mongo db命令

yanfei

　　转载自：http://blog.csdn.net/yczz/archive/2010/10/29/5974235.aspx
　　安装及使用：
　　首先在Ubuntu上安装MongoDB。
　　下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0
　　1.                   解压文件.
　　$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz
　　2.                  为MongoDB创建数据目录，默认情况下它将数据存储在/data/db
　　$ sudo mkdir -p /data/db/
　　$ sudo chown `id -u` /data/db
　　3.                  启动MongoDB服务.
　　$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin
　　$ ./mongod
　　4.                  打开另一个终端，并确保你在MongoDB的bin目录，输入如下命令.
　　$ ./mongo
　　一些概念
一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。
　　BSON
　　BSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。
　　BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。
　　BSON有以下三个特点：
　　1．  轻量级
　　2．  跨平台
　　3．  效率高
　　命名空间
　　MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同：java.util.List;用来管理数据库中的数据。
　　索引
mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。
　　shell操作数据库：
　　1.  超级用户相关：
　　1. #进入数据库admin
　　use admin
　　2. #增加或修改用户密码
　　db.addUser('name','pwd')
　　3. #查看用户列表
　　db.system.users.find()
　　4. #用户认证
　　db.auth('name','pwd')
　　5. #删除用户
　　db.removeUser('name')
　　6. #查看所有用户
　　show users
　　7. #查看所有数据库
　　show dbs
　　8. #查看所有的collection
　　show collections
　　9. #查看各collection的状态
　　db.printCollectionStats()
　　10. #查看主从复制状态
　　db.printReplicationInfo()
　　11. #修复数据库
　　db.repairDatabase()
　　12. #设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all
　　db.setProfilingLevel(1)
　　13. #查看profiling
　　show profile
　　14. #拷贝数据库
　　db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')
　　15. #删除collection
　　db.mail_addr.drop()
　　16. #删除当前的数据库
　　db.dropDatabase()
　　2. 增删改
　　1. #存储嵌套的对象
　　db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})
　　2. #存储数组对象
　　db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})
　　3. #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录
　　db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)
　　4. #删除yy=5的记录
　　db.foo.remove({'yy':5})
　　5. #删除所有的记录
　　db.foo.remove()
　　3. 索引
　　1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)
　　2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});
　　3. #索引子对象
　　4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})
　　5. #查看索引信息
　　6. db.foo.getIndexes()
　　7. db.foo.getIndexKeys()
　　8. #根据索引名删除索引
　　9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')
　　4. 查询
　　1. #查找所有
　　2. db.foo.find()
　　3. #查找一条记录
　　4. db.foo.findOne()
　　5. #根据条件检索10条记录
　　6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)
　　7. #sort排序
　　8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'Dt',-1})
　　9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)
　　10. #count操作
　　11. db.user_addr.count()
　　12. #distinct操作,查询指定列，去重复
　　13. db.foo.distinct('msg')
　　14. #”>=”操作
　　15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})
　　16. #子对象的查找
　　17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})
　　5. 管理
　　1. #查看collection数据的大小
　　2. db.deliver_status.dataSize()
　　3. #查看colleciont状态
　　4. db.deliver_status.stats()
　　5. #查询所有索引的大小
　　6. db.deliver_status.totalIndexSize()
　　5.  advanced queries:高级查询
　　
条件操作符
$gt : >
$lt : <
$gte: >=
$lte: <=
$ne : !=、<>
$in : in
$nin: not in
$all: all
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)
　　查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});
　　查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});
　　查询 age in (20,22,24,26) 的数据
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});
　　查询 age取模10等于0 的数据
db.users.find('this.age % 10 == 0');
或者
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});
　　匹配所有
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});
可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }
　　查询不匹配name=B*带头的记录
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});
查询 age取模10不等于0 的数据
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});
　　#返回部分字段
选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)
db.users.find({}, {age:1});
db.users.find({}, {age:3});
db.users.find({}, {age:true});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});
0为false, 非0为true
　　选择返回age、address和_id字段
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});
　　排除返回age、address和_id字段
db.users.find({}, {age:0, address:false});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});
　　数组元素个数判断
对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});
不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});
　　$exists判断字段是否存在
查询所有存在name字段的记录
db.users.find({name: {$exists: true}});
查询所有不存在phone字段的记录
db.users.find({phone: {$exists: false}});
　　$type判断字段类型
查询所有name字段是字符类型的
db.users.find({name: {$type: 2}});
查询所有age字段是整型的
db.users.find({age: {$type: 16}});
　　对于字符字段，可以使用正则表达式
查询以字母b或者B带头的所有记录
db.users.find({name: /^b.*/i});
　　$elemMatch(1.3.1及以上版本)
为数组的字段中匹配其中某个元素
　　Javascript查询和$where查询
查询 age > 18 的记录，以下查询都一样
db.users.find({age: {$gt: 18}});
db.users.find({$where: "this.age > 18"});
db.users.find("this.age > 18");
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);
　　排序sort()
以年龄升序asc
db.users.find().sort({age: 1});
以年龄降序desc
db.users.find().sort({age: -1});
　　限制返回记录数量limit()
返回5条记录
db.users.find().limit(5);
返回3条记录并打印信息
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)});
结果
my age is 18
my age is 19
my age is 20
　　限制返回记录的开始点skip()
从第3条记录开始，返回5条记录(limit 3, 5)
db.users.find().skip(3).limit(5);
　　查询记录条数count()
db.users.find().count();
db.users.find({age:18}).count();
以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量
db.users.find().skip(10).limit(5).count();
如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0)
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);
　　分组group()
假设test表只有以下一条数据
{ domain: "www.mongodb.org"
, invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"}
, response_time: 0.05
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"
}
使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count;
db.test.group(
{ cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}}
, key: {http_action: true}
, initial: {count: 0, total_time:0}
, reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time }
, finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count }
} );
　　[
{
"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05
}
]
　　Java 应用示例
　　要使用Java操作MongoDB的话，要到官方网站下载一个驱动包，把包导入后，可以尝试来操作了（记得一定要开着服务器）
　　首先介绍一下比较常用的几个类
　　Mongo：连接服务器，执行一些数据库操作的选项，如新建立一个数据库等
　　DB：对应一个数据库，可以用来建立集合等操作
　　DBCollection：对应一个集合（类似表），可能是我们用得最多的，可以添加删除记录等
　　DBObjec：接口和BasicDBObject对象：表示一个具体的记录，BasicDBObject实现了DBObject，因为是key-value的数据结构，所以用起来其实和HashMap是基本一致的
　　DBCursor：用来遍历取得的数据，实现了Iterable和Iterator
　　接下来实际的操作一下，代码如下：
　　import java.net.UnknownHostException;
　　import java.util.List;
　　import java.util.Set;
　　import com.mongodb.BasicDBObject;
　　import com.mongodb.DB;
　　import com.mongodb.DBCollection;
　　import com.mongodb.DBCursor;
　　import com.mongodb.DBObject;
　　import com.mongodb.Mongo;
　　import com.mongodb.MongoException;
　　public class MongoDbTest {
　　public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException {
　　//Mongo m = new Mongo();
　　//Mongo m = new Mongo("localhost");
　　//获得数据库服务
　　Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
　　//得到数据库mytest
　　DB db = m.getDB("mytest");
　　//得到mytest数据库下所有表名
　　Set<String> colls = db.getCollectionNames();
　　for (String s : colls) {
　　System.out.println(s);
　　}
　　//得到testCollection表
　　DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");
　　//new 一个BasicDBObject对象doc
　　BasicDBObject doc = new BasicDBObject();
　　//赋值
　　doc.put("name", "MongoDB");
　　doc.put("type", "database");
　　doc.put("count", 1);
　　//又new 一个BasicDBObject对象info
　　BasicDBObject info = new BasicDBObject();
　　info.put("x", 203);
　　info.put("y", 102);
　　//把info放入doc
　　doc.put("info", info);
　　//向testCollection表中插入一条数据
　　coll.insert(doc);
　　//查询一条数据
　　DBObject myDoc = coll.findOne();
　　System.out.println(myDoc);
　　//循环插入100条数据到testCollection
　　for (int i=0; i < 100; i++) {
　　coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));
　　}
　　//Counting Documents in A Collection
　　System.out.println(coll.getCount());
　　//Using a Cursor to Get All the Documents
　　DBCursor cur = coll.find();
　　while(cur.hasNext()) {