文档型数据库MongoDB总结(一)

    最近公司会上线一个日志统计系统，因为数据量大的缘故导致目前mysql不能满足性能要求，现在NoSQL数据库这么火，所以不能免俗的研究了一下MongoDB。
    MongoDB的好处挺多的，比如多列索引，查询时可以用一些统计函数，支持多条件查询，但是目前多表查询是不支持的，可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。
    MongoDB对数据的操作很丰富，下面做一些举例说明，内容大部分来自官方文档，另外有部分为自己理解。
    查询colls所有数据
    db.colls.find() //select * from colls
    通过指定条件查询
    db.colls.find({'last_name': 'Smith'});//select * from colls where last_name='Smith'
    指定多条件查询
    db.colls.find( { x : 3, y : "foo" } );//select * from colls where x=3 and y='foo'
    指定条件范围查询
    db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10
    查询不包括某内容
    db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据
    支持<, <=, >, >=查询，需用符号替代分别为$lt，$lte，$gt，$gte
    db.colls.find({ "field" : { $gt: value } } );  
    db.colls.find({ "field" : { $lt: value } } );  
    db.colls.find({ "field" : { $gte: value } } ); 
    db.colls.find({ "field" : { $lte: value } } );
    也可对某一字段做范围查询
    db.colls.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } );
    不等于查询用字符$ne
    db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );
    in查询用字符$in
    db.colls.find( { "field" : { $in : array } } );
    db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});
    not in查询用字符$nin
    db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
    取模查询用字符$mod
    db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1
    $all查询
    db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时
    $size查询
    db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询，此查询查询a的子对象数目为1的记录
    $exists查询
    db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
    db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据
    $type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数据的类型值
    db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
    db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据
    使用正则表达式匹配
    db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like
    内嵌对象查询
    db.colls.find( { "author.name" : "joe" } );
    1.3.3版本及更高版本包含$not查询
    db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
    db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );
    sort()排序
    db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序
    limit()对限制查询数据返回个数
    db.colls.find().limit(10)
    skip()跳过某些数据
    db.colls.find().skip(10)
    snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失
    count()统计查询对象个数
    db.students.find({'address.state' : 'CA'}).count();//效率较高
    db.students.find({'address.state' : 'CA'}).toArray().length;//效率很低
    group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
    distinct()返回不重复值

  从上面可以看出mongoDB的查询方式是很多的，可以结合使用，常用的sum统计功能MongoDB目前还不支持。