MongoDB基础操作

最新推荐文章于 2025-06-11 21:52:11 发布
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文章标签： mongodb 数据库 nosql
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MongoDB是一个基于分布式文件存储的文档型数据库，支持多种数据模型，包括文档、集合和数据库。文章详细介绍了MongoDB的基本概念，如数据库、集合和文档的创建与管理，以及数据的插入、更新、删除和查询操作。此外，还讲解了索引的创建与使用，以及聚合操作，如$match、$group、$sort等方法的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

整理自菜鸟教程

MongoDB基础概念

SQL术语MongoDB术语说明
databasedatabase数据库
tablecollection数据库表/集合
rowdocument数据记录行/文档
columnfield数据字段/域
indexindex索引
table joins表连接, MongoDB不支持
primary keyprimary key主键, MongoDB自动将_id字段设置为主键

MongoDB将数据存储为由键值对(Key=>Value)组成的文档, 类似于JSON对象, 字段值可以包含其他文档, 数组及文档数组.

数据库

MongoDB默认使用test数据库, MongoDB可以建立多个数据库, 每一个都有自己的集合和权限.

可以使用show dbs命令显示所有数据库列表.

> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

执行db命令显示当前的数据库对象或集合, 使用use命令连接到一个指定的数据库.

> db
test
> use local
switched to db local
> db
local
数据库名称命名规范
  • 不能是空字符串（“”)。
  • 不得含有' '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
  • 应全部小写。
  • 最多64字节。

文档

文档由一组键值对(key-value)组成(即BSON).

MongoDB的特点就是文档不需要设置相同的字段, 并且相同的字段不需要相同的数据类型.

需要注意的是:

  1. 文档中的键/值对是有序的
  2. 文档中的值不仅可以是在双引号里的字符串, 还可以是其它几种数据类型, 也可以是嵌入整个文档
  3. MongoDB区分类型和大小写
  4. MongoDB的文档不能有重复的键
  5. 文档的键是字符串

集合

集合就是MongoDB文档组, 想到与关系数据库中的表格.

集合存在于数据库中, 没有固定的结构.

对集合可以插入不同格式的数据和类型. 但通常情况下具有一定关联性.

{"name": "Jack" }
{"name": "Mike", "age": 20}
{"name": "Steve", "age": 18, "sex": "male"}

MongoDB数据类型

数据类型描述
String字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean布尔值。用于存储布尔值（true/false）。
Double双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array用于将数组或列表或多个值存储为一个键。
Timestamp时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。
Object用于内嵌文档。
Null用于创建空值。
Symbol符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Object ID对象 ID。用于创建文档的 ID。
Binary Data二进制数据。用于存储二进制数据。
Code代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression正则表达式类型。用于存储正则表达式。

MongoDB基础操作

创建数据库

使用use database_name创建数据库, 如果数据库不存在, 则创建数据库, 否则切换到指定数据库

> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> use student
switched to db student
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> db.student.insertOne({"name": "zhangsan"})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6454d4f7a4db8e3c7a63cd35")
}
> show dbs
admin    0.000GB
config   0.000GB
local    0.000GB
student  0.000GB

在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

删除数据库

使用db.dropDatabase()删除当前的数据库

> use student
switched to db student
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "student", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

创建集合

使用db.createCollection()方法来创建集合

> use jxgl
switched to db jxgl
> db.createCollection("student")
{ "ok" : 1 }
> show collections
student

当插入一些文档时, mongoDB会自动创建集合

> db.course.insert({"name": "Java"},{"name": "Python"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show collections
course
student

删除集合

使用db.collection.drop()方法删除集合

> show collections
course
student
> db.course.drop()
true
> show collections
student

插入文档

  • db.collection.insertOne()插入一条文档数据
> db.scores.insertOne({
... stuname: "zhangsan",
... coursename: "Java",
... score: 70})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6454dd9da4db8e3c7a63cd37")
}
> db.scores.find()
{ "_id" : ObjectId("6454dd9da4db8e3c7a63cd37"), "stuname" : "zhangsan", "coursename" : "Java", "score" : 70 }
  • db.collection.insertMany() 插入多条文档数据
> db.student.insertMany([{name: "lisi", gender: "female"}, {name: "wangwu", gender: "male", age: 18}])
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd38"),
                ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39")
        ]
}
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd38"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
  • 将文档定义为变量并插入
> document = ({name: "Jack", gender: "female"})
{ "name" : "Jack", "gender" : "female" }
> db.student.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd38"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454e533a4db8e3c7a63cd3a"), "name" : "Jack", "gender" : "female" }

更新文档

db.collection.update(
	<query>,
	<update>,
	{
		upsert: <boolean>,
		multi: <boolean>
	}
)
  • query: update的查询条件, 类似于关系数据库查询语句中where条件
  • update: update的对象和一些更新的操作符(如$, $inc…), 类似于关系数据库set后的内容
  • upsert: 如果不存在update的记录, 是否插入新的记录. 默认为false, 不插入
  • multi: 是否将按条件查出来的多条记录全部更新. 默认为false, 只更新找到的第一条记录
> db.student.update({name: "lisi"}, {$set: {age: 19}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd38"), "name" : "lisi", "gender" : "female", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454e533a4db8e3c7a63cd3a"), "name" : "Jack", "gender" : "female" }

使用save()方法通过传入的文档来替换已有的文档, _id主键存在就更新, 不存在就插入

> document = [{name: "Mike", gender: "female"}, {name: "Jorn", age: 19}]
[
        {
                "name" : "Mike",
                "gender" : "female"
        },
        {
                "name" : "Jorn",
                "age" : 19
        }
]
> db.student.save(document)
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [ ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 2,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 0,
        "nModified" : 0,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd38"), "name" : "lisi", "gender" : "female", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454e533a4db8e3c7a63cd3a"), "name" : "Jack", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454ecc4a4db8e3c7a63cd3c"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454ecc4a4db8e3c7a63cd3d"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }

删除文档

在MongoDB中, 使用remove()方法移出集合中的数据

db.collection.remove(
	<query>,
	{
		justOne: <boolean>
	}
)
  • query: 删除文档的条件
  • justOne: 默认为false, 删除所有匹配条件的文档; 设为true时, 只删除一个文档
> db.student.remove({gender: "female"})
WriteResult({ "nRemoved" : 3 })
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454de8aa4db8e3c7a63cd39"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454ecc4a4db8e3c7a63cd3d"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }

查询文档

使用find()方法以非结构化的方式显示所有文档, 可以使用pretty()方法以易读的方式显示文档.

> db.student.find({gender: "female"})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
> db.student.find({gender: "female"}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"),
        "name" : "Mike",
        "gender" : "female"
}
{
        "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"),
        "name" : "lisi",
        "gender" : "female"
}
MongoDB AND条件查询

MongoDB可以通过find()方法传入多个以,分割的键来实现AND条件查询.

以下示例类似于where 语句: where gender = ‘male’ and age = 18;

> db.student.find({gender: "male", age: 18}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"),
        "name" : "wangwu",
        "gender" : "male",
        "age" : 18
}
MongoDB OR条件查询

MongoDB 使用关键字$or实现OR查询语句.

以下示例类似于: where gender = ‘female’ or age = 18;

> db.student.find({$or: [{gender: "female"}, {age: 18}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"),
        "name" : "Mike",
        "gender" : "female"
}
{
        "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"),
        "name" : "lisi",
        "gender" : "female"
}
{
        "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"),
        "name" : "wangwu",
        "gender" : "male",
        "age" : 18
}

MongoDB条件操作符

操作格式
等于{<key>:<value>}
小于 less than{<key>:{$lt:<value>}}
小于或等于 less than or equal{<key>:{$lte:<value>}}
大于 greater than{<key>:{$gt:<value>}}
大于或等于 greater than or equal{<key>:{$gte:<value>}}
不等于 not equal{<key>:{$ne:<value>}}
MongoDB小于操作符

MongoDB小于操作符使用$lt关键字来实现, 返回所有age字段值小于19的文档.

> db.student.find({age: {$lt: 19}})
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
MongoDB小于等于操作符

MongoDB小于等于操作符使用$lte关键字来实现, 返回所有age字段值小于等于19的文档.

> db.student.find({age: {$lte: 19}})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
MongoDB大于操作符

MongoDB大于操作符使用$gt关键字来实现, 返回所有age字段值大于18的文档.

> db.student.find({age: {$gt: 18}})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
MongoDB大于等于操作符

MongoDB大于等于操作符使用$gte关键字来实现, 返回所有age字段值大于等于18的文档.

> db.student.find({age: {$gte: 18}})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
MongoDB不等于操作符

MongoDB不等于操作符使用$ne关键字来实现, 返回所有age字段值不等于19的文档.

> db.student.find({age: {$ne: 19}})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
同时使用$lt和$gt操作符

返回所有age 大于15 和age小于20的文档

> db.student.find({age: {$gt: 15, $lt: 20}})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }

MongoDB Limit与Skip方法

MongoDB支持用limit()方法接收数字参数, 以指定从文档中读取记录的条数

{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
> db.student.find().limit(2)
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }

使用skip()方法接收数字参数, 跳过指定条数的文档记录. 例如以下示例显示从第二条数据开始的记录

> db.student.find().skip(1)
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }

MongoDB排序

在MongoDB中使用sort()方法对数据进行排序, 可以通过参数指定排序的字段, 并使用-1和1指定排序的方式. 其中1为升序排序, -1为降序排序.

> db.student.find().sort({age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }

MongoDB索引的使用

除了上述的分页和排序功能，MongoDB还支持使用索引来优化查询性能。索引是一种用于加快数据库查询速度的数据结构，可以让数据库在执行查询时更快地定位到需要查询的数据。

创建索引

在MongoDB中，可以通过createIndex()方法来创建索引。例如下面的例子中，为student集合的name字段创建索引：

> db.student.createIndex({name:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

在上面的例子中，{name:1}表示对name字段进行升序排序。如果要对name字段进行降序排序，可以将参数设置为{name:-1}。

查询优化

当我们执行查询操作时，如果查询条件匹配了索引，则MongoDB可以直接从索引中读取相关的数据，而无需扫描整个集合。这样就可以大大提高查询效率并减少查询时间。

例如下面的例子中，在student集合中查找名字为Mike的学生：

> db.student.find({name:"Mike"})
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }

如果我们为name字段创建了索引，那么MongoDB就可以直接从索引中获取name等于Mike的记录，而无需扫描整个集合。

删除索引

如果不再需要某个索引，可以使用dropIndex()方法将其删除。例如下面的例子中，我们删除了student集合中的name索引：

> db.student.dropIndex({name:1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }

上面的例子中，{name:1}指定了需要删除的索引。

MongoDB聚合方法

MongoDB的聚合方法是一种用于对文档进行聚合操作的查询方式，可以根据不同的条件进行分组、过滤、计数等操作。MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

$match 方法

$match方法可以用于筛选符合指定条件的文档，类似于SQL中的WHERE语句。例如下面的例子中，使用$match方法查找年龄大于18岁的学生：

> db.student.aggregate([
...     {$match:{age:{$gt:18}}}
... ])
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }

上面的例子中，$gt表示大于，因此查询结果只会返回年龄大于18岁的学生。

$group 方法

$group方法可以用于对文档进行分组统计。例如下面的例子中，我们使用$group方法按照gender字段对学生进行分组，并计算每个分组中学生的数量：

> db.student.aggregate([
...     {$group:{
...         _id:"$gender",
...         count:{$sum:1}
...     }}
... ])
{ "_id" : null, "count" : 1 }
{ "_id" : "male", "count" : 1 }
{ "_id" : "female", "count" : 2 }

上面的例子中，_id:"$gender"表示按照gender字段进行分组，count:{$sum:1}表示统计每个分组中的记录数量。

$project 方法

$project方法可以用于对文档进行投影操作，即从原始文档中提取需要的字段。例如下面的例子中，我们使用$project方法只返回学生的姓名和年龄信息：

> db.student.aggregate([
...     {$project:{
...         _id:0,
...         name:1,
...         age:1
...     }}
... ])
{ "name" : "Mike" }
{ "name" : "Jorn", "age" : 19 }
{ "name" : "lisi" }
{ "name" : "wangwu", "age" : 18 }

上面的例子中，_id:0表示不返回默认的_id字段，name:1和age:1表示只返回name和age字段。

$sort 方法

$sort方法可以用于对文档进行排序。例如下面的例子中，我们使用$sort方法对学生按照年龄进行升序排序：

> db.student.aggregate([
...     {$sort:{age:1}}
... ])
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd42"), "name" : "Mike", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd44"), "name" : "lisi", "gender" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("6454f200a4db8e3c7a63cd45"), "name" : "wangwu", "gender" : "male", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("6454f1daa4db8e3c7a63cd43"), "name" : "Jorn", "age" : 19 }

上面的例子中，age:1表示按照年龄升序排序。

$sum 方法

$sum方法可以用于对文档中的数值字段进行求和操作。例如下面的例子中，我们使用$sum方法计算所有学生的年龄之和：

> db.student.aggregate([
...     {$group:{
...         _id:null,
...         total_age:{$sum:"$age"}
...     }}
... ])
{ "_id" : null, "total_age" : 37 }

上面的例子中，_id:null表示不按照任何字段进行分组，total_age:{$sum:"$age"}表示计算所有学生的年龄之和，并将结果存储在total_age字段中。

$avg 方法

$avg方法可以用于对文档中的数值字段进行平均值计算。例如下面的例子中，我们使用$avg方法计算所有学生的年龄平均值：

> db.student.aggregate([
...     {$group:{
...         _id:null,
...         avg_age:{$avg:"$age"}
...     }}
... ])
{ "_id" : null, "avg_age" : 18.5 }

上面的例子中，_id:null表示不按照任何字段进行分组，avg_age:{$avg:"$age"}表示计算所有学生的年龄平均值，并将结果存储在avg_age字段中。

$max 方法

$max方法可以用于获取文档中某个字段的最大值。例如下面的例子中，我们使用$max方法查找所有学生中年龄最大的那个人：

> db.student.aggregate([
...     {$sort:{age:-1}},
...     {$limit:1},
...     {$project:{_id:0, name:1, age:1}}
... ])
{ "name" : "Jorn", "age" : 19 }

上面的例子中，我们首先使用$sort方法按照年龄降序排序，然后使用$limit方法限制查询结果只返回第一条记录，最后使用$project方法只返回姓名和年龄字段。

$min 方法

$min方法可以用于获取文档中某个字段的最小值。例如下面的例子中，我们使用$min方法查找所有学生中年龄最小的那个人：

> db.student.aggregate([
...   { $match: { age: { $exists: true } } }, // 只选择具有age字段的文档
...   { $sort: { age: 1 } },   // 按年龄升序排序
...   { $limit: 1 },           // 获取前1个文档（即最小年龄的学生）
...   { $project: { _id: 0, name: 1, age: { $ifNull: ['$age', Number.MAX_SAFE_INTEGER] } } }  // 只保留name和age字段，并用ifNull函数处理缺失的age字段
... ])
{ "name" : "wangwu", "age" : 18 }

上面的例子中，我们首先使用$sort方法按照年龄升序排序，然后使用$limit方法限制查询结果只返回第一条记录，最后使用$project方法只返回姓名和年龄字段。

VenYy
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