MongoDB学习之路——基础

一、相关概念

MongoDB中没有表和记录的概念，也不支持外键、事务、数据类型约定等，MongoDB中的表是集合(Collection)，记录是文档(Document)，MongoDB中一个数据库包含多个集合，一个集合包含多个文档。

二、启动Mongo服务

MongoDB的服务配置请自行百度。

• 使用命令
  按下Win+R,输入cmd,在命令行中直接启动：1. 启动mongoDB:net start mongoDB 2. 停止mongoDB:net stop mongoDB
• 在搜索框中输入service,找到MongoDB服务，手动开启
• 进入MongoDB按照目录的bin文件夹下，输入mongo启动服务

三、数据库相关操作

四、集合的相关操作

语法：db.createCollection(name,options)
name：创建的集合名称
options：是一个作为初始化的文档(可选)，包含的参数如下：

• capped：类型为 Boolean，如果为 true 则创建一个固定大小的集合，当其条目达到最大时可以自动覆盖以前的条目。在设置其为 true 时也要指定参数大小；
• autoIndexId：类型为 Boolean，默认为 false，如果设置为 true，则会在 _id 字段上自动创建索引；
• size：如果 capped 为 true 则需要指定，指定参数的最大值，单位为 byte；
• max：指定最大的文档数。

db.createCollection("users")：创建集合users
db.createCollection("users", { capped : 1, autoIndexId : 1, size : 6142800, max : 10000 } ) #带参数
show collections:显示数据库中所有的集合
db.users.drop()：删除该数据库中的集合users

五、文档的相关操作

1.插

插入有insert跟save,insert 不能插入一条已经存在的记录，如果已经有了一条记录(以主键为准)，insert 操作会报错，而使用 save 指令则会更新原记录。若集合不存在会自动创建集合。

> use users
switched to db users
> db.users.insert({"name":"aaa","age":18,"sex":"male"}) # insert插入一条数据
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.users.insert([{"name":"bbb","age":19,"sex":"male"},{"name":"ccc","age":25,"sex":"female"}]) #插入多条数据时要将数据用[]括起来
BulkWriteResult({
       "writeErrors" : [ ],
       "writeConcernErrors" : [ ],
       "nInserted" : 2,
       "nUpserted" : 0,
       "nMatched" : 0,
       "nModified" : 0,
       "nRemoved" : 0,
       "upserted" : [ ]
})
> doc1=({"user_id":1,"name":"ddd","age":20})
{ "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> doc2=({"user_id":2,"name":"eee","age":30})
{ "user_id" : 2, "name" : "eee", "age" : 30 }
> db.users.insert([doc1,doc2]) # 直接插入多个文档
BulkWriteResult({
       "writeErrors" : [ ],
       "writeConcernErrors" : [ ],
       "nInserted" : 2,
       "nUpserted" : 0,
       "nMatched" : 0,
       "nModified" : 0,
       "nRemoved" : 0,
       "upserted" : [ ]
})

2.查

(1)AND

语法：db.users.find({ key1: value1, key2: value2 }).pretty() #{}内部是查找的条件,是AND的关系
等价于SQL语句：select * from users where key1=value1 and key2=value2;

db.users.find() # 查询所有数据
db.users.find().pretty() # 使查询输出的结果更美观

(2)OR

语法：db.users.find({$or:[{key1: value1}, {key2: value2}]}).pretty()#[]内部是OR的关系
等价于SQL语句：select * from users where key1=value1 or key2=value2;

> db.users.find({$or:[{"name":"aaa"},{"name":"bbb"}]})# 查询name为aaa或者name为bbb的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }

(3)AND+OR

等价于SQL语句：select * from users where age>18 and (name="bbb" or sex="female");

> db.users.find({# 第一重花括号是AND的关系
... "age":{$gt:18}, # age大于18
... $or:[ # []内部是OR的关系
... {"name":"bbb"},
... {"sex":"female"}
... ]
... })
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

(4)条件查询

语法：$condition:[key]
可选的condition值如下：

• ne：不等于 not equal。
• gt：大于 greater than
• lt：小于 less than
• gte：大于或等于 greater than equal
• lte：小于或等于 less than equal

> db.users.find({"age":{$gt:20}})
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

语法：$type:[key]
可选的 key 值如下：

• 1: 双精度型(Double)
• 2: 字符串(String)
• 3: 对象(Object)
• 4: 数组(Array)
• 5: 二进制数据(Binary data)
• 7: 对象 ID(Object id)
• 8: 布尔类型(Boolean)
• 9: 数据(Date)
• 10: 空(Null)
• 11: 正则表达式(Regular Expression)
• 13: JS 代码(Javascript)
• 14: 符号(Symbol)
• 15: 有作用域的 JS 代码(JavaScript with scope)
• 16: 32 位整型数(32-bit integer)
• 17: 时间戳(Timestamp)
• 18: 64 位整型数(64-bit integer)
• -1: 最小值(Min key)
• 127: 最大值(Max key)

> db.users.find({"age":{$type:1}}) # 查询所有age的type为double类型的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> db.users.find({"age":{$type:"double"}}) # 与上面的功能相同
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }

(5)正则式查询

正则语法可以参考：https://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.html

> db.users.find({"name":/^a/}) # 查询name以a开头的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
> db.users.find({"name":/b$/}) # 查询name以b结尾的文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }

(6)limit()与skip()

> db.users.find() # 所有文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
> db.users.find().limit(2) # 查询两个文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
> db.users.find().limit(2).skip(1) # 跳过一个文档，即从第二个文档开始查询两个文档
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }

(7)sort()

语法：db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1|-1})
升序用 1 表示，降序用 -1 表示。

> db.users.find().sort({"age":-1}) # 按照age降序排列
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "user_id" : 1, "name" : "ddd", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }

3.更新

语法：db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA,UPDATED_DATA,MULTI)
一共有三个参数：
第一个大括号内容标示查找条件，第二个大括号内容则表示更新后的数据
默认的 update 函数只对一个文档更新，如果想作用所有文档，则需要加入 multi:true

> db.users.update({"user_id":2},{$set:{"age":35,"sex":"male"}},{multi:true}) # 将user_id为2的文档的age改为32，sex改为male
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.users.find({"user_id":2})
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"), "user_id" : 2, "name" : "eee", "age" : 35, "sex" : "male" }
>

4.替换已经存在的文档

语法：db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})

> db.users.save({"_id":ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"),"name":"kkk","city":"hubei"})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.users.find({"name":"kkk"})
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bc"), "name" : "kkk", "city" : "hubei" }

5.删除文档

语法：db.COLLECTION_NAME.remove(DELECTION_CRITERIA)

> db.users.remove({"name":"kkk"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })

六、索引

语法：db.COLLECTION_NAME.createIndex({KEY:1|-1},{OPTIONS})
1 代表升序，-1 代表降序。
ensureIndex() 的可选参数：

db.users.createIndex({"age":1})
db.users.createIndex({"user_id":1,"name":1},{background:1}) # 在后台创建索引

七、聚合(Aggregate)

语法：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
聚合的表达式(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)：

> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("5d01d55e5464632726bf70b8"), "name" : "aaa", "age" : 18, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70b9"), "name" : "bbb", "age" : 19, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5d01d6365464632726bf70ba"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5d01dd8a5464632726bf70bb"), "name" : "ddd", "age" : 20, "sex" : "male" }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":"$sex","total":{$sum:1}}}]) #通过sex字段对文档进行分组，{$sum:1}表示出现了一条记录就加1
{ "_id" : "female", "total" : 1 }
{ "_id" : "male", "total" : 3 }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":"$sex","total":{$sum:"$age"}}}])#对sex相同的文档的age进行累加
{ "_id" : "female", "total" : 25 }
{ "_id" : "male", "total" : 57 }
> db.users.aggregate([{$group:{"_id":null,"total":{$sum:"$age"}}}])#_id为null时是统计所有文档的age之和
{ "_id" : null, "total" : 82 }

八、管道

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。聚合框架中常用的几个操作有：

• $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。类似于SQL中的投影操作，默认输出_id,若为0表示不输出，为1表示输出
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$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。_id字段是必填的;但是，可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
  语法：{ $group: { _id: , : { : }, ... } }
• $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。

下面等价于SQL语句：select age,count(*) as total from users where sex='male' group by age

db.users.aggregate([
  {
    $match:{"sex":"male"} #$match放在$group前面类似于where语句，将匹配match的文档传送到下一个管道
  },
  {
    $group: {# 分组后只有_id与total两个属性了
        "_id": "$age",
        "total": {
            $sum: 1
        }
    }
 }
])

下面等价于SQL语句：select sex, count(*) as total from users group by sex having total>1

db.users.aggregate([
  {
    $group: {# 将分组结果传送到下一个管道
        "_id": "$sex",
        "total": {
            $sum: 1
        }
    }
 },
  {
    $match:{total:{$gt:1}} # match放在group后面类似于having条件
  }
])

下面等价于SQL语句：select sum(age) as total from users group by sex having total>10;

db.users.aggregate([
  {
    $group: {
        "_id": "$sex", #按照sex分组
        "total": {# 计算每组中age的和，赋值给total
            $sum: "$age"
        }
    }
 },
  {
  $match:{"total":{$gt:10}}#匹配total大于10的文档
  } ,
  {
      $project:{"_id":0,"total":1}#只投影total,不投影_id
  }
])

参考文档

1. https://www.shiyanlou.com/courses/12
2. https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-aggregate.html
3. https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/mongo1.html

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