mongodb增删查改基本常用命令

mongodb常用命令(一)

1. 数据查询

• 查询collection文档中所有数据
  db.collection.find()

• 查询collection文档中一条数据
  db.collection.findOne()

• 查询collection文档中想要显示的字段, 表中自带_id默认会显示。0 为不显示，1 为显示

  db.collection.find({},{_id: 0, x: 1, y : 1})
  

• 随机查询 n 条collection文档中数据

  db.collection.aggregate([{$sample: {size: n}}])
  

• 随机查询 n 条collection文档中限定字段

  db.collection.aggregate([{$match: {x: ''}}, {$sample:{size: n}}])
  

• 查询collection指定数量数据，skip表示跳过n条数据，limit表示返回m条数据 db.collection.find().skip(n).limit(m)

• 对collection文档中x字段进行排序，1表示升序排列，-1表示降序排列

  db.collection.find().sort({x: 1})
  

  mongodb条件操作符

  $regex 模糊查询(正则表达式)

  • 查询collection文档中 x 字段中包含 xxx 字符的文档

     db.collection.find({x: {$regex: 'xxx'}})
    

  $all 匹配所有

  • db.collection.find({x: {$all: [ ]}})

  $exists 字段是否存在(存在true显示数据，不存在则不显示)

  • db.collection.find({x: {$exists: true}})

  $size 数组元素个数(用来查询特定长度的数组)

  • db.collection.find({x: {$size: n}})

  $mod 取模运算(查询x取模10等于0的数据)

  • db.collection.find({x: {$mod: [10, 0]}})

  $ne 不等于(x值不等于n的数据)

  • db.collection.find({x: {$ne: n}})

  $in 包含(x值包含[ ]中数字的数据) | $nin 不包含(用法一样)

  • db.collection.find({x: {$in: [2, 3, 4]}})

2.数据表中数据查重

• db.collection.aggregate([{$group: {_id: {x: '$x'}, count: {$sum:1}}}, {$match: {count: {$gt: 1}}}])

  查询collection表中x字段数据大于1的所有信息

  mongodb默认10分钟内处理完数据，当超时时，则抛出cursor not found异常。当数据量大时，处理数据超过十分钟，需要延长超时时间，可添加noCursorTimeout()参数。但是不推荐使用，会导致没有正确关闭游标。

  可用cursorTimeoutMillis:600000(default:10minutes)设置需要延长的时间参数

  • db.runCommand({distinct: 'clothes_textures', key: 'reg_id'}).values.length; 查询reg_id去重后的数据。使用这种查询方式，当结果集大于16M时会报错，不适用于大数据统计。

  • 使用聚合函数aggregate，返回统计数量

    db.collection.aggregate([{$group:{_id:'$field'}},{$group:{_id:null, count:{$sum:1}}}])
    

3.表中重复数据去重

• db.collection.aggregate([{$group: {_id: {x: '$x'}, count: {$sum: 1}, dups: {$addToSet: '$_id'}}}, {$match: {count: {$gt:1}}}], (1)).forEach(function(doc){doc.dups.shift(); db.collection.remove({_id: {$in: doc.dups}});})
  

• $addToSet 表示在返回结果数组中增加_id字段

• doc.dups.shif() 表示从数组第一个值开始删除，用来删除重复的一个_id，让后面的删除语句不会删除所有的数据

• forEach 根据_id循环删除数据

• 当文档超过16M时，命令运行会出错，可在(1)处添加{allowDiskUse: true}, 表示使用磁盘

4.mongoimport 文件导入

• mongoimport --host hostname:port --username usernane --password password --db database --collection collection --type csv/json/tsv --headerline --file filename 
  

• –host 连接数据库的hostname和端口号，默认连接本机，端口号默认27017

• –username/–password 连接数据库的用户名和密码，没有设置可不写

• –db 连接的数据库，不存在则自动创建

• –collection 导入数据的文档，不存在则自己创建，不写的话，则默认导入文件的文件名

• –type 导入文件的类型，默认json类型

• –headerline 导入文件的表头，存入文档后为字段名，只有csv文件和tsv文件有 headerline，json没有

• –file 导入文件的路径

• –ignoreBlanks 忽略空文档，仅用于csv和tsv

• –drop在插入文档之前删除集合

• –jsonArray 导入json文件时的参数，将输入源视为json数组

5.mongoexport 文档导出

• –host

• –username/–password

• –db

• –collection

• –fields [, ] 选择导出文档的字段

• –type 导出文档的类型（json或csv），默认json。ｃｓｖ导出时需要指定导出的字段名。

• –out filename 导出文档的名字，若未指定，则默认为stdout

• –jsonArray 导出文档为json时的参数

• –noheaderline 导出csv数据，第一行没有字段名列表

  mongoexport --host 192.168.1.xxx:27017 --db database --collection collection --type csv -f reg_id,pic_uuid,task_uuid --out /data/clothes_region_merge.csv

6. 数据库/表重命名

• db.copyDatabase('oldname', 'newname')

• 数据库删除 use oldname db.dropDatabase()

   db.collection.renameCollection('newname') //集合重命名
  

7. 创建索引

• 单字段索引

  。db.collection.createIndex({field: 1})

  。对field字段建立索引，1 表示升序， -1 表示降序序，对于单字段索引， 升序降序效果一样

  当建索引的字段长度超过1024大小时，会报错：WiredTigerIndex::insert: key too large to index，即键太大无法创建索引。这时可以选择忽略错误或建立hash索引或text索引。

  。忽略错误 在mongodb的 mongod.conf文件中配置参数

  ​ --setParameter failIndexKeyTooLong=false

• 复合索引

  。db.collection.createIndex({field1: 1, fiels2: 1, ...})

  。针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的 文档按第二个字段排序，以此类推。字段顺序也会影响索引的顺序，实 际操作时可根据创建索引字段选择字段顺序

• 多key索引

  。当索引的字段为数组时，创建的索引为多key索引，多key索引会为数组 的每个元素建立索引

• 文本索引

  。db.collection.createIndex({field: 'text'})

  。此索引允许对包含字符串内容的所有字段进行文本搜索。如果不清楚要 在文本索引中包含哪些字段或用于特殊查询，那么对于高度非结构化的数据，这样的索引可能很有用。

• 哈希索引

  。db.collection.createIndex({field: 'hashed'})

  。指按照某个字段的hash值建立索引，目前主要用于[MongoDB Sharded Cluster](https://yq.aliyun.com/articles/32434?spm=5176.100238.yqhn 2.22.0cUwgh)的Hash分片，hash索引只能满足 字段完全匹配的查询，不能满足范围查询等。