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1、 Help查看命令提示 db.help(); 2、 切换/创建数据库 use test 如果数据库不存在#xff0c;则创建数据库#xff0c;否则切换到指定数据库 3、 查询所有数据库 show dbs; 4、 删除当前使用数据库 db.dropDatabase(); 5、 查看当前使用的数据库 db.getName(); 6、…常用操作
1、 Help查看命令提示 db.help(); 2、 切换/创建数据库 use test 如果数据库不存在则创建数据库否则切换到指定数据库 3、 查询所有数据库 show dbs; 4、 删除当前使用数据库 db.dropDatabase(); 5、 查看当前使用的数据库 db.getName(); 6、 显示当前db状态 db.stats(); 7、 当前db版本 db.version(); 8、 查看当前db的链接机器地址 db.getMongo; 文档操作
文档是一组键值(key-value)对(即BSON)。MongoDB 的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这与关系型数据库有很大的区别也是 MongoDB 非常突出的特点。
关系数据库mongodb数据库数据库表格集合行文档列字段表联合嵌入文档主键主键 (MongoDB 提供了 key 为 _id )
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面的字符串还可以是其他几种数据类型甚至可以是整个嵌入的文档)。 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。除了少数例外情况键可以使用任意UTF-8字符。
文档键命名规范 1、键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。 2、.和$有特别的意义只有在特定环境下才能使用。 3、以下划线_开头的键是保留的(不是严格要求的)。
集合操作
集合就是 MongoDB 文档组类似于 RDBMS 关系数据库管理系统Relational Database Management System)中的表格。
集合存在于数据库中集合没有固定的结构这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
1、 创建一个集合table) db.createCollection( “collName”); 2、 得到指定名称的集合table ) db.getCollection(“user”); MongoDB 数据类型
数据类型描述String字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中UTF-8 编码的字符串才是合法的。Integer整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器可分为 32 位或 64 位。Boolean布尔值。用于存储布尔值真/假。Double双精度浮点值。用于存储浮点值。Min/Maxkeys 将一个值与 BSON二进制的 JSON元素的最低值和最高值相对比。Arrays用于将数组或列表或多个值存储为一个键。Timestamp时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。Object用于内嵌文档。Null用于创建空值。Symbol符号。该数据类型基本上等同于字符串类型但不同的是它一般用于采用特殊符号类型的语言。Date日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间创建 Date 对象传入年月日信息。Object ID对象 ID。用于创建文档的 ID。Binary Data二进制数据。用于存储二进制数据。Code代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。Regular正则表达式类型。用于存储正则表达式。expression
常用CURD操作
INSERT插入数据 db.User.save({name:‘zhangsan’,age:21,sex:true}) #插入User数据 db.User.find() #查看User {“_id”: Objectld(“4f69e680c9106ee2ec95da66”), “name”: “zhangsan”, “age”: 21, “sex”: true} _id组合 Objectld是、id”的默认类型。Objectld使用12字节的存储空间每个字节二位十六进制数字 是一个24位的字符串
时间戳时间不断变化的 机器主机的唯_标识码。通常是机器主机名的散列值这样可以确保不同主机 生成不同的Objectld ,不产生冲突。 PID:为了确保在同一台机器上并发的多个进程产生的Objectld是唯一的 所以加上进程标识符(PID). 计数器前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的Objectld是唯一的。 后3个字节就是一个自动增加的计数器确保相同进程同一秒产生的Objectld也是 不一样。同一秒最多允许每个进程拥有IS 777 2托个不同的Objectld。
Query查看数据
1、WHERE select * from User where name ‘zhangsan’ db.User.find({name:“zhangsan”}) 2、FIELDS select name, age from User where age 21 db.User.find({age:21}, {‘name’:1, ‘age’:1}) 3、SORT
在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序sort() 方法可以通过参数指定排序的字段并使用 1 和 -1 来指定排序的方式其中 1 为升序排列而 -1 是用于降序排列。 select * from User order by age db.User.find().sort({age:1}) 4、SUCE
在 MongoDB 中使用 limit()方法来读取指定数量的数据skip()方法来跳过指定数量的数据 select * from User skip 2 limit 3 db.User.find().skip(0).limit(3) 5、IN select * from User where age in (21, 26, 32) db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}}) 6、COUNT select count(*) from User where age 20 db.User.find({age:{$gt:20}}).count() 7、OR select * from User where age 21 or age 28 db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]}) Update更新数据
可直接用类似T-SQL条件表达式更新或用SaveO更新从数据库返回到文档对象。 update Userset age 100, sex 0 where name ‘user1’ db.User.update({name:“zhangsan”}, {$set:{age:100, sex:0}}) Update()有几个参数需要注意。 db.collection.update(criteria, objNew, upsert, mult) criteria #需要更新的条件表达式 objNew #更新表达式 upsert #如FI标记录不存在是否插入新文档。 multi #是否更新多个文档。 Remove删除数据
用于删除单个或全部文档删除后的文档无法恢复。 db.User.remove(id) #移除对应id的行 db.User.remove({}) #移除所有 aggregate数据处理
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)
1.插入数据
db.article.insert({title: MongoDB Overview, description: MongoDB is no sql database,by_user: runoob.com,url: http://www.runoob.com,tags: [mongodb, database, NoSQL],likes: 100
})
db.article.insert({title: NoSQL Overview, description: No sql database is very fast,by_user: runoob.com,url: http://www.runoob.com,tags: [mongodb, database, NoSQL],likes: 10
})
db.article.insert({title: Neo4j Overview, description: Neo4j is no sql database,by_user: Neo4j,url: http://www.neo4j.com,tags: [neo4j, database, NoSQL],likes: 750
})2.统计sum
现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数
select by_user, count(*) from article group by by_user
db.article.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$sum : 1}}}]){
result : [{_id : runoob.com,num_tutorial : 2},{_id : Neo4j,num_tutorial : 1}],ok : 1
}在上面的例子中我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组并计算 by_user 字段相同值的总和。
3.常见的聚合表达式
1.$sum 计算总和
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$sum : $likes}}}])
2.$avg 计算平均值
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$avg : $likes}}}])
3.$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$min : $likes}}}])
4.$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, num_tutorial : {$max : $likes}}}])
5.$push 在结果文档中插入值到一个数组中。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, url : {$push: $url}}}])
6.$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([{$group : {_id : $by_user, url : {$addToSet : $url}}}])
7.$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, first_url : {$first : $url}}}])
8.$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : $by_user, last_url : {$last : $url}}}])
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。 db.User.createIndex({“name”:1}) 语法中 name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
