一、MongoDB 增删改查
1. Insert
插入命令: db.User.save({name:'zhangsan',age:21,sex:true})
查询命令:db.User.find() ,查询结果如下:
{"_id": Objectld("4f69e680c9106ee2ec95da66"), "name": "zhangsan", "age": 21,"sex": true}
属性 _id :
Objectld 是 id 的默认类型。Objectld 使用 时间戳 + 机器码 + PID + 计数器 拼接而成的24位字符串。
2.Query
查询操作将和我们熟悉的 SQL 语言对比着记,这样更容易理解。
| 类型 | SQL命令 | Mongo命令 | 说明 |
|---|---|---|---|
| where | select * from User where name = ‘zhangsan’ | db.User.find({name:"zhangsan"}) | |
| fields | select name, age from User where age = 21 | db.User.find({age:21}, {'name':1, 'age':1}) | |
| sort | select * from User order by age | db.User.find().sort({age:1}) | 1为升序排序 -1为降序排序 |
| suce | select * from User skip 2 limit 3 | db.User.find().skip(0).limit(3) | 类似 offset 与 limit 进行偏移与跳过 |
| in | select * from User where age in (21, 26, 32) | db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}}) | |
| count | select count(*) from User where age >20 | db.User.find({age:{$gt:20}}).count() | |
| or | select * from User where age = 21 or age = 28 | db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]}) |
3.Update
更新命令:db.User.update({name:"zhangsan"}, {$set:{age:100, sex:0}})
上句命令翻译为 SQL 语句为:# update Userset age = 100, sex = 0 where name = ‘user1’
db.collection.update(criteria, objNew, upsert, mult) 方法,有四个参数:
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| criteria | 需要更新的条件表达式 |
| objNew | 更新表达式 |
| upsert | 如果FI标记录不存在,是否插入新文档 |
| mult | 是否更新多个文档 |
4.Remove
删除单个文档的命令:db.User.remove(id)
删除全部文档的命令:db.User.remove({})
注:remove 删除后的文档无法恢复。
二、MongoDB 聚合
聚合(aggregate)用于处理数据的平均值、求和等,并返回计算后的数据结果。在 SQL 语言中,聚合函数是 count(*) 一类函数。
1.插入数据
利用 insert 命令进行一次插入多个、多重数据,命令如下:
>db.article.insert({
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'runoob.com',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
>db.article.insert({
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'runoob.com',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 10
})
>db.article.insert({
title: 'Neo4j Overview',
description: 'Neo4j is no sql database',
by_user: 'Neo4j',
url: 'http://www.neo4j.com',
tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
likes: 750
})
2.统计sum
插入以上集合后,我们可以聚合计算每个作者所写的文章总数,命令如下:
> db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
命令对应的 SQL 语句为:# select by_user, count(*) from article group by by_user ,通过 字段 by_user 对数据进行分组,计算 by_user 具有相同字段值的总和。
查询结果为:
{
"result" : [
{
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
3.其他常见的聚合表达式
| 关键字 | 说明 | 表达式实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {sum:"sum : "sum:"likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {avg:"avg : "avg:"likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {min:"min : "min:"likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {max:"max : "max:"likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {push:"push: "push:"url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {addToSet:"addToSet : "addToSet:"url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", first_url : {first:"first : "first:"url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", last_url : {last:"last : "last:"url"}}}]) |
三、MongoDB 索引
索引能够极大提高查询效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文件并选取那些符合查询条件的记录。扫描全集合的查询效率是非常低的,特别是在处理大量的数据时,这非常影响性能。
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。
执行命令为字段创建索引:db.User.createIndex({"name":1}) ,其中 name 为要创建索引的字段名,1 为升序创建索引,-1 为降序创建索引。
文章详细介绍了MongoDB的基本操作,包括插入(Insert)、查询(Query)、更新(Update)和删除(Remove)文档,以及如何使用聚合(Aggregate)功能进行数据统计,如计算平均值和求和。同时,文章还提到了MongoDB的索引创建,强调了索引在提升查询效率中的重要作用。
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