本节笔记记录 Mongodb 的常用命令, 包括创建数据库(文档)、删除数据库(文档) 以及增删改查.

首先, 要先进入 Mongodb Client 交互环境:

> mongo
MongoDB shell version: 3.0.6
connecting to: test
...

创建数据库(文档)

命令格式:

use DATABASE_NAME

如果数据库不存在, 则创建数据库并切换过去, 否则直接切换到指定数据库.

实例:

> use runoob
switched to db runoob
> db
runoob
>

现在我们创建一个新数据库 runoob, 然后 db 命令查看当前所在的数据库, 就会当前环境看到已经切换到 runoob 数据库中了..

使用 show dbs 命令可以查看所有已存在的数据库:

> show dbs
local  0.078GB
test   0.078GB
>

但是, 我们发现刚创建的数据库 runoob 并不在数据库的列表中, 要显示它, 我们需要向 runoob 数据库插入一些数据, 关于如何插入数据, 请参考下面的笔记.

删除数据库(文档)

命令格式:

db.dropDatabase()

删除当前所在数据库

实例:
首先, 查看所有数据库:

> show dbs
local   0.078GB
runoob  0.078GB
test    0.078GB

切换到待删除数据库 runoob:

> use runoob
switched to db runoob
>

执行删除命令:

> db.dropDatabase()
{"dropped": "runoob", "ok": 1}

最后, 再通过 show dbs 命令数据库是否删除成功:

> show dbs
local  0.078GB
test   0.078GB
>

插入数据

命令格式:
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档:

db.COLLECTION_NAME.insert(document)

这里提到一个集合 和 document 的概念.

什么是集合?
用常规的思维来说, 集合对应的就是数据库中的表, 当我们插入数据的时候, 是向”表”中插入数据.
现在可以总结出 Mongodb 与 MySQL 对照关系如下:

OK, 现在知道什么是集合了, 那什么是 document?

• 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 是类 json 的一种二进制形式的存储格式, 即 Binary JSON

对于常用 Python 的我来说, 更喜欢把它说成是一种 Dict 结构.

实例:
首先, 创建一个新数据库:

> use runoob
switched to db runoob
> db
runoob
>

然后向 runoob 数据库的 col 集合中插入数据:

>db.col.insert({name: 'MongoDB 教程', age: 18})

col 是我们的集合名, 如果该集合不在当前所处的数据库中, MongoDB 会自动创建该集合并插入文档.

MongoDB 数据中的字段都是字符串格式的, 但是 MongoDB 做了优化, 通常我们可以可以省略引号.

每个已插入的数据, MongoDB 都会为它分配一个 _id 字段, 当然, 也可以在插入数据时显示的指定 _id 字段, 但是要注意, _id 字段是不可重复的, 如果使用 insert() 插入相同 _id 的数据, 会报错, 不过可以使用 save() 方法:

• 如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法
• 如果指定 _id 字段, 则会更新该 _id 的数据
  • 如果指定 _id 不存在, 也类似于 insert() 方法

现在可以通过 find() 命令查看已插入的数据, 关于查询的命令详细用法请继续参考下面的笔记, 这里仅测试下 _id 字段…

> db.col.find()
{"_id": ObjectId("56064886ade2f21f36b03134"), "name": "MongoDB 教程", "age": 18}
>

可以看到刚才插入的数据有了一个 _id 字段, 使用该字段可以对数据进行 删、改、查.

删除文档

remove() 方法用来移除集合中的数据

命令格式:

db.collection.remove(
   {query},
   {justOne}
)

参数说明:

• query: 匹配条件条件, 如 {name: ‘张三’}
• justOne: 可选, 如果设为 true 或 1, 则只删除一个文档, 默认删除所有匹配文档, 如 {justOne: true}

如果想删除所有数据, 可以使用以下方式:

db.col.remove({})

修改数据

可以使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档.

• update() 用于更新已存在的文档, 当然它也支持插入新文档, 但它的本质还是更新
• save() 通过传入的文档来替换已有文档, 它的本质是用新文档覆盖掉旧文档

update()

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

参数说明:

• query: 匹配条件, 直接写 {} 表示匹配所有
• update: 更新内容, 支持多种操作符
  • $set: {$set: {field: value}} 为 field 设置新值, 如果 field 不存在, 则为文档添加 field
  • $unset: {$unset: {field: value}} 删除 field, 这里 value 为 true 或 1
  • $inc: {$inc: {field: value}} field 的值加上 value, 支持负数
  • $max: {$max: {field: value}} 增量修改, 只有 value 大于原有的 value 时, 才会修改成功
  • $min: {$min: {field: value}} 减量修改, 只有 value 小于原有的 value 时, 才会修改成功
  • $rename: {$rename: {old_field_name: new_field_name}} 字段重命名
  • $setOnInsert: {$setOnInsert: {field: value}} 只有当是新插入时才执行, 所以要配合 upsert 使用
• upsert: 可选, {upsert: bool} 如果匹配失败, 是否插入新数据, 默认是 false, 不插入
• multi: 可选, {multi: bool} 是否更新多条数据, 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

save()

db.collection.save(
   {document},
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明:

• document: 文档数据
• writeConcern: 可选, 抛出异常的级别

查询数据

基础查询

命令格式:
MongoDB 使用 find() 或 findOne() 方法从集合中插查询数据:

>db.COLLECTION_NAME.find()
>db.col.find().pretty()

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档, 如果需要以易读的结构化方式来读取数据, 可以使用 pretty() 方法.

实例
查询 col 集合中的数据:

> db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "name": "MongoDB 教程",
        "age": 18
}

细心同学可能已经发现, 上面查询结果中字段都是字符串格式(_id、name、age 都用引号包起来了).

过滤返回字段

通过 find() 的第二个参数可以指定返回的字段.

例如, 只想返回 name 字段:

> db.col.find({}, {'name': 1}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "name": "MongoDB 教程",
}

注意, _id 总是返回的.

或者指定哪些字段不返回:

> db.col.find({}, {'_id': 0}).pretty()
{
        "name": "MongoDB 教程",
        "age": 18
}

可以看到, 这种方式可以过滤掉 _id 字段.

条件查询

MongoDB 的 find() 和 findOne() 都支持条件语句的查询, 它们与 SQL 语句的对应关系如下表:

注意, MongoDB 的条件也是 document 类型(Dict)

嵌套条件查询

因为 MongoDB 中存储的数据是 document(Dict), 所以有些 key 中保存的 value 可能是另一个 document(Dict), 此时, 我们可以用嵌套条件来查询到嵌套在 value 中的子 document(Dict), 语法格式就是点号.

先插入一条嵌套数据:

>db.col.insert({name: '张三', age: 18, school: {name: '交通大学', city: '上海'}})

如果想要根据学校名字来查询数据, 就可以用下面这种嵌套条件:

db.col.find({'school.name': '交通大学'}).pretty()

不包含字段查询

这种查询是查询集合中没有某个字段的数据.

先插入两条数据:

>db.col.insert({name: '张三', age: 18)
>db.col.insert({name: '李四')

现在需求查询没有 age 字段的数据, 方法如下:

>db.col.find({'age': {$exists:false}})

复合条件查询

OR 条件

OR 条件语句使用了关键字 $or, 语法格式如下:

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

IN 条件

in 条件语句, 也是一种或者逻辑, 使用了关键字 $in, 但它与 or 不同, or 是在不同的 field 之间或者, 而 in 是在同一个 field 间或者, 并且支持对数组型元素进行查询

>db.col.find({key1: {$in: [value1, value2]}}).pretty()

匹配 key1 的值为 value1 或者 value2 的元素, 或者匹配包含有 value1 / value2 的数组元素.

AND 条件

OR 条件语句可以使用了关键字 $and, 也可以直接在条件 document 中可以传入多个键(key), 每个键(key)以逗号隔开.

>db.col.find(
   {
      $and: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()


>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

ALL 条件

ALL 条件用来对数组中的元素进行全匹配, 使用了关键字 $all.

>db.col.find({key1: {$all: [value1, value2]}}).pretty()

首先, key1 要是个数组, 如 [value1, value2 …]
该语句匹配同时包含元素 value1 和 value2 的数组.

正则查询

MongoDB 的查询也是支持正则的, 但是正则查询的效率是比较低的, 建议只对建立了索引的 field 进行正则.

投影

投影意思是只查询必要的字段而不是查询所有的字段, 例如一个文档有 5 个字段, 需要显示的只有 3 个, 此时就可以用投影.

find() 方法的第二个可选参数是要投影的字段列表, 在该参数中设置的字段列表值 1 或 0

• 1 用来显示字段
• 0 用来隐藏字段

语法: find() 方法具有投影基本语法如下

db.COLLECTION_NAME.find({}, {KEY1: 1, KEY1: 0})

请注意 _id 字段始终显示, 如果不想这个字段, 那么需要将其设置为 0:

db.COLLECTION_NAME.find({}, {KEY: 1, _id: 0})

分页

MongoDB 的分页功能需要用到两个方法: Limit() 和 Skip()

Limit()

limit() 方法接受一个数字参数, 该参数指定读取的记录条数.

db.COLLECTION_NAME.find().limit(number)

Skip()

skip() 方法用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

db.COLLECTION_NAME.find().skip(number)

配合 Limit() 和 Skip() 就能实现分页查询的功能, 例如每页面显示 10 条数据, 想显示第 5 页的数据:

db.COLLECTION_NAME.find().skip(4 * 10).limit(10)

排序

命令格式:

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY: 1})

Key 可以设为 1 或者 -1, 1 用于升序排列, 而 -1 用于降序.

注意: 排序是一个耗性能的操作, 建议只对建立了索引的 key 进行排序.