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一、MongoDB概述
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1、MogoDB简介
MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
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 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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。
一个文档相当于MySQL数据库中的一行数据
2007年10月,MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。
2012年05月23日,MongoDB2.1 开发分支发布了! 该版本采用全新架构,包含诸多增强。
最新稳定版:3.4.2
2、MongoDB特点
MongoDB的提供了一个面向文档存储,操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如:FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像,这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加(需要更多的存储空间和更强的处理能力) ,它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。(自动分片)
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档(数据)或者一些指定的数据字段 。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的,并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能,可以用于存放大量小文件。内置分布式文件系统
MongoDB允许在服务端执行脚本,可以用Javascript编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
MongoDB安装简单。
二、概念解析
不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念,在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库,下面我们挨个介绍。下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念:
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,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
通过下图实例,我们也可以更直观的的了解Mongo中的一些概念:
文档是一个键值(key-value)对(即BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段,并且相同的字段不需要相同的数据类型,这与关系型数据库有很大的区别,也是 MongoDB 非常突出的特点。
一个简单的文档例子如下:
{"site":"www.runoob.com", "name":"菜鸟教程"}
需要注意的是:
文档中的键/值对是有序的。
文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)。
MongoDB区分类型和大小写。
MongoDB的文档不能有重复的键。
文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。
文档键命名规范:
键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
.和$有特别的意义,只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
每个文档都有隐藏的_id键也就是字段,相当于mysql中的主键
集合就是 MongoDB 文档组,类似于 RDBMS (关系数据库管理系统:Relational Database Management System)中的表格。集合存在于数据库中,集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
比如,我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中:
{"site":"www.baidu.com"} {"site":"www.google.com","name":"Google"} {"site":"www.runoob.com","name":"菜鸟教程","num":5}
当第一个文档插入时,集合就会被创建。
集合名不能是空字符串""。
集合名不能含有\0字符(空字符),这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头,这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含,这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合,否则千万不要在名字里出现$。
如下实例:
db.col.findOne()
Capped collections 就是固定大小的collection。
它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。
Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能 和标准的collection不同,你必须要显式的创建一个capped collection, 指定一个collection的大小,单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。
要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})
在capped collection中,你能添加新的对象。
能进行更新,然而,对象不会增加存储空间。如果增加,更新就会失败 。
数据库不允许进行删除。使用drop()方法删除collection所有的行。
注意: 删除之后,你必须显式的重新创建这个collection。
在32bit机器中,capped collection最大存储为1e9( 1X109)个字节。
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。
执行 "db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。
运行"use db_name"命令,可以使用一个指定的数据库。
数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。
不能是空字符串("")。
不得含有' '(空格)、.、$、/、\和\0 (空宇符)。
应全部小写。
最多64字节。
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间:
dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间
集合命名空间 | 描述 |
---|---|
dbname.system.namespaces | 列出所有名字空间。 |
dbname.system.indexes | 列出所有索引。 |
dbname.system.profile | 包含数据库概要(profile)信息。 |
dbname.system.users | 列出所有可访问数据库的用户。 |
dbname.local.sources | 包含复制对端(slave)的服务器信息和状态。 |
对于修改系统集合中的对象有如下限制。
在`system`.`indexes`插入数据,可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index命令将自动更新相关信息)。
`system`.`users`是可修改的。 `system`.`profile`是可删除的。
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
数据类型 | 描述 |
---|---|
String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Boolean | 布尔值。用于存储布尔值(真/假)。 |
Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
Min/Max keys | 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比。 |
Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
Object | 用于内嵌文档。 |
Null | 用于创建空值。 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型,但不同的是,它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间:创建 Date 对象,传入年月日信息。 |
Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
二、MongoDB安装
MongoDB官网上提供了各种版本的MongoDB安装包有rpm包,通用二进制包,源码包
1、yum安装
epel源中有2.4.14版本的MongoDB,就直接yum安装了
[root@Node7 ~]# yum list|grep "^mongodb" mongodb.x86_64 2.4.14-4.el6 epel mongodb-server.x86_64 2.4.14-4.el6 epel [root@Node7 ~]# yum install mongodb-server mongodb [root@Node7 ~]# rpm -ql mongodb-server /etc/logrotate.d/mongodb /etc/mongodb.conf /etc/rc.d/init.d/mongod /etc/sysconfig/mongod /usr/bin/mongod /usr/bin/mongos /usr/share/man/man1/mongod.1.gz /usr/share/man/man1/mongos.1.gz /var/lib/mongodb /var/log/mongodb /var/run/mongodb [root@Node7 ~]# rpm -ql mongodb /usr/bin/bsondump /usr/bin/mongo /usr/bin/mongodump /usr/bin/mongoexport /usr/bin/mongofiles /usr/bin/mongoimport /usr/bin/mongooplog /usr/bin/mongoperf /usr/bin/mongorestore /usr/bin/mongosniff /usr/bin/mongostat /usr/bin/mongotop /usr/share/man/man1/bsondump.1.gz
2、启动mongod
[root@Node7 ~]# service mongod reload
mongodb默认不启用认证功能:
3、客户端mongo的使用
mongo的用法:
[root@Node7 ~]# mongo --help MongoDB shell version: 2.4.14 usage: mongo [options] [db address] [file names (ending in .js)] db address can be: foo foo database on local machine 192.169.0.5/foo foo database on 192.168.0.5 machine 192.169.0.5:9999/foo foo database on 192.168.0.5 machine on port 9999 options: --shell run the shell after executing files --nodb don't connect to mongod on startup - no 'db address' arg expected --norc will not run the ".mongorc.js" file on start up --quiet be less chatty --port arg port to connect to --host arg server to connect to --eval arg evaluate javascript -u [ --username ] arg username for authentication -p [ --password ] arg password for authentication --authenticationDatabase arg user source (defaults to dbname) --authenticationMechanism arg (=MONGODB-CR) authentication mechanism -h [ --help ] show this usage information --version show version information --verbose increase verbosity --ipv6 enable IPv6 support (disabled by default) --ssl use SSL for all connections --sslCAFile arg Certificate Authority for SSL --sslPEMKeyFile arg PEM certificate/key file for SSL --sslPEMKeyPassword arg password for key in PEM file for SSL
实例:
[root@Node7 ~]# mongo --host 192.168.10.7 MongoDB shell version: 2.4.14 connecting to: 192.168.10.7:27017/test # 默认连入了test数据库 > help db.help() help on db methods # 数据库相关的命令 db.mycoll.help() help on collection methods # 集合相关的命令 sh.help() sharding helpers rs.help() replica set helpers help admin administrative help help connect connecting to a db help help keys key shortcuts help misc misc things to know help mr mapreduce show dbs show database names # 显示已存在的数据库 show collections show collections in current database # 显示已存在的表 show users show users in current database show profile show most recent system.profile entries with time >= 1ms # 性能探测工具 show logs show the accessible logger names show log [name] prints out the last segment of log in memory, 'global' is default useset current database db.foo.find() list objects in collection foo db.foo.find( { a : 1 } ) list objects in foo where a == 1 it result of the last line evaluated; use to further iterate DBQuery.shellBatchSize = x set default number of items to display on shell exit quit the mongo shell > use mydb # mongodb比较诡异,数据库无须创建就可以先使用 switched to db mydb > show dbs; # 并没有mydb库,当use某库后,在里面创建了表就会自动创建库 admin (empty) local 0.078125GB test (empty)
常用命令:
help
db.help()
db.mycoll.help()
db.stats():数据库状态
db.serverStatus():mongodb数据库服务器状态
show dbs、show collections
db.getCollectionNames():显示当前数据所有集合的名称列表
三、CRUD快速入门
CRUD是指在做计算处理时的增加(Create)、读取查询(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写。主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
JSON:JavaScript Object Notation
轻量级的XML,
json有两种结构:
名称/值对象的集合,
值的有序列表
1、插入文档
文档的数据结构和JSON基本一样,所有存储在集合中的数据都是BSON格式,BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。
MongoDB 使用 insert(),语法如下:
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
不需要先创建数据库和集合:数据库会自动延迟创建,集合不需要定义,所以可以直接插入数据
[root@Node7 ~]# mongo --host 192.168.10.7 MongoDB shell version: 2.4.14 connecting to: 192.168.10.7:27017/test > show dbs local 0.078125GB > use testdb switched to db testdb > show dbs local 0.078125GB test (empty) testdb 0.203125GB > db.stats() { "db" : "testdb", "collections" : 0, "objects" : 0, "avgObjSize" : 0, "dataSize" : 0, "storageSize" : 0, "numExtents" : 0, "indexes" : 0, "indexSize" : 0, "fileSize" : 0, "nsSizeMB" : 0, "dataFileVersion" : { }, "ok" : 1 } > db.students.insert({name:"tom",age:23}) > show collections students system.indexes > db.stats() { "db" : "testdb", "collections" : 3, "objects" : 5, "avgObjSize" : 48, "dataSize" : 240, "storageSize" : 12288, "numExtents" : 3, "indexes" : 1, "indexSize" : 8176, "fileSize" : 201326592, "nsSizeMB" : 16, "dataFileVersion" : { "major" : 4, "minor" : 5 }, "ok" : 1 } > db.students.stats() # 显示指定集合的状态 { "ns" : "testdb.students", # 名称 "count" : 1, "size" : 56, "avgObjSize" : 56, "storageSize" : 4096, "numExtents" : 1, "nindexes" : 1, "lastExtentSize" : 4096, "paddingFactor" : 1, "systemFlags" : 1, "userFlags" : 0, "totalIndexSize" : 8176, "indexSizes" : { "_id_" : 8176 }, "ok" : 1 } > db.getCollectionNames() [ "students", "system.indexes" ]
2、查询文档
MongoDB 查询数据的语法格式如下:
db.COLLECTION_NAME.find()
查看db.COLLECTION_NAME.find()的帮助信息:
> db.a.find().help() find() modifiers .sort( {...} ) .limit( n ) .skip( n ) .count() - total # of objects matching query, ignores skip,limit .size() - total # of objects cursor would return, honors skip,limit .explain([verbose]) .hint(...) .addOption(n) - adds op_query options -- see wire protocol ._addSpecial(name, value) - http://dochub.mongodb.org/core/advancedqueries#AdvancedQueries-Metaqueryoperators .batchSize(n) - sets the number of docs to return per getMore .showDiskLoc() - adds a $diskLoc field to each returned object .min(idxDoc) .max(idxDoc) Cursor methods .toArray() - iterates through docs and returns an array of the results .forEach( func ) .map( func ) .hasNext() .next() .objsLeftInBatch() - returns count of docs left in current batch (when exhausted, a new getMore will be issued) .count(applySkipLimit) - runs command at server .itcount() - iterates through documents and counts them
find()简单的使用:
> db.students.find() # 需要在相应的集合下 { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } > db.students.find().count() 1 > db.students.count() 1
除了 find() 方法之外,还有一个 findOne() 方法,它只返回一个文档:
> db.students.findOne() # 只返回第一个,多次执行并不会向下 { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } > db.students.findOne() { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 }
find()的高级用法
比较操作:$gt,$gte,$lt,$lte,$ne
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | { } | db.col.find({"by":"菜鸟教程"}) | where by = '菜鸟教程' |
小于 | { | db.col.find({"likes":{$lt:50}}) | where likes < 50 |
小于或等于 | { | db.col.find({"likes":{$lte:50}}) | where likes <= 50 |
大于 | { | db.col.find({"likes":{$gt:50}}) | where likes > 50 |
大于或等于 | { | db.col.find({"likes":{$gte:50}}) | where likes >= 50 |
不等于 | { | db.col.find({"likes":{$ne:50}}) | where likes != 50 |
实例:
> db.students.find() { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } > db.students.find({age:{$gt:30}}) # 字符区分大小写 { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } > db.students.find({age:{$lt:40}}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } > db.students.find({age:{$lte:40}}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 }
$in 查找在指定列表中列出的数据
$nin
语法格式:
{filed:{$in:[
> db.students.find() { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 } > db.students.find({age:{$in:[23,40]}}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } > db.students.find({age:{$nin:[23,40]}}) { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 }
组合条件:逻辑运算
$or:或运算
$and:与运算
$nor:反运算,返回不符合指定条件的所有文档
语法格式:
{$or:[{
最少条件2个子句
$not:非运算
只有$not格式和上面的不一样
执行逻辑NOT运算,选择出不能匹配表达式的文档 ,包括没有指定键的文档。$not操作符不能独立使用,必须跟其他操作一起使用(除$regex)。
{field:{$not:
> db.students.find({$or:[{age:{$gt:30}},{Age:{$gt:30}}]}) { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } > db.students.find({$nor:[{age:{$gt:30}}]}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 } > db.students.find({age:{$not:{$gt:30}}}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 }
元素查询
根据文档中是否存在指定的字段进行的查询
$exists:
语法格式:
{filed:{$exists:
> db.students.find() { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 } { "_id" : ObjectId("58d5261d76002e9a38cccef2"), "age" : "" } { "_id" : ObjectId("58d5262a76002e9a38cccef3"), "age" : "null" } { "_id" : ObjectId("58d5264576002e9a38cccef4"), "age" : "Null" } { "_id" : ObjectId("58d5271f76002e9a38cccef5"), "age" : null } { "_id" : ObjectId("58d5274b76002e9a38cccef6"), "age" : " " } { "_id" : ObjectId("58d527c176002e9a38cccef7"), "age" : null } > db.students.find({name: {$exists:true}}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } > db.students.find({name: {$exists:false}}) { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 } { "_id" : ObjectId("58d5261d76002e9a38cccef2"), "age" : "" } { "_id" : ObjectId("58d5262a76002e9a38cccef3"), "age" : "null" } { "_id" : ObjectId("58d5264576002e9a38cccef4"), "age" : "Null" } { "_id" : ObjectId("58d5271f76002e9a38cccef5"), "age" : null } { "_id" : ObjectId("58d5274b76002e9a38cccef6"), "age" : " " } { "_id" : ObjectId("58d527c176002e9a38cccef7"), "age" : null }
键值为null查询操作
如何检索出age键值为null的文档,"$in"判断键值是否为null,"$exists"判定集合中文档是否包含该键。
> db.students.find() { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d51cec76002e9a38ccceef"), "name" : "x1", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("58d51cff76002e9a38cccef0"), "name" : "x2", "age" : 50 } { "_id" : ObjectId("58d51f0e76002e9a38cccef1"), "age" : 30 } { "_id" : ObjectId("58d5261d76002e9a38cccef2"), "age" : "" } { "_id" : ObjectId("58d5262a76002e9a38cccef3"), "age" : "null" } { "_id" : ObjectId("58d5264576002e9a38cccef4"), "age" : "Null" } { "_id" : ObjectId("58d5271f76002e9a38cccef5"), "age" : null } { "_id" : ObjectId("58d5274b76002e9a38cccef6"), "age" : " " } > db.students.find({age:{$in:[null],$exists:true}}) { "_id" : ObjectId("58d5271f76002e9a38cccef5"), "age" : null } > db.students.find({age:null}) # 这样查包含了不喊age字段的文档 { "_id" : ObjectId("58d5183976002e9a38ccceed"), "name" : "xj" } { "_id" : ObjectId("58d51b2776002e9a38ccceee"), "name" : "xx", "Age" : 35 } { "_id" : ObjectId("58d5271f76002e9a38cccef5"), "age" : null }
以下的用的不多:
$mod:将指定元素做取模运算,并返回指定余数的文档
$type:返回指定字段的值的类型为指定类型的文档
语法格式:
{filed:{$type:
type:用数字标识
1:Doble
2:String
3:Object
Array,Binary data,Undefined,Boolean,Date
3、更新文档
MongoDB 使用 update()方法来更新集合中的文档。
db.mycoll.update() 方法用于更新已存在的文档。
> db.students.find({name:"tom"}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 20 } > db.students.update({name:"tom"},{$set: {age:25}}) > db.students.find({name:"tom"}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "name" : "tom", "age" : 25 } > db.students.update({name:"tom"},{$set: {name:"toms"}}) > db.students.find({name:"toms"}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "age" : 25, "name" : "toms" }
$set:修改过字段的值为新指定的值,语法格式:
{filed: value},{$set:{filed: new_value}}
$unset:删除指定字段,语法格式
{filed:value},{$unset:{filed1,filed2,...}}
$inc:增加
4、删除操作
删除文档
db.mycoll.remove()函数是用来移除集合中的数据。
语法格式:
db.collection.remove(
,
)
参数说明:
query :(可选)删除的文档的条件。
justOne : (可选)如果设为 true 或 1
writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
如果什么参数都不带,则默认删除所有的文档
> db.students.find({name:"toms"}) { "_id" : ObjectId("58d50e6376002e9a38ccceec"), "age" : 25, "name" : "toms" } > db.students.remove({name:"toms"}) > db.students.find({name:"toms"})
删除collection
db.mycoll.droup()
> show collections ay students system.indexes > db.ay.drop() true > show collections students system.indexes >
删除数据库
db.dropDatabase() # 删除当前数据库
> db testdb > show dbs local 0.078125GB sb (empty) students 0.203125GB test (empty) testdb 0.203125GB > db.dropDatabase() { "dropped" : "testdb", "ok" : 1 } > show dbs local 0.078125GB sb (empty) students 0.203125GB test (empty)