MongoDB必要知识点

末蓝、 2024-04-18 07:27 140阅读 0赞

## **1. 创建数据库** ##

use DataBase      如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
    查看所有的数据库 "show dbs" 
    查看所有的集合 "show tables"

## **2.数据库的基本操作** ##

***insert 插入数据***

db.database.insert({"key":"value"})

***find 查询数据***

db.database.find(query,fields).sort(key).skip(n).limit(n)      // query 查询条件 fields 返回的字段   sort 排序 skip 跳出第几个  limit 查询数量几个
    
    db.data.findOne()    findOne 返回查询到的第一个  中第二个参数来制定想要的返回键  db.data.findOne({"name":"张三"},{_id:0,"age":0,"sex":0})
    
    db.data.find(query).count()  count()  返回集合中文档的数量
    
    db.data.count(query)
    
    $eq 等于 db.data.find({"age":{$eq:20}})
    
    $ne 不等于 db.data.find({"age":{$ne:20,$lt:20,$gt:30,$lte:20,$gte}})
    
    $gt 大于 $gte 大于等于 $lt 小于 $lte 小于等于 
    
    $in  查询数组中至少包含一个元素 db.data.find("tags":{$in:[5,15]})  返回tags为5和15的数据
    
    $nin 不包含 
    
    $and  与 db.data.find({"name":"张三","age":20}).pretty()
    
    $or   或 db.data.find($or:[{"name":"张三"},{"school":"清华大学"}])
     
     and 和 or 连用 db.data.find({"age":{$gt:20},$or:[{"sex":"男"},{"school":"北京大学"}]})	
    
    $not   取反查询 元操作符 db.data.find({a:{$not:/name/i}})
    
    $nor   不包括的查询 db.data.find({$nor:[{"gae":20},{"age":23}]})
    
    $exists 判断一个元素是否存在 db.data.find({num:{$exists:true}})  如果存在就返回元素
    
    $regex 正则表达式  db.data.find({name:{$regex:"张三"}})  或者 db.data.find({name:/张三/})

***update更新数据***

db.data.update(query,update,upsert,multi) update()方法 用于更新已存在的文档 
    
    query:  查询的条件 
    
    update: update的对象和一些更新的操作符 (如$,$inc...)
    
    upsert:可选，如果不存在update的记录，是否插入 true 为是 默认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，就把按条件查出来的多条记录全部更新
    
    db.data.update({"name":"张三"}，{$set:{"name":"李四"}},{multi:true})
    
    $set   用来指定一个键并更新键值，若键不存在并创建 用法：{$set:{field:value}} 
    
    $unset 删除字段 {$unset:field:1} db.data.update({"age":20},{$unset:{"school":"北京大学"}})
    
    $inc  用法：{$inc:{field:value}}  $inc可以对文档的某个值为数字型（只能为满足要求的数字）的键进行增减的操作。 db.data.update({"name":"李四"},{$inc:{"age":2}})
    
    $min  $min 操作符会在字段的值大于指定的值的时候更新字段的值为指定的值 db.data.updata({"name":"李四"},{$min:{age:20}})
    
    $max  $max 操作符会在字段的值小于指定的值的时候更新字段的值为指定的值 db.data.updatr({"name":"李四"},{$max:{age:25}})
    
    $setOnInsert  会将指定的值赋值给指定的字段，如果要更新的文档存在那么$setOnInsert操作符不会做任何处理  db.data.update({"name":"李四"},{$set:{"school":"哈佛大学"},$setOnInsert:{defaultQuery:100}},{upsert:true})
    注意：$set和$setOnInsert不能对同一字段使用
    
    $addToSet 在list下面，添加元素，不影响这个list,只在末尾加  db.data.updata({"name":"李四"},{$addToSet:{"list":["c","d"]}})
    
    $pop  删除数组中的第一个或最后一个元素 db.data.updata({"name":"李四",{$pop:{"list":1}}})  1删除最后一个  -1删除第一个                                      
    
    $push 把value 追加到field里面去，field一定是数组才行，如果数组不存在，会新增一个数组类型加进去 db.data.updata({"name":"李四"},{$push:{"list":"e"}})
    
    $pushAll 同push一样只不过可以一次追加多个值到一个数组字段内   {$pushAll:{field:value_array}}
    
    $pull  从数组field 内删除一个等于value的值  db.data.updata({"name":"李四"},{$pull:{"list":"c"}})
    
    $slice  对数组进行取值 db.data.find({"name":"李四"},{"list":{$slice:[0,3]}})

***remove 删除数据***

db.data.remove({})

## **3.索引** ##

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
    这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
    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。

***createIndex() 方法创建索引***

db.data.createIndex(keys,options)  语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。
    db.data.createIndex({"name":1})  单字段
    db.data.createIndex({"name":1,"age":-1}) 多字段

**(1)查看集合索引**  
db.data.getIndexes()  
**(2)查看集合索引大小**  
db.data.totalIndexSize()  
**(3)删除集合所有索引**  
db.data.dropIndexes()  
**(4)删除集合指定索引**  
db.col.dropIndex(“索引名称”)

**mongodb 高级索引**

文档 data
    	{
    	   "address": {
    		  "city": "Los Angeles",
    		  "state": "California",
    		  "pincode": "123"
    	   },
    	   "tags": [
    		  "music",
    		  "cricket",
    		  "blogs"
    	   ],
    	   "name": "Tom Benzamin"
    	}
    	使用以下命令创建数组索引
    	db.data.ensureIndex({"tags":1})
    	
    	创建索引之后，我们可以这样检索集合的tags字段
    	db.data.find({tags:"cricket"})
    
    	为了验证我们使用了索引，可以使用explain命令
    	db.data.find({tags:"cricket"}).explain()

**索引子文档字段**

假设我们需要通过city、state、pincode字段来检索文档，由于这些字段是子文档的字段，所以我们需要对子文档建立索引。
    	为子文档的三个字段创建索引，命令如下：
    	db.data.ensureIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})
    	
    	我们可以使用子文档的字段来检索数据
    	db.data.find({"address.city":"Los Angeles"})
    	
    	查询表达式不一定遵循指定的索引顺序，mongodb会自动优化。因此索引支持以下查询
    	db.data.find({"address.state":"California","address.city":"Los Angeles"})
    	
    	同时支持以下查询
    	db.users.find({"address.city":"Los Angeles","address.state":"California","address.pincode":"123"})
    	
    	unique 唯一索引 db.data.ensureIndex({"name":1},{"unique":true},{"sparse":true})
    	
    	sparse 稀疏索引

## **4.管道操作** ##

mongodb聚合 mongodb中聚合主要用于处理数据（诸如统计平均值，求和等），并返回计算后的结果。
    	
    	aggregate() 方法   db.data.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

**聚合表达式**  
基本用法：db.data.aggregate(\[\{\},…\])  
stage 如下：

$match    用于过滤文档，用法类似于find()方法中的参数 db.data.aggregate([{$match:{"all_price":{$gte:80}}}])
    		
    		$project  修改文档的结构，可以用来重命名、增加或删除文档中的字段  db.data.aggregate([{$project:{rall:1,all_price:1}}])
    		
    		$group    将集合中的文档进行分组，可用于统计结果。 db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id"},total:{$sum:"$num"}}])
    		
    		$sort     对集合中的文档进行排序   db.data.aggregate([{$project:{rall:1,all_price:1}},{$match:{"all_price":{$gte:80}}},{$sort:{"all_price":1}}])
    		
    		$limit    取一定数量的数据        db.data.aggregate([{$project:{rall:1,all_price:1}},{$match:{"all_price":{$gte:80}}},{$sort:{"all_price":1}},{$limit:1}])
    		
    		$skip     跳过几条数据取数据      db.data.aggregate([{$project:{rall:1,all_price:1}},{$match:{"all_price":{$gte:80}}},{$sort:{"all_price":1}},{$skip:1}])
    		
    		$count    返回聚合管道的计数
    		
    		$addFields  将新的字段添加到文档中，输出的文档包含已经存在的字段和新加入的字段  db.data.aggregate([{$addFields:{title:"mongodb"}}])
    		
    		$abs   	   求绝对值操作符  {$abs:<number>}
    		
    		$add       求和操作符，返回所有表达式相加起来的结果      {$add:[<expression1>,<expression2>,...]}
    		
    		$subtract  求差操作符 返回表达式1减去表达2的结果     {$subtract:[<expression1,<expression2>]}
    		
    		$multiply  求积操作符 返回表达式相乘的结果      {$multiply:[<expression1>,<expression2>]}
    		
    		$divide   求商操作符，返回表达式1除以表达式2的商    {$divide:[<expression1>,<expression2>]}
    		
    		$mod      求余操作符    db.data.find("this.a % 10 == 1") 等同于  db.data.find({a:{$mod:[10,1]}}) 
    		
    		$sqrt     计算平方根
    		
    		$sum   	  计算总和    db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",num_total:{$sum:"$likes"}}}])
    		
    		$avg      计算平均值  db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",num_total:{$avg:"$likes"}}}])
    		
    		$min      获取集合中所有文档对应值的最小值    db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",num_total:{$min:"$likes"}}}])
    		
    		$max      获取集合中所有文档对应值的最大值    db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",num_total:{$max:"$likes"}}}])
    		
    		$first    根据资源文档的排序获取第一个文档数据  db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",first_url:{$first:"$url"}}}])
    		
    		$last     根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",last_url:{$last:"$url"}}}])
    		
    		$push     在结果文档中插入值到一个数组中   db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",url:{$push:"$url"}}}])
    		
    		$addToSet  在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本  db.data.aggregate([{$group:{_id:"$use_id",url:{$addToSet:"$url"}}}])
    		
    		$lookup  表关联 db.data.aggregate([{$lookup:{from:"data_base",localField:"use_id",foreignField:"use_id",as:"items"}}])
    		
    		$unwind  从输入文档解构数组字段以输出每个元素的文档。每个输出文档用一个元素值替换数组。对于每个输入文档，输出n个文档，其中n是数组元素的数量，对于空数组可以为零

## \*5.原子操作 ##

mongodb 原子操作
    		mogodb 不支持事务，所以不论什么设计都不要要求mongodb保证数据的完整性。 
    		mongodb 提供了许多原子操作，比如文档的保存，修改，删除等，都是原子的操作。
    	
    	语法 db.data.findAndModify({
    		query:{},
    		update:{},
    		sort:{},
    		fields:{},
    		upsert:true/false
    		
    	})

## **6.explain** ##

1.查看explain信息，与执行细节
    	2.通过setProfileLevel 查看slowQuery
    	mongodb 查询分析  可以确保我们所建立的索引是否有效，是查询语句性能分析的重要工具  有explain()和hint()函数
    	
    	explain() 操作提供了查询信息，使用索引及查询统计等。有利于我们索引的优化
    		在user集合中创建gender和user_name的索引
    		db.user.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
    		使用查询语句explain:   db.user.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
    	
    	hint() 用hint() 来强制mongodb使用一个指定的索引
    		db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
    		使用explain()函数来分析以上查询
    		db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})。explain()