MongoDB——MongoDB安装和增删改查操作

傷城~ 2023-01-14 00:47 274阅读 0赞

MongoDB基础

  • MongoDB相关概念
    • MongoDB 体系结构
    • 数据模型
    • MongoDB的特点
  • MongoDB安装
    • 启动MongoDB
    • 启动MongoDB多实例
  • 基本常用命令
    • 选择和创建数据库
    • 数据库的删除
  • 集合操作
    • 集合的显式创建
    • 集合的隐式创建
    • 集合的删除
  • 文档基本CRUD
    • 文档的插入
      • 单个文档插入
      • 批量插入
    • 文档的基本查询
      • 查询所有
      • 投影查询
    • 文档的更新
    • 删除文档
  • 文档的分页查询
    • 统计查询
    • 分页列表查询
    • 排序查询
  • 文档的更多查询
    • 正则的复杂条件查询
    • 比较查询
    • 包含查询
    • 条件连接查询

MongoDB相关概念

  • MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库,当初的设计就是用于简化开发和方便扩展,是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
  • 它支持的数据结构非常松散,是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON,所以它既可以存储比较复杂的数据类型,又相当的灵活。
  • MongoDB中的记录是一个文档,它是一个由字段和值对(field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象,即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型,它的值除了使用基本的一些类型外,还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

MongoDB 体系结构

在这里插入图片描述



















































SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明
database database 数据库
table collection 数据库表/集合
row document 数据记录行/文档
column field 数据字段/域
index index 索引
table joins 表连接,MongoDB不支持
嵌入文档 MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

数据模型

  • MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON(Binary-JSON)文档的格式存储在磁盘上。
  • BSON(Binary Serialized Document Format)是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。BSON和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象,但是BSON有JSON没有的一些数据类型,如Date和BinData类型。
  • BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法,支持内嵌的文档对象和数组对象,具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点,可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高,但它的缺点是空间利用率不是很理想。
  • Bson中,除了基本的JSON类型:string,integer,boolean,double,null,array和object,mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型,查看你的驱动的文档来获取详细信息。

BSON数据类型参考列表:

















































































数据类型 描述 举例
字符串 UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 {“x” : “foobar”}
对象id 对象id是文档的12字节的唯一 ID {“X” :ObjectId() }
布尔值 真或者假:true或者false {“x”:true}+
数组 值的集合或者列表可以表示成数组 {“x” : [“a”, “b”, “c”]}
32位整数 类型不可用,JavaScript仅支持64位浮点数,所以32位整数会被自动转换。 shell是不支持该类型的,shell中默认会转换成64位浮点数
64位整数 不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数 shell是不支持该类型的,shell中默认会转换成64位浮点数
64位浮点数 shell中的数字就是这一种类型 {“x”:3.14159,“y”:3}
null 表示空值或者未定义的对象 {“x”:null}
undefined 文档中也可以使用未定义类型 {“x”:undefined}
符号 shell不支持,shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串
正则表达式 文档中可以包含正则表达式,采用JavaScript的正则表达式语法 {“x” : /foobar/i}
代码 文档中还可以包含JavaScript代码 {“x” : function() { / …… / }}
二进制数据 二进制数据可以由任意字节的串组成,不过shell中无法使用
最大值/最小值 BSON包括一个特殊类型,表示可能的最大值。shell中没有这个类型。

MongoDB的特点

MongoDB主要有如下特点:

  1. 高性能:
    MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,
    对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
    索引支持更快的查询,并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。(文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用)
    mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。
    Gridfs解决文件存储的需求。
  2. 高可用性:
    MongoDB的复制工具称为副本集(replica set),它可提供自动故障转移和数据冗余。
  3. 高扩展性:
    MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。
    分片将数据分布在一组集群的机器上。(海量数据存储,服务能力水平扩展)
    从3.4开始,MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中,MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些
    片。
  4. 丰富的查询支持:
    MongoDB支持丰富的查询语言,支持读和写操作(CRUD),比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
  5. 其他特点:如无模式(动态模式)、灵活的文档模型、

MongoDB安装

官方下载地址

  1. tar xf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.22.tgz -C /usr/local
  2. mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.22 mongodb
  3. 创建mongodb的数据存储目录 日志存储目录
  4. mkdir -p /data/mongodb1
  5. mkdir -p /data/logs/mongodb
  6. touch /data/logs/mongodb/mongodb1.log
  7. chmod -R 777 /data/logs/mongodb/mongodb1.log
  8. Mongodb处于频繁访问的状态,如果shell启动进程所占用的资源设置过低,将会产生错误导致无法连接MongoDB实例。需设置 ulimit -n ulimit -u 的值大于20000
  9. ulimit -n 25000
  10. ulimit -u 25000
  11. 配置文件在 /etc/mongod.conf
  12. vim /etc/mongod.conf
  13. port = 27017
  14. dbpath = /data/mongodb1
  15. logpath = /data/logs/mongodb/mongodb1.log
  16. fork = true
  17. maxConns = 5000
  18. storageEngine = mmapv1
  19. maxConns = 5000 # 最大同时连接数,默认2000
  20. storageEngine = mmapv1 # 指定存储引擎为内存映射文件

补充配置详解
如果是高于3.2的版本 需要使用Xml的方式写配置文件
详细参考 大佬写的

由于mongodb首先自带大页内存,如果要更改数据库配置文件而不出错,需要关闭大页内存

  1. echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode #当某个节点可用内存不足时,系统会从其他节点分配内存。
  2. echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled #关闭大页内存
  3. echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag #关闭大页内存
  4. vim /etc/rc.local( 永久)
  5. echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode
  6. echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
  7. echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
  8. sh /etc/rc.local # 是修改生效

启动MongoDB

  1. 启动mongodb
  2. /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb1.conf
  3. [root@mongodb bin]# ss -ntl
  4. State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
  5. LISTEN 0 128 *:27017 *:*
  6. curl http://localhost:27017
  7. It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.
  8. 停止
  9. /usr/local/mongodb/bin/mongod -config /usr/local/mongodb/bin/mongodb1.conf --shutdown
  10. 2021-04-19T07:03:31.214-0400 I CONTROL [main] log file "/data/logs/mongodb/mongodb1.log" exists; moved to "/data/logs/mongod
  11. b/mongodb1.log.2021-04-19T11-03-31".killing process with pid: 1347
  12. 配置开机启动
  13. vim /etc/rc.local
  14. 添加
  15. rm -rf /data/mongodb1/mongod.lock
  16. /usr/local/mongodb/bin/mongod --config /usr/local/mongodb/bin/mongodb1.conf
  17. 配置完成后重启系统,MongoDB会自动启动
  18. 连接并访问MongoDB
  19. echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/mongodb/bin' >> /etc/profile
  20. source /etc/profile
  21. [root@mongodb ~]# mongo
  22. MongoDB shell version v3.4.24
  23. ....
  24. > show dbs;
  25. admin 0.078GB
  26. local 0.078GB
  27. > show databases;
  28. admin 0.078GB
  29. local 0.078GB
  30. > use admin
  31. switched to db admin

启动MongoDB多实例

在单台服务器资源充分的情况下,可以使用多实例,以便充分使用服务器资源

  1. cp mongodb1.conf mongodb2.conf
  2. vim mongodb2.conf
  3. port = 27018
  4. dbpath = /data/mongodb2
  5. logpath = /data/logs/mongodb/mongodb2.log
  6. logappend = true
  7. fork = true
  8. maxConns = 5000
  9. storageEngine = mmapv1
  10. touch /data/logs/mongodb/mongodb2.log
  11. chmod -R 777 /data/logs/mongodb/mongodb2.log
  12. mkdir mongodb2
  13. ./mongod -f mongodb2.conf
  14. 开启了两个实例
  15. [root@mongodb ~]# ss -ntl
  16. State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
  17. LISTEN 0 128 *:27017 *:*
  18. LISTEN 0 128 *:27018 *:*

基本常用命令

选择和创建数据库

  • 选择和创建数据库

    1. use 数据库名称

    如果数据库不存在则自动创建

  • 查看有权限查看的所有的数据库

    1. show dbs show databases
  • 查看当前正在使用的数据库

    1. db

    MongoDB 中默认的数据库为 test,如果你没有选择数据库,集合将存放在 test 数据库中。

  • 数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

    • 不能是空字符串(””)。
    • 不得含有’ ‘(空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
    • 应全部小写。
    • 最多64字节
  • 有一些数据库名是保留的,可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

    • admin: 从权限的角度来看,这是”root”数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
    • local: 这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
    • config: 当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息。

数据库的删除

  • MongoDB 删除数据库

    1. db.dropDatabase()

    主要用来删除已经持久化的数据库

集合操作

集合,类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建,也可以隐式的创建

集合的显式创建

  1. db.createCollection(name)

例如创建一个名为zhu的普通集合

  1. > db.createCollection('zhu')
  2. {
  3. "ok" : 1 }

查看当前库中的表:show tables命令

  1. > show collections
  2. system.indexes
  3. zhu
  4. > show tables
  5. system.indexes
  6. zhu

集合的命名规范:

  • 集合名不能是空字符串””。
  • 集合名不能含有\0字符(空字符),这个字符表示集合名的结尾。
  • 集合名不能以”system.”开头,这是为系统集合保留的前缀。
  • 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含,这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合,否则千万不要在名字里出现$。

集合的隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候,如果集合不存在,则会自动创建集合

  1. db.collection.insert(
  2. <document or array of documents>,
  3. {
  4. writeConcern: <document>,
  5. ordered: <boolean>
  6. }
  7. )

例如

  1. > db.student.insert({
  2. 'id':1,'name':'maomao','age':18,'gender':'nv'})
  3. WriteResult({
  4. "nInserted" : 1 })
  5. > show collections
  6. student
  7. system.indexes
  8. zhu
  9. > db.student.find()
  10. {
  11. "_id" : ObjectId("607d76a45c684f0ac406a9cb"), "id" : 1, "name" : "maomao", "age" : 18, "gender" : "nv" }

通常我们使用隐式创建文档即可

集合的删除

  • 集合删除

    1. db.collection.drop() db.集合.drop()

返回值
如果成功删除选定集合,则 drop() 方法返回 true,否则返回 false。
例如:要删除student集合

  1. > db.student.drop()
  2. true
  3. > show tables
  4. system.indexes

文档基本CRUD

  • 文档(document)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

文档的插入

单个文档插入

使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档

  1. db.collection.insert(
  2. <document or array of documents>,
  3. {
  4. writeConcern: <document>,
  5. ordered: <boolean>
  6. }
  7. )

要向comment的集合(表)中插入一条测试数据

  1. > db.comment.insert(
  2. > {
  3. 'articleid':'100','content':'你是猪','userid':'200','createdatetime':new Date(),'liken
  4. um':NumberInt(10),'state':null}
  5. )
  1. comment集合如果不存在,则会隐式创建
  2. mongo中的数字,默认情况下是double类型,如果要存整型,必须使用函数NumberInt(整型数字),否则取出来就有问题了。
  3. 插入当前日期使用 new Date()
  4. 插入的数据没有指定 _id ,会自动生成主键值
  5. 如果某字段没值,可以赋值为null,或不写该字段

执行后,如下,说明插入一个数据成功了

  1. WriteResult({
  2. "nInserted" : 1 })

注意:

  1. 文档中的键/值对是有序的。
  2. 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)。
  3. MongoDB区分类型和大小写。
  4. MongoDB的文档不能有重复的键。
  5. 文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范:

  • 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
  • .和$有特别的意义,只有在特定环境下才能使用。
  • 以下划线”_“开头的键是保留的(不是严格要求的)。

批量插入

  1. db.collection.insertMany(
  2. [ <document 1> , <document 2>, ... ],
  3. {
  4. writeConcern: <document>,
  5. ordered: <boolean>
  6. }
  7. )

批量插入多条数据

  1. db.comment.insertMany([ {
  2. "_id":"1","articleid":"100001","content":"yorushika","userid":"1002","createdatetime":new Date("2020-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
  3. {
  4. "_id":"2","articleid":"100001","content":"Yoasobi","userid":"1005","createdatetime":new Date("2020-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
  5. {
  6. "_id":"3","articleid":"100001","content":"真夜中。","userid":"1004","createdatetime":new Date("2020-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
  7. {
  8. "_id":"4","articleid":"100001","content":"美波。","userid":"1003","createdatetime":new Date("2020-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
  9. {
  10. "_id":"5","articleid":"100001","content":"爱谬","userid":"1003","createdatetime":new Date("2020-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]);
  • 插入时指定了 _id ,则主键就是该值。
  • 如果某条数据插入失败,将会终止插入,但已经插入成功的数据不会回滚掉

因为批量插入由于数据较多容易出现失败,因此,可以使用try catch进行异常捕捉处理,测试的时候可以不处理。

  1. try {
  2. db.comment.insertMany([ {
  3. "_id":"1","articleid":"100001","content":"yorushika","userid":"1002","createdatetime":new Date("2020-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
  4. {
  5. "_id":"2","articleid":"100001","content":"Yoasobi","userid":"1005","createdatetime":new Date("2020-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
  6. {
  7. "_id":"3","articleid":"100001","content":"真夜中。","userid":"1004","createdatetime":new Date("2020-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
  8. {
  9. "_id":"4","articleid":"100001","content":"美波。","userid":"1003","createdatetime":new Date("2020-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
  10. {
  11. "_id":"5","articleid":"100001","content":"爱谬","userid":"1003","createdatetime":new Date("2020-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]);
  12. } catch (e) {
  13. print(e);
  14. }

文档的基本查询

  1. db.collection.find(<query>, [projection])

查询所有

  1. db.comment.find() db.comment.find({
  2. })

  1. > db.comment.find()
  2. {
  3. "_id" : "1", "articleid" : "100001", "content" : "yorushika", "userid" : "1002", "createdatetime" : ISODa
  4. te("1970-01-01T00:00:00Z"), "likenum" : 1000, "state" : "1" }
  5. {
  6. "_id" : "2", "articleid" : "100001", "content" : "Yoasobi", "userid" : "1005", "createdatetime" : ISODate
  7. ("2020-08-05T23:58:51.485Z"), "likenum" : 888, "state" : "1" }
  8. {
  9. "_id" : "3", "articleid" : "100001", "content" : "真夜中。", "userid" : "1004", "createdatetime" : ISODat
  10. e("2020-08-06T01:05:06.321Z"), "likenum" : 666, "state" : "1" }
  11. {
  12. "_id" : "4", "articleid" : "100001", "content" : "美波。", "userid" : "1003", "createdatetime" : ISODate(
  13. "2020-08-06T08:18:35.288Z"), "likenum" : 2000, "state" : "1" }
  14. {
  15. "_id" : "5", "articleid" : "100001", "content" : "爱谬", "userid" : "1003", "createdatetime" : ISODate("2
  16. 020-08-06T11:01:02.521Z"), "likenum" : 3000, "state" : "1" }
  • 这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongoDB会自动创建,其类型是ObjectID类型。
  • 如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以是ObjectID类型,也可以是MongoDB支持的任意类型。

如果我想按一定条件来查询,比如我想查询userid为1005的记录,怎么办?很简单!只 要在find()中添加参数即可,参数也是json格式,

  1. > db.comment.find({
  2. 'userid':'1005'})
  3. {
  4. "_id" : "2", "articleid" : "100001", "content" : "Yoasobi", "userid" : "1005", "createdatetime" : ISODate("2020-08-05T23:58
  5. :51.485Z"), "likenum" : 888, "state" : "1" }

如果你只需要返回符合条件的第一条数据,我们可以使用findOne命令来实现,语法和find一样

  1. > db.comment.findOne({
  2. userid:'1005'})
  3. {
  4. "_id" : "2",
  5. "articleid" : "100001",
  6. "content" : "Yoasobi",
  7. "userid" : "1005",
  8. "createdatetime" : ISODate("2020-08-05T23:58:51.485Z"),
  9. "likenum" : 888,
  10. "state" : "1"
  11. }

投影查询

如果要查询结果返回部分字段,则需要使用投影查询(不显示所有字段,只显示指定的字段)
如:查询结果只显示 _id、userid、content

  1. db.comment.find({
  2. userid:'1003'},{
  3. userid:1,content:1,_id:0})
  4. {
  5. "content" : "美波。", "userid" : "1003" }
  6. {
  7. "content" : "爱谬", "userid" : "1003" }

再例如:查询所有结果只显示 _id、userid、content

  1. > db.comment.find({
  2. },{
  3. userid:1,content:1})
  4. {
  5. "_id" : ObjectId("607d7bbc5c684f0ac406a9cc"), "content" : "你是猪", "userid" : "200" }
  6. {
  7. "_id" : "1", "content" : "yorushika", "userid" : "1002" }
  8. {
  9. "_id" : "2", "content" : "Yoasobi", "userid" : "1005" }
  10. {
  11. "_id" : "3", "content" : "真夜中。", "userid" : "1004" }
  12. {
  13. "_id" : "4", "content" : "美波。", "userid" : "1003" }
  14. {
  15. "_id" : "5", "content" : "爱谬", "userid" : "1003" }

文档的更新

  1. db.collection.update(query, update, options)
  2. //或
  3. db.collection.update(
  4. <query>,
  5. <update>,
  6. {
  7. upsert: <boolean>,
  8. multi: <boolean>,
  9. writeConcern: <document>,
  10. collation: <document>,
  11. arrayFilters:
  12. [ <filterdocument1>, ... ],
  13. hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2
  14. }
  15. )






























参数 类型 说明
query document 更新的选择条件。可以使用与find()方法中相同的查询选择器,类似sql update查询内where后面的。。在3.0版中进行了更改:当使用upsert:true执行update()时,如果查询使用点表示法在_id字段上指定条件,则MongoDB将拒绝插入新文档。
update document or pipeline 要应用的修改。该值可以是:包含更新运算符表达式的文档,或仅包含:对的替换文档
upsert boolean 可选。如果设置为true,则在没有与查询条件匹配的文档时创建新文档。默认值为false,如果找不到匹配项,则不会插入新文档
multi boolean 可选。如果设置为true,则更新符合查询条件的多个文档。如果设置为false,则更新一个文档。默认值为false。

覆盖的修改
如果我们想修改_id为1的记录,点赞量为1001,输入以下语句

  1. db.comment.update({
  2. _id:"1"},{
  3. likenum:NumberInt(1001)})

执行后,我们会发现,这条文档除了likenum字段其它字段都不见了

局部修改
为了解决这个问题,我们需要使用修改器$set来实现
我们想修改_id为2的记录,点赞量为999

  1. db.comment.update({
  2. _id:"2"},{
  3. $set:{
  4. likenum:NumberInt(999)}})

批量的修改
更新所有用户为 1003 的用户的articleid为101010

  1. //默认只修改第一条数据
  2. db.comment.update({
  3. userid:"1003"},{
  4. $set:{
  5. articleid:"101010"}})
  6. //修改所有符合条件的数据
  7. db.comment.update({
  8. userid:"1003"},{
  9. $set:{
  10. articleid:"101010"}},{
  11. multi:true})

提示:
如果不加后面的参数,则只更新符合条件的第一条记录

列值增长的修改
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少,可以使用 $inc 运算符来实现

  • 对3号数据的点赞数,每次递增1

    db.comment.update({

    1. _id:"3"},{
    2. $inc:{
    3. likenum:NumberInt(1)}})

删除文档

删除文档的语法结构

  1. db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除,请慎用

  1. db.comment.remove({
  2. })

如果删除_id=1的记录

  1. db.comment.remove({
  2. _id:"1"})

文档的分页查询

统计查询

统计查询使用count()方法

  1. db.collection.count(query, options)




















参数 类型 作用
query document 查询选择条件。
options document 可选。用于修改计数的额外选项。
  1. 统计所有记录数
    统计comment集合的所有的记录数

    1. db.comment.count()
    2. > db.comment.count()
    3. 6
  2. 按条件统计记录数
    例如:统计userid为1003的记录条数

    1. db.comment.count({
    2. userid:"1003"})
    3. > db.comment.count({
    4. userid:"1003"})
    5. 2
    • 默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数

分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据,使用skip()方法来跳过指定数量的数据。

  1. db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

如果你想返回指定条数的记录,可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN),默认值20

  1. db.comment.find().limit(3)

skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。(前N个不要),默认值是0

  1. db.comment.find().skip(3)

分页查询:需求:每页2个,第二页开始:跳过前两条数据,接着值显示3和4条数据

  1. //第一页
  2. db.comment.find().skip(0).limit(2)
  3. //第二页
  4. db.comment.find().skip(2).limit(2)
  5. //第三页
  6. db.comment.find().skip(4).limit(2)

排序查询

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。

  1. db.COLLECTION_NAME.find().sort({
  2. KEY:1})
  3. db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如:对userid降序排列,并对访问量进行升序排列

  1. db.comment.find().sort({
  2. userid:-1,likenum:1})

提示:
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候,执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip(),最后是显示的 limit(),和命令编写顺序无关。

文档的更多查询

正则的复杂条件查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的

  1. db.collection.find({
  2. field:/正则表达式/})
  3. db.集合.find({
  4. 字段:/正则表达式/})
  • 提示:正则表达式是js的语法,直接量的写法

例如,我要查询评论内容包含“美”的文档,代码如下

  1. db.comment.find({
  2. content:/美/})
  3. {
  4. "_id" : "4", "articleid" : "100001", "content" : "美波。", "userid" : "1003", "createdatetime" : ISODate(
  5. "2020-08-06T08:18:35.288Z"), "likenum" : 2000, "state" : "1" }

如果要查询评论的内容中以“爱”开头的

  1. db.comment.find({
  2. content:/^爱/})
  3. {
  4. "_id" : "5", "articleid" : "100001", "content" : "爱谬", "userid" : "1003", "createdatetime" : ISODate("2020-08-06T11:01:02
  5. .521Z"), "likenum" : 3000, "state" : "1" }

比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的

  1. db.集合名称.find({
  2. "field" : {
  3. $gt: value }}) // 大于: field > value
  4. db.集合名称.find({
  5. "field" : {
  6. $lt: value }}) // 小于: field < value
  7. db.集合名称.find({
  8. "field" : {
  9. $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
  10. db.集合名称.find({
  11. "field" : {
  12. $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
  13. db.集合名称.find({
  14. "field" : {
  15. $ne: value }}) // 不等于: field != value

例如:查询点赞数量大于700的记录

  1. db.comment.find({
  2. likenum:{
  3. $gt:NumberInt(700)}})

包含查询

包含使用$in操作符。 示例:查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

  1. db.comment.find({
  2. userid:{
  3. $in:["1003","1004"]}})

不包含使用$nin操作符。 示例:查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档

  1. db.comment.find({
  2. userid:{
  3. $nin:["1003","1004"]}})

条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相 当于SQL的and)

  1. $and:[ {
  2. },{
  3. },{
  4. } ]

例如:查询集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档

  1. db.comment.find({
  2. $and:[{
  3. likenum:{
  4. $gte:NumberInt(700)}},{
  5. likenum:{
  6. $lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用 操作符进行关联,与前面 and的使用方式相同

  1. $or:[ {
  2. },{
  3. },{
  4. } ]

例如:查询集合中userid为1003,或者点赞数小于1000的文档记录

  1. db.comment.find({
  2. $or:[ {
  3. userid:"1003"} ,{
  4. likenum:{
  5. $lt:1000} }]})

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