MongoDB常用语句-优快云博客

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MongoDB 常用语句与应用分析

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，以 JSON 格式（BSON）存储数据，具有高性能、高可用、易扩展等特点。以下是 MongoDB 的核心概念、常用语句、应用场景及优势的详细分析：

一、核心概念

关系型数据库	MongoDB	说明
数据库 (Database)	数据库 (Database)	数据的逻辑分组
表 (Table)	集合 (Collection)	一组文档，类似表但无固定模式
行 (Row)	文档 (Document)	键值对的集合，类似 JSON 对象
列 (Column)	字段 (Field)	文档中的一个键值对
主键 (Primary Key)	id 字段 (自动生成)	文档的唯一标识

二、常用语句

1. 数据库操作

javascript

// 查看所有数据库
show dbs

// 切换/创建数据库（存在则切换，不存在则创建，插入数据后才会实际创建）
use mydb

// 删除当前数据库
db.dropDatabase()

2. 集合操作

// 创建集合（可选参数指定配置）
db.createCollection("users")

// 查看集合列表
show collections

// 删除集合
db.users.drop()

3. 文档操作（CRUD）

插入文档

// 插入单个文档
db.users.insertOne({
  name: "张三",
  age: 25,
  email: "zhangsan@example.com",
  hobbies: ["阅读", "跑步"]
})

// 插入多个文档
db.users.insertMany([
  { name: "李四", age: 30 },
  { name: "王五", age: 22 }
])

查询文档

// 查询所有文档
db.users.find()

// 条件查询（等于）
db.users.find({ age: 25 })

// 条件查询（大于）
db.users.find({ age: { $gt: 25 } })

// 条件查询（逻辑与）
db.users.find({ age: { $gt: 20 }, name: "张三" })

// 条件查询（逻辑或）
db.users.find({ $or: [{ age: 25 }, { name: "李四" }] })

// 投影查询（只返回指定字段）
db.users.find({ name: "张三" }, { name: 1, age: 1, _id: 0 })

// 排序（1升序，-1降序）
db.users.find().sort({ age: 1 })

// 分页（skip跳过，limit限制数量）
db.users.find().skip(10).limit(5)

更新文档

// 更新单个文档（只更新第一个匹配的文档）
db.users.updateOne(
  { name: "张三" },  // 查询条件
  { $set: { age: 26, email: "new@example.com" } }  // 更新操作
)

// 更新多个文档
db.users.updateMany(
  { age: { $lt: 30 } },
  { $inc: { age: 1 } }  // 原子操作：年龄加1
)

// 替换整个文档（注意：会丢失原文档的其他字段）
db.users.replaceOne(
  { name: "张三" },
  { name: "张三", age: 26, gender: "男" }
)

删除文档

// 删除单个文档（只删除第一个匹配的文档）
db.users.deleteOne({ name: "张三" })

// 删除多个文档
db.users.deleteMany({ age: { $gt: 30 } })

// 删除集合中所有文档（保留集合结构）
db.users.deleteMany({})

4. 索引操作

// 创建单字段索引（升序）
db.users.createIndex({ name: 1 })

// 创建复合索引
db.users.createIndex({ name: 1, age: -1 })

// 创建唯一索引
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

// 查看索引
db.users.getIndexes()

// 删除索引
db.users.dropIndex("name_1")  // 索引名格式：字段名_排序方向

5. 聚合操作

// 统计文档数量
db.users.countDocuments({ age: { $gt: 25 } })

// 分组统计（统计每个年龄段的人数）
db.users.aggregate([
  { $group: { _id: "$age", count: { $sum: 1 } } }
])

// 筛选+分组+排序（统计年龄>20的用户，按年龄段分组并排序）
db.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gt: 20 } } },
  { $group: { _id: "$age", count: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { _id: 1 } }
])

三、MongoDB 的使用场景

内容管理系统（CMS）
- 灵活的文档结构适合存储各种类型的内容（文章、图片、视频等）
- 支持快速迭代和字段扩展
实时分析平台
- 高写入性能处理海量数据
- 聚合框架支持复杂数据分析
用户行为日志
- 无模式设计方便记录多变的用户行为数据
- 水平扩展能力应对数据量增长
移动应用后端
- 支持地理位置查询（如附近的人 / 地点）
- 自动分片实现高可用和扩展性
缓存层
- 高性能读写满足缓存需求
- 灵活的数据模型适配各种缓存场景
物联网（IoT）数据存储
- 处理大量结构化和半结构化的传感器数据
- 支持时间序列数据高效存储

四、MongoDB 的优势

灵活的文档模型
- 无需预定义模式，字段可动态添加和修改
- 适合快速迭代的开发场景
高可扩展性
- 自动分片支持水平扩展
- 副本集提供高可用性和自动故障转移
高性能
- 内存映射引擎（WiredTiger）提供高效读写
- 索引支持快速查询
丰富的查询功能
- 支持复杂查询、聚合操作和地理位置查询
- 强大的聚合框架替代传统 SQL 的复杂查询
地理位置支持
- 内置对地理位置数据的索引和查询支持
- 适合开发 LBS（位置服务）应用
易于开发和维护
- JSON 格式数据与现代编程语言和框架无缝集成
- 减少数据转换和映射工作
强大的社区支持
- 活跃的开源社区和完善的文档
- 主流云平台（AWS、Azure、Google Cloud）提供官方支持

五、MongoDB 与关系型数据库的对比

特性	MongoDB (NoSQL)	关系型数据库 (如 MySQL)
数据模型	文档模型（JSON/BSON）	表格模型（固定模式）
模式灵活性	无模式，动态扩展	严格模式，修改成本高
查询语言	类 JSON 查询语法	SQL
事务支持	4.0 + 支持多文档事务（弱隔离）	强事务 ACID 保证
扩展性	水平扩展（自动分片）	垂直扩展为主
适用场景	灵活、高并发、大数据量	复杂关系、强事务要求