Error[8]: Undefined offset: 271, File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/plugin_ss_superseo_model_superseo.php, Line: 121
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概述<divclass=\"blogpost-body\"><divclass=\"blogpost-body\">

<div >
<div >
<div >

一 简介

MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库@H_404_4@1、易用性

MongoDB是一个面向文档(document-

2、易扩展性

3、丰富的功能

<span >#<span >2、聚合
<span >支持聚合管道,用户能通过简单的片段创建复杂的集合,并通过数据库自动优化

<span >#<span >3、特殊的集合类型
<span >支持存在时间有限的集合,适用于那些将在某个时刻过期的数据,如会话session。类似地,MongoDB也支持固定大小的集合,用于保存近期数据,如日志

<span >#<span >4、文件存储
<span >支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据。MongoDB并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能,如链接join和复杂的多行事务。省略
这些的功能是处于架构上的考虑,或者说为了得到更好的扩展性,因为在分布式系统中这两个功能难以高效地实现

4、卓越的性能

二 MongoDB基础知识

1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集{'msg':'hello','foo':3}。类似于python中的有序字典。

(空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行,那么一个集合就是相当于一张表

<span >#<span >2、组织子集合的方式就是使用“.”,分隔不同命名空间的子集合。
<span >比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合,分别是blog.posts和blog.authors,这是为了使组织结构更清晰,这里的blog集合(这个集合甚至不需要存在)跟它的两个子集合没有任何关系。
在MongoDB中,使用子集合来组织数据非常高效,值得推荐

<span >#<span >3、当第一个文档插入时,集合就会被创建。合法的集合名:
集合名不能是空字符串<span >""<span >。
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<span >"<span >system.<span >"<span >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$。

3、数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库

数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF- (空字符)。如果要使用cms数据库中的blog.posts集合,这个集合的命名空间就是cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节,且在实际使用中应该小于100个字节

三 安装1、安装

<span >#<span >2、新建目录与文件
<span >D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log

<span >#<span >3、新建配置文件mongod.cfg,参考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
<span >systemLog:
destination: file
path: <span >D:\MongoDB\log\mongod.log<span >
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: <span >D:\MongoDB\data\db<span >
net:
bindIp: 0.0.0.0<span >
port: 27017<span >
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

<span >#<span >4、制作系统服务
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install <span >#<span > 按照指定的配置文件进行配置
<span >或者直接在命令行指定配置
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install <span >#<span >执行完会在D:\MongoDB\log下生成mongod.log文件

<span >#<span >5、启动\关闭
<span >net start MongoDB
net stop MongoDB

<span >#<span >6、登录
<span >mongo

链接:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.HTML

2、账号管理

创建用户,要先进入到某个数据库中才能进行创建,管理员账号要在admin数据库中创建

,db: use test
db.createuser(
{
user:
<span >"
<span >egon
<span >"
<span >,roles: [ { role:
<span >"
<span >reaDWrite
<span >"
,db: <span >"
<span >test
<span >"
<span > },{ role:
<span >"
<span >read
<span >"
,db: <span >"
<span >db1
<span >"
<span > } ]
}
)

<span >#<span >2、重启数据库,开启认证机制
mongod --<span >remove
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install --<span >auth

mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install --<span >auth

<span >#<span >3、登录:注意使用双引号而非单引号
mongo --port 27017 -u <span >"<span >root<span >" -p <span >"<span >123<span >" --authenticationDatabase <span >"<span >admin<span >"<span >

也可以在登录之后用db.auth(<span >"<span >账号<span >",<span >"<span >密码<span >"<span >)登录
mongo
use admin
db.auth(<span >"<span >root<span >",<span >"<span >123<span >"<span >)

<span >#<span >推荐博客:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.HTML

https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052

3、命令行shell

<span >#<span >2、mongo --nodb #不连接到任何数据库

<span >#<span >3、启动之后,在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了:

conn=new Mongo(<span >'<span >127.0.0.1:27017<span >'<span >)
connection to 127.0.0.1:27017
db=conn.getDB(<span >'<span >admin<span >'<span >)
admin

<span >#<span >4、help查看帮助

<span >#<span >5、mongo时一个简化的JavaScript shell,是可以执行JavaScript脚本的

四 基本数据类型

1、在概念上,MongoDB的文档与Javascript的对象相近,因而可以认为它类似于JSON。JSON(http://www.json.org)是一种简单的数据表示方式:其规范仅用一段文字就能描述清楚(其官网证明了这点),且仅包含六种数据类型。

2、这样有很多好处:易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型,所以JSON的表达能力有一定的局限。

3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力,但绝大数应用(尤其是在于数据库打交道时)都还需要其他一些重要的类型。例如,JSON没有日期类型,这使得原本容易日期处理变得烦人。另外,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。

4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上,添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下,这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型,以及如何正在文档中使用它们

d={:true,d={d={:3.1415926:3,:d={d={d={:/^egon.*?nb$/正则写在//内,后面的i代表:
i 忽略大小写
m 多行匹配模式
x 忽略非转义的空白字符
s 单行匹配模式

<span >#<span >7、数组
d={<span >'<span >x<span >':[1,<span >'<span >a<span >',<span >'<span >v<span >'<span >]}

<span >#<span >8、内嵌文档
user={<span >'<span >name<span >':<span >'<span >egon<span >',<span >'<span >addr<span >':{<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >',<span >'<span >city<span >':<span >'<span >YT<span >'<span >}}
user.addr.country

<span >#<span >9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识,不可变
d={<span >'<span >x<span >':ObjectId()}

5、_id和ObjectId

MongoDB中存储的文档必须有一个的值可以重复,但同一集合内五 CRUD *** 作1、数据库 *** 作use config <span >#<span >1、ObjectId
ObjectId是<span >"
<span >_id
<span >"
<span >的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库,所以能够在分片环境中生成
唯一的标识符非常重要,而常规的做法:在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力,这就是MongoDB采用
ObjectId的原因。
ObjectId采用12字节的存储空间,是一个由24个十六进制数字组成的字符串
0
|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11<span >
时间戳 机器 PID 计数器
如果快速创建多个ObjectId,会发现每次只有最后几位有变化。另外,中间的几位数字也会变化(要是在创建过程中停顿几秒)。
这是ObjectId的创建方式导致的,如上图

时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间,绝大多数驱动程序都会提供
一个方法,用于从ObjectId中获取这些信息。

因为使用的是当前时间,很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要,因为时间戳的实际值并不重要,只要它总是不停增加就好。
接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId,不产生冲突

接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的

前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的
ObjectId也是不一样的。

<span >#<span >2、自动生成_id
如果插入文档时没有<span >"<span >_id<span >"<span >键,系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。
但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学:能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。
这种理念背后的原因是:即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库,扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就
减轻了数据库扩展的负担。

<span >#<span >2、查
show dbs <span >#<span >查看所有数据库
<span >可以看到,我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向config数据库插入一些数据。
db.table1.insert({<span >'<span >a<span >':1<span >})

<span >#<span >3、删
use config <span >#<span >先切换到要删的库下
db.dropDatabase() <span >#<span >删除当前库

2、集合 *** 作:1>> db.table1.insert({ : 1:2> db.table2.insert({ : 1<span >#<span >2、查

<span > show tables <span > #查看当前数据库中所有的集合
table1
table2@H_404_4@> db.table1.find() <span >#查看table1中所有的数据

<span >#<span >3、删

<span > db.table1.drop()
true
><span > show tables
table2

3、文档 *** 作

<span >#<span >2、插入单条
user0=<span >{
<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":10<span >,<span >'<span >hobbIEs<span >':[<span >'<span >music<span >',<span >'<span >read<span >',<span >'<span >dancing<span >'<span >],<span >'<span >addr<span >'<span >:{
<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >'<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

db.test.insert(user0)
db.test.find()

<span >#<span >3、插入多条
user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}

user2=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >wupeiqi<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":20<span >,<span >'<span >run<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >hebei<span >'<span >
}
}

user3=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":3<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":30<span >,<span >'<span >drink<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >heibei<span >'<span >
}
}

user4=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":4<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jingliyang<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":40<span >,<span >'<span >dancing<span >',<span >'<span >tea<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user5=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":5<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jinxin<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":50<span >,<span >'<span >read<span >'<span >,],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >henan<span >'<span >
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

查 (查询时在最后加上.pretty()可以对查询结果进行美化)

,<,>=,<=

<span >#<span >1、select * from db1.user where name = "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':<span >'<span >alex<span >'<span >})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':{<span >"<span >$ne<span >":<span >'<span >alex<span >'<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$gt<span >':2<span >}})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID < 3;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$lt<span >':3<span >}})

<span >#<span >5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2<span >,}})

<span >#<span >6、select * from db1.user where ID <= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$lte<span >":2}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where id >= 2 and ID < 4;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":2,<span >"<span >$lt<span >":4<span >}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2},<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$lt<span >":40<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
<span >db.user.find({
<span >"<span >$or<span >"<span >:[
{<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":5<span >}},{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >}
]
})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID % 2=1;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$mod<span >":[2,1<span >]}})

<span >#<span >5、上题,取反
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$not<span >":{<span >"<span >$mod<span >":[2,1]}}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$in<span >":[20,31<span >]}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$nin<span >":[<span >'<span >alex<span >',<span >'<span >yuanhao<span >']}})

from db1.user where name regexp '^j.

<span >#<span >1、select ?(g|n)$';
db.user.find({<span >'
<span >name<span >':/^j.*?(g|n)$/i})

:3},{db.user.find({:1,:0,:1})

:db.user.find({<span >#<span >2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
<span >db.user.find({
<span >'
<span >hobbIEs
<span >'
<span >:{
<span >"
<span >$all
<span >"
:[<span >'
<span >dancing
<span >'
,<span >'
<span >tea
<span >'
<span >]
}
})

<span >#<span >3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({<span >"<span >hobbIEs.3<span >":<span >'<span >tea<span >'<span >})

<span >#<span >4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2},<span >"<span >age<span >":0,<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >name<span >":0,<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

<span >#<span >5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]},<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

><span > db.blog.find().pretty()
{
<span >"<span >_ID<span >" : 1<span >,<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >alex意外死亡的真相<span >"<span >,<span >"<span >comments<span >"<span > : [
{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >alex是谁???<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 200<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >wxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >我去,真的假的<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 300<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >yxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >吃喝嫖赌抽,欠下两个亿<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 40<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >xxx<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >"<span > : 0
}
]
}
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2}}).pretty() <span >#<span >查询最后两个
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]}}).pretty() <span >#<span >查询1到2

:1db.user.find().sort({:-1,:1})

db.user.find().sort({:1}).limit(1).skip(2)

:{db.user.count({:30--<span >或者
db.user.find({
<span >'
<span >age
<span >'
:{<span >"
<span >$gt
<span >"
:30}}).count()

:10,db.t2.insert({:111:20,sex=> db.t2.find({<span >"<span >b<span >"<span >:null})
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a7c1b4645aad959e5a
<span >"
),<span >"
<span >a
<span >"
: 20<span > }
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a8c1b4645aad959e5b
<span >"
),<span >"
<span >b
<span >"
<span > : null }

<span >#<span >2、查找所有
db.user.find() <span >#<span >等同于db.user.find({})
<span >db.user.find().pretty()

<span >#<span >3、查找一个,与find用法一致,只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3}})

= where name= age=18query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的 *** 作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。

更新 *** 作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。

@H_419_1067@

:20},{db.user.update({,::3::2,,:3<span >#<span >2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({<span >"
<span >_ID
<span >"
:2<span >})

obj.username=obj.name+<span >'<span >SB<span >'<span >
obj.hobbIEs_count++<span >
delete obj.age

db.user.update({<span >"<span >_ID<span >":2},obj)

<span >#<span >1、update db1.user set name="WXX" where ID = 2
db.user.update({<span >'
<span >_ID
<span >'
:2},{<span >"
<span >$set
<span >"
:{<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >WXX
<span >"
<span >,}})

<span >#<span >2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':6},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >",<span >"<span >age<span >":18}},{<span >"<span >upsert<span >"<span >:true})

<span >#<span >3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":28<span >}})
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":38}},{<span >"<span >multi<span >"<span >:true})

<span >#<span >4、修改内嵌文档,把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >addr.country<span >":<span >"<span >Japan<span >"<span >}})

<span >#<span >5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >hobbIEs.1<span >":<span >"<span >piao<span >"<span >}})

<span >#<span >6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$unset<span >":{<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >""}})

<span >#<span >1、所有人年龄增加一岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":1<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
<span >#<span >2、所有人年龄减少5岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":-5<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.user.update({},{:::{<span >#<span >2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >yuanhao
<span >"
},{<span >"
<span >$push
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >hobbIEs
<span >"
:{<span >"
<span >$each
<span >"
:[<span >"
<span >tea
<span >"
,<span >"
<span >dancing
<span >"
<span >]}
}})

按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
<span >#<span >3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
<span >
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":1<span >}
})

<span >#<span >4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":-1<span >}
})

<span >#<span >5、按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉,而$pop只能从两端删
db.user.update({<span >'<span >addr.country<span >':<span >"<span >China<span >"},{<span >"<span >$pull<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >"<span >read<span >"<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.urls.update({:1,<span >"<span >_ID<span >":1},{<span >"<span >$addToSet<span >":{<span >"<span >urls<span >":<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})
db.urls.update({
<span >"
<span >_ID
<span >"
:1},{<span >"
<span >$addToSet
<span >"
:{<span >"
<span >urls
<span >"
:<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})

db.urls.update({<span >"<span >_ID<span >":1<span >},{
<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:{
<span >"<span >urls<span >"<span >:{
<span >"<span >$each<span >"<span >:[
<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.xxxx.com<span >'<span >
]
}
}
}
)

:5:{:[,,:-2<span >#<span >2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({<span >"
<span >_ID
<span >"
:5<span >},
<span >"
<span >$slice
<span >"
:-1<span >,
<span >"
<span >$sort
<span >"
:-1<span >
}
}
})

<span >#<span >注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$eah"

db.user.deleteOne({ 4、聚合: 8<span >#<span >2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {<span >'
<span >addr.country
<span >'
: <span >'
<span >China
<span >'
<span >} )

<span >#<span >3、删除全部
db.user.deleteMany({})

pymongo

<span >#<span >聚合框架:
<span >可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括(括号内为构件对应的 *** 作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道 *** 作符可以任意组合,重复使用

clIEnt:{=MongoClIEnt(<span >'<span >mongodb://root:123@localhost:27017<span >'<span >)
table
=clIEnt[<span >'
<span >db1
<span >'
][<span >'
<span >emp
<span >'
<span >]
<span >#
<span > table.drop()

<span >
l
=<span >[
(
<span >'
<span >egon
<span >'
,<span >'
<span >male
<span >'
,18,<span >'
<span >20170301
<span >'
,<span >'
<span >老男孩驻沙河办事处外交大使
<span >'
,7300.33,401,1),<span >#
<span >以下是教学部

(<span >'
<span >alex
<span >'
,78,<span >'
<span >20150302
<span >'
,<span >'
<span >teacher
<span >'
,1000000.31,1<span >),(
<span >'
<span >wupeiqi
<span >'
,81,<span >'
<span >20130305
<span >'
,8300,(
<span >'
<span >yuanhao
<span >'
,73,<span >'
<span >20140701
<span >'
,3500,(
<span >'
<span >liwenzhou
<span >'
,28,<span >'
<span >20121101
<span >'
,2100,(
<span >'
<span >jingliyang
<span >'
,<span >'
<span >female
<span >'
,<span >'
<span >20110211
<span >'
,9000,(
<span >'
<span >jinxin
<span >'
,<span >'
<span >19000301
<span >'
,30000,(
<span >'
<span >成龙
<span >'
,48,<span >'
<span >20101111
<span >'
,10000,(
<span >'
<span >歪歪
<span >'
,<span >'
<span >20150311
<span >'
,<span >'
<span >sale
<span >'
,3000.13,402,2),<span >#
<span >以下是销售部门

(<span >'
<span >丫丫
<span >'
,38,<span >'
<span >20101101
<span >'
,2000.35,2<span >),(
<span >'
<span >丁丁
<span >'
,<span >'
<span >20110312
<span >'
,1000.37,(
<span >'
<span >星星
<span >'
,<span >'
<span >20160513
<span >'
,3000.29,(
<span >'
<span >格格
<span >'
,<span >'
<span >20170127
<span >'
,4000.33,(
<span >'
<span >张野
<span >'
,<span >'
<span >20160311
<span >'
,<span >'
<span >operation
<span >'
,10000.13,403,3),<span >#
<span >以下是运营部门

(<span >'
<span >程咬金
<span >'
,<span >'
<span >19970312
<span >'
,20000,3<span >),(
<span >'
<span >程咬银
<span >'
,<span >'
<span >20130311
<span >'
,19000,(
<span >'
<span >程咬铜
<span >'
,<span >'
<span >20150411
<span >'
,18000,(
<span >'
<span >程咬铁
<span >'
,<span >'
<span >20140512
<span >'
,17000,3<span >)
]

<span >for n,item <span >in<span > enumerate(l):
d=<span >{
<span >"<span >_ID<span >"<span >:n,<span >'<span >name<span >'<span >:item[0],<span >'<span >sex<span >':item[1<span >],<span >'<span >age<span >':item[2<span >],<span >'<span >hire_date<span >':datetime.datetime.strptime(item[3],<span >'<span >%Y%m%d<span >'<span >),<span >'<span >post<span >':item[4<span >],<span >'<span >salary<span >':item[5<span >]
}
table.save(d)

{::{<span >#<span >例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({<span >"
<span >$match
<span >"
:{<span >"
<span >post
<span >"
:<span >"
<span >teacher
<span >"
<span >}})

<span >#<span >例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}}
)

{:0,:1,::{<span >#<span >1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"
<span >$project
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >name
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >post
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >new_age
<span >"
:{<span >"
<span >$add
<span >"
:[<span >"
<span >$age
<span >"
,1<span >]}
}
})

<span >#<span >2、表达式之数学表达式
{<span >"<span >$add<span >":[expr1,expr2,...,exprN]} <span >#<span >相加
{<span >"<span >$subtract<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个减第二个
{<span >"<span >$multiply<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >相乘
{<span >"<span >$divIDe<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{<span >"<span >$mod<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

<span >#<span >3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second<span >

<span >例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_year<span >":{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例如查看每个员工的工作多长时间
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_period<span >"<span >:{
<span >"<span >$subtract<span >"<span >:[
{<span >"<span >$year<span >"<span >:new Date()},{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}
]
}}}
)

<span >#<span >4、字符串表达式
{<span >"<span >$substr<span >":[字符串/<span >$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{<span >"<span >$concat<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{<span >"<span >$tolower<span >"<span >:expr}
{<span >"<span >$toupper<span >"<span >:expr}

db.emp.aggregate( {<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$toupper<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})

<span >#<span >5、逻辑表达式
$<span >and<span >
$<span >or<span >
$<span >not<span >
其他见Mongodb权威指南

{:分组字段,:{<span >#<span >1、将分组字段传给$group函数的_ID字段即可
{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$sex
<span >"
}} <span >#
<span >按照性别分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
}} <span >#
<span >按照职位分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:{<span >"
<span >state
<span >"
:<span >"
<span >$state
<span >"
,<span >"
<span >city
<span >":<span >"<span >$city<span >"}}} <span >#<span >按照多个字段分组,比如按照州市分组

<span >#<span >2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合 *** 作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last<span >

<span >例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post;

db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例2:去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >first_ID<span >":{<span >"<span >$first<span >":<span >"<span >$_ID<span >"<span >}}})

<span >#<span >3、数组 *** 作符
{<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:expr}:不重复
{<span >"<span >$push<span >"<span >:expr}:重复

<span >#<span >例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$addToSet<span >":<span >"<span >$name<span >"}}})

{:-1}} :1,{:n}

<span >#<span >例1、取平均工资最高的前两个部门
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >平均工资<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{
<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >平均工资<span >":-1<span >}
},{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
}
)
<span >#<span >例2、
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
},{
<span >"<span >$skip<span >":1<span >
}
)

: 1,{ , : : true, : 2,, : : false, : 3,, : : : 4,, : 5,, : : 6, : 7,, : 24<span >#<span >下述 *** 作时从users集合中随机选取3个文档
<span >db.users.aggregate(
[ { $sample: { size:
3<span > } } ]
)

练习题:

16385107911. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

1::{:{,: pymongo 2<span >. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({
<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
,<span >"
<span >count
<span >"
:{<span >"
<span >$sum
<span >"
:1<span >}}})

3<span >. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1<span >}}})

4<span >. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

5<span >. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

6<span >. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1},<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$lt<span >":2<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >names<span >":1,<span >"<span >count<span >":1<span >}}
)

7<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":1,<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

8<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000,<span >"<span >$lt<span >":20000<span >}}},<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

9<span >. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >age<span >":1,<span >"<span >hire_date<span >":-1<span >}}
)

10<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

11<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,取前1个
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":-1<span >}},{<span >"<span >$limit<span >":1<span >},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >date<span >":new Date,<span >"<span >平均工资<span >":<span >"<span >$avg_salary<span >",<span >"<span >_ID<span >"<span >:0}}
)

六 可视化工具

七 pymongo

many([user0,user1]).insertedone({"<span >#
<span >1、链接

clIEnt=MongoClIEnt(<span >'
<span >mongodb://root:123@localhost:27017/
<span >'
<span >)
<span >#
<span > clIEnt = MongoClIEnt('localhost',27017)

<span >#<span >2、use 数据库
db=clIEnt[<span >'<span >db2<span >'] <span >#<span >等同于:clIEnt.db1

<span >#<span >3、查看库下所有的集合
<span >print(db.collection_names(include_system_collections=<span >False))

<span >#<span >4、创建集合
table_user=db[<span >'<span >userinfo<span >'] <span >#<span >等同于:db.user

<span >#<span >5、插入文档
<span >import<span > datetime
user0=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >birth<span >"<span >:datetime.datetime.Now(),<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}
<span >#<span > res=table_user.insert[+++]IDs<span >

<span > print(res)
<span >
<span > print(table_user.count())

<span >#<span >6、查找

<span >#<span > from pprint import pprint#格式化细<span >

<span > pprint(table_user.find_one())
<span >
<span > for item in table_user.find():
<span >
<span > pprint(item)

<span >#<span > print(table_user.find[+++]ID":{"$gte":1},"name":'egon'}))

<span >#<span >7、更新
table_user.update({<span >'<span >_ID<span >':1},{<span >'<span >name<span >':<span >'<span >EGON<span >'<span >})

<span >#<span >8、传入新的文档替换旧的文档
<span >table_user.save(
{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >'<span >egon_xxx<span >'<span >
}
)

dio controls="controls" >

总结

以上是内存溢出为你收集整理的MongoDB全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。

)
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/route_read.php, Line: 126, InsideLink()
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/index.inc.php, Line: 165, include(/www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/route_read.php)
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/index.php, Line: 30, include(/www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/index.inc.php)
Error[8]: Undefined offset: 272, File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/plugin_ss_superseo_model_superseo.php, Line: 121
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/plugin_ss_superseo_model_superseo.php, Line: 473, decode(

概述<divclass=\"blogpost-body\"><divclass=\"blogpost-body\">

<div >
<div >
<div >

一 简介

MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库@H_404_4@1、易用性

MongoDB是一个面向文档(document-

2、易扩展性

3、丰富的功能

<span >#<span >2、聚合
<span >支持聚合管道,用户能通过简单的片段创建复杂的集合,并通过数据库自动优化

<span >#<span >3、特殊的集合类型
<span >支持存在时间有限的集合,适用于那些将在某个时刻过期的数据,如会话session。类似地,MongoDB也支持固定大小的集合,用于保存近期数据,如日志

<span >#<span >4、文件存储
<span >支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据。MongoDB并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能,如链接join和复杂的多行事务。省略
这些的功能是处于架构上的考虑,或者说为了得到更好的扩展性,因为在分布式系统中这两个功能难以高效地实现

4、卓越的性能

二 MongoDB基础知识

1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集{'msg':'hello','foo':3}。类似于python中的有序字典。

(空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行,那么一个集合就是相当于一张表

<span >#<span >2、组织子集合的方式就是使用“.”,分隔不同命名空间的子集合。
<span >比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合,分别是blog.posts和blog.authors,这是为了使组织结构更清晰,这里的blog集合(这个集合甚至不需要存在)跟它的两个子集合没有任何关系。
在MongoDB中,使用子集合来组织数据非常高效,值得推荐

<span >#<span >3、当第一个文档插入时,集合就会被创建。合法的集合名:
集合名不能是空字符串<span >""<span >。
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<span >"<span >system.<span >"<span >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$。

3、数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库

数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF- (空字符)。如果要使用cms数据库中的blog.posts集合,这个集合的命名空间就是cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节,且在实际使用中应该小于100个字节

三 安装1、安装

<span >#<span >2、新建目录与文件
<span >D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log

<span >#<span >3、新建配置文件mongod.cfg,参考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
<span >systemLog:
destination: file
path: <span >D:\MongoDB\log\mongod.log<span >
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: <span >D:\MongoDB\data\db<span >
net:
bindIp: 0.0.0.0<span >
port: 27017<span >
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

<span >#<span >4、制作系统服务
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install <span >#<span > 按照指定的配置文件进行配置
<span >或者直接在命令行指定配置
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install <span >#<span >执行完会在D:\MongoDB\log下生成mongod.log文件

<span >#<span >5、启动\关闭
<span >net start MongoDB
net stop MongoDB

<span >#<span >6、登录
<span >mongo

链接:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.HTML

2、账号管理

创建用户,要先进入到某个数据库中才能进行创建,管理员账号要在admin数据库中创建

,db: use test
db.createuser(
{
user:
<span >"
<span >egon
<span >"
<span >,roles: [ { role:
<span >"
<span >reaDWrite
<span >"
,db: <span >"
<span >test
<span >"
<span > },{ role:
<span >"
<span >read
<span >"
,db: <span >"
<span >db1
<span >"
<span > } ]
}
)

<span >#<span >2、重启数据库,开启认证机制
mongod --<span >remove
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install --<span >auth

mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install --<span >auth

<span >#<span >3、登录:注意使用双引号而非单引号
mongo --port 27017 -u <span >"<span >root<span >" -p <span >"<span >123<span >" --authenticationDatabase <span >"<span >admin<span >"<span >

也可以在登录之后用db.auth(<span >"<span >账号<span >",<span >"<span >密码<span >"<span >)登录
mongo
use admin
db.auth(<span >"<span >root<span >",<span >"<span >123<span >"<span >)

<span >#<span >推荐博客:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.HTML

https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052

3、命令行shell

<span >#<span >2、mongo --nodb #不连接到任何数据库

<span >#<span >3、启动之后,在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了:

conn=new Mongo(<span >'<span >127.0.0.1:27017<span >'<span >)
connection to 127.0.0.1:27017
db=conn.getDB(<span >'<span >admin<span >'<span >)
admin

<span >#<span >4、help查看帮助

<span >#<span >5、mongo时一个简化的JavaScript shell,是可以执行JavaScript脚本的

四 基本数据类型

1、在概念上,MongoDB的文档与Javascript的对象相近,因而可以认为它类似于JSON。JSON(http://www.json.org)是一种简单的数据表示方式:其规范仅用一段文字就能描述清楚(其官网证明了这点),且仅包含六种数据类型。

2、这样有很多好处:易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型,所以JSON的表达能力有一定的局限。

3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力,但绝大数应用(尤其是在于数据库打交道时)都还需要其他一些重要的类型。例如,JSON没有日期类型,这使得原本容易日期处理变得烦人。另外,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。

4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上,添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下,这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型,以及如何正在文档中使用它们

d={:true,d={d={:3.1415926:3,:d={d={d={:/^egon.*?nb$/正则写在//内,后面的i代表:
i 忽略大小写
m 多行匹配模式
x 忽略非转义的空白字符
s 单行匹配模式

<span >#<span >7、数组
d={<span >'<span >x<span >':[1,<span >'<span >a<span >',<span >'<span >v<span >'<span >]}

<span >#<span >8、内嵌文档
user={<span >'<span >name<span >':<span >'<span >egon<span >',<span >'<span >addr<span >':{<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >',<span >'<span >city<span >':<span >'<span >YT<span >'<span >}}
user.addr.country

<span >#<span >9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识,不可变
d={<span >'<span >x<span >':ObjectId()}

5、_id和ObjectId

MongoDB中存储的文档必须有一个的值可以重复,但同一集合内五 CRUD *** 作1、数据库 *** 作use config <span >#<span >1、ObjectId
ObjectId是<span >"
<span >_id
<span >"
<span >的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库,所以能够在分片环境中生成
唯一的标识符非常重要,而常规的做法:在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力,这就是MongoDB采用
ObjectId的原因。
ObjectId采用12字节的存储空间,是一个由24个十六进制数字组成的字符串
0
|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11<span >
时间戳 机器 PID 计数器
如果快速创建多个ObjectId,会发现每次只有最后几位有变化。另外,中间的几位数字也会变化(要是在创建过程中停顿几秒)。
这是ObjectId的创建方式导致的,如上图

时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间,绝大多数驱动程序都会提供
一个方法,用于从ObjectId中获取这些信息。

因为使用的是当前时间,很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要,因为时间戳的实际值并不重要,只要它总是不停增加就好。
接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId,不产生冲突

接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的

前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的
ObjectId也是不一样的。

<span >#<span >2、自动生成_id
如果插入文档时没有<span >"<span >_id<span >"<span >键,系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。
但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学:能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。
这种理念背后的原因是:即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库,扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就
减轻了数据库扩展的负担。

<span >#<span >2、查
show dbs <span >#<span >查看所有数据库
<span >可以看到,我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向config数据库插入一些数据。
db.table1.insert({<span >'<span >a<span >':1<span >})

<span >#<span >3、删
use config <span >#<span >先切换到要删的库下
db.dropDatabase() <span >#<span >删除当前库

2、集合 *** 作:1>> db.table1.insert({ : 1:2> db.table2.insert({ : 1<span >#<span >2、查

<span > show tables <span > #查看当前数据库中所有的集合
table1
table2@H_404_4@> db.table1.find() <span >#查看table1中所有的数据

<span >#<span >3、删

<span > db.table1.drop()
true
><span > show tables
table2

3、文档 *** 作

<span >#<span >2、插入单条
user0=<span >{
<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":10<span >,<span >'<span >hobbIEs<span >':[<span >'<span >music<span >',<span >'<span >read<span >',<span >'<span >dancing<span >'<span >],<span >'<span >addr<span >'<span >:{
<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >'<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

db.test.insert(user0)
db.test.find()

<span >#<span >3、插入多条
user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}

user2=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >wupeiqi<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":20<span >,<span >'<span >run<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >hebei<span >'<span >
}
}

user3=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":3<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":30<span >,<span >'<span >drink<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >heibei<span >'<span >
}
}

user4=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":4<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jingliyang<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":40<span >,<span >'<span >dancing<span >',<span >'<span >tea<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user5=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":5<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jinxin<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":50<span >,<span >'<span >read<span >'<span >,],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >henan<span >'<span >
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

查 (查询时在最后加上.pretty()可以对查询结果进行美化)

,<,>=,<=

<span >#<span >1、select * from db1.user where name = "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':<span >'<span >alex<span >'<span >})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':{<span >"<span >$ne<span >":<span >'<span >alex<span >'<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$gt<span >':2<span >}})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID < 3;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$lt<span >':3<span >}})

<span >#<span >5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2<span >,}})

<span >#<span >6、select * from db1.user where ID <= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$lte<span >":2}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where id >= 2 and ID < 4;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":2,<span >"<span >$lt<span >":4<span >}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2},<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$lt<span >":40<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
<span >db.user.find({
<span >"<span >$or<span >"<span >:[
{<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":5<span >}},{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >}
]
})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID % 2=1;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$mod<span >":[2,1<span >]}})

<span >#<span >5、上题,取反
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$not<span >":{<span >"<span >$mod<span >":[2,1]}}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$in<span >":[20,31<span >]}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$nin<span >":[<span >'<span >alex<span >',<span >'<span >yuanhao<span >']}})

from db1.user where name regexp '^j.

<span >#<span >1、select ?(g|n)$';
db.user.find({<span >'
<span >name<span >':/^j.*?(g|n)$/i})

:3},{db.user.find({:1,:0,:1})

:db.user.find({<span >#<span >2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
<span >db.user.find({
<span >'
<span >hobbIEs
<span >'
<span >:{
<span >"
<span >$all
<span >"
:[<span >'
<span >dancing
<span >'
,<span >'
<span >tea
<span >'
<span >]
}
})

<span >#<span >3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({<span >"<span >hobbIEs.3<span >":<span >'<span >tea<span >'<span >})

<span >#<span >4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2},<span >"<span >age<span >":0,<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >name<span >":0,<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

<span >#<span >5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]},<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

><span > db.blog.find().pretty()
{
<span >"<span >_ID<span >" : 1<span >,<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >alex意外死亡的真相<span >"<span >,<span >"<span >comments<span >"<span > : [
{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >alex是谁???<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 200<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >wxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >我去,真的假的<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 300<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >yxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >吃喝嫖赌抽,欠下两个亿<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 40<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >xxx<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >"<span > : 0
}
]
}
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2}}).pretty() <span >#<span >查询最后两个
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]}}).pretty() <span >#<span >查询1到2

:1db.user.find().sort({:-1,:1})

db.user.find().sort({:1}).limit(1).skip(2)

:{db.user.count({:30--<span >或者
db.user.find({
<span >'
<span >age
<span >'
:{<span >"
<span >$gt
<span >"
:30}}).count()

:10,db.t2.insert({:111:20,sex=> db.t2.find({<span >"<span >b<span >"<span >:null})
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a7c1b4645aad959e5a
<span >"
),<span >"
<span >a
<span >"
: 20<span > }
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a8c1b4645aad959e5b
<span >"
),<span >"
<span >b
<span >"
<span > : null }

<span >#<span >2、查找所有
db.user.find() <span >#<span >等同于db.user.find({})
<span >db.user.find().pretty()

<span >#<span >3、查找一个,与find用法一致,只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3}})

= where name= age=18query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的 *** 作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。

更新 *** 作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。

@H_419_1067@

:20},{db.user.update({,::3::2,,:3<span >#<span >2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({<span >"
<span >_ID
<span >"
:2<span >})

obj.username=obj.name+<span >'<span >SB<span >'<span >
obj.hobbIEs_count++<span >
delete obj.age

db.user.update({<span >"<span >_ID<span >":2},obj)

<span >#<span >1、update db1.user set name="WXX" where ID = 2
db.user.update({<span >'
<span >_ID
<span >'
:2},{<span >"
<span >$set
<span >"
:{<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >WXX
<span >"
<span >,}})

<span >#<span >2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':6},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >",<span >"<span >age<span >":18}},{<span >"<span >upsert<span >"<span >:true})

<span >#<span >3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":28<span >}})
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":38}},{<span >"<span >multi<span >"<span >:true})

<span >#<span >4、修改内嵌文档,把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >addr.country<span >":<span >"<span >Japan<span >"<span >}})

<span >#<span >5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >hobbIEs.1<span >":<span >"<span >piao<span >"<span >}})

<span >#<span >6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$unset<span >":{<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >""}})

<span >#<span >1、所有人年龄增加一岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":1<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
<span >#<span >2、所有人年龄减少5岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":-5<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.user.update({},{:::{<span >#<span >2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >yuanhao
<span >"
},{<span >"
<span >$push
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >hobbIEs
<span >"
:{<span >"
<span >$each
<span >"
:[<span >"
<span >tea
<span >"
,<span >"
<span >dancing
<span >"
<span >]}
}})

按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
<span >#<span >3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
<span >
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":1<span >}
})

<span >#<span >4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":-1<span >}
})

<span >#<span >5、按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉,而$pop只能从两端删
db.user.update({<span >'<span >addr.country<span >':<span >"<span >China<span >"},{<span >"<span >$pull<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >"<span >read<span >"<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.urls.update({:1,<span >"<span >_ID<span >":1},{<span >"<span >$addToSet<span >":{<span >"<span >urls<span >":<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})
db.urls.update({
<span >"
<span >_ID
<span >"
:1},{<span >"
<span >$addToSet
<span >"
:{<span >"
<span >urls
<span >"
:<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})

db.urls.update({<span >"<span >_ID<span >":1<span >},{
<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:{
<span >"<span >urls<span >"<span >:{
<span >"<span >$each<span >"<span >:[
<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.xxxx.com<span >'<span >
]
}
}
}
)

:5:{:[,,:-2<span >#<span >2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({<span >"
<span >_ID
<span >"
:5<span >},
<span >"
<span >$slice
<span >"
:-1<span >,
<span >"
<span >$sort
<span >"
:-1<span >
}
}
})

<span >#<span >注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$eah"

db.user.deleteOne({ 4、聚合: 8<span >#<span >2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {<span >'
<span >addr.country
<span >'
: <span >'
<span >China
<span >'
<span >} )

<span >#<span >3、删除全部
db.user.deleteMany({})

pymongo

<span >#<span >聚合框架:
<span >可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括(括号内为构件对应的 *** 作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道 *** 作符可以任意组合,重复使用

clIEnt:{=MongoClIEnt(<span >'<span >mongodb://root:123@localhost:27017<span >'<span >)
table
=clIEnt[<span >'
<span >db1
<span >'
][<span >'
<span >emp
<span >'
<span >]
<span >#
<span > table.drop()

<span >
l
=<span >[
(
<span >'
<span >egon
<span >'
,<span >'
<span >male
<span >'
,18,<span >'
<span >20170301
<span >'
,<span >'
<span >老男孩驻沙河办事处外交大使
<span >'
,7300.33,401,1),<span >#
<span >以下是教学部

(<span >'
<span >alex
<span >'
,78,<span >'
<span >20150302
<span >'
,<span >'
<span >teacher
<span >'
,1000000.31,1<span >),(
<span >'
<span >wupeiqi
<span >'
,81,<span >'
<span >20130305
<span >'
,8300,(
<span >'
<span >yuanhao
<span >'
,73,<span >'
<span >20140701
<span >'
,3500,(
<span >'
<span >liwenzhou
<span >'
,28,<span >'
<span >20121101
<span >'
,2100,(
<span >'
<span >jingliyang
<span >'
,<span >'
<span >female
<span >'
,<span >'
<span >20110211
<span >'
,9000,(
<span >'
<span >jinxin
<span >'
,<span >'
<span >19000301
<span >'
,30000,(
<span >'
<span >成龙
<span >'
,48,<span >'
<span >20101111
<span >'
,10000,(
<span >'
<span >歪歪
<span >'
,<span >'
<span >20150311
<span >'
,<span >'
<span >sale
<span >'
,3000.13,402,2),<span >#
<span >以下是销售部门

(<span >'
<span >丫丫
<span >'
,38,<span >'
<span >20101101
<span >'
,2000.35,2<span >),(
<span >'
<span >丁丁
<span >'
,<span >'
<span >20110312
<span >'
,1000.37,(
<span >'
<span >星星
<span >'
,<span >'
<span >20160513
<span >'
,3000.29,(
<span >'
<span >格格
<span >'
,<span >'
<span >20170127
<span >'
,4000.33,(
<span >'
<span >张野
<span >'
,<span >'
<span >20160311
<span >'
,<span >'
<span >operation
<span >'
,10000.13,403,3),<span >#
<span >以下是运营部门

(<span >'
<span >程咬金
<span >'
,<span >'
<span >19970312
<span >'
,20000,3<span >),(
<span >'
<span >程咬银
<span >'
,<span >'
<span >20130311
<span >'
,19000,(
<span >'
<span >程咬铜
<span >'
,<span >'
<span >20150411
<span >'
,18000,(
<span >'
<span >程咬铁
<span >'
,<span >'
<span >20140512
<span >'
,17000,3<span >)
]

<span >for n,item <span >in<span > enumerate(l):
d=<span >{
<span >"<span >_ID<span >"<span >:n,<span >'<span >name<span >'<span >:item[0],<span >'<span >sex<span >':item[1<span >],<span >'<span >age<span >':item[2<span >],<span >'<span >hire_date<span >':datetime.datetime.strptime(item[3],<span >'<span >%Y%m%d<span >'<span >),<span >'<span >post<span >':item[4<span >],<span >'<span >salary<span >':item[5<span >]
}
table.save(d)

{::{<span >#<span >例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({<span >"
<span >$match
<span >"
:{<span >"
<span >post
<span >"
:<span >"
<span >teacher
<span >"
<span >}})

<span >#<span >例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}}
)

{:0,:1,::{<span >#<span >1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"
<span >$project
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >name
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >post
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >new_age
<span >"
:{<span >"
<span >$add
<span >"
:[<span >"
<span >$age
<span >"
,1<span >]}
}
})

<span >#<span >2、表达式之数学表达式
{<span >"<span >$add<span >":[expr1,expr2,...,exprN]} <span >#<span >相加
{<span >"<span >$subtract<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个减第二个
{<span >"<span >$multiply<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >相乘
{<span >"<span >$divIDe<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{<span >"<span >$mod<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

<span >#<span >3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second<span >

<span >例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_year<span >":{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例如查看每个员工的工作多长时间
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_period<span >"<span >:{
<span >"<span >$subtract<span >"<span >:[
{<span >"<span >$year<span >"<span >:new Date()},{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}
]
}}}
)

<span >#<span >4、字符串表达式
{<span >"<span >$substr<span >":[字符串/<span >$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{<span >"<span >$concat<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{<span >"<span >$tolower<span >"<span >:expr}
{<span >"<span >$toupper<span >"<span >:expr}

db.emp.aggregate( {<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$toupper<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})

<span >#<span >5、逻辑表达式
$<span >and<span >
$<span >or<span >
$<span >not<span >
其他见Mongodb权威指南

{:分组字段,:{<span >#<span >1、将分组字段传给$group函数的_ID字段即可
{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$sex
<span >"
}} <span >#
<span >按照性别分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
}} <span >#
<span >按照职位分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:{<span >"
<span >state
<span >"
:<span >"
<span >$state
<span >"
,<span >"
<span >city
<span >":<span >"<span >$city<span >"}}} <span >#<span >按照多个字段分组,比如按照州市分组

<span >#<span >2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合 *** 作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last<span >

<span >例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post;

db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例2:去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >first_ID<span >":{<span >"<span >$first<span >":<span >"<span >$_ID<span >"<span >}}})

<span >#<span >3、数组 *** 作符
{<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:expr}:不重复
{<span >"<span >$push<span >"<span >:expr}:重复

<span >#<span >例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$addToSet<span >":<span >"<span >$name<span >"}}})

{:-1}} :1,{:n}

<span >#<span >例1、取平均工资最高的前两个部门
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >平均工资<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{
<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >平均工资<span >":-1<span >}
},{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
}
)
<span >#<span >例2、
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
},{
<span >"<span >$skip<span >":1<span >
}
)

: 1,{ , : : true, : 2,, : : false, : 3,, : : : 4,, : 5,, : : 6, : 7,, : 24<span >#<span >下述 *** 作时从users集合中随机选取3个文档
<span >db.users.aggregate(
[ { $sample: { size:
3<span > } } ]
)

练习题:

16385107911. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

1::{:{,: pymongo 2<span >. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({
<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
,<span >"
<span >count
<span >"
:{<span >"
<span >$sum
<span >"
:1<span >}}})

3<span >. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1<span >}}})

4<span >. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

5<span >. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

6<span >. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1},<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$lt<span >":2<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >names<span >":1,<span >"<span >count<span >":1<span >}}
)

7<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":1,<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

8<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000,<span >"<span >$lt<span >":20000<span >}}},<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

9<span >. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >age<span >":1,<span >"<span >hire_date<span >":-1<span >}}
)

10<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

11<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,取前1个
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":-1<span >}},{<span >"<span >$limit<span >":1<span >},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >date<span >":new Date,<span >"<span >平均工资<span >":<span >"<span >$avg_salary<span >",<span >"<span >_ID<span >"<span >:0}}
)

六 可视化工具

七 pymongo

many([user0,user1]).insertedone({"<span >#
<span >1、链接

clIEnt=MongoClIEnt(<span >'
<span >mongodb://root:123@localhost:27017/
<span >'
<span >)
<span >#
<span > clIEnt = MongoClIEnt('localhost',27017)

<span >#<span >2、use 数据库
db=clIEnt[<span >'<span >db2<span >'] <span >#<span >等同于:clIEnt.db1

<span >#<span >3、查看库下所有的集合
<span >print(db.collection_names(include_system_collections=<span >False))

<span >#<span >4、创建集合
table_user=db[<span >'<span >userinfo<span >'] <span >#<span >等同于:db.user

<span >#<span >5、插入文档
<span >import<span > datetime
user0=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >birth<span >"<span >:datetime.datetime.Now(),<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}
<span >#<span > res=table_user.insertIDs<span >

<span > print(res)
<span >
<span > print(table_user.count())

<span >#<span >6、查找

<span >#<span > from pprint import pprint#格式化细<span >

<span > pprint(table_user.find_one())
<span >
<span > for item in table_user.find():
<span >
<span > pprint(item)

<span >#<span > print(table_user.find[+++]ID":{"$gte":1},"name":'egon'}))

<span >#<span >7、更新
table_user.update({<span >'<span >_ID<span >':1},{<span >'<span >name<span >':<span >'<span >EGON<span >'<span >})

<span >#<span >8、传入新的文档替换旧的文档
<span >table_user.save(
{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >'<span >egon_xxx<span >'<span >
}
)

dio controls="controls" >

总结

以上是内存溢出为你收集整理的MongoDB全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。

)
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/route_read.php, Line: 126, InsideLink()
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/index.inc.php, Line: 165, include(/www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/route_read.php)
File: /www/wwwroot/outofmemory.cn/index.php, Line: 30, include(/www/wwwroot/outofmemory.cn/tmp/index.inc.php)
MongoDB_mysql_内存溢出

MongoDB

MongoDB,第1张

概述<divclass=\"blogpost-body\"><divclass=\"blogpost-body\">

<div >
<div >
<div >

一 简介

MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库@H_404_4@1、易用性

MongoDB是一个面向文档(document-

2、易扩展性

3、丰富的功能

<span >#<span >2、聚合
<span >支持聚合管道,用户能通过简单的片段创建复杂的集合,并通过数据库自动优化

<span >#<span >3、特殊的集合类型
<span >支持存在时间有限的集合,适用于那些将在某个时刻过期的数据,如会话session。类似地,MongoDB也支持固定大小的集合,用于保存近期数据,如日志

<span >#<span >4、文件存储
<span >支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据。MongoDB并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能,如链接join和复杂的多行事务。省略
这些的功能是处于架构上的考虑,或者说为了得到更好的扩展性,因为在分布式系统中这两个功能难以高效地实现

4、卓越的性能

二 MongoDB基础知识

1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集{'msg':'hello','foo':3}。类似于python中的有序字典。

(空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行,那么一个集合就是相当于一张表

<span >#<span >2、组织子集合的方式就是使用“.”,分隔不同命名空间的子集合。
<span >比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合,分别是blog.posts和blog.authors,这是为了使组织结构更清晰,这里的blog集合(这个集合甚至不需要存在)跟它的两个子集合没有任何关系。
在MongoDB中,使用子集合来组织数据非常高效,值得推荐

<span >#<span >3、当第一个文档插入时,集合就会被创建。合法的集合名:
集合名不能是空字符串<span >""<span >。
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<span >"<span >system.<span >"<span >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$。

3、数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库

数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF- (空字符)。如果要使用cms数据库中的blog.posts集合,这个集合的命名空间就是cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节,且在实际使用中应该小于100个字节

三 安装1、安装

<span >#<span >2、新建目录与文件
<span >D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log

<span >#<span >3、新建配置文件mongod.cfg,参考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
<span >systemLog:
destination: file
path: <span >D:\MongoDB\log\mongod.log<span >
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: <span >D:\MongoDB\data\db<span >
net:
bindIp: 0.0.0.0<span >
port: 27017<span >
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

<span >#<span >4、制作系统服务
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install <span >#<span > 按照指定的配置文件进行配置
<span >或者直接在命令行指定配置
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install <span >#<span >执行完会在D:\MongoDB\log下生成mongod.log文件

<span >#<span >5、启动\关闭
<span >net start MongoDB
net stop MongoDB

<span >#<span >6、登录
<span >mongo

链接:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.HTML

2、账号管理

创建用户,要先进入到某个数据库中才能进行创建,管理员账号要在admin数据库中创建

,db: use test
db.createuser(
{
user:
<span >"
<span >egon
<span >"
<span >,roles: [ { role:
<span >"
<span >reaDWrite
<span >"
,db: <span >"
<span >test
<span >"
<span > },{ role:
<span >"
<span >read
<span >"
,db: <span >"
<span >db1
<span >"
<span > } ]
}
)

<span >#<span >2、重启数据库,开启认证机制
mongod --<span >remove
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install --<span >auth

mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install --<span >auth

<span >#<span >3、登录:注意使用双引号而非单引号
mongo --port 27017 -u <span >"<span >root<span >" -p <span >"<span >123<span >" --authenticationDatabase <span >"<span >admin<span >"<span >

也可以在登录之后用db.auth(<span >"<span >账号<span >",<span >"<span >密码<span >"<span >)登录
mongo
use admin
db.auth(<span >"<span >root<span >",<span >"<span >123<span >"<span >)

<span >#<span >推荐博客:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.HTML

https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052

3、命令行shell

<span >#<span >2、mongo --nodb #不连接到任何数据库

<span >#<span >3、启动之后,在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了:

conn=new Mongo(<span >'<span >127.0.0.1:27017<span >'<span >)
connection to 127.0.0.1:27017
db=conn.getDB(<span >'<span >admin<span >'<span >)
admin

<span >#<span >4、help查看帮助

<span >#<span >5、mongo时一个简化的JavaScript shell,是可以执行JavaScript脚本的

四 基本数据类型

1、在概念上,MongoDB的文档与Javascript的对象相近,因而可以认为它类似于JSON。JSON(http://www.json.org)是一种简单的数据表示方式:其规范仅用一段文字就能描述清楚(其官网证明了这点),且仅包含六种数据类型。

2、这样有很多好处:易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型,所以JSON的表达能力有一定的局限。

3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力,但绝大数应用(尤其是在于数据库打交道时)都还需要其他一些重要的类型。例如,JSON没有日期类型,这使得原本容易日期处理变得烦人。另外,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。

4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上,添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下,这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型,以及如何正在文档中使用它们

d={:true,d={d={:3.1415926:3,:d={d={d={:/^egon.*?nb$/正则写在//内,后面的i代表:
i 忽略大小写
m 多行匹配模式
x 忽略非转义的空白字符
s 单行匹配模式

<span >#<span >7、数组
d={<span >'<span >x<span >':[1,<span >'<span >a<span >',<span >'<span >v<span >'<span >]}

<span >#<span >8、内嵌文档
user={<span >'<span >name<span >':<span >'<span >egon<span >',<span >'<span >addr<span >':{<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >',<span >'<span >city<span >':<span >'<span >YT<span >'<span >}}
user.addr.country

<span >#<span >9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识,不可变
d={<span >'<span >x<span >':ObjectId()}

5、_id和ObjectId

MongoDB中存储的文档必须有一个的值可以重复,但同一集合内五 CRUD *** 作1、数据库 *** 作use config <span >#<span >1、ObjectId
ObjectId是<span >"
<span >_id
<span >"
<span >的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库,所以能够在分片环境中生成
唯一的标识符非常重要,而常规的做法:在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力,这就是MongoDB采用
ObjectId的原因。
ObjectId采用12字节的存储空间,是一个由24个十六进制数字组成的字符串
0
|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11<span >
时间戳 机器 PID 计数器
如果快速创建多个ObjectId,会发现每次只有最后几位有变化。另外,中间的几位数字也会变化(要是在创建过程中停顿几秒)。
这是ObjectId的创建方式导致的,如上图

时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间,绝大多数驱动程序都会提供
一个方法,用于从ObjectId中获取这些信息。

因为使用的是当前时间,很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要,因为时间戳的实际值并不重要,只要它总是不停增加就好。
接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId,不产生冲突

接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的

前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的
ObjectId也是不一样的。

<span >#<span >2、自动生成_id
如果插入文档时没有<span >"<span >_id<span >"<span >键,系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。
但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学:能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。
这种理念背后的原因是:即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库,扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就
减轻了数据库扩展的负担。

<span >#<span >2、查
show dbs <span >#<span >查看所有数据库
<span >可以看到,我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向config数据库插入一些数据。
db.table1.insert({<span >'<span >a<span >':1<span >})

<span >#<span >3、删
use config <span >#<span >先切换到要删的库下
db.dropDatabase() <span >#<span >删除当前库

2、集合 *** 作:1>> db.table1.insert({ : 1:2> db.table2.insert({ : 1<span >#<span >2、查

<span > show tables <span > #查看当前数据库中所有的集合
table1
table2@H_404_4@> db.table1.find() <span >#查看table1中所有的数据

<span >#<span >3、删

<span > db.table1.drop()
true
><span > show tables
table2

3、文档 *** 作

<span >#<span >2、插入单条
user0=<span >{
<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":10<span >,<span >'<span >hobbIEs<span >':[<span >'<span >music<span >',<span >'<span >read<span >',<span >'<span >dancing<span >'<span >],<span >'<span >addr<span >'<span >:{
<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >'<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

db.test.insert(user0)
db.test.find()

<span >#<span >3、插入多条
user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}

user2=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >wupeiqi<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":20<span >,<span >'<span >run<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >hebei<span >'<span >
}
}

user3=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":3<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":30<span >,<span >'<span >drink<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >heibei<span >'<span >
}
}

user4=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":4<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jingliyang<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":40<span >,<span >'<span >dancing<span >',<span >'<span >tea<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user5=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":5<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jinxin<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":50<span >,<span >'<span >read<span >'<span >,],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >henan<span >'<span >
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

查 (查询时在最后加上.pretty()可以对查询结果进行美化)

,<,>=,<=

<span >#<span >1、select * from db1.user where name = "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':<span >'<span >alex<span >'<span >})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':{<span >"<span >$ne<span >":<span >'<span >alex<span >'<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$gt<span >':2<span >}})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID < 3;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$lt<span >':3<span >}})

<span >#<span >5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2<span >,}})

<span >#<span >6、select * from db1.user where ID <= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$lte<span >":2}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where id >= 2 and ID < 4;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":2,<span >"<span >$lt<span >":4<span >}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2},<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$lt<span >":40<span >}})

<span >#<span >3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
<span >db.user.find({
<span >"<span >$or<span >"<span >:[
{<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":5<span >}},{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >}
]
})

<span >#<span >4、select * from db1.user where ID % 2=1;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$mod<span >":[2,1<span >]}})

<span >#<span >5、上题,取反
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$not<span >":{<span >"<span >$mod<span >":[2,1]}}})

<span >#<span >1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$in<span >":[20,31<span >]}})

<span >#<span >2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$nin<span >":[<span >'<span >alex<span >',<span >'<span >yuanhao<span >']}})

from db1.user where name regexp '^j.

<span >#<span >1、select ?(g|n)$';
db.user.find({<span >'
<span >name<span >':/^j.*?(g|n)$/i})

:3},{db.user.find({:1,:0,:1})

:db.user.find({<span >#<span >2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
<span >db.user.find({
<span >'
<span >hobbIEs
<span >'
<span >:{
<span >"
<span >$all
<span >"
:[<span >'
<span >dancing
<span >'
,<span >'
<span >tea
<span >'
<span >]
}
})

<span >#<span >3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({<span >"<span >hobbIEs.3<span >":<span >'<span >tea<span >'<span >})

<span >#<span >4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2},<span >"<span >age<span >":0,<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >name<span >":0,<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

<span >#<span >5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]},<span >"<span >addr<span >"<span >:0})

><span > db.blog.find().pretty()
{
<span >"<span >_ID<span >" : 1<span >,<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >alex意外死亡的真相<span >"<span >,<span >"<span >comments<span >"<span > : [
{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >alex是谁???<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 200<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >wxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >我去,真的假的<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 300<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >yxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >吃喝嫖赌抽,欠下两个亿<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 40<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >xxx<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >"<span > : 0
}
]
}
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2}}).pretty() <span >#<span >查询最后两个
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]}}).pretty() <span >#<span >查询1到2

:1db.user.find().sort({:-1,:1})

db.user.find().sort({:1}).limit(1).skip(2)

:{db.user.count({:30--<span >或者
db.user.find({
<span >'
<span >age
<span >'
:{<span >"
<span >$gt
<span >"
:30}}).count()

:10,db.t2.insert({:111:20,sex=> db.t2.find({<span >"<span >b<span >"<span >:null})
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a7c1b4645aad959e5a
<span >"
),<span >"
<span >a
<span >"
: 20<span > }
{
<span >"
<span >_ID
<span >"
: ObjectID(<span >"
<span >5a5cc2a8c1b4645aad959e5b
<span >"
),<span >"
<span >b
<span >"
<span > : null }

<span >#<span >2、查找所有
db.user.find() <span >#<span >等同于db.user.find({})
<span >db.user.find().pretty()

<span >#<span >3、查找一个,与find用法一致,只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3}})

= where name= age=18query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的 *** 作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。

更新 *** 作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。

@H_419_1067@

:20},{db.user.update({,::3::2,,:3<span >#<span >2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({<span >"
<span >_ID
<span >"
:2<span >})

obj.username=obj.name+<span >'<span >SB<span >'<span >
obj.hobbIEs_count++<span >
delete obj.age

db.user.update({<span >"<span >_ID<span >":2},obj)

<span >#<span >1、update db1.user set name="WXX" where ID = 2
db.user.update({<span >'
<span >_ID
<span >'
:2},{<span >"
<span >$set
<span >"
:{<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >WXX
<span >"
<span >,}})

<span >#<span >2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':6},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >",<span >"<span >age<span >":18}},{<span >"<span >upsert<span >"<span >:true})

<span >#<span >3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":28<span >}})
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":38}},{<span >"<span >multi<span >"<span >:true})

<span >#<span >4、修改内嵌文档,把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >addr.country<span >":<span >"<span >Japan<span >"<span >}})

<span >#<span >5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >hobbIEs.1<span >":<span >"<span >piao<span >"<span >}})

<span >#<span >6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$unset<span >":{<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >""}})

<span >#<span >1、所有人年龄增加一岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":1<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
<span >#<span >2、所有人年龄减少5岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":-5<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.user.update({},{:::{<span >#<span >2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({<span >"
<span >name
<span >"
:<span >"
<span >yuanhao
<span >"
},{<span >"
<span >$push
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >hobbIEs
<span >"
:{<span >"
<span >$each
<span >"
:[<span >"
<span >tea
<span >"
,<span >"
<span >dancing
<span >"
<span >]}
}})

按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
<span >#<span >3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
<span >
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":1<span >}
})

<span >#<span >4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":-1<span >}
})

<span >#<span >5、按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉,而$pop只能从两端删
db.user.update({<span >'<span >addr.country<span >':<span >"<span >China<span >"},{<span >"<span >$pull<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >"<span >read<span >"<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)

db.urls.update({:1,<span >"<span >_ID<span >":1},{<span >"<span >$addToSet<span >":{<span >"<span >urls<span >":<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})
db.urls.update({
<span >"
<span >_ID
<span >"
:1},{<span >"
<span >$addToSet
<span >"
:{<span >"
<span >urls
<span >"
:<span >'
<span >http://www.baIDu.com
<span >'
<span >}})

db.urls.update({<span >"<span >_ID<span >":1<span >},{
<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:{
<span >"<span >urls<span >"<span >:{
<span >"<span >$each<span >"<span >:[
<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.xxxx.com<span >'<span >
]
}
}
}
)

:5:{:[,,:-2<span >#<span >2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({<span >"
<span >_ID
<span >"
:5<span >},
<span >"
<span >$slice
<span >"
:-1<span >,
<span >"
<span >$sort
<span >"
:-1<span >
}
}
})

<span >#<span >注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$eah"

db.user.deleteOne({ 4、聚合: 8<span >#<span >2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {<span >'
<span >addr.country
<span >'
: <span >'
<span >China
<span >'
<span >} )

<span >#<span >3、删除全部
db.user.deleteMany({})

pymongo

<span >#<span >聚合框架:
<span >可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括(括号内为构件对应的 *** 作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道 *** 作符可以任意组合,重复使用

clIEnt:{=MongoClIEnt(<span >'<span >mongodb://root:123@localhost:27017<span >'<span >)
table
=clIEnt[<span >'
<span >db1
<span >'
][<span >'
<span >emp
<span >'
<span >]
<span >#
<span > table.drop()

<span >
l
=<span >[
(
<span >'
<span >egon
<span >'
,<span >'
<span >male
<span >'
,18,<span >'
<span >20170301
<span >'
,<span >'
<span >老男孩驻沙河办事处外交大使
<span >'
,7300.33,401,1),<span >#
<span >以下是教学部

(<span >'
<span >alex
<span >'
,78,<span >'
<span >20150302
<span >'
,<span >'
<span >teacher
<span >'
,1000000.31,1<span >),(
<span >'
<span >wupeiqi
<span >'
,81,<span >'
<span >20130305
<span >'
,8300,(
<span >'
<span >yuanhao
<span >'
,73,<span >'
<span >20140701
<span >'
,3500,(
<span >'
<span >liwenzhou
<span >'
,28,<span >'
<span >20121101
<span >'
,2100,(
<span >'
<span >jingliyang
<span >'
,<span >'
<span >female
<span >'
,<span >'
<span >20110211
<span >'
,9000,(
<span >'
<span >jinxin
<span >'
,<span >'
<span >19000301
<span >'
,30000,(
<span >'
<span >成龙
<span >'
,48,<span >'
<span >20101111
<span >'
,10000,(
<span >'
<span >歪歪
<span >'
,<span >'
<span >20150311
<span >'
,<span >'
<span >sale
<span >'
,3000.13,402,2),<span >#
<span >以下是销售部门

(<span >'
<span >丫丫
<span >'
,38,<span >'
<span >20101101
<span >'
,2000.35,2<span >),(
<span >'
<span >丁丁
<span >'
,<span >'
<span >20110312
<span >'
,1000.37,(
<span >'
<span >星星
<span >'
,<span >'
<span >20160513
<span >'
,3000.29,(
<span >'
<span >格格
<span >'
,<span >'
<span >20170127
<span >'
,4000.33,(
<span >'
<span >张野
<span >'
,<span >'
<span >20160311
<span >'
,<span >'
<span >operation
<span >'
,10000.13,403,3),<span >#
<span >以下是运营部门

(<span >'
<span >程咬金
<span >'
,<span >'
<span >19970312
<span >'
,20000,3<span >),(
<span >'
<span >程咬银
<span >'
,<span >'
<span >20130311
<span >'
,19000,(
<span >'
<span >程咬铜
<span >'
,<span >'
<span >20150411
<span >'
,18000,(
<span >'
<span >程咬铁
<span >'
,<span >'
<span >20140512
<span >'
,17000,3<span >)
]

<span >for n,item <span >in<span > enumerate(l):
d=<span >{
<span >"<span >_ID<span >"<span >:n,<span >'<span >name<span >'<span >:item[0],<span >'<span >sex<span >':item[1<span >],<span >'<span >age<span >':item[2<span >],<span >'<span >hire_date<span >':datetime.datetime.strptime(item[3],<span >'<span >%Y%m%d<span >'<span >),<span >'<span >post<span >':item[4<span >],<span >'<span >salary<span >':item[5<span >]
}
table.save(d)

{::{<span >#<span >例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({<span >"
<span >$match
<span >"
:{<span >"
<span >post
<span >"
:<span >"
<span >teacher
<span >"
<span >}})

<span >#<span >例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}}
)

{:0,:1,::{<span >#<span >1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"
<span >$project
<span >"
<span >:{
<span >"
<span >name
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >post
<span >"
:1<span >,
<span >"
<span >new_age
<span >"
:{<span >"
<span >$add
<span >"
:[<span >"
<span >$age
<span >"
,1<span >]}
}
})

<span >#<span >2、表达式之数学表达式
{<span >"<span >$add<span >":[expr1,expr2,...,exprN]} <span >#<span >相加
{<span >"<span >$subtract<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个减第二个
{<span >"<span >$multiply<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >相乘
{<span >"<span >$divIDe<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{<span >"<span >$mod<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

<span >#<span >3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second<span >

<span >例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_year<span >":{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}}}
)

<span >#<span >例如查看每个员工的工作多长时间
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_period<span >"<span >:{
<span >"<span >$subtract<span >"<span >:[
{<span >"<span >$year<span >"<span >:new Date()},{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}
]
}}}
)

<span >#<span >4、字符串表达式
{<span >"<span >$substr<span >":[字符串/<span >$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{<span >"<span >$concat<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{<span >"<span >$tolower<span >"<span >:expr}
{<span >"<span >$toupper<span >"<span >:expr}

db.emp.aggregate( {<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$toupper<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})

<span >#<span >5、逻辑表达式
$<span >and<span >
$<span >or<span >
$<span >not<span >
其他见Mongodb权威指南

{:分组字段,:{<span >#<span >1、将分组字段传给$group函数的_ID字段即可
{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$sex
<span >"
}} <span >#
<span >按照性别分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
}} <span >#
<span >按照职位分组

{<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:{<span >"
<span >state
<span >"
:<span >"
<span >$state
<span >"
,<span >"
<span >city
<span >":<span >"<span >$city<span >"}}} <span >#<span >按照多个字段分组,比如按照州市分组

<span >#<span >2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合 *** 作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last<span >

<span >例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post;

db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例2:去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

<span >#<span >例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >first_ID<span >":{<span >"<span >$first<span >":<span >"<span >$_ID<span >"<span >}}})

<span >#<span >3、数组 *** 作符
{<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:expr}:不重复
{<span >"<span >$push<span >"<span >:expr}:重复

<span >#<span >例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$addToSet<span >":<span >"<span >$name<span >"}}})

{:-1}} :1,{:n}

<span >#<span >例1、取平均工资最高的前两个部门
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >平均工资<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{
<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >平均工资<span >":-1<span >}
},{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
}
)
<span >#<span >例2、
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
},{
<span >"<span >$skip<span >":1<span >
}
)

: 1,{ , : : true, : 2,, : : false, : 3,, : : : 4,, : 5,, : : 6, : 7,, : 24<span >#<span >下述 *** 作时从users集合中随机选取3个文档
<span >db.users.aggregate(
[ { $sample: { size:
3<span > } } ]
)

练习题:

16385107911. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

1::{:{,: pymongo 2<span >. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({
<span >"
<span >$group
<span >"
:{<span >"
<span >_ID
<span >"
:<span >"
<span >$post
<span >"
,<span >"
<span >count
<span >"
:{<span >"
<span >$sum
<span >"
:1<span >}}})

3<span >. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1<span >}}})

4<span >. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

5<span >. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})

6<span >. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1},<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$lt<span >":2<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >names<span >":1,<span >"<span >count<span >":1<span >}}
)

7<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":1,<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

8<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000,<span >"<span >$lt<span >":20000<span >}}},<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

9<span >. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >age<span >":1,<span >"<span >hire_date<span >":-1<span >}}
)

10<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)

11<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,取前1个
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":-1<span >}},{<span >"<span >$limit<span >":1<span >},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >date<span >":new Date,<span >"<span >平均工资<span >":<span >"<span >$avg_salary<span >",<span >"<span >_ID<span >"<span >:0}}
)

六 可视化工具

七 pymongo

many([user0,user1]).insertedone({"<span >#
<span >1、链接

clIEnt=MongoClIEnt(<span >'
<span >mongodb://root:123@localhost:27017/
<span >'
<span >)
<span >#
<span > clIEnt = MongoClIEnt('localhost',27017)

<span >#<span >2、use 数据库
db=clIEnt[<span >'<span >db2<span >'] <span >#<span >等同于:clIEnt.db1

<span >#<span >3、查看库下所有的集合
<span >print(db.collection_names(include_system_collections=<span >False))

<span >#<span >4、创建集合
table_user=db[<span >'<span >userinfo<span >'] <span >#<span >等同于:db.user

<span >#<span >5、插入文档
<span >import<span > datetime
user0=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >birth<span >"<span >:datetime.datetime.Now(),<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}

user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}
<span >#<span > res=table_user.insertIDs<span >

<span > print(res)
<span >
<span > print(table_user.count())

<span >#<span >6、查找

<span >#<span > from pprint import pprint#格式化细<span >

<span > pprint(table_user.find_one())
<span >
<span > for item in table_user.find():
<span >
<span > pprint(item)

<span >#<span > print(table_user.findID":{"$gte":1},"name":'egon'}))

<span >#<span >7、更新
table_user.update({<span >'<span >_ID<span >':1},{<span >'<span >name<span >':<span >'<span >EGON<span >'<span >})

<span >#<span >8、传入新的文档替换旧的文档
<span >table_user.save(
{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >'<span >egon_xxx<span >'<span >
}
)

dio controls="controls" >

总结

以上是内存溢出为你收集整理的MongoDB全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB所遇到的程序开发问题。

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