Mongoose是在node.js环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具
安装
一开始需要安装node.js环境以及mongodb数据库,然后创建mongdb数据文件夹并且启动mongdb(windows安装启动mongodb)。
connect
connect 用于连接数据库
mongoose.connect(uri(s), [options], [callback])
//url(s):数据库地址,可以是多个,以`,`隔开
//options:可选,配置参数
//callback:可选,回调
// 规则
mongoose.connect('mongodb://数据库地址(包括端口号)/数据库名称')
// 连接mongodb示例
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/db'); //连接本地默认27017端口的mongodb
//连接指定用户连接示例
mongoose.connect('mongodb://用户名:密码@127.0.0.1:27017/数据库名称')
//连接多个数据库示例
//如果你的app中要连接多个数据库,只需要设置多个url以,隔开,同时设置mongos为true
mongoose.connect('urlA,urlB,...', {
mongos : true
})
创建schema & model
schema
schema可以理解为mongoose对表结构的定义(不仅仅可以定义文档的结构和属性,还可以定义文档的实例方法、静态模型方法、复合索引等),每个schema会映射到mongodb中的一个collection,schema不具备操作数据库的能力
const mongoose = require('mongoose');
const {Schema} = mongoose;
// 用户对象模型
const userSchema = new Schema({
name: {
type: String, //类型
default: Date.now // 默认值
},
avatar: {
type: String,
required: true //必须有值
},
user: String,
passworld: String,
hash: String,
score: Number,
learn: Array,
message: Array,
star: Array,
sign: Array,
signdate: String,
isregister: Boolean,
});
schema字段类型
- String
- Number
- Date
- Buffer
- Boolean
- Mixed
- ObjectId
- Array
Model
Model是由Schema编译而成的假想(fancy)构造器,具有抽象属性和行为。Model的每一个实例(instance)就是一个document。document可以保存到数据库和对数据库进行操作。
//创建并导出model
const db= {
User: mongoose.model('MUser', muserSchema),
};
module.exports = db;
现在我们就完成了mongodb的数据连接,数据对象模型的创建。
操作mongodb数据库
引入之前导出的模型mongodb数据const db = require('../models/db')
mongodb查询
1.find
find用来查询并输出该条件下的所有文档db.Userl.find({conditions}, {options}, callback)
conditions Object类型 //查询条件
options Object 类型 //查询配置参数
callback Function //回调
查询操作示例
// 查询Article模型下所有数据
db.Article.find({}, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
return;
}
res.json(docs); // 以json格式输出
});
// 查询Article模型下state字段为'publish'的内容,并且不输出articleContent和user字段内容。注!(1为只输出该字段,0为不输出该字段)
db.Article.find({state: "publish"}, {articleContent: 0,user: 0}, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
return;
}
res.json(docs);
});
//查询阅读量大于500小于600的文章
db.Article.find(({views: {$gte: 500, $lte: 600}}), function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
return;
}
res.json({data:docs});
})
// 复杂条件查询
//$ro 查询该模型下的title字段或者tag字段,$regex 为正则匹配实现模糊查询,$options为不区分大小写
db.Article.find({ $or: [{title: {$regex: searchval, $options:'i'} }, { tag: {$regex: searchval, $options:'i' }}] }}, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
return;
}
res.json({data:docs});
})
条件查询
- $or --------------- 或关系
- $nor ------------- 或关系取反
- $gt --------------- 大于
- $gte -------------- 大于等于
- $lt ---------------- 小于
- $lte --------------- 小于等于
- $ne --------------- 不等于
- $in ---------------- 在多个值范围内
- $nin -------------- 不在多个值范围内
- $all --------------- 匹配数组中多个值
- $regex ----------- 正则,用于模糊查询
- $size ------------- 匹配数组大小
- $maxDistance -- 范围查询,距离(基于LBS)
- $mod ------------ 取模运算
- $near ------------ 邻域查询,查询附近的位置(基于LBS)
- $exists ---------- 字段是否存在
- $elemMatch --- 匹配内数组内的元素
- $within ---------- 范围查询(基于LBS)
- $box ------------- 范围查询,矩形范围(基于LBS)
- $center ---------- 范围醒询,圆形范围(基于LBS)
- $centerSphere - 范围查询,球形范围(基于LBS)
- $slice ------------- 查询字段集合中的元素(比如从第几个之后,第N到第M个元素
2.findOne
与find类似,但只返回单个文档
db.Article.findOne({title: req.body.title}, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
}
res.json(docs);
})
3.findById
与findOne类似,但它接收文档的 _id 作为参数,返回单个文档。_id 可以是字符串或 ObjectId 对象。
db.Article.findOne(id, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
}
res.json(docs);
})
4.count
返回符合条件的文档数。
db.Article.count(id, function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
}
res.json(docs);
})
5.where
当查询比较复杂时,用 where:
db.Article.where('age').gte(25)
.where('tags').in(['movie', 'music', 'art'])
.select('name', 'age', 'tags')
.skip(20)
.limit(10)
.asc('age')
.slaveOk()
.hint({ age: 1, name: 1 })
.run(function(err, docs){
if (err) {
console.log('出错'+ err);
}
res.json(docs);
}));
$where
有时我们需要在 mongodb 中使用 javascript 表达式进行查询,这时可以用 find({$where : javascript})
方式,$where 是一种快捷方式,并支持链式调用查询。
db.MUser.$where('this.firstname === this.lastname').exec((err, docs) => {
res.json({docs});
});
sort & skip & limit
sort为排序方法,为该字段正序或者倒序输出内容(-1为倒序)
skip为跳过多少条目
limit 为限制输出多少条
// 实现文章分页,按时间倒序排列输出
db.Article.find({tag:req.params.labe}, function(err, docs){
if (err)return;
res.json(docs)
}).sort({date:-1}).skip(page*pagenum).limit(pagenum)
mongodb增加
save是一个实例方法,使用时需要先 new Model() 来实例化
//保存一个用户信息,userobj为你创建的文档对象模型里的字段,需正确对应传入
const userobj={
email: query,
passworld: req.body.passworld,
hash: hash,
isregister: false,
score: 5,
sign: [],
signdate: ''
}
new db.MUser(userobj).save(function(error){
if (error) {
res.status(500).send()
return
}
res.json({statu: 200})
})
mongodb删除
remove
删除数据方法
db.Course.remove({_id: req.body.id}, function(err, docs){
if (err) {
res.status(500).send();
return
}
res.json({statu: 200})
})
mongodbg更新
update
更新数据方法
// 更新指定email字段数据条目下字段为content的内容,如果不存在就创建该字段
db.Share.update({email: email},{$set:{content: newarr}}, function(err, docs){
if (err) {
res.status(500).send();
return
}
res.json({statu: 200});
})
//$set 指定字段的值,这个字段不存在就创建它。可以是任何MondoDB支持的类型。
Article.update({_id : id}, {$set : {views : 51, title : ‘修改后的标题’ …}})
//$unset 同上取反,删除一个字段
Article.update({views : 50}, {$unset : {views : ‘remove’}})
//执行后: views字段不存在
//$inc 增减修改器,只对数字有效。
Article.update({_id : id}, {$inc : {views : 1}})
//$push 为字段为数组的内容push数据
Article.update({_id : id}, {$push : {message : messageobj}})
//$pop从头部或尾部删除单个元素(1为从后面删除,-1为从前面删除)
db.Article.update(({_id: id), {$pop:{relationships: -1})
//__$pull__删除满足条件的元素,不止删除一个
db.Article.update(({_id: id), {$pull:{“relationships”:{“fname”:”dongren”, ”lname”: ”zeng”}}})
$set 指定字段的值,这个字段不存在就创建它。可以是任何MondoDB支持的类型。
Article.update({_id : id}, {$set : {views : 51, title : '修改后的标题' ...}})
$unset 同上取反,删除一个字段
Article.update({views : 50}, {$unset : {views : 'remove'}})
//执行后: views字段不存在
$inc 增减修改器,只对数字有效。
Article.update({_id : id}, {$inc : {views : 1}})
$push 为字段为数组的内容push数据
Article.update({_id : id}, {$push : {message : messageobj}})
$pop 从头部或尾部删除单个元素(1为从后面删除,-1为从前面删除)
db.Article.update(({_id: id), {$pop:{relationships: -1})
$pull 删除满足条件的元素,不止删除一个
db.Article.update(({_id: id), {$pull:{“relationships”:{“fname”:”dongren”, ”lname”: ”zeng”}}})