Mongo

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。、

入门

安装Mongo

windows安装

http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

linux安装

https://www.cnblogs.com/pfnie/articles/6759105.html

基本操作

创建数据库

use DATABASE_NAME   创建/切换数据库

查看当前所在库

db  查看当前所在库

查看所有库

show dbs    查看所有库

删除db

db.dropDatabase()   删除库(先进入库use dbname)

创建集合（表）

db.createCollection("tableName")

createCollection四个参数：

capped(布尔型)：

如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。

autoIndexId(布尔型)：

如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。

size(数值型)：

为固定集合指定一个最大值（以字节计）。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。

max(数值型)：

指定固定集合中包含文档的最大数量。

例子：

db.createCollection(
    "tablename1", 
    { 
        capped : true, 
        autoIndexId : true, 
        size :  6142800,
        max : 10000 
    } 
)

删除集合(表)

db.tableName.drop()

显示当前db状态

db.stats();

当前db版本

db.version();

查看命令提示

db.help();  db.tableName.help();  db.tableName.find().help();

增删改查

插入文档

db.tableName.insert()

例子：

db.user.insert({ "name" : "zhangsan", "age" : 15})

查询文档

db.tableName.find()

两个参数：

query 条件

例子：

db.tableName.find({"name":"zhangsan"})

projection 返回文档的信息（返回的列）

例子：

db.tableName.find({"name":"zhangsan"}, {"name":0, "age":1})

注意：值只有0和1，1表示显示项，0表示不显示项

条件操作符

sql	语义	mongo	列子
>	大于	$gt	db.tableName.find({"age":{$gt:15}})
<	小于	$lt
>=	大于等于	$gte
!=	不等于	$ne
in	在...里面	$in	db.tableName.find({"name":{"$in":["zhangsan","lisi"]}})
or	或者	$or	db.tableName.find({"gender": "boy", $or: [{"name": "zhangsan"})

$type操作符

类型	代号值
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	6
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
JavaScript	13

模糊查询

正则匹配:

$regex
例子：

db.tableName.find({"name"：{$regex："zhang"}})

删除文档

db.tableName.remove(
   ,
   
)

uery :（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。

例子：

db.tableName.remove({"name":"zhangsan"})

更新文档

db.tableName.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，也可以理解为sql update查询内set后面的。(https://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/52420210)

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。

例子：

db.tableName.update({"name":"zhangsan"}, {"name":"wangwu", age:18})

分页排序

分页

limit与skip

limit(number) 读取指定数量数据

例子：

db.tableName.find().limit(2)  显示两条数据

skip(number) 跳过指定数量的数据

例子：

db.tableName.find().skip(2)  跳过前面两条数据，从第三条开始读取

排序

sort({KEY:1})

例子：

db.tableName.find().sort({"age" : -1}) 1升-1降

注意：skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是limit()。

索引

查看索引

getIndexes()            方法可以用来查看集合的所有索引

totalIndexSize()        查看集合索引的总大小

创建索引

字段索引

db.tableName.ensureIndex({KEY:1}, {options})

例子：

db.tableName.ensureIndex({"name" : 1})

keys，要建立索引的参数列表。如：{KEY:1}，其中key表示字段名，1表示升序排序，也可使用使用数字-1降序。

options，可选参数，表示建立索引的设置。可选值如下：

参数	类型	描述
background	Boolean	在后台建立索引，以便建立索引时不阻止其他数据库活动，默认值 false
unique	Boolean	创建唯一索引，默认值 false
name	String	指定索引的名称，如果未指定，MongoDB会生成一个索引字段的名称和排序顺序串联，名字长度限制为125字节
dropDups	Boolean	创建唯一索引时，如果出现重复删除后续出现的相同索引，只保留第一个
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引，默认值是 false
v	index version	索引的版本号
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

复合索引

复合索引也称多字段索引

db.tableName.ensureIndex({"name":1,"age":-1})

多键索引

多键索引与单键索引创建形式相同,区别在于字段的值.值具有多个记录,例如数组。

db.tableName.insert({x:[1,2,3,4]})

过期索引

过期索引只能建立在时间类型上（时间数组也行，数字是以最小时间为标准），不能使用时间戳；不能是复合索引；删除时间不是非常精确(删除也需要时间)。

db.tableName.ensureIndex({"time":1},{expireAfterSeconds:10})
db.zhoucl.insert({"name":"zhangsan"+50, "age":14, "gender":"难","time":new Date()})
//插入数据十秒后将被删除

全文索引(文本索引)

能解决快速文本查找的需求，每张表只允许创建一个全文索引；全文索引只能指定一个$text；

普通全文索引
db.tableName.ensureIndex({"key":"text"})
多列全文索引
db.tableName.ensureIndex({"key":"text", "key2":"text"})
所有列
db.tableName.ensureIndex({"$**":"text"})

查询指定关键字：{"$search" : "查询关键字"}

查询多个关键字（或关系）：{"$search" : "查询关键字查询关键字 ......"}

查询多个关键字（与关系）：{"$search" : ""查询关键字" "查询关键字" ......"}　　# "转义字符

排除多个关键字（排除某一个）：{"$search" : ""查询关键字" "查询关键字"...... - 排除关键字"}

相似度查询

db.tableName.find({$text:{$search:"aa bb"}}, {score:{$meta:"textSore"}}})
排序  
db.tableName.find({$text:{$search:"aa"}}, {score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})

其他类型索引

哈希索引（Hashed Index）是指按照某个字段的hash值来建立索引，目前主要用于MongoDB Sharded

Cluster的Hash分片，hash索引只能满足字段完全匹配的查询，不能满足范围查询等。

地理位置索引（Geospatial Index）能很好的解决O2O的应用场景，比如『查找附近的美食』、『查找某个区域内的车站』等。

聚合

aggregate主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。

aggregate()是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。Mongo还提供了一些聚合函数如：count()，distinct()。

语法：

 db.collection.aggregate(pipeline, options)

gourp聚合：

group做的聚合有些复杂。先选定分组所依据的键，此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组。然后可以通过聚合每一组内的文档，产生一个结果文档。

$group聚合相关表达式：

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

例子1：

数据如下：

{_id: 1, title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100},

{_id: 2, title: 'NoSQL Overview',  description: 'No sql database is very fast', by_user: 'runoob.com', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10},

{_id: 3, title: 'Neo4j Overview',  description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 }

聚合函数如下：

db.tableName.aggregate(
        [
            { 
                $group : {
                    _id : "$by_user", 
                    num_tutorial : {
                        $sum : 1
                    }
                }
            }
        ]
    )

结果如下：

{ "_id" : "runoob.com", "num_tutorial" : 2}
{ "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1}

例子2：