MongoDB使用
文档连接: link
创建表
不需要创建表的语句,当插入表的第一条语句时,会隐式的创建表。
增
插入一条
db.people.insertOne({ user_id: "bcd001", age: 45, status: "A" }
)
插入多条
db.collection.insertMany([ <document 1> , <document 2>, ... ],{writeConcern: <document>,ordered: <boolean>}
)
writeConcern
如果mongodb有多个节点,这个writeConcern是说到底写几个节点再返回。写一个节点性能快,写多个节点性能慢。
test> db.people.insertOne(
... { user_id: "bcd001", age: 45, status: "A" },
... {
... "writeConcern":{w:"majority",j:true,wtimeout:5000}
... }
... )
{acknowledged: true,insertedId: ObjectId("649be01774d3e265a2c00f74")
}
参数 | 说明 |
---|---|
w:"majority” | 写的时候写大多数节点就返回 |
j:true | 表示刷到磁盘之后在返回(日志为false,计算结果为true) |
wtimeout:5000 | 快速失败(熔断) |
ordered:true | 多条情况下是否按顺序插入 |
js脚本批量新增
客户端就是一个js的控制台。
# 通过使用客户端的load()命令批量新增
# /mongodb/js/books.js是下面脚本的路径
test> load("/mongodb/js/books.js");
true
test> db.books.countDocuments();
500000
var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];
var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];
var books=[];
for(var i=0;i<500000;i++){
var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);
var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);
var favCount = Math.floor(Math.random()*100);
var book = {
title: "book-"+i,
type: types[typeIdx],
tag: tags[tagIdx],
favCount: favCount,
author: "xxx"+i
};
books.push(book)
}
db.books.insertMany(books);
help
db.help()
db.books.help()
查
db.books.find()
db.books.find({tag:"nosql"})
条件查询
SQL | MQL |
---|---|
a = 1 | {a: 1} |
a <> 1 | {a: {$ne: 1}} |
a > 1 | {a: {$gt: 1}} |
a >= 1 | {a: {$gte: 1}} |
a < 1 | {a: {$lt: 1}} |
a <= 1 | {a: {$lte: 1}} |
查询逻辑
SQL | MQL |
---|---|
a = 1 AND b = 1 | {a: 1, b: 1}或{$and: [{a: 1}, {b: 1}]} |
a = 1 OR b = 1 | {$or: [{a: 1}, {b: 1}]} |
a IS NULL | {a: {$exists: false}} |
a IN (1, 2, 3) | {a: {$in: [1, 2, 3]}} |
正则表达式
## 使用正则表达式查找type包含 so 字符串的book
db.books.find({type:{$regex:"so"}})
## 或者
db.books.find({type:/so/})
排序
# #指定按收藏数(favCount)降序返回
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:-1})
分页
db.books.find().skip(16).limit(8)
数据量非常大的情况下,避免使用分页,因为还是会扫描前多少条。
test> db.books.find({_id:{$gt: ObjectId("649be1ac74d3e265a2c00ff8")}}).limit(1)
[{_id: ObjectId("649be1ac74d3e265a2c00ff9"),title: 'book-132',type: 'literature',tag: 'popular',favCount: 97,author: 'xxx132'}
]
聚合函数
count
避免这种查询,这种也会扫描全部
# 为了计算总页数而进行的 count() 往往是拖慢页面整体加载速度的原因
db.coll.count({x: 100});
改
db.collection.updateOne()
db.collection.updateMany()
db.collection.updateOne(
<filter>,
<update>,{upsert: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>,arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2.1}
)
参数说明
参数 | 值 |
---|---|
filter | 一个筛选器对象,用于指定要更新的文档。只有与筛选器对象匹配的第一个文档才会被更新。 |
update | 一个更新操作对象,用于指定如何更新文档。可以使用一些操作符,例如 s e t 、 set、 set、inc、$unset等, |
以更新文档中的特定字段 | |
upsert | 一个布尔值,用于指定如果找不到与筛选器匹配的文档时是否应插入一个新文档。如果upsert为true, |
则会插入一个新文档。默认值为false。 | |
writeConcern | 一个文档,用于指定写入操作的安全级别。可以指定写入操作需要到达的节点数或等待写入操作的时间。 |
collation | 一个文档,用于指定用于查询的排序规则。例如,可以通过指定locale属性来指定语言环境,从而实现基于区域设置的排序 |
arrayFilters | 一个数组,用于指定要更新的数组元素。数组元素是通过使用更新操作符 [ ] 和 []和 []和来指定的。 |
hint | 一个文档或字符串,用于指定查询使用的索引。该参数仅在MongoDB 4.2.1及以上版本中可用。 |
update的操作符
操作符 | 格式 | 描述 |
---|---|---|
$set | {$set:{field:value}} | 指定一个键并更新值,若键不存 |
在则创建 | ||
$unset | {$unset : {field : 1 }} | 删除一个键 |
$inc | {$inc : {field : value } } | 对数值类型进行增减 |
$rename | {$rename : {old_field_name :new_field_name } } | 修改字段名称 |
$push | { $push : {field : value } } | 将数值追加到数组中,若数组不存在则会进行初始化 |
$pushAll | {$pushAll : {field : value_array}} | 追加多个值到一个数组字段内 |
$pull | {$pull : {field : _value } } | 从数组中删除指定的元素 |
$addToSet | {$addToSet : {field : value } } | 添加元素到数组中,具有排重功能 |
$pop | {$pop : {field : 1 }} | 删除数组的第一个或最后一个元素 |
test> db.books.find({_id:{$gt: ObjectId("649be1ac74d3e265a2c00ff8")}}).limit(1)
[{_id: ObjectId("649be1ac74d3e265a2c00ff9"),title: 'book-132',type: 'literature',tag: 'popular',favCount: 98,author: 'xxx132'}
]
test> db.books.updateOne(
... {title:"my book"},
... {$set:{tags:["nosql","mongodb"],type:"none",author:"fox"}},
... {upsert:true}
... )
{acknowledged: true,insertedId: ObjectId("649bf00ce9b03ae08c3a971e"),matchedCount: 0,modifiedCount: 0,upsertedCount: 1
}
更新多个
# 插入的时间统一以零时区为准,存在多个地区多个节点的情况下,如果以各自时区为准,会乱套。
db.books.updateMany({type:"novel"},{$set:{publishedDate:new Date()}})
findAndModify
先查,再返回。类似并发的getAndIncreament();返回旧值
# 将某个book文档的收藏数(favCount)加1
db.books.findAndModify({query:{_id:ObjectId("642ec31813bdda928a1ea2a8")},update:{$inc:{favCount:1}}
})
默认情况下,findAndModify会返回修改前的“旧”数据。如果希望返回修改后的数据,则可以指定
new选项
db.books.findAndModify({query:{_id:ObjectId("642ec31813bdda928a1ea2a8")},update:{$inc:{favCount:1}},new:true
})
删
# 删除一个
db.books.deleteOne ({ type:"novel" })
# 删除集合下全部文档 ,不如直接drop性能快
db.books.deleteMany ({})
# 删除 type等于 novel 的全部文档
db.books.deleteMany ({ type:"novel" })
findOneAndDelete
可以实现队列,某些场景下可以实现一个队列。
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"})
批量操作
db.pizzas.insertMany( [
{ _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },
{ _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },
{ _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )db.pizzas.bulkWrite( [
{ insertOne: { document: { _id: 3, type: "beef", size: "medium", price: 6 } } },
{ insertOne: { document: { _id: 4, type: "sausage", size: "large", price: 10 } }
},
{ updateOne: {
filter: { type: "cheese" },
update: { $set: { price: 8 } }
} },
{ deleteOne: { filter: { type: "pepperoni"} } },
{ replaceOne: {
filter: { type: "vegan" },
replacement: { type: "tofu", size: "small", price: 4 }
} }
] )
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