Monogodb详解

什么是monogodb？

MongoDB 是一种开源的、面向文档的 NoSQL 数据库管理系统。它采用了类似 JSON 的 BSON 格式来存储和表示数据，支持高度灵活的非结构化数据模型。它使用 Bson（Binary JSON）格式来存储数据，数据以文档的形式组织，每个文档可以具有不同的结构，没有固定的表结构，更加灵活。并且作为非关系型数据库之一它支持水平扩展，可以通过添加更多的节点来增加数据库的处理能力，实现高可用性和负载均衡。

在MongoDB中，数据存储的基本单位是文档，一个文档相当于关系型数据库中的一行记录。一个集合可以包含多个文档，相当于关系型数据库中的表格。每个文档由多个字段组成，每个字段都有一个名字和一个值。

MongoDB下载与安装

官网：https://www.mongodb.com/try/download/community

这里下载与安装不做重点讲述，详情可以参考这位博主

参考文章

入门

注意！mogodb中id默认为object类型

如图所示

增

一个：db.集合名.insertOne(文档)

多个：db.集合名.insertMany(文档)

一个或多个：db.集合名.insert(文档)

例子：

//增加name和age字段并插入一条文档,值得注意的是，跟mysql不同若不存在字段则会自动创建。
db.Cao.insert({ "name": "zhang","age":"25"});
//增加name为li，age为25的文档
db.Cao.insert({ name: "li",age:"25"});

修改

db.集合名.update(

​    <query>,

​    <update>,

​    {

​        upsert:<boolean>,

​        multi:<boolean>,

​        writeConcern:<documnet>

​    }

)

//query为update的查询条件

//update为操作的对象 

//upsert可选，若不存在用于指定更新操作时的行为。它是一个布尔值，表示如果更新操作没有找到匹配的文档，则是否插入一个新文档。如果upsert参数设置为true，则MongoDB将执行一个更新操作，如果没有找到匹配的文档，则插入一个新文档。如果upsert参数设置为false，则MongoDB将不会插入新文档，而是返回一个空的更新结果。

//multi可选，如果不指定，则默认为false，表示只更新第一个匹配的文档。如果设置为true，则MongoDB将更新所有匹配的文档。

//writeConcern可选，抛出异常的级别

例子：

db.collection.update(
   { name: "John" },
   { $set: { age: 30 } },
   { upsert: true, multi: true }
)

在这个示例中，我们更新所有名为"John"的文档，将它们的年龄设置为30。如果没有找到匹配的文档，则插入一个新文档。该操作将更新所有匹配的文档，而不仅仅是第一个匹配的文档。这个操作的确认级别使用默认的写入确认级别。

除了$set操作符之外，还有其他操作符可以用于update()函数。以下是一些常用的操作符：

• $inc：用于将一个字段的值增加一个指定的数值。

• $push：用于将一个值添加到一个数组中。

• $pull：用于从一个数组中删除一个值。

• $rename：用于重命名一个字段。

• $unset：用于删除一个字段。

db.collection.update(
   { name: "John" },
   { $inc: { age: 1 } }
)

删除

使用remove()函数来删除一个或多个文档

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

//删除所有文档
db.collection.remove({})

若使用remove直接以id为判断删除

使用deleteOne()函数和deleteMany()函数

//删除名为"John"的第一个文档。
db.collection.deleteOne({ name: "John" })



//这个示例将删除年龄大于30的所有文档。
db.collection.deleteMany({ age: { $gt: 30 } })

查

查询集合中所有文档

（以名为mycollection的集合为例）db.collection('mycollection').find(query,projection)

条件查询

查询与条件相匹配的文档，常见条件有

• $gt：大于（greater than）

• $gte：大于等于（greater than or equal to）

• $lt：小于（less than）

• $lte：小于等于（less than or equal to）

• $gte、$lt、$lte操作符查询指定范围内的文档

• $exists操作符用于查询一个字段是否存在于文档中

• $all操作符用于查询包含所有指定值的文档。

• $in 匹配一个字段的值是否在指定的集合文档中

• $and,$or.....

举例

db.collection('mycollection').find({name: 'John'})
db.collection('mycollection').find({age: {$gte: 18}})
db.collection('mycollection').find({gender: {$in: ['male', 'unknown']}})

排序查询

db.collection('mycollection').find().sort({age: 1})
//age表示要查询的字段，1表示升序，-1表示降序

db.collection('mycollection').find().sort({age:1,id:-1})
//年龄相同时，按照id倒序

分页查询

db.collection('mycollection').find().skip(10).limit(5)
//skip表示要跳过文档数量，limit表示返回的文档数量

模糊查询

db.Cao.find(
    {
        name:{$regex:/wan/}
    }
)

db.Cao.find(
    {
        name:{$regex:".*wan.*"}
    }
)

上述两个模糊查询查询效果相同，均表示查询含有"wan"字段的数据，但是第一个是正则表达式的对象，而第二个则为正则表达式。

进阶

新增数组列

//在Cao集合中新增hobby列
db.Cao.updateMany({},{$set:{hobby:[]}})

//给名字为wang的hobby字段添加java
db.Cao.updateMany({name:"wang"}, {$push:{hobby:"java"}})

//给li添加java,python,c++，这里这种方法将会把这三个元素作为一个·数组添加进去
db.Cao.updateMany({name:"li"}, {$push:{hobby:"java","python","c++"}})

//添加each字段则分开插入每个元素
db.Cao.updateMany({name:"li"}, {$push:{hobby:{$each:["麻将","抽烟","喝酒"]}}})

删除

//删除集合Cao中name为li的hobby数组中第一个元素
//值为1则删除第一个，-1删除最后一个
db.Cao.updateMany({name:"li"},{$pop:{hobby:1}})

//删除集合Cao中name为li的hobby数组中值为抽烟的元素
db.Cao.updateMany({name:"li"},{$pull:{hobby:"抽烟"}})

修改

//将值为蹦极的文档修改为健身
db.Cao.updateMany({name:"li",hobby:"蹦极"},{$set:{"hobby.$":"健身"}})

查询

`$in`

用于匹配数组中的任何一个元素，语法如下

db.collection.find({ field: { $in: [value1, value2, ...] } });

`$all`

用于匹配包含数组中所有元素的文档，语法如下

db.collection.find({ field: { $all: [value1, value2, ...] } });

`$size`

用于匹配具有指定数组大小的文档，语法如下

db.collection.find({ field: { $size: sizeValue } });

`$elemMatch`

用于查询嵌套数组中的元素，语法如下

db.collection.find({ field: { $elemMatch: { subfield: value } } });

`$not`

用于查询不匹配指定数组条件的文档，语法如下

db.collection.find({ field: { $not: { operator: value } } });

聚合

同样的monogodb中也有聚合函数，下面给出一些常见的聚合函数及示例

使用$match筛选年龄大于等于18的用户：

javascriptCopy Codedb.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gte: 18 } } }
]);

使用$group按照性别进行分组，并计算每个性别的用户数量：

javascriptCopy Codedb.users.aggregate([
  { $group: { _id: "$gender", count: { $sum: 1 } } }
]);

使用$project选择返回的字段，并新增一个计算字段：

javascriptCopy Codedb.orders.aggregate([
  {
    $project: {
      _id: 0,
      order_id: "$_id",
      total: { $multiply: ["$price", "$quantity"] }
    }
  }
]);

使用$limit限制查询结果的数量：

javascriptCopy Codedb.users.aggregate([
  { $limit: 10 }
]);

使用$skip跳过前10条文档：

javascriptCopy Codedb.users.aggregate([
  { $skip: 10 }
]);

使用$sort对价格字段进行升序排序：

javascriptCopy Codedb.products.aggregate([
  { $sort: { price: 1 } }
]);