02-mongodb增删改查
既然是数据库，就离不开crud
create(创建)， read(读取)， update(更新)和 delete(删除)
MongoDB 不支持 SQL 但是支持自己的丰富的查询语言。
在 MongoDB 中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 id 字段，作为主键。
_如果插入的文档省略了该_id 字段，则 MongoDB 驱动程序将自动为该字段生成一个 ObjectId_id。
如果文档包含一个_id 字段，该_id 值在集合中必须是唯一的，以避免重复键错误。
在 MongoDB 中，插入操作针对单个集合。
MongoDB 中的所有写操作都是在单个文档的级别上进行的。
1.mongodb基础命令
1.默认数据库
0.数据库介绍
test: 登陆的时默认的库
admin: 系统预留库，Mongodb的系统管理库
local: 本地预留库，存储关键日志
config: 配置信息库，保存如分片的信息
2.数据库管理
> show dbs; 查看所有数据库
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
yuc 0.000GB
>
> show databases;
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
yuc 0.000GB
>
>
> db # 查看当前在哪个库
test
>
# 切换数据库
>
> use yuc
switched to db yuc
>
>
> db
yuc
>
# 查看库下的集合，等于show tables
> use admin;
switched to db admin
> show collections;
system.version
>
# 删除数据库，当初当前数据库。
> use yuc;
switched to db yuc
>
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "yuc", "ok" : 1 }
>
>
> show dbs;
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
>
# 创建数据库
使用use 直接切换且创建数据库。
> use yuchao666;
switched to db yuchao666
> db
yuchao666
> show dbs;
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
>
在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
> db.chaoge.insert({"name":"www.yuchaoit.cn"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> show dbs;
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
yuchao666 0.000GB
>
# 查看创建的库下的集合
> show collections
chaoge
查看表内数据
> db.chaoge.find()
{ "_id" : ObjectId("634a7b8ff18533aa0c0c29d6"), "name" : "www.yuchaoit.cn" }
>
3.mongodb注意点
1.mongo默认登录在test库
2.mongo不需要提前创建库、表、直接use切换就是创建库，直接插入数据自动创建表。
3.使用use切换库时，如果没有任何数据，实际上不会创建库，就是虚拟库，show dbs是看不到的
4.shell窗口执行mongo
非交互式操作
[root chaoge-linux ~]#echo 'show dbs' | mongo
MongoDB shell version v4.2.22
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?compressors=disabled&gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("c899ca20-55dc-459b-a378-410904a6ec69") }
MongoDB server version: 4.2.22
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
yuc 0.000GB
bye
[root chaoge-linux ~]#
5.查看mongo命令帮助
help: 显示帮助。
db.help() 显示数据库方法的帮助。
db.<collection>.help() 显示收集方法的帮助， <collection>可以是现有的集合或不存在的集合的名称。
show dbs 打印服务器上所有数据库的列表。
use <db> 将当前数据库切换到<db>。该 mongoshell 变量 db 被设置为当前数据库。
show collections 打印当前数据库的所有集合的列表。
show users 打印当前数据库的用户列表。
show roles 打印用于当前数据库的用户定义和内置的所有角色的列表。
show profile 打印需要 1 毫秒或更多的五个最近的操作。有关详细信息，请参阅数据库分析器上的文档。
show databases 打印所有可用数据库的列表。
2.mongo文档增删改查
官网
https://www.mongodb.com/docs/manual/crud/
学数据库，路线就是
库管理
表管理
数据管理
2.0 集合管理
集合，类似于关系型数据库中的表，可以显示的创建，也可以隐式的创建，也就是如刚才超哥直接insert写入数据，集合自动也就创建了。
显示创建集合
# 当capped为true后，需要指定集合大小的值
# 6142800字节，6M、最大允许写入10000条文档
# 在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
db.createCollection("chaoge_linux",{capped:true,size:6142800,max:10000})
> show collections
chaoge_linux
# 查看集合信息
> db.chaoge_linux.stats()
# 插入文档
> db.chaoge_linux.insert({"mysite":"www.yuchaoit.cn"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> db.chaoge_linux.find()
{ "_id" : ObjectId("634a8198d2a83b89e17c732d"), "mysite" : "www.yuchaoit.cn" }
>
# 删除集合
# 如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
> db.chaoge_linux.drop()
true
>
> db.chaoge_linux.drop()
false
>
2.1 插入文档
mongodb提供的
库、集合、文档
三要素，如何写入文档数据，必然是核心知识。
本章节中我们将向大家介绍如何将数据插入到 MongoDB 的集合中。
文档的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/insert-documents/
MongoDB提供了将文档插入到集合中的以下方法：
db.collection.insertOne() 将单个文档插入到集合中。
db.collection.insertMany() 将多个 文档插入到集合中。
db.collection.insert() 将单个文档或多个文档插入到集合中。
db.collection.save() 根据文档参数更新现有文档或插入新文档
https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/insert-methods/
插入单条数据
key加不加引号都可以
db.user_info.insertOne({"name":"yuchao","website":"www.yuchaoit.cn"})
db.user_info.insertOne({"name":"sanpang","address":"北京"})
db.user_info.insertOne({name:"goudan",age:"28"})
美化json
db.user_info.insertOne(
{
"name":"于超老师",
"age":28,
"website":"www.yuchaoit.cn"
}
)
# 查询
> db.user_info.find()
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"), "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732f"), "name" : "sanpang", "address" : "北京" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d3ad2a83b89e17c7330"), "name" : "goudan", "age" : "28" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d6fd2a83b89e17c7331"), "name" : "于超老师", "age" : 28, "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
插入多条语句
db.user_info.insertMany(
[
{name:"yuchao",age:"28",website:"www.yuchaoit.cn"},
{name:"sanpang",age:"29"},
{name:"ergou",addr:"北京"},
]
)
2.2 查询文档
MongoDB 查询文档使用 find() 方法。
find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。
db.collection.find()
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
>db.col.find().pretty()
简单查询
# 1. 查询单条SQL
select * from user_info limit 1;
> db.user_info.findOne()
{
"_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"),
"name" : "yuchao",
"website" : "www.yuchaoit.cn"
}
>
# 2.查询多条
select * from user_info
> db.user_info.find()
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"), "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732f"), "name" : "sanpang", "address" : "北京" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d3ad2a83b89e17c7330"), "name" : "goudan", "age" : "28" }
{ "_id" : ObjectId("634a8d6fd2a83b89e17c7331"), "name" : "于超老师", "age" : 28, "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634a8e38d2a83b89e17c7332"), "name" : "goudan", "age" : "28" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7333"), "name" : "yuchao", "age" : "28", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7334"), "name" : "sanpang", "age" : "29" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7335"), "name" : "ergou", "addr" : "北京" }
>
# 3.按条件查询
例如
select * from user_info where name='yuchao';
> db.user_info.find({age:"28"})
{ "_id" : ObjectId("634a8d3ad2a83b89e17c7330"), "name" : "goudan", "age" : "28" }
{ "_id" : ObjectId("634a8e38d2a83b89e17c7332"), "name" : "goudan", "age" : "28" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7333"), "name" : "yuchao", "age" : "28", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
> db.user_info.find({name:"yuchao"})
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"), "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7333"), "name" : "yuchao", "age" : "28", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
# 4. 查询出文档的部分字段
如
select name,age from user_info where name='yuchao';
# 去掉主键显示 ，以及单独显示某字段
> db.user_info.find({name:"yuchao"},{name:1,_id:0})
{ "name" : "yuchao" }
{ "name" : "yuchao" }
# 单独去掉某个字段，就显示剩余字段
# 语法 find({条件1,条件2},{字段:1或0})
> db.user_info.find({name:"yuchao"},{_id:0})
{ "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "name" : "yuchao", "age" : "28", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
>
> db.user_info.find({name:"yuchao"},{age:0})
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"), "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7333"), "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
> db.user_info.find({name:"yuchao"},{website:0})
{ "_id" : ObjectId("634a8d38d2a83b89e17c732e"), "name" : "yuchao" }
{ "_id" : ObjectId("634b7cfed2a83b89e17c7333"), "name" : "yuchao", "age" : "28" }
>
嵌套查询
官网文档
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/query-embedded-documents/#match-an-embedded-nested-document
测试数据
db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
])
嵌套查询
> db.inventory.find({"size.h":22.85})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7339"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "D" }
>
>
> db.inventory.find({"size.h":22.85},{"status":1,item:1})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7339"), "item" : "planner", "status" : "D" }
>
> db.inventory.find({"size.h":22.85},{"status":1,item:1,_id:0})
{ "item" : "planner", "status" : "D" }
>
逻辑查询
https://www.mongodb.com/docs/v4.4/reference/operator/query-comparison/
官网资料
比较运算符
- $eq 匹配等于指定值的值。
- $gt 匹配大于指定值的值。
- $gte 匹配大于或等于指定值的值。
- $in 匹配数组中指定的任何值。
- $lt 匹配小于指定值的值。
- $lte 匹配小于或等于指定值的值。
- $ne 匹配不等于指定值的所有值。
- $nin不匹配数组中指定的值。
逻辑查询运算符
- $and 使用逻辑连接查询子句AND返回与两个子句的条件相匹配的所有文档。
- $not 反转查询表达式的效果，并返回与查询表达式不匹配的文档。
- $nor 使用逻辑连接查询子句NOR返回所有无法匹配两个子句的文档。
- $or 使用逻辑连接查询子句OR返回与任一子句的条件相匹配的所有文档
# and语句
select * from inventory where status="A" and qty< 30;
db.inventory.find(
{"status":"A","qty":{$lt:30}}
)
# and 案例2
# select * from inventory where status='A' AND size.uom='cm';
db.inventory.find(
{"status":"A","size.uom":{$eq:"cm"}}
)
或者
db.inventory.find(
{"status":"A","size.uom":"cm"}
)
# or 逻辑查询
select * from inventory where status=A or qty<30;
> db.inventory.find(
... {
... $or:[
... {qty:{$lt:30}},
... {"status":"A"}
... ]
... }
... )
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7337"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
>
# or 逻辑运算2
# 查询status是A或D的文档
> db.inventory.find(
...
... {
... status: {$in:["A","D"]}
... }
... )
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7337"), "item" : "notebook", "qty" : 50, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7338"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7339"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
>
>
# in 逻辑运算
> db.inventory.find( { qty: { $in: [ 10, 25 ] } } )
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
>
>
# 逻辑查询 结合正则表达式
# 这些语句，都是为了查数据么，找规则提取数据
# 提取qty小于30，或者是item以p开头
> db.inventory.find( {
... status: "A",
... $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
... } )
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
>
>
# 结果再限制字段
> db.inventory.find( { status: "A", $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ] },{ _id:0, status:1, qty:1, item:1 } )
{ "item" : "journal", "qty" : 25, "status" : "A" }
{ "item" : "postcard", "qty" : 45, "status" : "A" }
2.3 更新文档
https://www.mongodb.com/docs/v4.4/tutorial/update-documents/
MongoDB提供以下方法来更新集合中的文档：
https://www.mongodb.com/docs/v4.4/reference/update-methods/#update-methods
db.collection.updateOne(<filter>, <update>, <options>)即使可能有多个文档通过过滤条件匹配到，但是也最多也只更新一个文档
db.collection.updateMany(<filter>, <update>, <options>) 更新所有通过过滤条件匹配到的文档
db.collection.replaceOne(<filter>, <replacement>, <options>) 即使可能有多个文档通过过滤条件匹配到，但是也最多也只替换一个文档
db.collection.update()即使可能有多个文档通过过滤条件匹配到，但是也最多也只更新或者替换一个文档。
语法
db.inventory.updateOne({查询条件},{更改内容}）
测试数据
db.inventory.insertMany( [
{ item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "mat", qty: 85, size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "mousepad", qty: 25, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "P" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" }
] );
更新单条文档
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/update-documents/#update-a-single-document
案例
db.collection.updateOne(
<query>,
{ $set: { status: "D" }, $inc: { quantity: 2 } },
...
)
> db.inventory.find({"item":"paper"})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7338"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7340"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
>
修改paper文档记录，只修改第一个，且添加了一个时间字段
> db.inventory.updateOne(
... {"item":"paper"},
... {
... $set:{"size.uom":"cm",status:"P"},
... $currentDate:{lastModified:true}
... }
... )
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
>
> db.inventory.find({"item":"paper"})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7338"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "cm" }, "status" : "P", "lastModified" : ISODate("2022-10-16T11:32:16.994Z") }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7340"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
>
更新多条文档
> db.inventory.find({"item":/^p/},{_id:0,item:1,status:1})
{ "item" : "paper", "status" : "P" }
{ "item" : "planner", "status" : "D" }
{ "item" : "postcard", "status" : "A" }
{ "item" : "paper", "status" : "D" }
{ "item" : "planner", "status" : "D" }
{ "item" : "postcard", "status" : "A" }
>
db.inventory.updateMany(
{ "item": /^p/ },
{
$set: { status: "Z" }
}
)
# 再次查询结果
> db.inventory.find({"item":/^p/},{_id:0,item:1,status:1})
{ "item" : "paper", "status" : "Z" }
{ "item" : "planner", "status" : "Z" }
{ "item" : "postcard", "status" : "Z" }
{ "item" : "paper", "status" : "Z" }
{ "item" : "planner", "status" : "Z" }
{ "item" : "postcard", "status" : "Z" }
>
# 也可以批量添加更新事件字段
> db.inventory.find({"qty":{"$lt":50}})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "Z" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c733c"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c733e"), "item" : "mousepad", "qty" : 25, "size" : { "h" : 19, "w" : 22.85, "uom" : "cm" }, "status" : "P" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7342"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "cm" }, "status" : "Z" }
>
# 批量更新
db.inventory.updateMany(
{"qty":{$lt:50}},
{$set:{"size.uom":"xxx","status":"P"},$currentDate:{"latestModified":true}}
)
> db.inventory.find({"qty":{"$lt":50}})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7336"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c733c"), "item" : "journal", "qty" : 25, "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c733e"), "item" : "mousepad", "qty" : 25, "size" : { "h" : 19, "w" : 22.85, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7342"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
>
增加字段
> db.inventory.find({"item":/^p/})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7338"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "cm" }, "status" : "Z", "lastModified" : ISODate("2022-10-16T11:32:16.994Z") }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7339"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "Z" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7340"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "Z" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7341"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "Z" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7342"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z") }
>
# 批量修改
> db.inventory.updateMany(
... {item:/^p/},
... {$set:{website:"www.yuchaoit.cn"}}
... )
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 6, "modifiedCount" : 6 }
>
> db.inventory.find({"item":/^p/})
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7338"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "cm" }, "status" : "Z", "lastModified" : ISODate("2022-10-16T11:32:16.994Z"), "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c7339"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "Z", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634b8f91d2a83b89e17c733a"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z"), "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7340"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "Z", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7341"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "Z", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634bead2d2a83b89e17c7342"), "item" : "postcard", "qty" : 45, "size" : { "h" : 10, "w" : 15.25, "uom" : "xxx" }, "status" : "P", "latestModified" : ISODate("2022-10-16T11:43:50.741Z"), "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
2.4 删除数据
MongoDB提供以下方法来删除集合的文档：
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/remove-documents/
db.collection.remove() 删除单个文档或与指定过滤器匹配的所有文档。 参数{}，清空集合
db.collection.drop（）此方法获取受影响的数据库上的写入锁定，并将阻止其他操作，直到
其完成。 不加参数删除所有数据包括索引
db.collection.deleteOne() 最多删除与指定过滤器匹配的单个文档，即使多个文档可能与指定的过滤器匹配。
db.collection.deleteMany() 删除与指定过滤器匹配的所有文档。
测试数据
db.inventory.insertMany( [
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
] );
> db
test
> show collections
inventory
user_info
>
# 删除单条数据
> db.inventory.find({"status":"D"})
{ "_id" : ObjectId("634bef9dd2a83b89e17c7347"), "item" : "paper", "qty" : 100, "size" : { "h" : 8.5, "w" : 11, "uom" : "in" }, "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("634bef9dd2a83b89e17c7348"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "D" }
>
>
> db.inventory.deleteOne({"status":"D"})
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
>
> db.inventory.find({"status":"D"})
{ "_id" : ObjectId("634bef9dd2a83b89e17c7348"), "item" : "planner", "qty" : 75, "size" : { "h" : 22.85, "w" : 30, "uom" : "cm" }, "status" : "D" }
>
# 删除多条数据（删除status是A或D、或P的）
db.inventory.deleteMany(
{
$or:[
{"status":"A"},{"status":"D"},{"status":"P"},
]
}
)
# 删除集合
> db.user_info.drop()
true
> show collections
inventory
>
# 删除整个库，删除当前库
db.dropDatabase()
3.mongodb索引
https://www.mongodb.com/docs/manual/indexes/
索引支持MongoDB中查询的有效执行。
如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择那些符合查询语句的文档。
如果一个查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。
索引是特殊的数据结构[1]，它以一种易于遍历的形式存储了集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或字段集的值，按字段的值排序。索引项的排序支持高效的平等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB可以通过使用索引中的排序来返回排序的结果。
默认的_id索引
默认的_id索引
MongoDB在创建一个集合时，在_id字段上创建一个唯一的索引。_id索引可以防止客户插入两个在_id字段中具有相同值的文档。你不能在_id字段上放弃这个索引。
1. 查看执行计划
创建id字段
db.user_info.insertMany([
{"id":1,"name":"yuchao",website:"www.yuchaoit.cn"},
{"id":2,"name":"zhangsan",website:"www.yuchaoit.cn"},
{"id":3,"name":"lisi",website:"www.yuchaoit.cn"},
{"id":4,"name":"ergou",website:"www.yuchaoit.cn"}
]
)
> db.user_info.find()
{ "_id" : ObjectId("634cc4480d8a1deddc0c30c3"), "id" : 1, "name" : "yuchao", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634cc4480d8a1deddc0c30c4"), "id" : 2, "name" : "zhangsan", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634cc4480d8a1deddc0c30c5"), "id" : 3, "name" : "lisi", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
{ "_id" : ObjectId("634cc4480d8a1deddc0c30c6"), "id" : 4, "name" : "ergou", "website" : "www.yuchaoit.cn" }
>
查看文档查询的过程
> db.user_info.find({"id":1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.user_info",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"id" : {
"$eq" : 1
}
},
"queryHash" : "6DAB46EC",
"planCacheKey" : "6DAB46EC",
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN", // 查询文档，走全表扫描
"filter" : {
"id" : {
"$eq" : 1
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "chaoge-linux",
"port" : 27017,
"version" : "4.2.22",
"gitVersion" : "eef44cd56b1cc11e5771736fa6cb3077e0228be2"
},
"ok" : 1
}
>
2. 创建索引
走索引扫描
#索引类型
COLLSCAN 全表扫描
IXSCAN 索引扫描
创建索引
字段解释
#创建索引
db.user_info.createIndex(
{
id: 1 // 建id字段，且进行升序，排序 ，索引的类型
},
{
background: true // 创建索引，放入后台执行，不影响性能
}
)
3.查询集合的索引
>
> db.user_info.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1 // 默认索引，升序排序
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.user_info"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"id" : 1 // 自建索引，升序
},
"name" : "id_1",
"ns" : "test.user_info",
"background" : true
}
]
>
4. 查询文档，查看执行计划
查询索引字段，走索引查询。
> db.user_info.find({"id":1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.user_info",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"id" : {
"$eq" : 1
}
},
"queryHash" : "6DAB46EC",
"planCacheKey" : "801B9D84",
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN", // 走索引查询了
"keyPattern" : {
"id" : 1
},
"indexName" : "id_1", // 索引名
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"id" : [
"[1.0, 1.0]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "chaoge-linux",
"port" : 27017,
"version" : "4.2.22",
"gitVersion" : "eef44cd56b1cc11e5771736fa6cb3077e0228be2"
},
"ok" : 1
}
>
5. 删除索引
> db.user_info.dropIndex("id_1")
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
>
> db.user_info.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.user_info"
}
]
>
4.mongodb工具组件
https://www.mongodb.com/docs/v3.4/reference/program/
[root chaoge-linux ~]#mongo
mongo mongod mongodump mongoexport mongofiles mongoimport mongoreplay mongorestore mongos mongostat mongotop
mongo
mongo 是MongoDB的交互式JavaScript shell接口，为系统管理员提供强大的界面，也为开发 人员直接用数据库测试查询和操作的方式。
mongo还提供了一个功能齐全的JavaScript环境，与MongoDB一起使用。
mongod
mongod 是 Mongodb 系统的主要守护进程，它处理数据请求，管理数据访问，并执行后台管理操作。
启动进程指定配置文件，控制数据库的行为
mongos
mongos 对于“MongoDB Shard”，是用于处理来自应用层的查询的MongoDB分片配置的路由服务，并确定此数据在分片集群中的位置， 以完成这些操作。从应用程序的角度来看，一个 mongos实例与任何其他MongoDB实例的行为相同。
mongostat
mongostat 实用程序可以快速概览当前正在运行的mongod 或mongos 实例的状态。
mongostat在功能上类似于UNIX / Linux文件系统实用程序vmstat，但提供有关的数据 mongod和mongos实例。
[root chaoge-linux ~]#mongostat
insert query update delete getmore command dirty used flushes vsize res qrw arw net_in net_out conn time
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0.0% 0.0% 0 1.49G 78.0M 0|0 1|0 166b 38.7k 2 Oct 17 11:09:42.728
*0 *0 *0 *0 0 0|0 0.0% 0.0% 0 1.49G 78.0M 0|0 1|0 111b 38.5k 2 Oct 17 11:09:43.728
*0 *0 *0 *0 0 1|0 0.0% 0.0% 0 1.49G 78.0M 0|0 1|0 112b 38.6k 2 Oct 17 11:09:44.726
^C2022-10-17T11:09:45.560+0800 signal 'interrupt' received; forcefully terminating
[root chaoge-linux ~]#
mongotop
mongotop提供了一种跟踪MongoDB实例读取和写入数据的时间量的方法。
mongotop 提供每个收集级别的统计信息。
默认情况下， mongotop每秒返回一次值
mongoplog
mongooplog是一个简单的工具，可以从远程服务器的复制 oplog轮询操作，并将其应用于本地服务器。
此功能支持某些类型的实时迁移，这些迁移要求源服务器保持联机并在整个迁移过程中运行。通常，此命令将采用以下形式：
mongoexport
mongoexport是一个实用程序，可以导出存储在MongoDB实例中的数据,生成一个JSON或 CSV
mongoimport
mongoimport工具从由其他第三方导出工具创建或可能的扩展JSON， CSV或TSV导出导入内容
bsondump
bsondump 转换BSON文件转换为我们可直接读的格式，包括JSON。 bsondump对于读取mongodump输出文件很有用。
bsondump 是用于检查BSON文件的诊断工具，而不是用于数据摄取或其他应用程序使用的工具
找个备份文件