MongoDB 介绍
应用篇
一：插入文档
1 插入举例
db.inventory.insert(
{
item: "ABC1",
details: {
model: "14Q3",
manufacturer: "XYZ Company"
},
stock: [ { size: "S", qty: 25 }, { size: "M", qty: 50 } ],
category: "clothing"
}
)
db.inventory .find()
2. 插入多个文档
var mydocuments =
[
{
item: "ABC2",
details: { model: "14Q3", manufacturer: "M1 Corporation" },
stock: [ { size: "M", qty: 50 } ],
category: "clothing"
},
{
item: "MNO2",
details: { model: "14Q3", manufacturer: "ABC Company" },
stock: [ { size: "S", qty: 5 }, { size: "M", qty: 5 }, { size: "L", qty: 1 } ],
category: "clothing"
},
{
item: "IJK2",
details: { model: "14Q2", manufacturer: "M5 Corporation" },
stock: [ { size: "S", qty: 5 }, { size: "L", qty: 1 } ],
category: "houseware"
}
];
db.inventory.insert( mydocuments );
3. 利用 bulk 插入多个文档 (2.6 以后版本 )
3.1 初始化指定集合的批处理操作构造器
var bulk = db.inventory.initializeUnorderedBulkOp();
3.2 插入添加进 builk
bulk.insert(
{
item: "BE10",
details: { model: "14Q2", manufacturer: "XYZ Company" },
stock: [ { size: "L", qty: 5 } ],
category: "clothing"
}
);
bulk.insert(
{
item: "ZYT1",
details: { model: "14Q1", manufacturer: "ABC Company" },
stock: [ { size: "S", qty: 5 }, { size: "M", qty: 5 } ],
category: "houseware"
}
);
3.3 执行
bulk.execute();
二：删除文档
1. 删除所有文档
db.inventory.remove({})
2. 删除满足条件的文档
db.inventory.remove( { type : "food" } )
3. 删除一条满足条件的文档
db.inventory.remove( { type : "food" }, true ) or db.inventory.remove( { type : "food" }, 1 )
三 : 修改文档
1. 修改字段值
db.inventory.update(
{ item: "MNO2" },
{
$set: {
category: "apparel",
details: { model: "14Q3", manufacturer: "XYZ Company" }
},
$currentDate: { lastModified: true }
}
)
修改匹配的第一条文档
2. 修改内嵌的字段值
db.inventory.update(
{ item: "ABC1" },
{ $set: { "details.model": "14Q2" } }
)
3. 修改匹配的多行文档
db.inventory.update(
{ category: "clothing" },
{
$set: { category: "apparel" },
$currentDate: { lastModified: true }
},
{ multi: true }
)
4. 替换一个文档
db.inventory.update(
{ item: "BE10" },
{
item: "BE05",
stock: [ { size: "S", qty: 20 }, { size: "M", qty: 5 } ],
category: "apparel"
}
)
找到 item 为 BE10 的那个文档，用新文档替换，替换后 _id 不变，其他字段为新文档的字段。
5. 在替换一个文档操作时使用 upsert( 找到匹配文档就替换，无匹配就插入新文档 )
db.inventory.update(
{ item: "TBD1" },
{
item: "TBD1",
details: { "model" : "14Q4", "manufacturer" : "ABC Company" },
stock: [ { "size" : "S", "qty" : 25 } ],
category: "houseware"
},
{ upsert: true }
)
6. 在更新操作时候使用 upsert( 找到匹配文档就更新，无匹配就插入新文档 )
db.inventory.update(
{ item: "TBD2" },
{
$set: {
details: { "model" : "14Q3", "manufacturer" : "IJK Co." },
category: "houseware"
}
},
{ upsert: true }
)
四：查询文档
1. 查询集合下所有文档
db.inventory.find( {} )
db.inventory.find()
2. 条件查询
db.inventory.find( { type: "snacks" } )
db.inventory.find( { type: { $in: [ 'food', 'snacks' ] } } )
3.And 查询
db.inventory.find( { type: 'food', price: { $lt: 9.95 } } )
4.Or 查询
db.inventory.find(
{
$or: [ { qty: { $gt: 100 } }, { price: { $lt: 9.95 } } ]
}
)
5.And Or 查询
db.inventory.find(
{
type: 'food',
$or: [ { qty: { $gt: 100 } }, { price: { $lt: 9.95 } } ]
}
)
6. 内嵌的文档查询
db.inventory.find(
{
details:
{
"model" : "14Q3",
"manufacturer" : "XYZ Company"
}
}
)
也可写成
db.inventory.find(
{
"details.model":"14Q3",
"details.manufacturer": "XYZ Company"
}
)
7. 数组查询
集合中有如下文档
{ _id: 5, type: "food", item: "aaa", ratings: [ 5, 8, 9 ] }
{ _id: 6, type: "food", item: "bbb", ratings: [ 5, 9 ] }
{ _id: 7, type: "food", item: "ccc", ratings: [ 9, 5, 8 ] }
7.1 查找
db.inventory.find( { ratings: [ 5, 8, 9 ] } )
结果
{ _id: 5, type: "food", item: "aaa", ratings: [ 5, 8, 9 ] }
7.2 查找包含 5 的
db.inventory.find( { ratings: 5 } )
7.3 查找第一个元素是 5 的
db.inventory.find( { 'ratings.0': 5 } )
7.4 查找包含一个 >5 且 <9 的
db.inventory.find( { ratings: { $elemMatch: { $gt: 5, $lt: 9 } } } )
7.5 查找包含一个 >5 而另一个 <9 的
db.inventory.find( { ratings: { $gt: 5, $lt: 9 } } )
还有其他数据查询参考 https://docs.mongodb.org/manual/tutorial/query-documents/
8. 限制返回的列
db.inventory.find( { category: 'houseware' }, { category: 1, item: 1, _id:0 } )
0 表示不输出 _id(false)
1 表示输出 (true)
9. 控制数组的输出
已有数据
{
_id: 1,
scores: [
{ attempt: 1, score: 10 },
{ attempt: 2 , score:8 }
]
}
执行
db.students.update(
{ _id: 1 },
{
$push: {
scores: {
$each: [ { attempt: 3, score: 7 }, { attempt: 4, score: 4 } ],
$sort: { score: 1 },
$slice: -3
}
}
}
)
查询集合结果
{
"_id" : 1,
"scores" : [
{ "attempt" : 3, "score" : 7 },
{ "attempt" : 2, "score" : 8 },
{ "attempt" : 1, "score" : 10 }
]
}
$each 表示追加两个数组内对象
$sort 表示数组内的元素升序
$slice 是一个 <=0 的数， 0 表示空数组， 如果是负数表示从后向前截取负数绝对值长度的数组
修改器参考： http://blog.csdn.net/mengxiangyue/article/details/18560357
五 : 游标
var myCursor = db.inventory.find( {} );
while (myCursor.hasNext()) {
print(tojson(myCursor.next()));
}
或
var myCursor = db.inventory.find( {} );
while (myCursor.hasNext()) {
printjson(myCursor.next());
}
或
var myCursor = db.inventory.find( { type: 'food' } );
myCursor.forEach(printjson);
六 : 存储过程
MongoDB 的存储过程用 JavaScript 写，在 db.system.js 集合（表）中
每一步：定义函数（可以理解为
mysql
的存储过程）
db.system.js.save({_id:"addNumbers",value:function(x,y) {return x+y;}});
db.system.js.find();# 可以看到自定义的方法
第二步：调用此函数
db.eval('addNumbers(3,4.2)');
db.eval(function(){addnumbers(3,5)});
db.eval(function(a,b){return a+b;},1,5); //
参数
a=1,b=5 ,
函数是匿名函数 输出是
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七：索引
索引通常能够极大的提高查询的效率。在系统中使用查询时，应该考虑建立相关的索引。
1. 创建一个索引
db.records.createIndex( { “userid”: 1 } )
2. 查询索引
db.system.indexes.find();
3. 创建一个唯一索引
db.records.createIndex( { “userid”: 1 } ,{ “ unique ” :true} ) ;
4. 删除索引
db.dropIndex({ “ userid ” :1})
八： GridFS
1. 作用：
以 GridFS 规范提供了一种透明的机制，可
以将一个大文件分割成为多个较小的文档，这样的机制允许我们有效的保存大文件对象，特
别对于那些巨大的文件，比如视频、高清图片等。
2. 介绍
GridFS 使用两个表来存储数据：
files 包含元数据对象
chunks 包含其他一些相关信息的二进制块
为了使多个 GridFS 命名为一个单一的数据库，文件和块都有一个前缀，默认情况下，前缀
是 fs ，所以任何默认的 GridFS 存储将包括命名空间 fs.files 和 fs.chunks 。各种第三方语言的
驱动有权限改变这个前缀，所以你可以尝试设置另一个 GridFS 命名空间用于存储照片，它
的具体位置为 :photos.files 和 photos.chunks
操作命令
1. 上传
mongofiles /h 127.0.0.1 /port 27017 put E:\ 重要文件 \ 电子版 - 证
件 \1.jpg
2. 查看有哪些 GridFs 文件
mongofiles list
3. 下载到本地
mongofiles /h 127.0.0.1 /port 27017 get E:\ 重要文件 \ 电子版 - 证
件 \1.jpg
mongo 连接 mongoDB 后
db.fs.files.find()
字段说明 :
Filename: 存储的文件名
chunkSize: chunks 分块的大小
uploadDate: 入库时间
md5: 此文件的 md5 码
length: 文件大小 , 单位 ” 字节 ”
看来 fs.files 中存储的是一些基础的元数据信息
db.fs.chunks.find()
这里存储的是一些实际内容数据信息
九： MapReduce
MongoDB 的 MapReduce 相当于 Mysql 中的 "group by" ，所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce 进行并行 " 统计 " 很容易。
使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数， Map 函数调用 emit(key, value) ，
遍历 collection 中所有的记录，将 key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。 Map 函数和 Reduce
函数可以使用 JavaScript 来实现，可以通过 db.runCommand 或 mapReduce 命令来执行一个
MapReduce 的操作
db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'})
db.students.insert({classid:1, age:12, name:'Jacky'})
db.students.insert({classid:2, age:16, name:'Lily'})
db.students.insert({classid:2, age:9, name:'Tony'})
db.students.insert({classid:2, age:19, name:'Harry'})
db.students.insert({classid:2, age:13, name:'Vincent'})
db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Bill'})
db.students.insert({classid:2, age:17, name:'Bruce'})
m = function() { emit(this.classid, 1) }
r = function(key, values) {
var x = 0;
values.forEach(function(v) { x += v });
return x;
}
f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }
res = db.runCommand({
mapreduce:"students",
map:m,
reduce:r,
out:"students_res",
finalize:f
});
db.students_res.find()
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