常用命令

# 常用操作命令

# 数据库操作命令

# 查看数据库
show dbs;
# 切换数据库（如果没有对应的数据库则创建）
use 数据库名;
# 创建集合
db.createCollection(集合名)
# 查看集合
show tables;
show collections;
# 删除集合
db.集合名.drop();
# 删除当前数据库
db.dropDatabase();

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# 插入数据

# 插入单条数据
db.集合名.insert(文档)
# 例如：（如果没有 test ，会自动创建）
db.test.insert({name:"张三丰",birthday:new ISODate("1930-07-01"),gender:0,city:"HZ"});
# 插入多条数据
db.集合名.insert([文档,文档])

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插入数据时 _id 没有指定，系统会自动生成（可以指定），默认_id 类型是 ObjectId 类型是一个12字节 BSON 类型数据，由以下格式组成：

前 4 个字节表示时间戳 ObjectId("对象Id字符串").getTimestamp() 来获取；
接下来的 3 个字节是机器标识码；
紧接的两个字节由进程 id 组成（PID）；
最后三个字节是随机数;

# 数据查询

# 查询语句，没有条件或者空对象查询所有，sort 1 正序 -1 倒序，pretty 格式化
db.集合名.find({条件}).sort({key:1}).pretty();

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# 比较操作

操作	条件格式	例子	RDBMS中的条件
等于	{key:value}	db.collection.find({字段名:值}).pretty()	where 字段名=值
大于	{key:{$gt:value}}	db.collection.find({字段名:{$gt:值}}).pretty()	where 字段名>值
小于	{key:{$lt:value}}	db.collection.find({字段名:{$lt:值}}).pretty()	where 字段名<值
大于等于	{key:{$gte:value}}	db.collection.find({字段名:{$gte:值}}).pretty()	where 字段名>=值
小于等于	{key:{$lte:value}}	db.collection.find({字段名:{$lte:值}}).pretty()	where 字段名<=值
不等于	{key:{$ne:value}}	db.collection.find({字段名:{$ne:值}}).pretty()	where 字段名!=值

# 逻辑条件

名称	例子
and	db.集合名.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
or	db.集合名.find({$or:[{key1:value1}, {key2:value2}]}).pretty()
not	db.集合名.find({key:{$not:{$eq:value}}).pretty()

# 分页查询

db.集合名.find({条件}).sort({排序字段:排序方式})).skip(跳过的行数).limit(一页显示多少数据)

# 数据更新命令

# $set ：设置字段值
# $unset :删除指定字段
# $inc：在值得基础上加一个数
db.集合名.update(
    <query>, # 更新条件
    <update>, # 上述操作
    {
    upsert: <boolean>, # 默认 false， true 表示 upsert
    multi: <boolean>, # 默认 false，true 更新满足条件的所有
    writeConcern: <document> # 指定 mongo 对写操作的回执行
    }
)
# 例如
db.c_user.update({name:"张三"},{$set:{age:12}},{multi:true})

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# 数据删除命令

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，用默认为 false）:
#      如果设为 true 或 1，则只删除一个文档
#      如果不设置该参数，则删除所有匹配条件的文档。
#  writeConcern（可选）:用来指定 mongod 对写操作的回执行为

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# 聚合操作

聚合是 MongoDB 高级查询语言，它允许我们通过转化、合并多个文档的数据，来生成新的信息，例如：求最大值、最小值、平均值。也可以进行复杂数据统计、数据挖掘。聚合操作分为：单目的聚合操作(Single Purpose Aggregation Operation)、聚合管道(Aggregation Pipeline)、MapReduce 编程模型。

单目聚合常用的有：count() 和 distinct()

db.c_user.find().count();
db.c_user.distinct("name");

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聚合管道：

语法：db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

#  例如: 统计 c_user 中各个 name 出现的次数
db.c_user.aggregate([{$group:{_id:"$name",count:{$sum:1}}}])
# 每个名字的平均年龄
db.c_user.aggregate([{$group:{_id:"$name",avg:{$avg:"$age"}}}])
# 获取每个 name 对应的年龄，返回值 {name:"张三",age_array:[12,34,53,47]}
db.c_user.aggregate([{$group:{_id:"$name",age_array:{$push:"$age"}}}])

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常用的聚合操作如下

表达式	描述
$sum	计算总和
$avg	求平均值
$min	获取对应值的最小值
$max	获取对应值的最大值
$first	获取第一个文档数据
$last	获取最后一个文档数据
$push	把得到的数据插入到数组中
$addToSet	把得到的数据插入到 set 中

MongoDB 中使用 db.collection.aggregate([{},...]) 方法来构建、使用聚合管道，每个文档在管道中经过一系列处理，输出相应结果。

操作	作用
$group	将集合中的文档分组，可用于统计结果
$project	修改输入文档的结构，用来重命名、增加或删除域、创建计算结果、嵌套文档
$match	用于过滤数据，只输出符合条件的文档
$limit	用来限制 MongoDB 返回的文档数
$skip	在跳过指定数量的文档，返回余下文档
$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

  # 统计每个 name 的平均年龄，重新命名 avg ，输出 {name:"张三",age:12}，而不是 {name:"张三",avg:12}
  db.c_user.aggregate([
    {$group : {_id: "$name", avg:{$avg:"$age"}}},
    {$project : {name: "$name", age : "$avg"}}
  ])
  # 统计每个 name 出现次数，过滤小于等于 12 次的
  db.c_user.aggregate([
    {$group:{_id: "$name",count:{$sum : 1}}},
    {$match:{count:{$gt:12}}}
  ])

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MapReduce 编程模型

MapReduce 和 Pipeline 都能用于文档聚合， Pipeline 查询速度快于 MapReduce，MapReduce 能够在多台 Server 上并行执行复杂的聚合逻辑。MongoDB 不允许 Pipeline 的单个聚合操作占用过多的系统内存，如果一个聚合操作消耗 20% 以上的内存，MongoDB 就会停止操作，并向客户端输出错误消息。MapReduce 是一种计算模型，它将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

参考：

MongoDB 入门及底层原理 (juejin.cn) (opens new window)

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上次更新: 2021/04/06, 22:01:45

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