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MongoDB数据库入门到精通看这一篇就够了
作者：mmseoamin日期：2023-12-21
文章目录
- 一、MongoDB简介
- 1、MongoDB介绍
- 2、MongoDB中三个概念
- 3、MongoDB优势
- 二、环境搭建
- 1、下载
- 2、安装
- 3、安装失败问题解决
- 4、启动
- 5、图形化工具
- 1）下载
- 2）连接客户端
- 3）基本操作
- 三、基础入门
- 1、基础命令
- 2、集合命令
- 3、数据类型
- 4、注意点
- 5、插入数据
- 6、简单查询
- 7、保存数据
- 8、修改数据
- 9、删除数据
- 四、高级查询
- 1、数据查询
- 2、比较运算符
- 3、范围运算符
- 4、逻辑运算符
- 5、正则表达式
- 6、limit和skip
- 7、自定义查询
- 8、投影
- 9、排序
- 10、统计个数
- 11、去除重复
- 五、聚合和管道
- 1、聚合简介
- 2、常用管道
- 3、表达式
- 4、$group
- 5、$project
- 6、$match
- 7、$sort
- 8、$limit
- 9、$skip
- 10、$unwind
- 六、索引
- 1、创建索引
- 2、索引操作
- 七、备份和恢复
- 1、备份
- 2、恢复
一、MongoDB简介
1、MongoDB介绍
MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。
MongoDB的设许目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。
MongoDB的数据模型是面向文档的, 所谓文档是一种类似于JSON的结构，简单理解MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。( BSON )
2、MongoDB中三个概念
数据库( database )：数据库是一个仓库，在仓库中可以存放集合。
集合( collection )：集合类似于数组，在集合中可以存放文档。
文档( document )：文档数据库中的最小单位,我们存储和操作的内容都是文档。
3、MongoDB优势
易扩展： NoSQL数据库种类繁多， 但是⼀个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间⽆关系， 这样就⾮常容易扩展
⼤数据量， ⾼性能： NoSQL数据库都具有⾮常⾼的读写性能， 尤其在⼤数据量下， 同样表现优秀。 这得益于它的⽆关系性， 数据库的结构简单
灵活的数据模型： NoSQL⽆需事先为要存储的数据建⽴字段， 随时可以存储⾃定义的数据格式。 ⽽在关系数据库⾥， 增删字段是⼀件⾮常麻烦的事情。 如果是⾮常⼤数据量的表， 增加字段简直就是⼀个噩梦
二、环境搭建
1、下载
官网下载地址：https://www.mongodb.com/try/download
注意：在MongoDB版本的版本偶数版为稳定版通常用于生产环境，如3.2.x、3.4.x、3.6.x，奇数版本为开发版本：3.1.x、3.3.x、3.5.x表示开发版
2、安装
点击开始安装
3、安装失败问题解决
在安装MongoDB数据库的时候，有可能出现安装速度较慢，然后取消安装以后，再一次重新去安装的时候，在安装的最后一步可能会出现无法启动服务的现象
这种情况直接点击Ignore，完成安装以后
以管理员身份运行命令行窗口，使用该命令将MongDB服务删除掉
sc delete MongoDB
删除以后我们自己在data目录下创建一个db文件夹；log目录下创建一个MongoDB.log文件，如下：
重新装一个MongoDB服务就可以了，在安装目录的bin中打开控制台窗口输入命令：
mongod --dbpath=F:\mongodb\data\db --logpath=F:\mongodb\log\MongoDB.log --install --serviceName "MongoDB"
注意：第一个路径表示的是数据存放地址；第二个路径表示日志存放文件
如图所示：
再输入 net start MongoDB启动服务
执行结果如下图：
设置环境变量
设置完毕后，需要重启一下电脑
在cmd控制输入，mongod -version，出现版本号表示安装成功
4、启动
cmd控制输出： mongo回车，出现大于符号表示进入MongoDB数据库了
5、图形化工具
1）下载
官网下载地址（英文版，试用14天）：https://www.mongodbmanager.com/download （ 傻瓜式安装，一路next到完成即可）
2）连接客户端
1、确保mongodb已经启动
2、如果没有特别设置账户权限，默认情况下无需修改新建连接信息
3）基本操作
1、点击+展开数据库集合
2、输入sql语句
3、操作集合
4、集合其他操作
选择集合并右击
三、基础入门
1、基础命令
- 查看所有的数据库：show dbs /show databases
- 切换数据库：use db_name
- 查看使用当前的数据库：db
- 删除当前的数据库：db.dropDatabase()
- 查看数据库中所有集合（表）：show collections
- 查看指定集合下所有文档（JSON数据）：db.集合名称.find()
2、集合命令
不手动创建集合：向不存在的集合中第⼀次加⼊数据时， 集合会被创建出来
手动创建结合：
-
db.createCollection(name,options)
-
db.createCollection("stu")
-
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
-
参数capped： 默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限
-
参数size： 当capped值为true时， 需要指定此参数， 表示上限⼤⼩,当⽂档达到上限时， 会将之前的数据覆盖， 单位为字节
查看集合：show collections
删除集合：db.集合名称.drop()
3、数据类型
数据类型 介绍 Object ID ⽂档ID 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 4、注意点
创建⽇期语句如下 ：参数的格式为YYYY-MM-DD
new Date('2017-12-20')每个⽂档都有⼀个属性， 为_id， 保证每个⽂档的唯⼀性
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
objectID是⼀个12字节的⼗六进制数：
- 前4个字节为当前时间戳
- 接下来3个字节的机器ID
- 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
- 最后3个字节是简单的增量值
5、插入数据
语法如下：
-
db.集合名称.insert(JSON对象)
-
插入1条数据：db.集合名称.insertOne(JSON对象)
-
插入多条数据：db.集合名称.insertMany([JSON 1，JSON 2，JSON 3，...JSON n])
-
指定_id参数：db.集合名称.insert({_id:"001", name:"gj", gender:1})
注意：
- 插入数据时不需要专门去创建集合(表)，因为插入数据时会自动创建集合
- 插⼊⽂档时， 如果不指定_id参数， MongoDB会为⽂档分配⼀个唯⼀的ObjectId
- 如果⽂档的_id已经存在则报错
案例：
// 插入1条数据 db.test001.insert({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"}); db.test001.insertOne({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"}); // 插入多条数据 db.test001.insertMany([ {name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"}, {name: "李四", age: 20, sex: "男", hobby: "跑车"}, {name: "王五", age: 21, sex: "男", hobby: "黑丝"}, ]);6、简单查询
查看当前集合所有数据（json文件）
格式：db.集合名称.find()
案例：
> db.test001.find() { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbe9"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" } { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbea"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" } { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbeb"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }7、保存数据
格式：db.集合名称.save(document)
注意：如果⽂档的_id已经存在则修改， 如果⽂档的_id不存在则添加
案例：
8、修改数据
语法格式：
-
db.集合名称.update(
, ,{multi: }) -
更新一条（字段全部替换）：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{name:'修改后数据'})
-
更新一条（仅更新一个字段）：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}}) ，推荐使用
-
更新全部：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}},{multi:true})
-
参数query：查询条件
-
参数update：更新操作符
-
参数multi：可选， 默认是false，表示只更新找到的第⼀条记录， 值为true表示把满⾜条件的⽂档全部更新
注意：{multi:true}需要和$set配合使用
案例1：
//把名字为小黑的更新为小白 > db.test001.update({name: '小黑'},{name:'小白'}))) WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) > db.test001.find() { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" } { "_id" : 1, "name" : "小白" }- 注意：这种写法会替换掉其他的字段（全部替换），age、sex、hobby都没有了
案例2：
//把名字为王五的更新为小王 > db.test001.update({name:'王五'},{$set:{name:'小王'}}) WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) > db.test001.find() '}}) { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" } { "_id" : 1, "name" : "小白" }- 可以看出加上$set:后仅更新了name一个字段
案例3：
//修改所有人的性别 > db.test001.update({sex: '男'},{$set:{sex: '女'}},{multi:true}) WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 }) > db.test001.find() ) })) }) { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "女", "hobby" : "美女" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" } { "_id" : 1, "name" : "小白" }- {multi:true}：起到全部JSON替换的功能
9、删除数据
格式：db.集合名称.remove(
,{justOne: }) - 参数query:可选，删除的⽂档的条件
- 参数justOne:可选， 如果设为true或1， 则只删除⼀条， 默认false， 表示删除多条
案例：
//先删除一条数据 > db.test001.remove({sex: '女'}, {justOne:true}) WriteResult({ "nRemoved" : 1 }) > db.test001.find() { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" } { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" } { "_id" : 1, "name" : "小白" } // 全部删除 > db.test001.remove({sex: '女'}) WriteResult({ "nRemoved" : 2 }) > db.test001.find() ) { "_id" : 1, "name" : "小白" }四、高级查询
数据准备（三国争霸）：
db.test002.insertMany([ {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"}, {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"}, {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"}, {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"}, {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"}, {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"} ]);1、数据查询
-
条件查询：db.集合名称.find({条件⽂档})
-
查询只返回第⼀个：db.集合名称.findOne({条件⽂档})
-
将结果格式化：db.集合名称.find({条件⽂档}).pretty()
案例1：
// 查询年龄为50 > db.test002.find({age:50}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } // 查询年龄为45 > db.test002.find({age:45}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }案例2：
//查询一个年龄为50 > db.test002.findOne({age:50}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } //查询一个年龄为45 > db.test002.findOne({age:45}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }案例3：
//美化输出年龄为50 > db.test002.find({age:50}).pretty() { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }2、比较运算符
等于： 默认是等于判断， 没有运算符
⼩于：$lt （less than）
⼩于等于：$lte （less than equal）
⼤于：$gt （greater than）
⼤于等于：$gte
不等于：$ne
格式：db.集合名称.find({age:{$gte:18}})
案例：
//年龄小于45 > db.test002.find({age:{$lt:45}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } //年龄小于等于45 > db.test002.find({age:{$lte:45}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } //年龄大于45 > db.test002.find({age:{$gt:45}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } //年龄大于等于45 > db.test002.find({age:{$gte:45}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } //年龄不等于45 > db.test002.find({age:{$ne:45}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }3、范围运算符
判断是否在某个范围内：使⽤$in， $nin
格式：db.集合名字.find({age:{$in:[18,28]}})
案例：
//年龄为30,40,50 > db.test002.find({age:{$in:[30,40,50]}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } //年龄不为30,40,50 > db.test002.find({age:{$nin:[30,40,50]}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }4、逻辑运算符
and：在json中写多个条件即可
格式：db.集合名称.find({条件1, 条件2})
or：使⽤$or， 值为数组， 数组中每个元素为json
格式：db.集合名词.find({$or:[{条件1}, {条件2}]})
案例：
//年龄为40的蜀国人 > db.test002.find({age: 40, hometown: "蜀国"}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } //年龄小于50或者为吴国人 > db.test002.find({$or:[{age:{$lt:50}}, {hometown: "吴国"}]}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }5、正则表达式
使⽤//或$regex编写正则表达式
格式1：db.集合名称.find({name:/^张/})
格式2：db.集合名词.find({name:{$regex:'^张'}})
案例：
//查询姓名以张开头 > db.test002.find({name:/^张/}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } > db.test002.find({name:{$regex:'^张'}}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }6、limit和skip
⽤于读取指定数量的⽂档：db.集合名称.find().limit(number)
⽤于跳过指定数量的⽂档：db.集合名称.find().skip(number)
同时使用：
db.集合名称.find().limit(number).skip(number) 或 db.集合名称.find().skip(number).limit(number) //推荐使用效率会更高
案例：
//查询前两条数据 > db.test002.find().limit(2) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } //查询除前两条以外的数据 > db.test002.find().skip(2) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } //查询前五条数据中后两条 > db.test002.find().limit(5).skip(3) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } //查询后三条数据中的前两条 > db.test002.find().skip(3).limit(2) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }7、自定义查询
使⽤$where后⾯写⼀个函数， 返回满⾜条件的数据
格式：
db.集合名称.find({ $where:function() { return this.条件;} })案例：
//查询年龄大于40 > db.test002.find({ $where:function() { return this.age>40;} }) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }8、投影
在查询到的返回结果中， 只选择必要的字段：db.集合名称.find({条件（可省略）},{字段名称:1,...})
-
参数为字段与值， 值为1表示显示， 不显示则不用写
-
特殊： 对于_id列默认是显示的， 如果不显示需要明确设置为0
案例1：
//显示name和age字段 > db.test002.find({},{name:1, age:1}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "age" : 30 } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "age" : 40 } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "age" : 50 } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "age" : 45 } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "age" : 45 } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "age" : 50 }- 可以看出_id列默认是显示的
案例2：
//仅显示name字段 > db.test002.find({},{name:1, _id:0}) { "name" : "张飞" } { "name" : "关羽" } { "name" : "刘备" } { "name" : "曹操" } { "name" : "司马懿" } { "name" : "孙权" }9、排序
对集合进⾏排序：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
-
参数1为升序排列
-
参数-1为降序排列
案例：
//根据年龄升序排序 > db.test002.find().sort({age:1}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } //根据年龄降序排序 > db.test002.find().sort({age:-1}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } //根据name降序，再根据age降序 > db.test002.find().sort({name:-1, age:-1}) { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }10、统计个数
统计结果集中⽂档条数：
- db.集合名称.find({条件}).count()
- db.集合名称.count({条件})
案例：
//统计蜀国人个数 > db.test002.find({hometown: "蜀国"}).count() 3 > db.test002.count({hometown: "蜀国"}) 3注意：如果有find()，需要在find()中写条件
11、去除重复
数据进⾏去重：db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
案例：
//对hometown去重 > db.test002.distinct('hometown') [ "吴国", "蜀国", "魏国" ] //对age去重 > db.test002.distinct('age') [ 30, 40, 45, 50 ] //对age去重，并且为蜀国人 > db.test002.distinct('age',{hometown:"蜀国"}) [ 30, 40, 50 ]五、聚合和管道
数据准备：
db.test003.insertMany([ {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"}, {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"}, {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"}, {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"}, {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"}, {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"}, {name: "貂蝉", hometown: "未知", age: 18, sex: "女"}, {name: "西施", hometown: "越国", age: 18, sex: "女"}, {name: "王昭君", hometown: "西汉", age: 18, sex: "女"}, {name: "杨玉环", hometown: "唐朝", age: 18, sex: "女"} ]);1、聚合简介
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。
语法格式：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})
2、常用管道
在mongodb中，⽂档处理完毕后， 通过管道进⾏下⼀次处理
常用管道如下：
$group： 将集合中的⽂档分组， 可⽤于统计结果
$match： 过滤数据， 只输出符合条件的⽂档
$project： 修改输⼊⽂档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果
$sort： 将输⼊⽂档排序后输出
$limit： 限制聚合管道返回的⽂档数
$skip： 跳过指定数量的⽂档， 并返回余下的⽂档
$unwind： 将数组类型的字段进⾏拆分
3、表达式
处理输⼊⽂档并输出
语法格式：表达式:'$列名'
常⽤表达式:
$sum： 计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数
$avg： 计算平均值
$min： 获取最⼩值
$max： 获取最⼤值
$push： 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
$first： 根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据
$last： 根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据
4、$group
将集合中的文档分组，可用于统计结果
_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’
案例：
// 返回sex有哪些值 > db.test003.aggregate( {$group:{ _id:"$sex" } } ) { "_id" : "男" } { "_id" : "女" } //统计男生、女生分别的总人数 > db.test003.aggregate( {$group: { _id:"$sex", count:{$sum:1} } } ) { "_id" : "男", "count" : 6 } { "_id" : "女", "count" : 4 } //统计男、女分别的平均年龄 > db.test003.aggregate( {$group: { _id:"$sex", count:{$sum:1}, avg_age:{$avg:"$age"} } } ) { "_id" : "男", "count" : 6, "avg_age" : 43.333333333333336 } { "_id" : "女", "count" : 4, "avg_age" : 18 } //按照hometown进行分组，获取不同组的平均年龄 > db.test003.aggregate( {$group: { _id:"$hometown", avg_age:{$avg:"$age"} } } ) { "_id" : "蜀国", "avg_age" : 40 } { "_id" : "唐朝", "avg_age" : 18 } { "_id" : "越国", "avg_age" : 18 } { "_id" : "吴国", "avg_age" : 50 } { "_id" : "西汉", "avg_age" : 18 } { "_id" : "未知", "avg_age" : 18 } { "_id" : "魏国", "avg_age" : 45 } //统计不同性别的人物名字 > db.test003.aggregate( {$group: { _id:"$sex", name:{$push:"$name"} } } ) { "_id" : "男", "name" : [ "张飞", "关羽", "刘备", "曹操", "司马懿", "孙权" ] } { "_id" : "女", "name" : [ "貂蝉", "西施", "王昭君", "杨玉环" ] } // 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中 > db.test003.aggregate( {$group: { _id:"$sex", name:{$push:"$$ROOT"} } } ) { "_id" : "男", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : " 刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } ] } { "_id" : "女", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b39"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3a"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3b"), "name" : " 王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3c"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" } ] }_id:null：将集合中所有文档分为一组
案例：求总人数、平均年龄
> db.test003.aggregate( {$group: { _id:null, count:{$sum:1}, avg_age:{$avg:"$age"} } } ) { "_id" : null, "count" : 10, "avg_age" : 33.2 }总结：
- $group对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
- 分组依据需要放到_ id后面
- 取不同的字段的值需要使用$，如：$hometown、$age、$sex
- 取字典嵌套的字典中值的时候$_id.字段名
- 同时取多个键进行分组：{$group:{_id:{字段名1:"$字段名1",字段名2:"字段名2"}}}；输出结果：{_id:{字段名1:"",字段名2:""}
5、$project
修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果；简单来说就是修改输入输出的值
案例1：查询姓名、年龄
> db.test003.aggregate({$project:{_id:0, name:1, age:1}}) { "name" : "张飞", "age" : 30 } { "name" : "关羽", "age" : 40 } { "name" : "刘备", "age" : 50 } { "name" : "曹操", "age" : 45 } { "name" : "司马懿", "age" : 45 } { "name" : "孙权", "age" : 50 } { "name" : "貂蝉", "age" : 18 } { "name" : "西施", "age" : 18 } { "name" : "王昭君", "age" : 18 } { "name" : "杨玉环", "age" : 18 }案例2：查询男、女人数，输出人数
> db.test003.aggregate( {$group:{_id:'$sex', count:{$sum:1}}}, {$project:{_id:0, count:1}} ) { "count" : 4 } { "count" : 6 }6、$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档
- 使用MongoDB的标准查询操作
- match是管道命令，能将结果交给后一个管道，但是find不可以
案例1：查询年龄大于20的
> db.test003.aggregate( {$match:{age:{$gt:20}}} ) { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }案例2：查询年龄大于等于18的男生、女生人数
> db.test003.aggregate( {$match:{age:{$gte:18}}}, {$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}} ) { "_id" : "男", "count" : 6 } { "_id" : "女", "count" : 4 }7、$sort
将输入文档排序后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序
> db.test003.aggregate({$sort:{age:1}}) { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }例2：查询男生、女生人数，按人数降序
> db.test003.aggregate( {$group:{_id:'$sex',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{age:-1}} ) { "_id" : "男", "counter" : 6 } { "_id" : "女", "counter" : 4 }8、$limit
限制聚合管道返回的文档数量
案例：查询2条学生信息
> db.test003.aggregate({$limit:2}) { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }9、$skip
跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
例1：查询从第3条开始:人物信息
> db.test003.aggregate({$skip:2}) { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" } { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }例2：查询从第3条开始，取第二条数据
> db.test003.aggregate( {$skip:2}, {$limit:1} ) { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }- 注意顺序：先写skip, 再写limit
10、$unwind
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法格式：db. 集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称’})
案例：
> db.test004.insert({_id:1, item:'t-shirt', size:['S','M','L']}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.test004.aggregate({$unwind: '$size'}) { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" } { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" } { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }练习：数据库中有一条数据：{“username”:“Alex”,“tags”: [‘C#’,‘Java’,‘C++’]}，如何获取该tag列表的长度？
//先插入数据 > db.test004.insert({"username":"Alex","tags": ['C#','Java','C++']}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //查看数据 > db.test004.find() { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : [ "C#", "Java", "C++" ] } //拆分数据 > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"}) { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C#" } { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "Java" } { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C++" } //把上面得三条结果给$group，然后统计条数 > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"},{$group:{_id:null, sum:{$sum:1}}}) { "_id" : null, "sum" : 3 }属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的⽂档；值为false表示丢弃属性值为空的⽂档
用法：
六、索引
1、创建索引
索引：以提升查询速度
测试：插入10万条数据到数据库中
> for(i=0;i<100000;i++){db.test005.insert({name:'test'+i,age:i})} WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.test005.find().count() 100000查询运行时间：语句后面+.explain('executionStats')
//案例 > db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')建立索引语法：db.集合名称.ensureIndex({字段名:1})；其中 1 表示升序， -1 表示降序
建立索引之后对比：
> db.test005.ensureIndex({name:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 } > db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')
2、索引操作
查看当前集合的所有索引：
> db.test005.getIndexes() [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" }, { "v" : 2, "key" : { "name" : 1 }, "name" : "name_1" } ]删除索引：db.集合名称.dropIndex({'索引名称'})
> db.test005.dropIndex({'name':1}) { "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 } //再次查看全部索引 > db.test005.getIndexes() [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]创建唯一索引（索引的值是唯一的；在默认情况下索引字段的值可以相同）：
> db.test005.ensureIndex({"name":1}, {"unique":true}) { "ok" : 0, "errmsg" : "Index build failed: eab854cd-330b-414f-ae86-9cfb317efbf5: Collection test.test005 ( 45744ab1-2a71-4722-8f84-99812ccc9ffb ) :: caused by :: E11000 duplicate key error collection: test.test005 index: name_1 dup key: { name: \"test0\" }", "code" : 11000, "codeName" : "DuplicateKey", "keyPattern" : { "name" : 1 }, "keyValue" : { "name" : "test0" } }建立联合索引（什么时候需要联合索引）
> db.test005.ensureIndex({name:1, age:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 } > db.test005.getIndexes() [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" }, { "v" : 2, "key" : { "name" : 1, "age" : 1 }, "name" : "name_1_age_1" } ]七、备份和恢复
1、备份
备份的语法：mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
- -h： 指定服务器地址；如果是当前本机数据库可以去掉-h
- -port ：指定端口号；如果是默认端口可以去掉
- -d： 需要备份的数据库名称；如果不指定则导出所有数据库
- -o： 备份的数据存放位置， 此⽬录中存放着备份出来的数据
- -c： 指定集合名称；如果不指定则全部导出
- -u： 用户名；如果没有用户，可以不用指定
- -p： 密码；如果没有密码，可以不用指定
注意：
- 命名需要在终端输出，而不是数据库命令行
- 每个参数前后是有空格
mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
案例：
//保存本地数据库中test库在桌面 mongodump -d test -o ~C:\Users\ym\Desktop\
2、恢复
恢复语法：mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
- -h： 服务器地址
- -d： 需要恢复的数据库实例
- --dir： 备份数据所在位置
mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1
- 注意顺序：先写skip, 再写limit
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- 可以看出_id列默认是显示的
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- {multi:true}：起到全部JSON替换的功能
- 可以看出加上$set:后仅更新了name一个字段
- 注意：这种写法会替换掉其他的字段（全部替换），age、sex、hobby都没有了
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