mongodb常用命令.docx
《mongodb常用命令.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《mongodb常用命令.docx（12页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
mongodb常用命令
mongodb常用命令
mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。
关于它的一个最简洁描述为：
scalable,high-performance,opensource,schema-free,document-orienteddatabase。
MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。
一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binaryjson）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。
它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。
跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。
Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10倍以上。
BSON
BSON是BinaryJSON的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。
BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。
如：
BSON有Date类型和BinDate类型。
BSON被比作二进制的交换格式，如同ProtocolBuffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。
BSON有以下三个特点：
1． 轻量级
2． 跨平台
3． 效率高
命名空间
MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。
如同：
java.util.List;用来管理数据库中的数据。
索引
mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。
默认情况下每个表都会有一个唯一索引：
_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。
shell操作数据库：
一、超级用户相关：
1.进入数据库admin
useadmin
2.增加或修改用户密码
db.addUser（'name','pwd'）
3.查看用户列表
db.system.users.find（）
4.用户认证
db.auth（'name','pwd'）
5.删除用户
db.removeUser（'name'）
6.查看所有用户
showusers
7.查看所有数据库
showdbs
8.查看所有的collection
showcollections
9.查看各collection的状态
db.printCollectionStats（）
10.查看主从复制状态
db.printReplicationInfo（）
11.修复数据库
db.repairDatabase（）
12.设置记录profiling，0=off1=slow2=all
db.setProfilingLevel
（1）
13.查看profiling
showprofile
14.拷贝数据库
db.copyDatabase（'mail_addr','mail_addr_tmp'）
15.删除collection
db.mail_addr.drop（）
16.删除当前的数据库
db.dropDatabase（）
二、增删改
1.存储嵌套的对象
db.foo.save（{'name':
'ysz','address':
{'city':
'beijing','post':
100096},'phone':
[138,139]}）
2.存储数组对象
db.user_addr.save（{'Uid':
'yushunzhi@','Al':
['test-1@','test-2@']}）
3.根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录
db.foo.update（{'yy':
5},{'$set':
{'xx':
2}},upsert=true,multi=true）
4.删除yy=5的记录
db.foo.remove（{'yy':
5}）
5.删除所有的记录
db.foo.remove（）
三、索引
1.增加索引：
1（ascending）,-1（descending）
db.foo.ensureIndex（{firstname:
1,lastname:
1},{unique:
true}）;
3.索引子对象
db.user_addr.ensureIndex（{'Al.Em':
1}）
5.查看索引信息
db.foo.getIndexes（）
7.db.foo.getIndexKeys（）
8.根据索引名删除索引
9.db.user_addr.dropIndex（'Al.Em_1'）
四、查询
1.查找所有
2.db.foo.find（）
3.查找一条记录
4.db.foo.findOne（）
5.根据条件检索10条记录
6.db.foo.find（{'msg':
'Hello1'}）.limit（10）
7.sort排序
8.db.deliver_status.find（{'From':
'ixigua@'}）.sort（{'Dt',-1}）
9.db.deliver_status.find（）.sort（{'Ct':
-1}）.limit
（1）
10.count操作
11.db.user_addr.count（）
12.distinct操作,查询指定列，去重复
13.db.foo.distinct（'msg'）
14.”>=”操作
15.db.foo.find（{"timestamp":
{"$gte":
2}}）
16.子对象的查找
17.db.foo.find（{'address.city':
'beijing'}）
五、管理
1.查看collection数据的大小
2.db.deliver_status.dataSize（）
3.查看colleciont状态
4.db.deliver_status.stats（）
5.查询所有索引的大小
6.db.deliver_status.totalIndexSize（）
六、advancedqueries:
高级查询
条件操作符
$gt:
>
$lt:
<
$gte:
>=
$lte:
<=
$ne:
!
=、<>
$in:
in
$nin:
notin
$all:
all
$not:
反匹配（1.3.3及以上版本）
查询name<>"bruce"andage>=18的数据
db.users.find（{name:
{$ne:
"bruce"},age:
{$gte:
18}}）;
查询creation_date>'2010-01-01'andcreation_date<='2010-12-31'的数据
db.users.find（{creation_date:
{$gt:
newDate（2010,0,1）,$lte:
newDate（2010,11,31）}）;
查询agein（20,22,24,26）的数据
db.users.find（{age:
{$in:
[20,22,24,26]}}）;
查询age取模10等于0的数据
db.users.find（'this.age%10==0'）;
或者
db.users.find（{age:
{$mod:
[10,0]}}）;
匹配所有
db.users.find（{favorite_number:
{$all:
[6,8]}}）;
可以查询出{name:
'David',age:
26,favorite_number:
[6,8,9]}
可以不查询出{name:
'David',age:
26,favorite_number:
[6,7,9]}
查询不匹配name=B*带头的记录
db.users.find（{name:
{$not:
/^B.*/}}）;
查询age取模10不等于0的数据
db.users.find（{age:
{$not:
{$mod:
[10,0]}}}）;
返回部分字段
选择返回age和_id字段（_id字段总是会被返回）
db.users.find（{},{age:
1}）;
db.users.find（{},{age:
3}）;
db.users.find（{},{age:
true}）;
db.users.find（{name:
"bruce"},{age:
1}）;
0为false,非0为true
选择返回age、address和_id字段
db.users.find（{name:
"bruce"},{age:
1,address:
1}）;
排除返回age、address和_id字段
db.users.find（{},{age:
0,address:
false}）;
db.users.find（{name:
"bruce"},{age:
0,address:
false}）;
数组元素个数判断
对于{name:
'David',age:
26,favorite_number:
[6,7,9]}记录
匹配db.users.find（{favorite_number:
{$size:
3}}）;
不匹配db.users.find（{favorite_number:
{$size:
2}}）;
$exists判断字段是否存在
查询所有存在name字段的记录
db.users.find（{name:
{$exists:
true}}）;
查询所有不存在phone字段的记录
db.users.find（{phone:
{$exists:
false}}）;
$type判断字段类型
查询所有name字段是字符类型的
db.users.find（{name:
{$type:
2}}）;
查询所有age字段是整型的
db.users.find（{age:
{$type:
16}}）;
对于字符字段，可以使用正则表达式
查询以字母b或者B带头的所有记录
db.users.find（{name:
/^b.*/i}）;
$elemMatch（1.3.1及以上版本）
为数组的字段中匹配其中某个元素
Javascript查询和$where查询
查询age>18的记录，以下查询都一样
db.users.find（{age:
{$gt:
18}}）;
db.users.find（{$where:
"this.age>18"}）;
db.users.find（"this.age>18"）;
f=function（）{returnthis.age>18}db.users.find（f）;
排序sort（）
以年龄升序asc
db.users.find（）.sort（{age:
1}）;
以年龄降序desc
db.users.find（）.sort（{age:
-1}）;
限制返回记录数量limit（）
返回5条记录
db.users.find（）.limit（5）;
返回3条记录并打印信息
db.users.find（）.limit（3）.forEach（function（user）{print（'myageis'+user.age）}）;
结果
myageis18
myageis19
myageis20
限制返回记录的开始点skip（）
从第3条记录开始，返回5条记录（limit3,5）
db.users.find（）.skip（3）.limit（5）;
查询记录条数count（）
db.users.find（）.count（）;
db.users.find（{age:
18}）.count（）;
以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量
db.users.find（）.skip（10）.limit（5）.count（）;
如果要返回限制之后的记录数量，要使用count（true）或者count（非0）
db.users.find（）.skip（10）.limit（5）.count（true）;
分组group（）
假设test表只有以下一条数据
{domain:
"www.mongodb.org"
invoked_at:
{d:
"2009-11-03",t:
"17:
14:
05"}
response_time:
0.05
http_action:
"GET/display/DOCS/Aggregation"
}
使用group统计test表11月份的数据count:
count（*）、total_time:
sum（response_time）、avg_time:
total_time/count;
db.test.group（
{cond:
{"invoked_at.d":
{$gt:
"2009-11",$lt:
"2009-12"}}
key:
{http_action:
true}
initial:
{count:
0,total_time:
0}
reduce:
function（doc,out）{out.count++;out.total_time+=doc.response_time}
finalize:
function（out）{out.avg_time=out.total_time/out.count}
}）;
[
{
"http_action":
"GET/display/DOCS/Aggregation",
"count":
1,
"total_time":
0.05,
"avg_time":
0.05
}
]
Java应用示例
要使用Java操作MongoDB的话，要到官方网站下载一个驱动包，把包导入后，可以尝试来操作了（记得一定要开着服务器）
首先介绍一下比较常用的几个类
Mongo：
连接服务器，执行一些数据库操作的选项，如新建立一个数据库等
DB：
对应一个数据库，可以用来建立集合等操作
DBCollection：
对应一个集合（类似表），可能是我们用得最多的，可以添加删除记录等
DBObjec：
接口和BasicDBObject对象：
表示一个具体的记录，BasicDBObject实现了DBObject，因为是key-value的数据结构，所以用起来其实和HashMap是基本一致的
DBCursor：
用来遍历取得的数据，实现了Iterable和Iterator
接下来实际的操作一下，代码如下：
import.UnknownHostException;
importjava.util.List;
importjava.util.Set;
importcom.mongodb.BasicDBObject;
importcom.mongodb.DB;
importcom.mongodb.DBCollection;
importcom.mongodb.DBCursor;
importcom.mongodb.DBObject;
importcom.mongodb.Mongo;
importcom.mongodb.MongoException;
public classMongoDbTest{
public static voidmain（String[]args）throwsUnknownHostException,MongoException{
//Mongom=newMongo（）;
//Mongom=newMongo（"localhost"）;
//获得数据库服务
Mongom=newMongo（"localhost",27017）;
//得到数据库mytest
DBdb=m.getDB（"mytest"）;
//得到mytest数据库下所有表名
Setcolls=db.getCollectionNames（）;
for（Strings:
colls）{
System.out.println（s）;
}
//得到testCollection表
DBCollectioncoll=db.getCollection（"testCollection"）;
//new一个BasicDBObject对象doc
BasicDBObjectdoc=newBasicDBObject（）;
//赋值
doc.put（"name","MongoDB"）;
doc.put（"type","database"）;
doc.put（"count",1）;
//又new一个BasicDBObject对象info
BasicDBObjectinfo=newBasicDBObject（）;
info.put（"x",203）;
info.put（"y",102）;
//把info放入doc
doc.put（"info",info）;
//向testCollection表中插入一条数据
coll.insert（doc）;
//查询一条数据
DBObjectmyDoc=coll.findOne（）;
System.out.println（myDoc）;
//循环插入100条数据到testCollection
for（inti=0;i<100;i++）{
coll.insert（newBasicDBObject（）.append（"i",i））;
}
//CountingDocumentsinACollection
System.out.println（coll.getCount（））;
//UsingaCursortoGetAlltheDocuments
DBCursorcur=coll.find（）;
while（cur.hasNext（））{
升级会员 