mongoDB数据库的常用命令：

1.查看当前的数据库：db

2.查看所有的数据库： show databases/show dbs

3.切换数据库： use db_name

4.删除当前的数据库：需要先切换进去，再db.dropDatabase()

5.创建集合（表）的命令
   （1）手动创建：db.createCollection("tb_table_name")
       db.createCollection("sub",{capped:true,size:10})
       参数capped：默认值为false表示不设置上限，
       参数size：当capped值为true时，需指定此参数，表示上限大小，会将之前的数据覆盖。
   （2）不手动创建：第一次向不存在的集合中加入数据时，集合会被创建出来

6.查看集合：show collections/show tables

7.删除集合：db.集合名.drop()

8.集合增加数据:

db.tb_stu.insert({_id:2,username:"小花",gender:true})
db.tb_stu.insert({_id:3,username:"小黑",gender:false})
db.tb_stu.insert({_id:4,username:"大头儿子",gender:true})
db.tb_stu.insert({_id:5,username:"小头爸爸",gender:false})
db.tb_stu.insert({_id:6,username:"红花会",gender:false})

9.db.tb_stu.find() 查询所有数据

10.删除集合中的数据

1.默认删除所有符合条件的数据
db.tb_stu.remove({gender:false})

2.只删除符合条件的一个数据
db.tb_stu.remove({gender:false},{justOne:true})

3.删除所有的数据 (必须传递一个参数，可以传递一个空字典)
db.tb_stu.remove({})

11.修改集合中的数据

1.db.tb_stu.update({条件},{修改的数据}) （一般不用）

db.tb_stu.update({_id:2},{username:"小明"}) 但是修改后只剩名字了，原来其它的数据如age，gender都被删除了
因此，一般不用。

2.使用$set修改，保存原来的数据
db.tb_stu.update({_id:2},{$set:{username:"花花"}})

3.修改所有符合条件的数据加multi:true
db.tb_stu.update({gender:false},{$set:{age:28}},{multi:true})

4.删除数据中的某一字段
db.tb_stu.update({gender:false},{$unset:{username:""}})

12.集合中数据的查询

1.查询所有的数据可以传一个空字典
db.tb_stu.find()/find({})

db.tb_stu.find().pretty()格式化输出数据

执行下列语句，直接建库建表：
db.stu.insert({_id:1,"name" : "郭靖", "hometown" : "蒙古", "age" : 20, "gender" : true })
db.stu.insert({_id:2,"name" : "⻩蓉", "hometown" : "桃花岛", "age" : 18, "gender" : false })
db.stu.insert({_id:3,"name" : "华筝", "hometown" : "蒙古", "age" : 18, "gender" : false })
db.stu.insert({_id:4,"name" : "⻩药师", "hometown" : "桃花岛", "age" : 40, "gender" : true })
db.stu.insert({_id:5,"name" : "段誉", "hometown" : "⼤理", "age" : 16, "gender" : true })
db.stu.insert({_id:6,"name" : "段王爷", "hometown" : "⼤理", "age" : 45, "gender" : true })
db.stu.insert({_id:7,"name" : "洪七公", "hometown" : "华⼭", "age" : 18, "gender" : true })
db.stu.insert({_id:8,"name" : "Lily", "hometown" : "英国", "age" : 18, "gender" : false })

2.查询指定条件的数据(也是查询所有符合条件的数据)
db.stu.find({gender:true})

3.只查询符合条件的一个数据
db.stu.findOne({gender:true}) 由于只有一条数据会自动格式化输出

4.条件运算 $lt(小于),$gt(大于),$lte(小于等于),$gte(大于等于),$ne(不等于)
   //如：查询年龄大于20岁的人
   db.stu.find({age:{$gt:20}})

    5.逻辑运算 $and，$or
    1.默认find的多条件，就是 $and
    db.stu.find({gender:true,hometown:"桃花岛"})

db.stu.find({$and:[{gender:true},{hometown:"桃花岛"}]})

2.$or 来自大理或者是女生
db.stu.find({$or:[{gender:false},{hometown:"大理"}]})

3.混合使用
//如:来自桃花岛或者年龄小于45岁必须是男生
db.stu.find({$and:[{$or:[{hometown:"桃花岛"},{age:{$lt:45}}],{gender:true}]})

4.范围运算符 $in，$nin
db.stu.find({hometown:{$in:["大理","蒙古"]}})

5.正则表达式
   1./正则/
   db.stu.find({name:/黄/})
   2.$regex
   db.stu.find({name:{$regex:"段"}})

不区分大小写
db.stu.find({name:/lily/i})

db.stu.find({name:{$regex:"lily",$options:"i"}})

6.自定义函数 $where
db.stu.find({$where:匿名函数带返回值})

//取年龄大于29岁的人
db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}}) 涉及到变量作用域，使用this

7.查询结果显示
   1.skip 跳过几个
   2.limit 限制显示的条数
   db.stu.skip(2).limit(2)
   db.stu.limit(2).skip(2)与上面结果一致，但效率没有上面高执行时会先检查skip(2)，先执行

聚合查询：(管道有顺序)

db.stu.aggregate([管道1},{管道2}..])

$group分组：

1.按照gender性别分组
db.stu.aggregate([{$group:{_id:"$gender"}}]) (按单个分组没有太大实际意义)
添加push,可以看到name，放在列表中
db.stu.aggregate([{$group:{_id:"$gender",all_name:{$push:"$name"}}}])

2.表达式：(相当于聚合函数) $sum，$avg,$first,$last，$max,$min. $push
//按照性别分组求年龄的平均值
db.stu.aggregate({$group:{_id:"$gender",avg_age:{"$avg":"$age"}}})

//按照籍贯分组求年龄和
db.stu.aggregate({$group:{_id:"hometown",avg_age:{"$avg":"$age"}}})

$match:查找符合条件的数据

//与find查询功能一样，match可以配合管道使用
//取出年龄大于20人
db.stu.aggregate({$match:{age:{$gt:20}}})

//取出年龄小于40的，按照性别分别求年龄平均值
db.stu.aggregate({$match:{age:{$lt:40}}},{$group:{_id:"$gender",avg_age:{$avg:"$age"}}})

project:投影取出部分字段：

//取出年龄大于20；按照籍贯分组求出年龄之和，求年龄平均值；查看的时候只想看到之和。
db.stu.aggregate({$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:"$hometown",age_sum:{$sum:"$age"},age_avg:{$avg:"$age"}}})

//想要显示的字段设置为1，在aggregate中添加一个管道如下
,{$project:{age_sum:1}}

$sort：排序：1升序 -1降序

//先找45以下，再按籍贯分组求平均值之和，再降序，再投影。
db.stu.aggregate({$match:{age:{$lt:45}}},{$group:{_id:"$hometown",age_avg:{$avg:"$age"},last_sum:{$last:"$age"}}},{$sort:{age_avg:-1}},{$project:{age_avg:-1}})

//注意：管道是有顺序的，不能进行随意颠倒；
$skip 跳过几个查看 $limit 允许显示几个

//先跳过两个再显示4个
db.stu.aggregate({$skip:2},{$limit:4})
db.stu.aggregate({$limit:4},{$skip:2})

$unwind:将数据列表分割拆分
//按照性别分组，求出所有人的名字 $push
db.stu.aggregate({$group:{_id:"gender",all_name_list:{$push:"$name"}}},{$unwind:"$all_name_list"})

MongoDB的索引操作

1.创建批量的数据 20w
for (var index = 0;index < 200000;index++){
db.stu.insert({_id:index,name:"name"+index,age:index})
}
2.查看数据的时间对比毫秒
db.xx.find().explain('executionsStats')

2.1查看_id "executionTimeMillis" : 0, 显示0表示不足1毫秒
db.stu.find({_id:18888}).explain('executionStats')

2.2查看 name "executionTimeMillis" : 103,
db.stu.find({name:"name188888"}).explain('executionStats')

3.设置ID索引ensureIndex
db.stu.ensureIndex({name:1})

4.删除索引
db.stu.dropIndex('name_1')

5.查看创建的索引
db.stu.getIndexes()
[
   {
       "v" : 2,
       "key" : {
           "_id" : 1
       },
       "name" : "_id_",
       "ns" : "test.stu"
   },
   {
       "v" : 2,
       "key" : {
           "name" : 1
       },
       "name" : "name_1",
       "ns" : "test.stu"
   }
]

再进行查询name，显示 "executionTimeMill is" : 0

MongoDB的备份和恢复

mongodump -h 127.0.0.1:27017 -d stu -o /home/python/Desktop/mongodata

备份：mongodump -h -d -o
-h host "IP:port"
-d:备份的数据库名字 db
-o:备份到哪

恢复：mongorestore -h 127.0.0.1:27017 -d newstu --dir /home/python/Desktop/mongodata/stu
-h:host
-d:恢复的数据的名字
--dir：从哪里恢复

10.数据的导出和导入

mongoexport -h dbhost -d dbname -c colname -o filename --type json/csv -f field
-h:服务器地址
-d：数据库名
-c：集合名(表)
-o：导出文件名
--type：文件类型，默认json格式，可选数据类型json,csv
-f：需要导出的字段，导出为json格式的数据时可以不指定导出哪些字段，默认全部，导出成csv文件

例如：mongoexport -h "127.0.0.1:27017" -d stu -c col1 -o test1_col1
mongoexport -h 127.0.0.1:27017 -d newstu -c stu -o data.json

导入
mongoimport -d dbname -c collectionname --file filename --headerline --type

-d：数据库名
-c：集合名(表)
-o：导出文件名
--type：文件类型，默认json格式，可选数据类型json,csv
-f:导入的字段名
--headerline:如果导入的格式是csv，则可以使用第一行的标题作为导入的字段
--file:要导入的文件

mongoimport -d newstu -c student_csv --file data.csv --headerline --type

mongodb中常见数据类型

Object ID：文档ID （可以⾃⼰去设置_id插⼊⽂档，如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID）

String：字符串，最常⽤，必须是有效的UTF-8
Boolean：存储⼀个布尔值， true或false
Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
Double：存储浮点值
Arrays：数组或列表，多个值存储到⼀个键
Object：⽤于嵌⼊式的⽂档，即⼀个值为⼀个⽂档
Null：存储Null值
Timestamp：时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
Date：存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式

连接的mongo数据库，返回的游标对象只能迭代一次，如果想多次遍历，可以使用list对游标对象进行强转。

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