,name:i})
... }
9

> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5526d02d3c2a6078c8c51"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552af02d3c2a6078c8c52"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c54"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c55"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c56"), "id" : 1, "name" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }

 

id大于5小于等于9，并且name在6,9中的数据

> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"name":{$in:[6,9]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }

 

 

MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。

update() 方法

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

> db.userinfo.update({id:{$gt:5,$lte:9},"name":{$in:[6,9]}},{$set:{"name":"tian"}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"name":{$in:[6,9]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }
> db.userinfo.find()
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5526d02d3c2a6078c8c51"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552af02d3c2a6078c8c52"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c54"), "id" : 560, "name" : "zhou", "regdate" : "2019-05-10 18:06" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c55"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c56"), "id" : 1, "name" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }

> db.userinfo.update({id:{$gt:5,$lte:9},"name":{$in:[7,8]}},{$set:{"name":"tianhaha"}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })

> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "tianhaha" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "tianhaha" }

> db.userinfo.update({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}},{$set:{"name":"duguqiubai"}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })

> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "duguqiubai" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "duguqiubai" }

 > db.userinfo.update({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}},{$set:{"name":"dongfangbubai"}},true,true)
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })
> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "dongfangbubai" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "dongfangbubai" }
> db.userinfo.update({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}},{$set:{"name":"fengqingyang"}},false,true)
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })
> db.userinfo.find({id:{$gt:5,$lte:9},"id":{$in:[7,8]}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );

只添加第一条：

db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );

全部添加进去:

db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

save() 方法

save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• document : 文档数据。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

 删除文档

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• 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，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
• writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

> db.userinfo.find({id:{$lte:1}})
{ "_id" : ObjectId("5cd54d7502d3c2a6078c8c4e"), "id" : 1, "name" : "liu" }
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c56"), "id" : 1, "name" : 1 }
> db.userinfo.remove({id:{$lte:1}},true)
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.userinfo.find({id:{$lte:1}})
{ "_id" : ObjectId("5cd54dc902d3c2a6078c8c4f"), "id" : 1, "name" : "liu", "regdate" : "2019-05-10 15:35" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c56"), "id" : 1, "name" : 1 }

> db.userinfo.remove({id:{$lte:1}},false)
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })

> db.userinfo.find({id:{$gte:561}})
{ "_id" : ObjectId("5cd552b602d3c2a6078c8c53"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
{ "_id" : ObjectId("5cd552e002d3c2a6078c8c55"), "id" : 561, "name" : "wang", "regdate" : "2019-05-10 18:08" }
> db.userinfo.remove({id:{$lte:1}},1)
WriteResult({ "nRemoved" : 0 })
> db.userinfo.remove({id:{$gte:561}},1)
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.userinfo.remove({id:{$gte:561}},0)
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.userinfo.remove({id:{$gte:560}},0)
WriteResult({ "nRemoved" : 3 })

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档

模糊查询

查询 title 包含"教"字的文档：

db.col.find({title:/教/})

查询 title 字段以"教"字开头的文档：

db.col.find({title:/^教/})

查询 titl e字段以"教"字结尾的文档：

db.col.find({title:/教$/})


$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。

> db.userinfo.find({"name":{$type:2}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
> db.userinfo.find({"name":{$type:1}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }

> db.userinfo.find({"name":{$type:'string'}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
> db.userinfo.find({"name":{$type:'double'}})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }

> db.userinfo.find().limit(2)
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }

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

skip() 方法脚本语法格式如下：

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

MongoDB sort() 方法

在 MongoDB 中使用 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

sort()方法基本语法如下所示：

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


> db.userinfo.find().sort({"id":1})
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
> db.userinfo.find().sort({"id":-1})
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma", "regdate" : "2019-05-10 18:01" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }

MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

语法

createIndex()方法基本语法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

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。

1、查看集合索引

db.col.getIndexes()

2、查看集合索引大小

db.col.totalIndexSize()

3、删除集合所有索引

db.col.dropIndexes()

4、删除集合指定索引

db.col.dropIndex("索引名称")
> db.userinfo.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "mongo510.userinfo"
        }
]
> db.userinfo.createIndex({"id":1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.userinfo.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "mongo510.userinfo"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "id" : 1
                },
                "name" : "id_1",
                "ns" : "mongo510.userinfo"
        }
]
> db.userinfo.dropIndexes()
{
        "nIndexesWas" : 2,
        "msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
        "ok" : 1
}


> db.userinfo.find({},{"_id":0,"id":1,"name":2})
{ "id" : 56, "name" : "ma" }
{ "id" : 2, "name" : 2 }
{ "id" : 3, "name" : 3 }
{ "id" : 4, "name" : 4 }
{ "id" : 5, "name" : 5 }
{ "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
{ "id" : 9, "name" : 9 }
> db.userinfo.find({},{"_id":false,"id":1,"name":2})
{ "id" : 56, "name" : "ma" }
{ "id" : 2, "name" : 2 }
{ "id" : 3, "name" : 3 }
{ "id" : 4, "name" : 4 }
{ "id" : 5, "name" : 5 }
{ "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
{ "id" : 9, "name" : 9 }
> db.userinfo.find({},{"id":1,"name":2})
{ "_id" : ObjectId("5cd5502202d3c2a6078c8c50"), "id" : 56, "name" : "ma" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c57"), "id" : 2, "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c58"), "id" : 3, "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c59"), "id" : 4, "name" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5a"), "id" : 5, "name" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5b"), "id" : 6, "name" : "tian" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5c"), "id" : 7, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5d"), "id" : 8, "name" : "fengqingyang" }
{ "_id" : ObjectId("5cd5550f02d3c2a6078c8c5e"), "id" : 9, "name" : 9 }  

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

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

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。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $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。

例子：id<50后按id分组求数量

> db.userinfo.aggregate([{$match:{"id":{$lt:50}}},{$group:{"_id":{id:"$id"},count:{$sum:1}}}])
{ "_id" : { "id" : 9 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "id" : 8 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "id" : 7 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "id" : 6 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "id" : 2 }, "count" : 1 }
{ "_id" : { "id" : 5 }, "count" : 3 }
{ "_id" : { "id" : 3 }, "count" : 2 }
{ "_id" : { "id" : 4 }, "count" : 1 }

> db.userinfo.aggregate([{$match:{"id":{$lt:50}}},{$group:{"_id":{id:"$id"},count:{$sum:1}}},{$project:{"_id":0,"id":"$_id.id","count":"$count"}}])
{ "id" : 9, "count" : 1 }
{ "id" : 8, "count" : 1 }
{ "id" : 7, "count" : 1 }
{ "id" : 6, "count" : 1 }
{ "id" : 2, "count" : 1 }
{ "id" : 5, "count" : 3 }
{ "id" : 3, "count" : 2 }
{ "id" : 4, "count" : 1 }

相当于sql：select id,count(1) as count from userinfo where id<50 group by id;

> db.userinfo.aggregate([{$match:{"id":{$lt:50}}},{$group:{"_id":{id:"$id"},arr:{$push:"$name"}}}])
{ "_id" : { "id" : 9 }, "arr" : [ 9 ] }
{ "_id" : { "id" : 8 }, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : { "id" : 7 }, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : { "id" : 6 }, "arr" : [ "tian" ] }
{ "_id" : { "id" : 2 }, "arr" : [ 2 ] }
{ "_id" : { "id" : 5 }, "arr" : [ 5, "liu", "xiaoma" ] }
{ "_id" : { "id" : 3 }, "arr" : [ 3, "dan" ] }
{ "_id" : { "id" : 4 }, "arr" : [ 4 ] }
> db.userinfo.aggregate([{$match:{"id":{$lt:50}}},{$group:{"_id":"$id",arr:{$push:"$name"}}}])
{ "_id" : 9, "arr" : [ 9 ] }
{ "_id" : 8, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : 7, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : 6, "arr" : [ "tian" ] }
{ "_id" : 2, "arr" : [ 2 ] }
{ "_id" : 5, "arr" : [ 5, "liu", "xiaoma" ] }
{ "_id" : 3, "arr" : [ 3, "dan" ] }
{ "_id" : 4, "arr" : [ 4 ] }

> db.userinfo.aggregate([{$match:{"id":{$lt:50}}},{$group:{"_id":"$id",arr:{$addToSet:"$name"}}}])
{ "_id" : 9, "arr" : [ 9 ] }
{ "_id" : 8, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : 7, "arr" : [ "fengqingyang" ] }
{ "_id" : 6, "arr" : [ "tian" ] }
{ "_id" : 2, "arr" : [ 2 ] }
{ "_id" : 5, "arr" : [ "xiaoma", "liu", 5 ] }
{ "_id" : 3, "arr" : [ "dan", 3 ] }
{ "_id" : 4, "arr" : [ 4 ] }