【MongoDB】3.详细命令集合

gaojinguan

　　【注意：MongoDB自动将_id字段设置为主键】
　　-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->
　　话不多说  直接 开始敲命令吧！
　　【注意1：MongoDB  命令结尾不要打;  是会报错的】
　　【注意2：RoboMongo  执行命令的快捷键是F5   停止执行快捷键是F6】
　　1.show dbs  
　　显示所有数据的列表

　　2.db
　　显示当前数据库对象或集合

　　3.use
　　可以连接到一个指定的数据库

　　4.　db.createCollection("myNewCollection",{capped:true,size:1024})　
　　固定大小的collection【collection大小单位是字节】【capped:true 代表固定大小】

　　5.db.collection.stats()
　　产看当前db下的某个collection的详细信息
　　例如：
　　db.users.stats()

　　

{　　

     "ns" : "oneDB.users",　　

     "count" : 4,　　

     "size" : 256,　　

     "avgObjSize" : 64,　　

     "numExtents" : 1,　　

     "storageSize" : 8192,　　

     "lastExtentSize" : 8192.0,　　

     "paddingFactor" : 1.0,　　

     "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",　　

     "userFlags" : 1,　　

     "capped" : false,　　

     "nindexes" : 1,　　

     "totalIndexSize" : 8176,　　

     "indexSizes" : {　　

         "_id_" : 8176　　
     },
　　
     "ok" : 1.0
　　
}
　　


View Code
　　

部分参数的详细解释：　　

          ns:     集合的命名空间，可以理解为集合名称　　

          count:  集合中的文档总数　　

         >
          avgObjSize：  平均对像占用的空间大小　　

          storageSize： 给整个集合分配的存储空间，当删除集合中的文档时，这个值不会降代。　　

          numExtents：  连续分配的数据块　　

          nindexes:     索引个数，每个集合至少有一个 _id 索引。　　

          lastExtentSize： 最近分配的块的大小　　

          paddingFactor:   这个参数不太清楚，以后补充。　　

          totalIndexSize:  所有索引大小总和　　

          indexSizes:      列出集合的所有索引字段，以及索引大小。    　　


View Code　　6.db.dropDatabase()
　　删除当前数据库

　　7.use  dbName
　　有则指定到这个数据库，没有则创建这个数据库  但是创建之后是默认不会显示在数据库列表的，需要往里面插入一条数据 就能显示出来了
　　【注意：插入数据应该有大括号括起来的{}】
　　例如：
　　use oneDB
　　db
　　db.users.insert({_id:1,"name":"张三丰","age":23})

　　8.db.collection.drop()
　　删除集合
　　例如：

　　9. 定义变量 插入数据
　　document = {_id:1,"name":"张三","age":23,"url":"www.baidu.com"}
　　db.users.save(document)

　　10. 更新某一条数据
　　

db.collection.update(　　<query>,
　　<update>,
　　{
　　upsert: <boolean>,
　　multi: <boolean>,
　　writeConcern: <document>
　　}
　　
)
　　

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
  
• update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
  
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是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,就把按条件查出来多条记录全部更新。
  
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。
  

　　例如：
　　db.users.update({_id:1},{$set:{"url":"https://home.cnblogs.com/u/sxdcgaq8080/"}},{upsert:true,muti:true})
　　db.users.find()

　　11.db.users.find()  查询【各种查询】
　　find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档
　　db.users.find().pretty()
　　如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法；pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档
　　db.users.findOne()
　　findOne() 方法，它只返回一个文档

操作格式范例RDBMS中的类似语句等于
{<key>:<value>}
db.users.find({"name":"张三"}).pretty()
where by = '张三'小于
{<key>:{$lt:<value>}}
db.users.find({"age":{$lt:23}}).pretty()
where likes < 23小于或等于
{<key>:{$lte:<value>}}
db.users.find({"age":{$lte:23}}).pretty()
where likes <= 23大于
{<key>:{$gt:<value>}}
db.users.find({"age":{$gt:23}}).pretty()
where likes > 23大于或等于
{<key>:{$gte:<value>}}
db.users.find({"age":{$gte:23}}).pretty()
where likes >= 23不等于
{<key>:{$ne:<value>}}
db.users.find({"age":{$ne:23}}).pretty()
where likes != 23　　

例如：等于-->db.users.find({"age":23})

　　小于-->db.users.find({"age":{$lt:25}})

　　

　　小于等于-->db.users.find({"age":{$lte:25}})
　　

　　

　　AND 条件查询
　　例如：db.users.find({"age":{$lte:25},"name":"张三"})
　　两个key-value并列放着就行了

　　OR条件查询
　　例如：db.users.find({$or:[{"name":"张三"},{"age":25}]})
　　【注意：需要使用  {$or:[{key:value},{key:value}]}这种格式】

　　AND和OR混用的情况
　　例如：db.users.find({"age":{$gte:23},$or:[{_id:1},{"name":"里斯"}]})
　　剖析一下结构：
　　db.users.find({
　　"age":{$gte:23},
　　$or:[
　　{_id:1},
　　{"name":"里斯"}        
　　]   
　　})

　　12.$type操作符
　　$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果
　　MongoDB中的  数据类型对应数字如下：

类型数字备注Double
1
String
2
Object
3
Array
4
Binary data
5
Undefined
6
已废弃。Object>例如：db.users.find({_id:{$type:1}})  　　查询_id格式为double类型的 结果：

　　例如：db.users.find({_id:{$type:7}})

　　查询_id格式为object>

　　13.limit()
　　在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数【默认为0】
　　例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).limit(3)

　　14.skip()
　　使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。【默认为0】
　　例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).skip(3)

　　15.sort()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。
　　例如：db.users.find({_id:{$type:7}}).sort({_id:-1})

　　16.索引 ensureIndex()
　　创建索引--> db.users.ensureIndex({_id:1}) 　　【1代表升序  -1代表降序】
　　创建多个索引-->db.users.ensureIndex({_id:1,"name":-1})
　　创建带参数的索引-->db.users.ensureIndex({_id:1},{unique:true})

ParameterTypeDescriptionbackground
Boolean
建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。unique
Boolean
建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.name
string
索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。dropDups
Boolean
在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.sparse
Boolean
对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.expireAfterSeconds
integer
指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。v
index version
索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。weights
document
索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。default_language
string
对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语language_override
string
对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

　　17.aggregate()
　　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
　　首先我们可以看到--->db.users.find()

　　接着使用聚合aggregate()--->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",allSum:{$sum:1}}}])  
　　【即：按照name列进行分组，就是"$name"表示，最外层的分组就是$group，然后再$sum进行统计，将统计的结果放在allSum列】

　　下面展示一些聚合表达式：

表达式描述实例$sum
计算总和。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])$avg
计算平均值
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])$min
获取集合中所有文档对应值得最小值。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])$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"}}}])$push
在结果文档中插入值到一个数组中。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])$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"}}}])$first
根据资源文档的排序获取第一个文档数据。
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])$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"}}}])　　使用例如-->db.users.aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}}])
　　【根据name分组，则"$name"，则$group，计算age的平均值，则avgAge:{$avg:"$age"}】

　　下面再介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
  
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
  
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
  
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
  
• $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
  
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
  
• $sort：将输入文档排序后输出。
  
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
  

　　例如：$project的使用
　　首先-->db.users.find()

　　然后使用-->db.users.aggregate({$project:{_id:0,name:1,age:1}})
　　【仅查询name，age两列，_id设置为0则不查询】

　　再来看看-->db.users.aggregate([{$match:{"age":{$gt:22,$lt:25}}}])
　　【$match筛选     22<年龄<25】