MongoDB

安装

• 官网下载tgz包

• 移动到usr/local/mongodb

• 将可执行文件添加到PATH路径中

  export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH
  

• 启动：

  sudo mongod --dbpath /var/lib/mongodb
  

database 基础命令

• 查看当前数据库：db
• 查看所有数据库：show dbs
• 切换数据库：use 数据库名
• 删除当前数据库:db.dropDatabase()

集合基础命令

• 可以不用手动创建集合，使用时向里面插入数据，集合就自动建立了
• 查看集合：show collections
• 删除集合：db.集合名.drop()

数据类型

数据基本操作

• 插入数据：db.test1.inster()

  • _id：可以自己写，若空则会自动生成一个Object ID
  • db.test1.save()
    • 该方法也可以插入，但如果_id存在，则会更新对应的数据，而inster则会报错，无法插入

• 更新：db.test1.update(<条件>，内容，{mult：true(全部)|false(一条)})

  db.test1.update({name:"范晓昊"},{name:"李二狗"})   # 整条数据都替换成 李二狗
  db.test1.update({name:"范晓昊"},{$set:{name:"李二狗"}})  # 只是把name的值替换成 李二狗
  

• 删除：

  db.test1.remove({name:"范晓昊"},{justOne:true})  # 默认是删除全部满足条件的，justOne为true则只删一条
  

• 查询：

  db.test1.find({条件})
  db.test1.findOne({条件})  # 只返回一条
  db.test1.find.pretty({条件})  # 将结果格式化，美化输出
  

运算符

• 比较运算符

  等于	默认就是
  小于	$lt
  小于等于	$lte
  大于	$gt
  大于等于	$gte
  不等于	$ne

  db.test1.find({age:{$gte:18}})
  

• 范围运算符：$in、$nin

  db.test1.find({age:{$in:[18,28]}})
  

• 逻辑运算符

  • and：直接写多个条件即可

    db.test1.find({age:{$gte:18},gender:true})  # 查询年龄⼤于或等于18， 并且性别为true的学⽣
    

  • or：$or

    db.test1.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})  # 查询年龄⼤于18， 或性别为false的学⽣
    db.test1.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:true}],name:'小王'})  # 查询年龄⼤于18或性别为男⽣， 并且姓名是小王
    

• 支持正则

  # 用 // 或 $regx 编写正则表达式
  db.test1.find({name:/^⻩/})  # 查询姓⻩的学⽣
  db.test1.find({name:{$regex:'^⻩'}})
  

limit和skip

• limit() 用于读取指定数量的文档

  db.test1.find().limit(2)  # 查询两条信息
  

• skip() 用于跳过指定数量的文档

  db.stu.find().skip(2)  # 跳过两条数据
  

• 两个方法可以一起使用，无分先后

投影

• 在查询到返回的结果中，只选择必要的字段

  db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})
  db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})  # 字段为1则是显示，0则是不显示，_id默认为1
  

排序

• 方法sort(),用于对集进行排序

  db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
  db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})  # 参数1为升序排列 参数-1为降序排列
  

统计个数

• 方法count()，用于统计结果集中的文档条数

  db.集合名称.find({条件}).count()
  db.集合名称.count({条件})
  db.test1.find({gender:true}).count()
  db.test1.count({age:{$gt:20},gender:true})
  

消除重复

• ⽅法distinct()对数据进⾏去重

  db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
  db.test1.distinct('hometown',{age:{$gt:18}})  # age为18的人的家乡
  

数据备份与恢复

• 备份

  mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
  mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
  

  -h： 服务器地址， 也可以指定端⼝号

  -d： 需要备份的数据库名称

  -o： 备份的数据存放位置， 此⽬录中存放着备份出来的数据

• 恢复

  mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
  mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
  

聚合 aggregate

• 聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

  db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

• 在MongoDB中，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理

• 常用管道：

  $group	将集合中的⽂档分组， 可⽤于统计结果
  $match	过滤数据， 只输出符合条件的⽂档
  $project	修改输⼊⽂档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果
  $sort	将输⼊⽂档排序后输出
  $limit	限制聚合管道返回的⽂档数
  $skip	跳过指定数量的⽂档， 并返回余下的⽂档
  $unwind	将数组类型的字段进⾏拆分

• 表达式：处理文档并输出

  语法：表达式：'$列名'

  常用表达式：

  $sum	计算总和，$sum:1表示以⼀倍计数
  $avg	计算平均值
  $min	获取最⼩值
  $max	获取最⼤值
  $push	在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
  $first	根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据
  $last	根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据

  • $group

    • 将集合中的文档分组，可用于统计结果

    • _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’

    • 统计男生、女生的总人数

      db.test1.aggregate(
      	{$group:
      		{
      			_id:'$gender',
      			counter:{$sum:1}
      		}
      	}
      )
      

  • $match

  • 查询年龄大于20的

    db.test1.aggregate(
    	{$match:
    		{
    			age:{$gt:20}
    		}
    	}
    )
    

  索引

  • 创建

    • 可提升查询速度

      db.test1.ensureIndex({"name":1})
      

      放入多个属性可以建立联合索引，属性值1为升序

      加上{"unique":true}可建立唯一索引，可以消除重复

  • 查看当前索引

    db.test1.getIndexes()
    

  • 删除索引

    db.t1.dropIndex('索引名称')
    

pymongo

• pip安装

• 使用

  from pymongo import Mongoclient
  # 首先实例化client，建立连接
  client = Mongoclient(host='127.0.0.1',port=27017)
  collection = client['test']['t001']  # 前者为数据库名，后者为集合名
  collection.insert({'name':'范晓昊','age':18})
  

END…