Mongodb基础操作

一、简介

        MongoDB是一个NoSQL型的数据库，基于分布式文档型储存数据库，由C++语言编写，它的特点是开源、高性能、高可用、高扩展、易部署。支持 Golang、RUBY、PYTHON、JAVA、C++、PHP等多种开发语言。

二、应用场景

        MongoDB适用于高并发读写、数据量大、高可扩展性和高可用性且对事务要求不高的场景，常用的应用场景有以下：

        1. 社交应用：可以使用MongoDB来存储用户信息和朋友圈动态，实现附近的人等功能。

        2. 游戏：使用MongoDB来存储用户基础信息，以及游戏中的积分、等级以及装备等用户关联信息。

        3. 物流：使用MongoDB存储订单信息，以及物流轨迹信息。

        4. 物联网：使用MongoDB存储各设备信息，以及个设备的产生的日志信息，以便于对设备进行分析、维护和预警。

        5. 视频直播：使用MongoDB来吃存储用户信息，以及用户操作日志、点赞、收藏和评价。

三、基础操作

1、创建集合

集合的创建分为隐式创建和显式创建。

显式创建：db.createCollection(name)。

隐式创建：当向一个集合插入一个文档时，如果集合不存在则会自动创建集合。

2、插入操作：

insert插入：插入单个数据。

db.user.insert({name:"张三",age:19,sex:1}) 

        
  insertMany插入：插入多条数据。

 db.user.insertMany([{name:"李四",age:24,sex:1},{name:"王五",age:20,sex:0}])

3、查询操作：

查询操作使用find()或findOne()进行查询，其中findOne()只查询出一条数据。

find查询

         db.user.find({age:20},{_id:0,age:1,name:1});

         // 等同于：select age,name from user where age=20;

                   

比较查询 

操作	操作符	查询格式
小于	$lt	{age:{$lt:18}}   // where age<18
小于等于	$lte	{age:{$lte:18}}   // where age<=18
大于	$gt	{age:{$gt:18}}   // where age>18
大于等于	$gte	{age:{$gte:18}}   // where age>=18
不等于	$ne	{age:{$ne:18}}   // where age<>18

db.user.find({age:{$lt:30}})

//等同于 select * from user where age<30; 

逻辑查询

and查询

db.user.find({$and:[{age:20},{sex:0}]});

// 等同于 select * from user where age=20 and sex=0

或者缺省$and

db.user.find({age:20,sex:0})      

or查询

 db.user.find({$or:[{age:{$lt:24}},{sex:1}]});

//等同于 select * from user where age<24 or sex=1

混合查询  

db.user.find({$or:

        [{sex:1},

         {$and:

                [{age:20},{sex:0}]

         }]});

//等同于 select * from user where sex=1 or（age=20 and sex=0）

 in 和nin 查询

db.user.find({age:{$in:[18,19,20]}})

//等同于 select * from user where age in (18,19,20)

db.user.find({age:{$nin:[18,19,20]}})

//等同于 select * from user where age not in (18,19,20)

 为空查询

db.user.find({name:{$exists:1}});

//等同于 select * from user where name is not null;

 分页查询

db.user.find().skip(2).limit(2).sort({age:1});

//等同于 select * from user order by age asc limit 2,2;

分组查询

使用聚合方法aggregate()。

db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",min_age:{$min:"$age"}}}])；

//等同于 select sex,min($age) from user group by sex; //获取男女中最小年龄

 db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",sex_total:{$sum:1}}}]);

//等同于 select sex,count(1) from user group by sex;// 统计男女的个数

其他聚合操作

操作	描述	示例
$avg	计算平均值。	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",avg_age:{$avg:"$age"}}}])
$max	求最大值。	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",min_age:{$max:"$age"}}}])
$push	将值加入一个数组中，不判断重复。	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",name:{$push:"$name"}}}])
$addToSet	将值加入一个数组中，会判断是重复，若重复则不加入。	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",name:{$addToSet:"$name"}}}])
$first	获取第一个文档数据	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",first_name:{$first:"$name"}}}])
$last	获取最后一个文档数据	db.user.aggregate([{$group:{_id:"$sex",last_name:{$last:"$name"}}}])

4、更新操作

db.user.update({查询条件},{更新操作}，不存在时是否插入，是否多条，异常级别)。

db.user.update({name:"张三"},{$set:{age:40}}) // 将张三的年龄修改为40

db.user.update({name:"张三"},{$inc:{age:2}}) //将张三的年龄加2

5、删除操作

删除集合（此操作慎用）

db.user.drop();

删除文档

db.user.remove({查询条件})

四、索引

1. 创建索引

db.user.createIndex({age:1}) // 创建index_age 按升序排序

2. 查看索引

db.user.getIndexes()

3. 查看索引大小

db.user.totalIndexSize()

4. 删除索引

db.user.dropIndex(索引名)；

db.user.dropIndexes();//删除集合所有索引
 

总结：

        本文主要介绍了MongoDB的常用的基础操作，操作方式主要使用的是json类型的条件语句，对json编写的要求较高，其操作和MySQL的操作基本相同，除了MongoDB没有join查询以外其他查询都支持，后续会给大家分享MongoDB的安装和主从复制等内容。