标签：常用 下标 help 最大 海量数据 upd connect res 解释
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。 由C++语言编写（node也是由C++语言编写） 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 ---- 关系型数据库（mysql） 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。 MongoDB 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。
| sql术语/概念 | mongodb术语/概念 | 解释/说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表/集合 |
| row | document | 数据记录行/文档 |
| column | field | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接，mongodb不支持 | |
| primary key | primary key | 主键，mongdb自动将_id字段设置为主键 |
下表说明各自的优缺点以及特性
| 数据库类型 | 特性 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 关系型数据库 | 1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库；2、关系型数据库的最大特点就是事务的一致性；3、简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 | 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；4、支持SQL，可用于复杂的查询。 | 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；2、固定的表结构；3、高并发读写需求；4、海量数据的高效率读写； |
| 非关系型数据库 | 1、使用键值对存储数据；2、分布式；3、一般不支持ACID特性；4、非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。 | 1、无需经过sql层的解析，读写性能很高；2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。 | 1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；2、无事务处理，附加功能和报表等支持也不好； |
mac系统：
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-osx-install.html https://www.mongodb.com/download-center/community
https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-macos-x86_64-4.2.0.tgz
windows系统
下载压缩文件的mongodb，解压即可
在D盘的根目录下创建 data文件夹，在data文件夹内部创建文件夹db
打开压缩的mongodb文件夹，进入bin目录
shift + 右键 选择打开 命令行窗口
mongod --dbpath d:\data\db // win10如果报错 ./mongod --dbpath d:\data\db
如果还不可用，就用管理员身份去运行
最后还不可用，换电脑或者换系统
如果输出 waiting for connections on port 27017 表明连接池打开成功
打开压缩的mongodb文件夹，进入bin目录
shift + 右键 选择打开 命令行窗口
./mongo //链接数据库
help 查看帮助文档
db.help() 数据库的帮助文档
db.test.help() 当前数据库下test集合的帮助文档
db.test.find().help() 当前数据库下test集合的查询的帮助文档
show dbs 查询当前数据库连接池中的所有的数据库
admin 0.000GB
local 0.000GB
use sh1908 无则创建并且切换，有则切换
switched to db sh1908
db 查看当前是哪一个数据库
sh1908
db.stats() 当前数据库状态
{
"db" : "sh1908",
"collections" : 0,
"views" : 0,
"objects" : 0,
"avgObjSize" : 0,
"dataSize" : 0,
"storageSize" : 0,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 0,
"indexSize" : 0,
"fileSize" : 0,
"ok" : 1
}
db.version() 查询当前数据库的版本
3.4.2
db.getMongo() 查看当前DB的链接机器地址
connection to 127.0.0.1:27017
db.dropDatabase() 删除数据库
{ "ok" : 1 }
show dbs 如果数据库没有数据，那么不会显示该数据库
db.createCollection(‘users‘) 创建了用户集合--创建了用户表
{ "ok" : 1 }
show dbs 此时可以观察到有了sh1908的数据库
语法：db.createCollection(‘users‘, {size: 20, capped: true, max: 100}) 创建了集合users，创建的集合是固定的（capped: true，必须size配合的参数，如果达到最大值，会自动覆盖最先的数据）,最大的容量为20字节（size:20,单位为字节），最多存储100条数据（max:100）
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| capped | 布尔（可选） | 如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。 |
| autoIndexId | 布尔（可选） | 如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 |
| size | 数值（可选） | 为固定集合指定一个最大值（以字节计）。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。 |
| max | 数值（可选） | 指定固定集合中包含文档的最大数量。 |
db.createCollection(‘course‘)
{ "ok" : 1 }
db.getCollection(‘user‘)
sh1908.user
db.getCollectionNames()
[ "course", "users" ]
db.printCollectionStats()
增删改查
db.course
sh1908.course
db.course.insert({study1: ‘node‘, study2: ‘vue‘, study3: ‘react+混合开发‘, study4:‘微信相关开发‘})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
插入单条数据
db.col.insert({})
db.col.insertOne({})
插入多条数据
db.col.insert([ {}, {}, {} ])
db.col.insertMany([ {}, {}, {} ])
了解
插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。
db.users.insertOne({username: ‘小明‘, password: ‘123456‘, sex: 1, age: 18, lesson: 3, city: ‘山西‘})
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5da5690eee7de50b8cbc6ea5")
}
db.users.insertMany([{username: ‘小红‘, password:‘123456‘, sex: 1, age: 25, lesson: 3, city: ‘安徽‘},{username: ‘小兰‘, password:‘123456‘, sex: 1, age: 40, lesson: 3, city: ‘安徽‘}])
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea6"),
ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea7")
]
}
db.users.find() 查询当前数据库集合下的所有数据
{ "_id" : ObjectId("5da5690eee7de50b8cbc6ea5"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 18, "lesson" : 3, "city" : "山西" }
{ "_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea6"), "username" : "小红", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 25, "lesson" : 3, "city" : "安徽" }
{ "_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea7"), "username" : "小兰", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 40, "lesson" : 3, "city" : "安徽" }
db.users.find().pretty() 查询数据并且格式化
{
"_id" : ObjectId("5da5690eee7de50b8cbc6ea5"),
"username" : "小明",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 18,
"lesson" : 3,
"city" : "山西"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea6"),
"username" : "小红",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 25,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea7"),
"username" : "小兰",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 40,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
db.users.deleteOne({username: ‘小明‘}) 删除用户名为小明的一条记录
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
db.users.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea6"),
"username" : "小红",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 25,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea7"),
"username" : "小兰",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 40,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
db.users.deleteMany({age: 40}) 删除多条年龄为40岁的记录
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
db.users.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5da56a10ee7de50b8cbc6ea6"),
"username" : "小红",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 25,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
db.users.deleteMany({}) 删除所有的数据
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
db.users.find().pretty()
// 没有返回
小结
db.col.deleteOne({key: value}) 删除单条数据
db.col.deleteMany({key: value}) 删除多条数据
db.col.deleteMany({}) 删除所有的数据
依据5.1步骤插入数据
db.users.find().pretty()
{ 西‘})
"_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"),
"username" : "小明",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 18,
"lesson" : 3,
"city" : "山西"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6ea9"),
"username" : "小红",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 25,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6eaa"),
"username" : "小兰",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 40,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
db.users.updateOne({username: ‘小明‘}, { $set: {age: 20}})
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
db.users.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"),
"username" : "小明",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 20,
"lesson" : 3,
"city" : "山西"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6ea9"),
"username" : "小红",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 25,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
{
"_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6eaa"),
"username" : "小兰",
"password" : "123456",
"sex" : 1,
"age" : 40,
"lesson" : 3,
"city" : "安徽"
}
?
> db.users.updateMany({}, { $set: { company: ‘阿里‘}})
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 3, "modifiedCount" : 3 }
?
> db.users.find().pretty() { "id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 20, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" } { "id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6ea9"), "username" : "小红", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 25, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" } { "_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6eaa"), "username" : "小兰", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 40, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" }
> db.users.updateMany({}, { $inc: {age: 1}}) // 所有的年龄 +1
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 3, "modifiedCount" : 3 }
> db.users.find().pretty() { "id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 21, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" } { "id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6ea9"), "username" : "小红", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 26, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" } { "_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6eaa"), "username" : "小兰", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 41, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" }
?
> db.users.updateMany({}, { $inc: {age: -3}})
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 3, "modifiedCount" : 3 }
> db.users.find().pretty() { "id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 18, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" } { "id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6ea9"), "username" : "小红", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 23, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" } { "_id" : ObjectId("5da56dc7ee7de50b8cbc6eaa"), "username" : "小兰", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 38, "lesson" : 3, "city" : "安徽", "company" : "阿里" }
?
**小结**
?
* db.col.updateOne({key:value}, {$set: {key1: value1}})
* db.col.updateOne({key:value}, {$inc: {key1: 1}})
* db.col.updateMany({key:value}, {$set: {key1: value1}})
* db.col.updateMany({key:value}, {$inc: {key1: 1}})
* db.col.updateMany({}, {$set: {key1: value1}})
* db.col.updateMany({}, {$inc: {key1: 1}})
?
## 5.5 查询数据
?
> db.users.find().pretty()
?
> db.users.find({},{}).pretty() // 同上，第一个{}代表查询的条件，第二个代表显示的字段
?
> db.users.find({username:‘小明‘}).pretty() // 查询用户名为小明的记录
{ "_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 18, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" }
> db.users.find({username:‘小明‘}, {username: 1, age: 1}).pretty()
{ "_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "age" : 18 }
?
> db.users.find({username:‘小明‘}, {username: 1, age: 1, _id: 0}).pretty()
{ "username" : "小明", "age" : 18 }
> db.users.find({}, {username: 1, age: 1, _id: 0}).pretty()
{ "username" : "小明", "age" : 18 } { "username" : "小红", "age" : 23 } { "username" : "小兰", "age" : 38 }
> db.users.find({ age: { $gte: 30} }, {_id:0, username: 1}).pretty() // 查询大于等于30岁的数据 大于用 $gt
{ "username" : "小兰" }
> db.users.find({ age: { $gte: 18, $lte: 30} }, {_id:0, username: 1}).pretty()
{ "username" : "小明" } { "username" : "小红" }
?
> db.users.find({}, {_id:0, username: 1, age: 1}).sort({age: 1}).pretty() // 年龄的升序
{ "username" : "小明", "age" : 18 } { "username" : "小红", "age" : 23 } { "username" : "小兰", "age" : 38 }
?
> db.users.find({}, {_id:0, username: 1, age: 1}).sort({age: -1}).pretty() // 年龄的降序
{ "username" : "小兰", "age" : 38 } { "username" : "小红", "age" : 23 } { "username" : "小明", "age" : 18 }
?
> db.users.find({username: /明/}, {}).pretty() // 查询名字中带明的数据---模糊查询
{ "_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 18, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" }
> db.users.find({username: /^明/}, {}).pretty() // 查询名字中带明且开头的数据---模糊查询
{ "_id" : ObjectId("5da56dbeee7de50b8cbc6ea8"), "username" : "小明", "password" : "123456", "sex" : 1, "age" : 18, "lesson" : 3, "city" : "山西", "company" : "阿里" }
?
> db.users.distinct(‘city‘) // 查询所有数据的city字段组成数组，并且去重
[ "山西", "安徽" ]
?
> db.users.distinct(‘age‘)
[ 18, 23, 38 ]
?
> db.users.find().count() // 查询的条数
3
?
* 想要查看其他的查询方法 db.col.find().help()
?
**小结**
* db.col.find()
* db.col.find().pretty()
* db.col.find({key: value})
* db.col.find({}, {_id:0, key1: 1})
* db.col.find({price: { $gte: 100, $lte: 200}})
* db.col.find().count()
* db.col.distinct(‘key‘)
* db.col.find().toArray() // 转换成数组
* db.col.find().limit(num) // 只能查询num条数据
* db.col.find().skip(n) // 从第n条数据开始查询，下标从0开始
* db.col.find($or: [{age:18, lesson:2}]) // 查询年龄为18 或者 二阶段的数据标签：常用 下标 help 最大 海量数据 upd connect res 解释
原文地址：https://www.cnblogs.com/yad123/p/11680235.html
