MongoDB脚本

1.插入数据
db.col.insert({
    title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})
insertMany   批量插入 

2.更新数据
db.collection.update(
   ,
   ,
   {
     upsert: ,
     multi: ,
     writeConcern:
   }
)

query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 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。

3.替换文档
db.collection.save(
   ,
   {
     writeConcern:
   }
)

4.删除数据
db.collection.remove(
   ,
   {
     justOne: ,
     writeConcern:
   }
)
db.col.remove({})  删除所有
db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'}) 删除部分

query :（可选）删除的文档的条件。
justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

5.查询
db.collection.find(query, projection)
query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

等于            {:}            db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()        where by = '菜鸟教程'
小于            {:{$lt:}}    db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()    where likes < 50
小于或等于        {:{$lte:}}    db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()    where likes <= 50
大于            {:{$gt:}}    db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()    where likes > 50
大于或等于        {:{$gte:}}    db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()    where likes >= 50
不等于            {:{$ne:}}    db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()    where likes != 50

多个条件
db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

and和like
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "123"},{"title": "MongoDB"}]}).pretty()

limit
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

skip(NUMBER) 跳过某个数据
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

sort()方法  -1 是用于降序排列
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

6.索引：
Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，创建索引指定为 -1 
db.collection.createIndex(keys, options)

Parameter            Type            Description
background            Boolean            建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique                Boolean            建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name                string            索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups            Boolean            3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse                Boolean            对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds    integer            指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v                    index version    索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights                document        索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language    string            对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override    string            对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

db.col.getIndexes()                查看集合索引
db.col.totalIndexSize()         查看集合索引大小
db.col.dropIndexes()            删除集合所有索引
db.col.dropIndex("索引名称")     删除集合指定索引

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])   对by_user分组聚合，count()

表达式        描述                                                实例
$sum        计算总和。                                            db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg        计算平均值                                            db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min        获取集合中所有文档对应值得最小值。                db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max        获取集合中所有文档对应值得最大值。                db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push        在结果文档中插入值到一个数组中。                    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet    在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first        根据资源文档的排序获取第一个文档数据。            db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last        根据资源文档的排序获取最后一个文档数据            db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

$project：    修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：    用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：    用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：        在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：    将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：    将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：        将输入文档排序后输出。
$geoNear：    输出接近某一地理位置的有序文档。

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
}});

match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
db.articles.aggregate( [
    { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
    { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉
db.article.aggregate(
{ $skip : 5 });

{ $set : { field : value } }                用来指定一个键并更新键值，若键不存在并创建。
            
{ $unset : { field : 1} }                    用来删除一个键
            
{ $inc : { field : value } }                 $inc可以对文档的某个值为数字型（只能为满足要求的数字）的键进行增减的操作。
            
{ $push : { field : value } }                把value追加到field里面去，field一定要是数组类型才行，如果field不存在，会新增一个数组类型加进去。

{ $pushAll : { field : value_array } }        同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内。

{ $pull : { field : _value } }                从数组field内删除一个等于value值

$addToSet                                    增加一个值到数组内，而且只有当这个值不在数组内才增加。

{ $pop : { field : 1 } }                    删除数组的第一个或最后一个元素

{ $rename : { old_field_name : new_field_name } }    修改字段名称

{$bit : { field : {and : 5}}}                位操作，integer类型

//match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
db.articles.aggregate( [
    { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
    { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );

索引数组字段:对数据中每个数据都要做索引操作

索引子文档字段：对文档下字段下面的字段做索引 ；
db.users.ensureIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})

索引限制：
索引不能被以下的查询使用：

正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等。
算术运算符，如 $mod, 等。
$where 子句
索引键限制
从2.6版本开始，如果现有的索引字段的值超过索引键的限制，MongoDB中不会创建索引。

最大范围
集合中索引不能超过64个
索引名的长度不能超过128个字符
一个复合索引最多可以有31个字段

ObjectId 是一个12字节 BSON 类型数据，有以下格式：

前4个字节表示时间戳
接下来的3个字节是机器标识码
紧接的两个字节由进程id组成（PID）
最后三个字节是随机数。

MapReduce 命令
db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},  //map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }
)

map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。
out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

整理自菜鸟教程