mongodb 增删查改 数据库实验

mongodb 数据库实验

一:增加数据

操作1:单条插入:Yelp数据库中的User数据集插入符和如下要求的数据

_id:自定义为自己的班级;

user_id:自己的学号+任意字符(多于22个字符取前22位,不足22个字符补充字母,数字或下划线);

name:姓名拼音;

review_count:任意随机数;

yelping_since:实验时间;

操作2:多条插入:

随机构建4条User数据,有序插入User数据集中;

db.user.insert(
    {
        _id: 2018211,
        user_id: 201821057900000000000000000000000,
        name: "xiao",
        review_count: 100,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-17 07:58:51"),
    }
)

the result

mongodb 增删查改 数据库实验_第1张图片

2: 插入多项数据:

db.user.insertMany(
   [ {
        _id: 201821112,
        user_id: 201811111111111111111111,
        name: "xiaoxiao",
        review_count: 1,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-18 07:58:51"),
    },
         {
        _id: 201821114,
        user_id: 201822222222222222222,
        name: "xuexiao",
        review_count: 344,
        "yelping_since": ISODate("2030-11-18 07:58:51"),
    },
         {
        _id: 201821117,
        user_id: 201833333333333333333,
        name: "xiaoxiao",
        review_count: 56,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-19 07:58:51"),
    },]
        
)

the result

mongodb 增删查改 数据库实验_第2张图片

二:删除数据

删除指定条件的数据:删除business数据集中 stars小于3且city位于Las Vegas的记录;

db.business.remove({
    "city": "Las Vegas",
    stars: {
       $lt:3
   }
})

result :

mongodb 增删查改 数据库实验_第3张图片

三: 更新数据

整体更新:将1.1中插入的数据整体更新

user_id:自己的班级+任意字符(多于22个字符取前22位,不足22个字符补充字母,数字或下划线);

name:姓名拼音倒序;

review_count:任意随机数(与之前不同);

yelping_since:当前实验时间(与之前不同);

操作5:局部更新

​ 将business数据集内business_id为"8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ"的记录对应的stars增加0.5

db.user.update({_id: 2018211125},

 {name:"xiaoxiao", review_count: 0,yelping_since: ISODate("2020-11-18 21:58:51")})

mongodb 增删查改 数据库实验_第4张图片

result: 查询后

部分更新

初始: mongodb 增删查改 数据库实验_第5张图片

db.business.update({business_id:8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ},
{ "$inc":{stars:0.5}
}
)

进行部分更新, 再次查询结果为:

mongodb 增删查改 数据库实验_第6张图片

四:查询

1: 查询business集合内latitude大于30,longitude小于50,state位于AZ的10条记录

查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或“Scottsdale”的记录(跳过前510条数据)

db.business.find({
    latitude: {
        "$gte": 30,
        "$lte": 50
    },
    state: "AZ"
}).limit(10)

result:

mongodb 增删查改 数据库实验_第7张图片

查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或“Scottsdale”的记录(跳过前510条数据)

db.business.find({
    city: {
        "$in": ["Charlotte", "Toronto", "cottsdale"]
    }
}).skip(150)

result :

mongodb 增删查改 数据库实验_第8张图片

五索引:

创建索引:friend数据集上,建立user_id(升序)与friend_id(降序)多字段唯一索引

db.friend.createIndex({user_id:1 ,friend_id: -1}) 

result

mongodb 增删查改 数据库实验_第9张图片

查看索引:

db.friend.getIndexes()

mongodb 增删查改 数据库实验_第10张图片

六聚合:

统计review数据集中stars大于2.0对应的不同user_id(作为_id)的stars评分总和(重命名为starSum)

db.review.aggregate([
    {
        $match: {
                "stars": {
           "$gte": 2.0
         }
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$user_id",
      starSum:{
                $sum: "$stars"
            }
        }
    },
 
])

result :

mongodb 增删查改 数据库实验_第11张图片
统计friend数据集中friend_id为"BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ"的不同用户的总数(count)从第10条开始统计

db.friend.aggregate([
    {
        $match: {
            friend_id:"BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ"
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$friend_id",
      Sum:{
                $sum: "$count",
            }
        }
    },
 
]).skip(10)

result :

mongodb 增删查改 数据库实验_第12张图片
统计friend数据集中不同的friend_id(distinct)

db.friend.distinct(
  "friend_id"
 )

result : mongodb 增删查改 数据库实验_第13张图片

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