1.mongodb简介：
它是一个基于文档的非关系数据库提供程序。
优点：
在本章中，我们将学习如何从MongoDB集合中查询文档。
要从MongoDB集合查询数据，需要使用MongoDB的find()方法。
语法
find()命令的基本语法如下：
>db.COLLECTION_NAME.find(document)
find()方法将以非结构化的方式显示所有文档。
要以格式化的方式显示结果，可以使用pretty()方法。
语法
> db.mycol.find().pretty()
示例
>db.mycol.find().pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
除了find()方法外，还有一个findOne()方法，它只返回一个文档。
要在一些条件的基础上查询文档，可以使用以下操作。
| 操作 | 语法 | 示例 | RDBMS等效语句 |
|---|---|---|---|
| 相等 | {<key>:<value>} |
db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty() |
where by = ‘yiibai‘ |
| 小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
| 小于等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
| 大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
| 大于等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
| 不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
下面我们将对上表中的所有操作演示 -
语法
在find()方法中，如果通过使用’，‘将它们分开传递多个键，则 MongoDB 将其视为AND条件。 以下是AND的基本语法 -
>db.mycol.find(
{
$and: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
示例
以下示例将显示由“yiibai tutorials”编写并且标题为“MongoDB Overview”的所有教程。
> db.mycol.find({$and:[{"by":"yiibai tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id" : 100,
"title" : "MongoDB Overview",
"description" : "MongoDB is no sql database",
"by" : "yiibai tutorials",
"url" : "http://www.yiibai.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
>
对于上面给出的例子，等效的SQL where子句是 -
SELECT * FROM mycol where by =‘yiibai tutorials‘ AND title =‘MongoDB Overview‘
可以在find子句中传递任意数量的键值。
语法
在要根据OR条件查询文档，需要使用$or关键字。 以下是OR条件的基本语法 -
>db.mycol.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
示例
以下示例将显示由“yiibai tutorials”编写或标题为“MongoDB Overview”的所有教程。
>db.mycol.find({$or:[{"by":"yiibai tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
示例
以下示例将显示likes大于10以及标题是“MongoDB Overview”或者“yiibai tutorials”的所有文档。 等价SQL where子句为 -
SELECT * FROM mycol where likes> 10 AND(by =‘yiibai tutorials‘ OR title =‘MongoDB Overview‘)
>db.mycol.find({"likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "yiibai tutorials"},
{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
这里演示如何使用：db.collection.find()方法对嵌入/嵌套文档的查询操作的示例。 此页面上的示例使用inventory集合。要填充库存(inventory)集合以准备一些数据，请运行以下命令：
db.inventory.insertMany( [
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);
匹配嵌入/嵌套文档
要在作为嵌入/嵌套文档的字段上指定相等条件，请使用查询过滤器文档{<field>：<value>}，其中<value>是要匹配的文档。
例如，以下查询选择字段size等于{ h: 14, w: 21, uom: "cm" }的所有文档：
db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )
整个嵌入式文档中的相等匹配需要精确匹配指定的<value>文档，包括字段顺序。
例如，以下查询与库存(inventory)集合中的任何文档不匹配：
db.inventory.find( { size: { w: 21, h: 14, uom: "cm" } } )
查询嵌套字段
要在嵌入/嵌套文档中的字段上指定查询条件，请使用点符号(“field.nestedField”)。
在嵌套字段上指定等于匹配
以下示例选择在size字段中嵌套的字段uom等于“in”的所有文档：
db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )
使用查询运算符指定匹配
查询过滤器文档可以使用查询运算符来指定，如以下形式的条件：
{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }
以下查询使用size字段中嵌入的字段h中的小于运算符($lt)：
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )
指定AND条件
以下查询选择嵌套字段h小于15的所有文档，嵌套字段uom等于“in”，status字段等于“D”：
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )
MongoDB的update()和save()方法用于将集合中的文档更新。update()方法更新现有文档中的值，而save()方法使用save()方法中传递的文档数据替换现有文档。
update()方法更新现有文档中的值。
语法
update()方法的基本语法如下 -
> db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)
示例
考虑mycol集合具有以下数据 -
> db.mycol.find({}, {‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
>
以下示例将为标题为“MongoDB Overview”的文档设置为“New Update MongoDB Overview”。
> db.mycol.find({‘title‘:‘MongoDB Overview‘},{‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
> # 更新操作
> db.mycol.update({‘title‘:‘MongoDB Overview‘},{$set:{‘title‘:‘New Update MongoDB Overview‘}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> # 查询更新后的结果 -
> db.mycol.find({‘_id‘:100},{‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 100, "title" : "New Update MongoDB Overview" }
>
默认情况下，MongoDB只会更新一个文档。要更新多个文档，需要将参数’multi‘设置为true。
>db.mycol.update({‘title‘:‘MongoDB Overview‘},
{$set:{‘title‘:‘New Update MongoDB Overview‘}},{multi:true})
save()方法使用save()方法中传递的文档数据替换现有文档。
语法
MongoDB save()方法的基本语法如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})
以下示例将_id为 100 的文档使用新的文档替换。
db.mycol.save(
{
"_id" : 100, "title":"Update By Save()Method.", "by":"yiibai.com"
}
)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
db.mycol.find({‘_id‘:100}, {‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 100, "title" : "Update By Save()Method." }
MongoDB中，投影表示仅选择所需要字段的数据，而不是选择整个文档字段的数据。如果某个文档有5个字段，但只要显示3个字段，那么就只选择3个字段吧，这样做是非常有好处的。
MongoDB的find()方法，在 MongoDB 查询文档中此方法接收的第二个可选参数是要检索的字段列表。 在MongoDB中，当执行find()方法时，它默认将显示文档的所有字段。为了限制显示的字段，需要将字段列表对应的值设置为1或0。1用于显示字段，而0用于隐藏字段。
具有投影的find()方法的基本语法如下：
语法
>db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})
假设集合mycol有以下数据 -
> db.mycol.find({}, {‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>
以下示例将在查询文档时只显示文档的标题。
> db.mycol.find({}, {‘title‘:1,‘_id‘:0})
{ "title" : "MongoDB Guide" }
{ "title" : "NoSQL Database" }
{ "title" : "Python Quick Guide" }
{ "title" : "MongoDB Overview" }
> db.mycol.find({}, {‘title‘:1,‘by‘:1, ‘url‘:1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide", "by" : "yiibai tutorials", "url" : "http://www.yiibai.com" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database", "by" : "yiibai tutorials", "url" : "http://www.yiibai.com" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide", "by" : "yiibai tutorials", "url" : "http://www.yiibai.com" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview", "by" : "yiibai tutorials", "url" : "http://www.yiibai.com" }
>
请注意，在执行find()方法时，始终都会显示_id字段，如果不想要此字段，则需要将其设置为0。
要限制 MongoDB 中返回的记录数，需要使用limit()方法。 该方法接受一个数字类型参数，它是要显示的文档数。
语法
limit()方法的基本语法如下：
> db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
示例
假设集合myycol有以下数据。
> db.mycol.find({},{‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>
以下示例将在查询文档时仅显示两个文档。
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{ "title" : "MongoDB Guide" }
{ "title" : "NoSQL Database" }
>
如果没有在limit()方法中指定number参数的值，那么它将显示集合中的所有文档。
除了limit()方法之外，还有一个方法skip()也接受数字类型参数，用于跳过文档数量。
语法
skip()方法的基本语法如下 -
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
示例
以下示例将仅显示第三个文档。
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(2)
{ "title" : "Python Quick Guide" }
>
请注意，skip()方法中的默认值为0。
在本章中，我们将学习如何在 MongoDB 中排序记录。
要在MongoDB中排序文档，需要使用sort()方法。 该方法接受包含字段列表及其排序顺序的文档。使用指定排序顺序1和-1。 1用于升序，而-1用于降序。
语法
sort()方法的基本语法如下 -
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
示例
假设集合myycol有以下数据。
> db.mycol.find({},{‘_id‘:1, ‘title‘:1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>
以下示例将按标题降序排序显示文档。
> ## 按`title`降序排序
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"title":-1})
{ "title" : "Python Quick Guide" }
{ "title" : "NoSQL Database" }
{ "title" : "MongoDB Overview" }
{ "title" : "MongoDB Guide" }
> ## 按`title`升序排序
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"title":1})
{ "title" : "MongoDB Guide" }
{ "title" : "MongoDB Overview" }
{ "title" : "NoSQL Database" }
{ "title" : "Python Quick Guide" }
>
以下示例将按“_id”降序和升序排序显示文档。
> 按“_id”升序排序
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:1}).sort({"_id":1})
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
> # 按“_id”降序排序
> db.mycol.find({},{"title":1,_id:1}).sort({"_id":-1})
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>
聚合操作处理数据记录并返回计算结果。 聚合操作将多个文档中的值组合在一起，并可对分组数据执行各种操作，以返回单个结果。 在SQL中的 count(*)与group by组合相当于mongodb 中的聚合功能。
对于MongoDB中的聚合，应该使用aggregate()方法。
语法
aggregate()方法的基本语法如下 -
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
示例
假设在集合中，有以下数据 -
db.article.insert([
{
_id: 100,
title: ‘MongoDB Overview‘,
description: ‘MongoDB is no sql database‘,
by_user: ‘Maxsu‘,
url: ‘http://www.yiibai.com‘,
tags: [‘mongodb‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],
likes: 100
},
{
_id: 101,
title: ‘NoSQL Overview‘,
description: ‘No sql database is very fast‘,
by_user: ‘Maxsu‘,
url: ‘http://www.yiibai.com‘,
tags: [‘mongodb‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],
likes: 10
},
{
_id: 102,
title: ‘Neo4j Overview‘,
description: ‘Neo4j is no sql database‘,
by_user: ‘Kuber‘,
url: ‘http://www.neo4j.com‘,
tags: [‘neo4j‘, ‘database‘, ‘NoSQL‘],
likes: 750
},
{
_id: 103,
title: ‘MySQL Overview‘,
description: ‘MySQL is sql database‘,
by_user: ‘Curry‘,
url: ‘http://www.yiibai.com/mysql/‘,
tags: [‘MySQL‘, ‘database‘, ‘SQL‘],
likes: 350
}])
现在从上面的集合中，如果要显示一个列表，说明每个用户写入了多少个教程，那么可使用以下aggregate()方法 -
> db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{ "_id" : "Curry", "num_tutorial" : 1 }
{ "_id" : "Kuber", "num_tutorial" : 1 }
{ "_id" : "Maxsu", "num_tutorial" : 2 }
>
对于上述用例的Sql等效查询是：
select by_user, count(*) as num_tutorial from `article` group by by_user;
在上面的例子中，我们按字段by_user分组了文档，并且每次发生的by_user的前一个值的值都被递增。以下是可用聚合表达式的列表。
| 表达式 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
$sum |
从集合中的所有文档中求出定义的值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
$avg |
计算集合中所有文档的所有给定值的平均值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
$min |
从集合中的所有文档获取相应值的最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
$max |
从集合中的所有文档获取相应值的最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
$push |
将值插入到生成的文档中的数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
$addToSet |
将值插入生成的文档中的数组，但不会创建重复项。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
$first |
根据分组从源文档获取第一个文档。 通常情况下，这只适用于以前应用的“$sort”阶段。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
$last |
根据分组从源文档获取最后一个文档。通常情况下，这只适用于以前应用的“$sort”阶段。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
在UNIX命令中，shell管道可以对某些输入执行操作，并将输出用作下一个命令的输入。 MongoDB也在聚合框架中支持类似的概念。每一组输出可作为另一组文档的输入，并生成一组生成的文档(或最终生成的JSON文档在管道的末尾)。这样就可以再次用于下一阶段等等。
以下是在聚合框架可能的阶段 -
$project - 用于从集合中选择一些特定字段。$match - 这是一个过滤操作，因此可以减少作为下一阶段输入的文档数量。$group - 这是上面讨论的实际聚合。$sort - 排序文档。$skip - 通过这种方式，可以在给定数量的文档的文档列表中向前跳过。$limit - 限制从当前位置开始的给定数量的文档数量。$unwind - 用于展开正在使用数组的文档。使用数组时，数据是预先加入的，此操作将被撤销，以便再次单独使用文档。 因此，在这个阶段，将增加下一阶段的文件数量。
本章将介绍如何在MongoDB中创建备份，以及如何恢复数据。
要在MongoDB中创建数据库备份，应该使用 mongodump 命令。 此命令将导出转储服务器的整个数据到转储目录。有许多选项可用于限制数据量或创建远程服务器的备份。
语法
mongodump命令的基本语法如下：
> mongodump
示例
启动 mongod 服务器 假设您的 mongod 服务器正在本地主机和端口 27017 上运行，请打开命令提示符并转到 mongodb 实例的 bin 目录(如示例安装路径：D:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin)，然后键入命令：mongodump
考虑 mycol 集合具有以下数据 -
> db.mycol.find({}, {"_id":1, "title":1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>
现在使用以下命令，创建备份 -
> mongodump
该命令将连接到运行在 127.0.0.1 和端口 27017 的服务器，并将服务器的所有数据恢复到目录/bin/dump/。 以下是命令的输出 -
yiibai@ubuntu:~$ mongodump
2017-07-02T17:31:51.115-0700 writing admin.system.version to
2017-07-02T17:31:51.118-0700 done dumping admin.system.version (1 document)
2017-07-02T17:31:51.119-0700 writing test.inventory to
2017-07-02T17:31:51.119-0700 writing test.article to
2017-07-02T17:31:51.120-0700 writing test.mycol to
2017-07-02T17:31:51.121-0700 done dumping test.inventory (5 documents)
2017-07-02T17:31:51.122-0700 done dumping test.article (4 documents)
2017-07-02T17:31:51.122-0700 done dumping test.mycol (4 documents)
yiibai@ubuntu:~$
此时你可能想知道，上面导出的备份文件放到什么地方了？ 默认情况下，MongoDB 会在当前目录下创建一个 dump 目录，并把所有的数据库按数据库名称创建目录。在这个实例中，有两数据库 admin 和 test，那么它将创建两个目录。
怎么样知道 MongoDB 文件的位置？
对于大部分软件，尤其是 Linux平台上的软件，都有一个相关的配置文件，因此任何的设置选项都可以从这个文件中找到。配置文件的一般在 /etc 目录下，所以，mongodb 的配置文件在 /etc/mongod.conf ， mongod.conf配置的内容如下 -
# mongod.conf
# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# Where and how to store data.
storage:
dbPath: /var/lib/mongodb
journal:
enabled: true
# engine:
# mmapv1:
# wiredTiger:
# where to write logging data.
systemLog:
destination: file
logAppend: true
path: /var/log/mongodb/mongod.log
# network interfaces
net:
port: 27017
bindIp: 127.0.0.1
#processManagement:
#security:
#operationProfiling:
#replication:
#sharding:
## Enterprise-Only Options:
#auditLog:
#snmp:
以下是可用于 mongodump 命令的可用选项的列表。
| 语法 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| mongodump —host HOST_NAME —port PORT_NUMBER | 此命令将备份指定的 mongod 实例的所有数据库。 | mongodump --host 127.0.0.1 --port 27017 |
| mongodump —out BACKUP_DIRECTORY | 此命令将仅在指定路径上备份数据库。 | mongodump --out /home/yiibai/mongobak |
| mongodump —collection COLLECTION —db DB_NAME | 此命令将仅备份指定数据库的指定集合。 | mongodump --collection mycol --db test |
要恢复备份数据，使用MongoDB的 mongorestore 命令。 此命令从备份目录中恢复所有数据。
语法
mongorestore命令的基本语法是 -
> mongorestore
在恢复数据之前，先删除当前数据库的部分数据，以演示导入恢复数据后可以查询到备份时的数据。
> db.mycol.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 4 })
>
> db.mycol.find({})
>
>
执行恢复命令后，重新查询数据 -
> db.mycol.find({}, {"title":1})
{ "_id" : 101, "title" : "MongoDB Guide" }
{ "_id" : 102, "title" : "NoSQL Database" }
{ "_id" : 104, "title" : "Python Quick Guide" }
{ "_id" : 100, "title" : "MongoDB Overview" }
>原文：https://www.cnblogs.com/xjm-blog/p/10714893.html