一、MongoDB入门

1、常用操作

1.1 INSERT

> db.User.save({name:'zhangsan',age:21,sex:true})
> db.User.find()
{"_id": Objectld("4f69e680c9106ee2ec95da66"), "name": "zhangsan", "age": 21,
"sex": true}

_id组合

Objectld是、id”的默认类型。Objectld使用12字节的存储空间，每个字节二位十六进制数字，是一个24位的字符串
在这里插入图片描述

时间戳：时间不断变化的
机器：主机的唯_标识码。通常是机器主机名的散列值，这样可以确保不同主机生成不同的Objectld ,不产生冲突。
PID:为了确保在同一台机器上并发的多个进程产生的Objectld是唯一的，所以加上进程标识符(PID).
计数器：前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的Objectld是唯一的。后3个字节就是一个自动增加的计数器，确保相同进程同一秒产生的Objectld也是不一样。同一秒最多允许每个进程拥有IS 777 2托个不同的Objectld。

1.2 Query

1、WHERE

# select * from User where name = 'zhangsan'
> db.User.find({name:"zhangsan"})

2、FIELDS

# select name, age from User where age = 21
> db.User.find({age:21}, {'name':1, 'age':1})

3、SORT

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

# select * from User order by age
> db.User.find().sort({age:1})

4、SUCE

在 MongoDB 中使用 limit()方法来读取指定数量的数据，skip()方法来跳过指定数量的数据

# select * from User skip 2 limit 3
> db.User.find().skip(0).limit(3)

5、IN

# select * from User where age in (21, 26, 32)
> db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}})

6、COUNT

# select count(*) from User where age >20
> db.User.find({age:{$gt:20}}).count()

7、0R

# select * from User where age = 21 or age = 28
> db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]})

1.3 Update

可直接用类似T-SQL条件表达式更新，或用SaveO更新从数据库返回到文档对象。

# update Userset age = 100, sex = 0 where name = 'user1'
> db.User.update({name:"zhangsan"}, {$set:{age:100, sex:0}})

Update()有几个参数需要注意。

db.collection.update(criteria, objNew, upsert, mult)

criteria:需要更新的条件表达式

objNew:更新表达式

upsert:如FI标记录不存在，是否插入新文档。

multi:是否更新多个文档。

1.4 Remove

removeO用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。

> db.User.remove(id)
//移除对应id的行
> db.User.remove({})
//移除所有

1.5 aggregate

MongoDB中聚合(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。有点类似sql语句中的 count(*)

1.5.1 插入数据

>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
})

1.5.2 统计sum

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数

# select by_user, count(*) from article group by by_user
> db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

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

在上面的例子中，我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组，并计算 by_user 字段相同值的总和。

1.5.3 常见的聚合表达式

表达式	描述	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 : { $s u m : "$ 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 : { $a vg : "$ 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 : { $min : "$ 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 : { $ma x : "$ 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 : { $p u s h : "$ 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 : { $a dd T o S e t : "$ 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 : { $f i rs t : "$ 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 : { $l a s t : "$ url"}}}])