windows下mongodb基础玩法系列二CURD附加一

windows下mongodb基础玩法系列

• windows下mongodb基础玩法系列一介绍与安装
• windows下mongodb基础玩法系列二CURD操作（创建、更新、读取和删除）
• windows下mongodb基础玩法系列二CURD附加一

说在前面的话

在系列二中CURD只是简单的走了一下代码操作的流程，其中全是简单基础操作的内容， 在我仔细看完接下来的内容后决定再丰富一下前面的操作，并实战一个简单的demo出来，demo具体搭配语言暂时决定在PHP与nodejs之间。

增加内容至文档没说完的那些事儿

目录

• 集合的创建与返回值
• 增加多个文档的方法

集合的创建与返回值

①在插入文档到集合的时候，如果集合不存在，增加内容到文档的这个操作就自动创建集合。这一点和mysql有些不一样，mysql必须先创建库、表，再增加内容到表中。
②这一次就不实际操作截图了，按照之前的操作我又走看一遍，这一次留意了一个小的细节。增加内容成功后会返回一个WriteResult({"nInserted":1}），这个对象表示了插入的条数。

增加多个文档的方法

①创建一个数组文档，在增加数组文档即可。

//用数组存放多个文档

var users = [{

    "name":"A",

    "age":32

},{

    "name":"B",

    "age":33

},{

    "name":"C",

    "age":34

}];

//添加数组操作

db.testData.insert(users);

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②在2.6版本之后提供了一个可以用来增加多个文档的API，具体操作流程展开代码。

//初始化bulk()

var bulk = db.testData.initializeUnorderedBulkOp();//无序列表操作

//var bulk = db.collection.initializeOrderedBulkOp();//有序列表操作

//insert至bulk对象

bulk.insert({

    "name":"A",

    "age":20

});

bulk.insert({

    "name":"B",

    "age":21

});

//调用bulk对象的execute()方法添加文档至集合

bulk.execute();

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这里只是描述一下有这两个方法，暂时不做深入学习，感觉挺需要深入学习的一点，后续跟踪一下。

查找内容没说完的那些事儿

目录

• 指定查询与条件查询使用
• 嵌入式（Embedded）文档查询的方法
• 限制查询
• 反复的切换光标读取
• 查询的性能问题

指定查询与条件查询使用

前面的学习中已经学会了简单的指定查询与条件查询，综合运用就是，例，我们要找出姓名是A，或者年龄是33/34的所有人（随意营造的条件）。此时我把之前随意添加的数据再添加了两次用于这次测试。

db.testData.find({$or:[{"name":"A"},{"age":{$in:[33,34]}}]});

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嵌入式（Embedded）文档查询的方法

//插入模拟数据

db.testData.insert([{

    "name":"unofficial",

    "age":18,

    "other":{

        "hobby":["eat","drink","play","happy"],

        "speciality":["hands","legs"]

    },

        "score":[58,59,60]

},{

    "name":"pushself",

    "age":100,

    "other":{

        "hobby":["play"],

        "speciality":["legs"]

    },

        "score":[60,70,80]

}]);

//成绩分别对应语数外，找到语文成绩小于60的同学的姓名

db.testData.find({"score.0":{$lt:60}},{"_id":0, "name":1});

//把好吃的家伙的名字查出来

db.testData.find({"other.hobby":"eat"},{"_id":0, "name":1});

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限制查询

在find()时，在第二个参数中控制对应需要的键值对，例如我不需要_id，只是需要显示姓名，我就可以把第二个参数设置为{"_id":0,"name":1}。

反复的切换光标读取

//执行查找操作

var rs = db.testData.find({});

//遍历

while(rs.hasNext()) {

    print(tojson(rs.next()));//也可以使用printjson(rs.next());

}

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其中的while也可以使用myCursor.forEach(printjson);代替操作

查询的性能问题

取决于索引的创建，引入一个explain()方法反应查询性能的数据。

//插入一组测试数据

db.testData.insert([

    { "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 },

    { "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 },

    { "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 },

    { "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 },

    { "_id" : 5, "item" : "f3", type: "food", quantity: 300 },

    { "_id" : 6, "item" : "t1", type: "toys", quantity: 500 },

    { "_id" : 7, "item" : "a1", type: "apparel", quantity: 250 },

    { "_id" : 8, "item" : "a2", type: "apparel", quantity: 400 },

    { "_id" : 9, "item" : "t2", type: "toys", quantity: 50 },

    { "_id" : 10, "item" : "f4", type: "food", quantity: 75 }

]);

//执行查找操作

db.testData.find({"type":"food"});

//nscanned 和 nscannedObjects 显示 10 表明MongoDB不得不扫描十文档 (即集合中的所有文档)找到这四个匹配文档。

//如果给type添加一个索引

db.testData.ensureIndex({"type":1})

//再执行查询操作的时候就查询四个索引文档，并返回了四个文档内容



//复合索引的性能

db.testData.ensureIndex( { quantity: 1, type: 1 } );

db.testData.ensureIndex( { type: 1, quantity: 1 } );

//明显通过数据可以看出性能的差异，更多的后面的学习文章争取分析一下查询优化

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删除操作

针对前面的内容，这里暂时只是补充一点内容就是通过条件匹配到的内容，只是删除一条内容的时候，第二个参数设置为1即可。 db.testData.remove({"type":"food"}, 1);