文章目录

一、概述
- 1.1 与RDBMS的纵向对比
二、基本操作
三、游标
- 3.1 游标方法的释义及示例
四、索引
五、聚合查询

一、概述

mongo是一款用C++开发的高性能文档型数据库，是主流NOSQL之一。

特点是高性能、高可用、可伸缩、易部署、易使用，存储数据方便。

主要特性有：面向集合存储，易于存储对象类型的数据，模式自由，支持动态查询，支持完全索引，支持复制和故障恢复，使用高效的二进制数据存储，文件存储格式为 BSON （一种 JSON 的扩展）等。

1.1 与RDBMS的纵向对比

MySQL	MongoDB	释义
database	dataBase	数据库
table	collection	表/集合
row	document	行/文档
column	field	列/字段属性
table join	不支持	表连接
primary key	primary key	主键

二、基本操作

展示当前实例下的所有库

show dbs

展示当前库信息

db.stats()

库切换

use db_name

如果待切换的库不存在,则直接创建

创建集合

db.createCollection(name, options)

options是可选参数,包括内存及索引的配置

展示库下所有集合

show collections

向集合插入一条数据

db.[collection_name].insertOne({"key":"value"})

db.[collection_name].insert({"key":"value"})

向集合插入多条数据

db.[collection_name].insertMany([{"key":"value"},{"key":"value"}......])

删除集合中的数据

Scene.1

db.[colleciton_name].remove({"key":"value"})

db.[collection_name].deleteMany({"key":"value"})

类比MySQL中的

delete from table_name where key=value;

Scene.2

db.[collection_name].remove({"key":{$gt:num}})

类比MySQL中的

delete from table_name where key>num;

Scene.3

db.[collection_name].remove({"key":{$gte:num}})

类比MySQL中的

delete from table_name where key>=num;

mongo中的比较运算符一览

  $eq   (is equal)       =$gt   (greater than )  >$gte                   >=  $lt   (less than)      <$lte                   <=  $ne   (not equal)      !=$in                    in$nin  (not in)         !in,                      and$or                    or

用法示例

操作符	格式	实例	MySQL类比
and	{key1 : value1, key2 : value2, …}	db.test.find( {name : “pen”, price : 10} )	where name = “pen” and price = 10
or	{$or : [{key1 : value1}, {key2 : value2}, …]}	db.test.find( {$or:[{name : “pen”},{price : 10}]} )	where name = “pen” or price = 10

修改集合中的数据

Scene.1

db.[collection_name].update({"key":"value"},{$set:{"keyC":"valueC"}})

类比MySQL中的

update table_name set keyC=valueC where key=value;

Scene.2

db.[colletion_name].save(obj)

obj是一条携带_id的记录,如果_id在集合中已存在,则覆盖对应记录,否则新增记录.

查找集合中的数据

Scene.1

db.[collection_name].find()

查询所有数据。以文本形式显示，以插入的先后顺序排序。

Scene.2

db.[collection_name].find().pretty()

查询所有数据，以JSON格式显示。

Scene.3

db.[collection_name].find({"key":"value"})

类比MySQL

select * from table_name where key=value;

Scene.4

查询集合中前n条数据

db.[collection_name].find().limit(n)

Scene.5

跳过集合中前n条数据进行返回

db.[collection_name].find().skip(n)

Scene.6

对结果集升序排序

db.test.find().sort({"key" : 1})

类比MySQL中的

select * from table_name order by key asc;

对结果集降序排序则将“key”值改为-1。

三、游标

对集合调用find()方法时，会获取一个游标返回。这个游标默认迭代二十次。如果将它赋值给局部变量，那么可以进行手动迭代。所以如果直接调用find()获取结果集，那么最多只能取到20条文档。

3.1 游标方法的释义及示例

测试数据集

> db.csr.find()
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }

1.hasNext

判断是否有更多文档

> var cursor = db.csr.find()
> while (cursor.hasNext()){...     var doc = cursor.next();
...     print(doc);  //打印一个BSON对象
...     printjson(doc);  //解析成JSON格式打印
... }
[object BSON]
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
[object BSON]
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
[object BSON]
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }

2.next

用来获取下一行文档

> var cursor = db.csr.find()
> var cursor = db.csr.find()
> cursor.next()
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
> cursor.next()
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
> cursor.next()
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }
> cursor.next()
uncaught exception: Error: error hasNext: false :
DBQuery.prototype.next@src/mongo/shell/query.js:304:15
@(shell):1:1

3.toArray

将查询结果放到数组中

> var cursor = db.csr.find()
> var result=cursor.toArray()
> print(result)
[object BSON],[object BSON],[object BSON]
> printjson(result)
[{"_id" : 1,"name" : "叶秋"},{"_id" : 2,"name" : "吴枫"},{"_id" : 3,"name" : "罗淼"}
]

4.count

查询文档总数量

> var cursor = db.csr.find()
> print(cursor.count())
3

5.limit

限制查询结果的返回数量

> db.csr.find().limit(2)
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }

6.skip

跳过指定数目的文档

> db.csr.find().skip(1)
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }

7.sort

对查询结果进行排序

> db.csr.find().sort({"_id":1})
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }
> db.csr.find().sort({"_id":-1})
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }

8.objsLeftInBatch

查看当前批次的未被迭代的剩余文本数量

> var cursor = db.csr.find()
> print(cursor.objsLeftInBatch())
3
> cursor.next()
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
> print(cursor.objsLeftInBatch())
2

9.addOption

修改游标行为

参数	描述
DBQuery.Option.tailable	设置光标在接收到最后一个数据后不关闭，从而允许查询 continue 返回在耗尽初始结果之后添加的数据。
DBQuery.Option. slaveOk	允许查询副本从属。
DBQuery.Option.noTimeout	防止游标超时
DBQuery.Option.awaitData	将光标设置为阻塞并 await 一段时间，而不返回任何数据。一旦超时到期，光标将不返回任何数据。
DBQuery.Option.exhaust	设置游标一次性返回查询返回的所有数据，而不是将结果分成批次。
DBQuery.Option.partial	设置游标以针对某个分片群集从查询中返回部分数据，在分片群集中，某些分片不响应而是抛出错误。

> var cursor = db.csr.find().addOption(DBQuery.Option.exhaust)

10.hint

为查询强制使用指定索引

> db.csr.find().hint({_id:1})
{ "_id" : 1, "name" : "叶秋" }
{ "_id" : 2, "name" : "吴枫" }
{ "_id" : 3, "name" : "罗淼" }

11.explain

用于获取执行计划

> db.test.explain().find()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "test.test","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {},"queryHash" : "8B3D4AB8","planCacheKey" : "8B3D4AB8","winningPlan" : {"stage" : "COLLSCAN","direction" : "forward"},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "DESKTOP-8IVVOTG","port" : 27017,"version" : "4.4.1","gitVersion" : "ad91a93a5a31e175f5cbf8c69561e788bbc55ce1"},"ok" : 1
}

12.snapshot

对查询结果使用快照。文档可能会因体积变大而被合并到文档尾部。为了使查询结果集顺序不变，可以使用快照。

经测试在mongo4.4中已废弃。

四、索引

在查询操作时，如果执行器总是扫描所有文档，那么效率将非常低下。为了解决这个问题，要用到索引。

与MySQL一样，MongoDB也采用B树索引。索引级别从上往下依次为集合、文档字段、文档子字段。

单索引

在key上创建升序索引

db.[collection_name].createIndex("key":1)

在key上创建降序索引

db.[collection_name].createIndex("key":-1)

索引的升降序无关紧要，执行器可以在任意方向遍历索引。

示例

> db.score.insertMany([{"score":80,"name":"wf"},{"score":90,"name":"timi"}])
{"acknowledged" : true,"insertedIds" : [ObjectId("5fb620f9f20c8fd2914fb1b9"),ObjectId("5fb620f9f20c8fd2914fb1ba")]
}
> db.score.createIndex({"score":1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 1,"numIndexesAfter" : 2,"ok" : 1
}

复合索引

复合索引类似于Oracle里的组合索引。

db.[collection_name].createIndex("key1":1/-1,"key2":1/-1)

这里键值顺序是能够决定索引扫描的先后顺序的。

多键值索引

创建方式与单索引相同，当被索引的键值为数组时，索引被称为多键值索引，这样的索引会为数组中的每个元素创建索引键。

地理索引

适用于坐标字段的索引

全文索引

db.[collection_name].createIndex({"key":"text"})

散列索引

按照某个字段的散列值来建立索引，目前只能用于字段完全匹配，而不能用于范围查询。

db.[collection_name].createIndex({"key":"hashed"})

派生索引

索引上面还可以加索引，包括稀疏索引、唯一索引、过期索引等。我将其统称为派生索引。

稀疏索引

在一般索引的基础上加上稀疏索引后，索引将跳过所有不包含索引字段的文档，因此是稀疏的。

db.[collection_name].createlndex ({ "key" : 1/-1 }, { sparse : true })

唯一索引

设置了唯一索引之后，那么新插入文档时，要求key值是唯一的。

db.[collection_name].createlndex ({ "key" : 1/-1 }, { unique : true })

过期索引

用于在一定时间后删除字段。

db.[collection_name].createlndex( {"key" : 1/-1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

以上这个索引的作用是：文档插入3600秒后自动删除。

查看集合下索引

db.[collection_name].getIndexes()

删除单个索引

db.[collection_name].dropIndex({"key":1/-1/"text"/"hashed"})

删除多个索引

db.[collection_name].dropIndexes()

删除_id的索引之外的所有索引。

修改索引

删除后重新创建。

五、聚合查询

聚合管道方法

执行器将文档输入处理管道，在管道内对文档进行操作，最后将文档聚合为结果。

场景举例

数据集

> db.score.find()
{ "_id" : ObjectId("5fb620f9f20c8fd2914fb1b9"), "score" : 80, "name" : "wf" }
{ "_id" : ObjectId("5fb620f9f20c8fd2914fb1ba"), "score" : 90, "name" : "timi" }
{ "_id" : ObjectId("5fb6313c52508030c9eedd15"), "name" : "wf", "score" : 10 }

以name为聚合条件，查出每个人的总分

> db.score.aggregate([{$group:{_id:"$name",total:{$sum:"$score"}}}])
{ "_id" : "wf", "total" : 90 }
{ "_id" : "timi", "total" : 90 }

类比MySQL中的

select name as _id,sum(score) as total from table_name group by name;

管道（进程间通信渠道）的RAM（随机存储器）的上限为100M，若要扩容，需人为修改。

Map/Reduce方法

对文档进行分组和归约从而得到最终结果。

编写map

> var map=function(){emit(this.name,this.score);};

编写reduce

> var reduce=function(key,values){return Array.sum(values);};

执行mapreduce任务

> db.score.mapReduce(map,reduce,{out:{replace:'map_reduce_result'}})
{ "result" : "map_reduce_result", "ok" : 1 }

以上语句会生成一个新的集合并将结果保存其中。查看一下

> db.map_reduce_result.find()
{ "_id" : "wf", "value" : 90 }
{ "_id" : "timi", "value" : 90 }

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