MongoDB学习笔记【part3】增删改查、聚合、索引

导读:本篇文章讲解 MongoDB学习笔记【part3】增删改查、聚合、索引,希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com

一、MongoDB 增删改查

1. Insert

插入命令: db.User.save({name:'zhangsan',age:21,sex:true})

查询命令:db.User.find() ,查询结果如下:

{"_id": Objectld("4f69e680c9106ee2ec95da66"), "name": "zhangsan", "age": 21,"sex": true}
属性 _id :

Objectld 是 id 的默认类型。Objectld 使用 时间戳 + 机器码 + PID + 计数器 拼接而成的24位字符串。

2.Query

查询操作将和我们熟悉的 SQL 语言对比着记,这样更容易理解。

类型 SQL命令 Mongo命令 说明
where select * from User where name = ‘zhangsan’ db.User.find({name:"zhangsan"})
fields select name, age from User where age = 21 db.User.find({age:21}, {'name':1, 'age':1})
sort select * from User order by age db.User.find().sort({age:1}) 1为升序排序
-1为降序排序
suce select * from User skip 2 limit 3 db.User.find().skip(0).limit(3) 类似 offset 与 limit 进行偏移与跳过
in select * from User where age in (21, 26, 32) db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}})
count select count(*) from User where age >20 db.User.find({age:{$gt:20}}).count()
or select * from User where age = 21 or age = 28 db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]})

3.Update

更新命令:db.User.update({name:"zhangsan"}, {$set:{age:100, sex:0}})

上句命令翻译为 SQL 语句为:# update Userset age = 100, sex = 0 where name = ‘user1’

db.collection.update(criteria, objNew, upsert, mult) 方法,有四个参数:

参数 说明
criteria 需要更新的条件表达式
objNew 更新表达式
upsert 如果FI标记录不存在,是否插入新文档
mult 是否更新多个文档

4.Remove

删除单个文档的命令:db.User.remove(id)

删除全部文档的命令:db.User.remove({})

注:remove 删除后的文档无法恢复。

二、MongoDB 聚合

聚合(aggregate)用于处理数据的平均值、求和等,并返回计算后的数据结果。在 SQL 语言中,聚合函数是 count(*) 一类函数。

1.插入数据

利用 insert 命令进行一次插入多个、多重数据,命令如下:

>db.article.insert({
    title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
})
>db.article.insert({
   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
})
>db.article.insert({
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
})

2.统计sum

插入以上集合后,我们可以聚合计算每个作者所写的文章总数,命令如下:

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

命令对应的 SQL 语句为:# select by_user, count(*) from article group by by_user ,通过 字段 by_user 对数据进行分组,计算 by_user 具有相同字段值的总和。

查询结果为:

{
"result" : [
      {
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
      },
      {
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
      }
   ],
"ok" : 1
}

3.其他常见的聚合表达式

关键字 说明 表达式实例
$sum 计算总和 db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, num_tutorial : {

s

u

m

:

sum : ”

sum:likes”}}}])

$avg计算平均值db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, num_tutorial : {

a

v

g

:

avg : ”

avg:likes”}}}])

$min获取集合中所有文档对应值得最小值db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, num_tutorial : {

m

i

n

:

min : ”

min:likes”}}}])

$max获取集合中所有文档对应值得最大值db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, num_tutorial : {

m

a

x

:

max : ”

max:likes”}}}])

$push在结果文档中插入值到一个数组中db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, url : {

p

u

s

h

:

push: ”

push:url”}}}])

$addToSet在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, url : {

a

d

d

T

o

S

e

t

:

addToSet : ”

addToSet:url”}}}])

$first根据资源文档的排序获取第一个文档数据db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, first_url : {

f

i

r

s

t

:

first : ”

first:url”}}}])

$last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected ‘}’, got ‘EOF’ at end of input: …roup : {_id : “by_user”, last_url : {

l

a

s

t

:

last : ”

last:url”}}}])

三、MongoDB 索引

        索引能够极大提高查询效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文件并选取那些符合查询条件的记录。扫描全集合的查询效率是非常低的,特别是在处理大量的数据时,这非常影响性能。

        索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

        执行命令为字段创建索引:db.User.createIndex({"name":1}) ,其中 name 为要创建索引的字段名,1 为升序创建索引,-1 为降序创建索引。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

文章由极客之家整理,本文链接:https://www.bmabk.com/index.php/post/93536.html

(0)
小半的头像小半

相关推荐

极客之家——专业性很强的中文编程技术网站,欢迎收藏到浏览器,订阅我们!