Mongodb的使用

1简介

mongodb是一个存储json的数据库(以下内容参考菜鸟教程)

2安装链接

mongodb

3图形工具

官网提供了图形化界面工具

4常用数据类型

5操作以及知识点

建数据集

mongodb的数据集相当于mysql的表
语法:
db.createCollection(name, options)；
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
options

:例子:新建一个名为 col的数据集

db.createCollection("col"); 

插入数据

语法:
db.COLLECTION_NAME.insert(document) 或 db.COLLECTION_NAME.save(document)

save()：如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃，可以使用 db.collection.insertOne() 或 db.collection.replaceOne() 来代替。
insert(): 若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据。
例子: 往col插入一个json数据

db.col.insert({"name":"col1","id":1})

更新数据

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

例子: 更新col数据集的数据

db.col.update({"id":1},{$set:{"name":"new_name"}})

以上语句只会修改第一条发现的文档,如果要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true

db.col.update({"id":1},{$set:{"name":"name"}},{multi:true})

删除数据

语法:
db.collection.remove(
< query >,
{
justOne: < boolean >,
writeConcern: < document >
}
)
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
例子: 删除col数据集的数据

db.col.remove({"id":1})

以上语句会把所有字段id=1的数据删除,如果只需要删除一条，则

db.col.remove({"id":1},1)

如果想把整个数据集的数据删除，则

db.col.remove({})

条件查询

语法:
db.collection.find(query, projection) 或者 db.collection.find(query, projection).pretty()

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）。
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

query语法格式

and条件: find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开.

or条件: 使用了关键字 $or 一个关键字数组组合成

查询col数据集的全部数据:

db.col.find()

查询col里id字段大于2的数据

db.col.find( { "id" : { $gt : 2 } } )

查询col里id大于2并且name 为coll的数据（and条件）

db.col.find( {"id" : { $gt:2 } , "name":"col1" } )

查询 col里id大于2或者name 为coll的数据(or条件)

db.col.find(
  {

     $or: [  {"id":{$gt:2} },  {"name":"col1"} ]

  }

).pretty()

分组查询

语法：
查询clo数据集，并通过name字段分组

db.col.aggregate({$group:{_id:"$name"}})

查询结果如下

查询clo数据集，通过name字段分组,并统计组内数据数

db.col.aggregate({$group:{_id:"$ id",id_num:{$sum:1}}})

查询结果如下:

重复值查询

根据id进行分组，而后统计该组内的数量num(该字段可自定义名称),而后使用$match进行过滤数据：将num大于1的进行过滤

db.col.aggregate({$ group:{_id:"$ id",num:{$ sum:1}}},{$match:{num:{$gt:1}}})

JSON查询

销售订单表中，销售员是一个json结构，{empId,empIcon,empName};

查找销售员=>当前用户的所有订单。

查找当前订单表所有信息:

db.order.find().pretty()

根据用户的id查找对应的所有订单数据:

db.order.find( {"order_emple.empId":2} ).pretty();

Json的gropu查询
人口表有两个字段：人口数量及地区；其中地区是json类型，有省、市、地三个字段。 分别按省、市、地分组统计人口数量

查询人口表所有数据:

db.population.find().pretty()

根据省份分组查询:

db.population.aggregate({$group:{_id:"$region.province",total:{$sum:"$population_number"}}}).pretty()

根据市级分组查询:

db.population.aggregate({$group:{_id:"$region.city",total:{$sum:"$population_number"}}}).pretty()

根据市级分组查询广东内人口:

db.population.aggregate([{$match:{"region.province":"广东省"}},{$group:{_id:"$region.city",total:{$sum:"$population_number"}}}]).pretty()

根据地区分组查询:

db.population.aggregate({$group:{_id:"$region.Prefecture",total:{$sum:"$population_number"}}}).pretty()