MongoDB 命令

MongoDB 常用命令

基本概念：

1、文档 --> 对应关系数据库的行，也就是一条记录。它比关系数据库的行的功能要强大，更像是是某个具体的对象。文档以一种Map的形式展现出来，当然value可以是任意的类型，也可以继续是一个文档（递归的定义）

2、集合 --> 对应关系数据库的表。但是它又是无模式的，即文档不要求一致。

基本操作：

1、显示数据库

show dbs

2、创建数据库：

use yourDateBaseName 这就创建了一个数据库。

不过你用show dbs，并不能显示yourDataBaseName，因为这个数据库没有任何操作。所以如果你直接离开，则本数据库会被废除。

如果你插入一条记录，此时就可以通过show dbs看到对应的数据库

如下：

> use fly

switched to db flying

> flying  = {"name" : "flying", "age" : 20, "password" : "123456"}

{ "name" : "flying", "age" : 20, "password" : "123456" }

> db.fly.insert(flying)

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> show dbs

admin       0.078GB

fly      0.078GB

这时使用show dbs就可以看到你的数据库了

3、显示数据库

show collections。默认的包含system.indexes 表

4、创建集合：

因为mongodb中集合是无模式的，不像传统的关系型数据库是需要预先申明表包含哪些字段并且定义字段的属性。虽有无需预先定义。使用的时候直接插入。可以见上面的例子。

5、删除集合

db.yourDatabaseName.yourCollectionName.drop()

6、将文档插入集合

record = {"name" : "fly", "age" : 20, "password" : "123456"}

db.yourDatabaseName.yourCollectionName.insert(record)

7、删除集合中的文档

db.yourDatabaseName,yourCollectionName.remove()

会清空此集合中的所有文档

8、文档更新

Mongo中的更新有两种

一种是：用新的文档去替换旧的文档。【就是通过条件先将满足条件的选出来该文档，修改完之后替换旧的文档】，个人不喜欢这种操作，违背了原子性啊。

另外一种：采用Mongo的修改器对文档进行修改。

修改器列表：

8.1、“$set”修改器：用了指定一个健的值。如果健不存在，就创建它。

   Example:

db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")}, {"$set" : {"sex" : "male"}})

“$unset”删除某个健

   Example:

db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")},  {"$unset" : {"sex" : 1}})

 8.2、“$inc”修改器用了增加已有的健的值，或者在键不存在的时候创建一个健。

Example:

     db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")},  {"$inc" : {"age" : 1}}) 

Tips: $inc 只能用于整数，长整数和双精度浮点数。其他数会导致失败。

     8.3、“$push”会向已有的数组末尾加入一个元素，要是没有就会创建一个新的数组。

Example:

db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")},

        {$push : {"comments" : "this is my comments"}})

     8.4、“$ne”not equal判定器，【判定给定的属性不等于给定值】

Example:

db.myMongodb.user.update({"comments" : {"$ne" : "this is comments"},

{$push : {"comments" : "your comments"}})

     8.5、“$addToSet”在不重复的情况下添加

Example:

db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")},

{"$addToSet" : {"comments" : "your comments"}})

     8.6、“$each”数组遍历修改器

Example:

db.myMongodb.user.update({"_id":ObjectId("4ed373c46d375f1a1960ed07")},

{"$addToSet" : {"comments" : {"$each" : ["a commnet", "b comment"]}}})

 8.7、“$pop”修改器，从数组中删除任何一端删除元素

Example:

{$pop : {key : 1}}从数组末尾删除一个元素

{$pop : {key : -1}}从数组头部删除

     8.8、数组定位修改器

Example:

db.myMongodb.user.update({"comments.author" : "john"},

{"$set" : {"comments.$.author" : "jim"}})

定位到第一个john的第一条评论

9、特殊的更新or插入 upsert

Upsert的特点是如果存在就更新，如果不存在就根据update的条件插入一条新的记录

10、批量更新

需要设置update的第四个参数为true,否则默认更新第一个匹配的文档

11、得到上一条命令的执行结果

    db.runCommand({getLastError : 1})

实验室从去年开始接触Nosql,不过那个时候自己不是负责这部分的所以只是介于组会的时候讨论了解。后来去实习，这个东东越来越火了。以至于俺觉得自己也要去学习一下，这些天一直看这方面的东西。最大的感觉就是它组织结构的变化带来的方便，这也是算是肤浅的感觉吧，新手一般都有这样的体验，至于网上一直叫好的速度快（据说比传统的关系型数据库快5倍左右），由于木有实战的体验，目前还木有深刻的认识。前段时间一直在做一个MIS系统，被数据库折腾的却是够呛，数据库设计的人太过考虑各种范式，以至于开发困难很多。在看看mogodb确实给人焕然一新的感觉。呵呵。目前感觉就是这么多，继续记录一下自己的学习的笔记，这部分主要是mogodb的查询操作。mogodb的查询功能确实比标准的sql强大很多，特别是各种修改器和基于js函数的$where查询。

Mongodb 查询操作

1、查询全部集合

db.myMongodb.post.find() 

如果是console的话，默认显示20条记录

2、返回指定的键

db.myMongodb.post.find({}, {"foo" : 1, "baz" : 1})

返回键foo和健baz，同时默认返回_id键的值

3、指定不返回的键

db.myMongodb.post.find({}, {"foo" : 0})

返回除foo之外的其他键

4、判定条件查询

a) “$lt” 小于

b) “$lte”小于等于

c) “$gt”大于

d) “$gte”大于等于

e) “$ne”不等于

db.myMongodb.user.find({"age" : {"$gte" : 18, "$lte" : 30}})

5、其他条件查询

a) “$in” ：是否在某一个集合的查询

db.myMongodb.user.find({"age" : {"$in" : [17,18,19]}})

b) “$nin”：与in相对应，不处于某个结合的文档

c) “$or”：多条件查询

db.myMongodb.user.find({"$or" : [{"age" : 17}, {"age" : 18}]})

d) “$not”非的情况下使用。其他条件可以基于它

e) “$mod”取模查询

f) “$null”可以匹配值为null的字段，同时也能匹配键不存在的文档

如果同时要判定键存在，需要加上"$exists" 判定

6、查询数组

a) “$all” 通过多个元素匹配数组

db.myMongodb.food.find({"fruit" : {"$all" : ["apple", "oracle"]}})

b) 数组下标匹配

db.myMongodb.food.find({"fruit.2" :  "peach"})

c) "$size"数组长度匹配 

db.myMongodb.food.find("fruit" : {"$size" : 3})

7、"$slice"指定返回集合的个数

db.myMongodb.posts.find(criteria, {"$silce" : n})

n = 10 返回前10条记录

n = -10 返回后10条记录

n = [23, 10] 返回从23条记录开始的10条记录，感觉应该可以做分页

8、采用点表示法查询内嵌文档(推荐)

db.myMongodb.find({"name.first" : "flying", "name.last" : "fly"})

9、采用分层的方式查询

db.myMongodb.find({"name" : {"first" : "flying, "last" : "fly""}})

10、$where查询

$where查询非常强大，它可以添加js的函数实现高级的查询功能。

基本样式如下：

db.myMongodb.find({"$where" : function() {}})

如果function返回true，该记录就返回。否则就不返回。

一些概念 
一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。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。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。

BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。

BSON有以下三个特点：

1．  轻量级

2．  跨平台

3．  效率高

命名空间

MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同：java.util.List;用来管理数据库中的数据。

索引 
mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。

shell操作数据库：

   1.  超级用户：

         1. #进入数据库admin

           use admin

         2. #增加或修改用户密码

          db.addUser('name','pwd')

         3. #查看用户列表

          db.system.users.find()

         4. #用户认证

          db.auth('name','pwd')

         5. #删除用户

          db.removeUser('name')

         6. #查看所有用户

          show users

         7. #查看所有数据库

          show dbs

         8. #查看所有的collection

          show collections

         9. #查看各collection的状态

          db.printCollectionStats()

        10. #查看主从复制状态

          db.printReplicationInfo()

        11. #修复数据库

          db.repairDatabase()

        12. #设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all

          db.setProfilingLevel(1)

        13. #查看profiling

          show profile

        14. #拷贝数据库

          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

        15. #删除collection

          db.mail_addr.drop()

        16. #删除当前的数据库

          db.dropDatabase()

        17. 备份数据库

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -o /data/dump

        18. 恢复数据库

          mongorestore -d dataname /data/dump

        19. 备份数据库表

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -c tablename -o /data/dump

        20. 恢复数据库表

          mongorestore -d dataname -c tablename /data/dump

          mongorestore -h host:port -d dataname --collection tablename ./tmpdump/some.bson

        21. 远程连接服务器mongodb (mongo --help)

          mongo --host 18.126.23.156 --port 27017

   2. 增删改

         1. #存储嵌套的对象

            db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #存储数组对象

            db.user_addr.save({'Uid':'[email protected]','Al':['[email protected]','[email protected]']})

         3. #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)      // 增加/修改一个字段

            db.foo.update({'yy':5},{'$unset':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)     // 删除一个字段

         4. #删除yy=5的记录

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #删除所有的记录

            db.foo.remove()

         6. 插入_id为整数

            db.foo.insert({"_id":NumberLong(1),"cpname":"-"})

   3. 索引

         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true, dropDups: true });  

         3. #索引子对象

         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

         5. #查看索引信息

         6. db.foo.getIndexes()

         7. db.foo.getIndexKeys()

         8. #根据索引名删除索引

         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查询

         1. #查找所有

        2. db.foo.find()

        3. #查找一条记录

        4. db.foo.findOne()

        5. #根据条件检索10条记录

        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

        7. #sort排序

        8. db.deliver_status.find({'From':'[email protected]'}).sort({'_id':-1})

              python 命令行中的一个字段排序：db.galleryimg.find({},{"_id":1,"publishtime":1}).sort({"_id":-1},{"publishtime":-1}).limit(100)

         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

              python 代码中的一个字段排序：db.deliver_status.find().sort('Ct',-1).limit(1)

              python 代码中的多字段排序：db.deliver_status.find().sort([('Ct',-1),('name', pymongo.DESCENDING), ('sex', 1)]).limit(1)

        10. #count操作

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操作,查询指定列，去重复

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #”>=”操作

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子对象的查找

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #查看collection数据的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #查看colleciont状态

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查询所有索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  高级查询

条件操作符 
$gt : > 
$lt : < 
$gte: >= 
$lte: <= 
$ne : !=、<> 
$in : in 
$nin: not in 
$all: all 
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据 
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据 
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

查询 age in (20,22,24,26) 的数据 
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

查询 age取模10等于0 的数据 
db.users.find('this.age % 10 == 0'); 
或者 
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配所有 
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 
可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 
可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

查询不匹配name=B*带头的记录 
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 
查询 age取模10不等于0 的数据 
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分字段 
选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回) 
db.users.find({}, {age:1}); 
db.users.find({}, {age:3}); 
db.users.find({}, {age:true}); 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 
0为false, 非0为true

选择返回age、address和_id字段 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

排除返回age、address和_id字段 
db.users.find({}, {age:0, address:false}); 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

数组元素个数判断 
对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录 
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 
不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

$exists判断字段是否存在 
查询所有存在name字段的记录 
db.users.find({name: {$exists: true}}); 
查询所有不存在phone字段的记录 
db.users.find({phone: {$exists: false}});

$type判断字段类型 
查询所有name字段是字符类型的 
db.users.find({name: {$type: 2}}); 
查询所有age字段是整型的 
db.users.find({age: {$type: 16}});

对于字符字段，可以使用正则表达式 
查询以字母b或者B带头的所有记录 
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本) 
为数组的字段中匹配其中某个元素

Javascript查询和$where查询 
查询 age > 18 的记录，以下查询都一样 
db.users.find({age: {$gt: 18}}); 
db.users.find({$where: "this.age > 18"}); 
db.users.find("this.age > 18"); 
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort() 
以年龄升序asc 
db.users.find().sort({age: 1}); 
以年龄降序desc 
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回记录数量limit() 
返回5条记录 
db.users.find().limit(5); 
返回3条记录并打印信息 
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 
结果 
my age is 18 
my age is 19 
my age is 20

限制返回记录的开始点skip() 
从第3条记录开始，返回5条记录(limit 3, 5) 
db.users.find().skip(3).limit(5);

查询记录条数count() 
db.users.find().count(); 
db.users.find({age:18}).count(); 
以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 
如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0) 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分组group() 
假设test表只有以下一条数据 
{ domain: "www.mongodb.org" 
, invoked_at: {d:"2015-11-03", t:"17:14:05"} 
, response_time: 0.05 
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" 
} 
使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; 
db.test.group( 
{ cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2015-11", $lt: "2015-12"}} 
, key: {http_action: true} 
, initial: {count: 0, total_time:0} 
, reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } 
, finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } 
} );

[ 
{ 
"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", 
"count" : 1, 
"total_time" : 0.05, 
"avg_time" : 0.05 
} 
]