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MongoDB基础_linux查看mongo数据库名称

作者：Cpp五条 | 2024-05-04 08:34:30

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linux查看mongo数据库名称

MongoDB

linux安装MongoDB

Windows安装MongoDB

  • 查看当前数据库名称
db

  • 1
  • 查看所有数据库名称
  • 列出所有在物理上存在的数据库
show dbs

  • 1
  • 切换数据库
  • 如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建
use 数据库名称

  • 1
  • 默认的数据库为test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中

数据库删除

  • 删除当前指向的数据库
db.dropDatabase()

  • 1

集合创建

集合(等同于关系型数据库中的表)

  • 语法
db.createCollection(name, options)

  • 1
  • name是要创建的集合的名称
  • options是一个文档，用于指定集合的配置
  • 选项参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称。以下是可以使用的选项列表：
  • 例1：不限制集合大小
db.createCollection("stu")

  • 1
  • 例2：限制集合大小，后面学会插入语句后可以查看效果
  • 参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
  • 参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )


  • 1
  • 2
查看当前数据库的集合
  • 语法
show collections

  • 1
删除
  • 语法
db.集合名称.drop()

  • 1

数据类型

  • 下表为MongoDB中常用的几种数据类型：
  • Object ID：文档ID
  • String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
  • Boolean：存储一个布尔值，true或false
  • Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
  • Double：存储浮点值
  • Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键
  • Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
  • Null：存储Null值
  • Timestamp：时间戳
  • Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式
object id
  • 每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性
  • 可以自己去设置_id插入文档
  • 如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID
  • objectID是一个12字节的十六进制数
    • 前4个字节为当前时间戳
    • 接下来3个字节的机器ID
    • 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
    • 最后3个字节是简单的增量值

基本数据操作

插入
  • 语法
db.集合名称.insert(document)

  • 1
  • 插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
  • 例1
db.stu.insert([{name:'郭靖',addr:'上海'},{name:'黄蓉',age:18}])

  • 1
简单查询
  • 语法
db.集合名称.find()

  • 1

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

更新
  • 语法
db.集合名称.update(
   {query},
   {update},
   {multi: <boolean>}
)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

  • 参数query:查询条件，类似sql语句update中where部分

  • 参数update:更新操作符，类似sql语句update中set部分

  • 参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新全文

  • 全文档更新

db.stu.update({},{$set: {name:'gg'}},{multi:true})

  • 1

注意： 上面没有使用 s e t 会覆盖整个 j s o n 不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段， n a m e : ′ 郭 靖 ′ , a g e : 18 , 执行完上面的 u p d a t e 后就变为 n a m e : ′ 小 郭 ′ 了 ( 因为不使用 set会覆盖整个json不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段，{name:'郭靖',age:18},执行完上面的update后就变为{name:'小郭'}了(因为不使用 set会覆盖整个json不是单个字段，如上面满足条件的数据有两个字段，name:′郭靖′,age:18,执行完上面的update后就变为name:′小郭′了(因为不使用set是进行覆盖)

  • 单个更新
db.stu.update({name:'郭靖'},{name:'小郭'}) --将第一个name为郭靖的name更新为小郭

  • 1
  • 指定属性更新，通过操作符$set
db.stu.insert({name:'hr',gender:0}) 
db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}})

  • 1
  • 2

修改多条匹配到的数据(推荐使用$set)

db.stu.update({name:'小郭'},{$set: {name:'郭靖'}},{multi:true})  --将所有name为小郭的name更新为郭靖

  • 1
保存
  • 语法
db.集合名称.save(document)

  • 1
  • 如果文档的_id已经存在则修改，如果文档的_id不存在则添加
  • 例
db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1})

  • 1
  • 例
db.stu.save({_id:'20160102','name':'wyk'})

  • 1
删除
  • 语法
db.集合名称.remove(
   {query},
   {justOne: <boolean>}
)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 参数query:可选，删除的文档的条件
  • 参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条
  • 例8：只删除匹配到的第一条
db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})

  • 1
  • 例9：全部删除
db.stu.remove({})

  • 1
关于size的示例
  • 例10
  • 创建集合
db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})

  • 1
  • 插入第一条数据库查询
db.sub.insert({title:'linux',count:10})
db.sub.find()

  • 1
  • 2
  • 插入第二条数据库查询
db.sub.insert({title:'web',count:15})
db.sub.find()

  • 1
  • 2
  • 插入第三条数据库查询
db.sub.insert({title:'sql',count:8})
db.sub.find()

  • 1
  • 2
  • 插入第四条数据库查询
db.sub.insert({title:'django',count:12})
db.sub.find()

  • 1
  • 2
  • 插入第五条数据库查询
db.sub.insert({title:'python',count:14})
db.sub.find()

  • 1
  • 2

数据查询

基本查询
  • 方法find()：查询
db.集合名称.find({条件文档})

  • 1
  • 方法findOne()：查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})

  • 1
  • 方法pretty()：将结果格式化
db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

  • 1
比较运算符
  • 等于，默认是等于判断，没有运算符
  • 小于$lt
  • 小于或等于$lte
  • 大于$gt
  • 大于或等于$gte
  • 不等于$ne
  • 例1：查询名称等于’gj’的学生
db.stu.find({name:'gj'})

  • 1
  • 例2：查询年龄大于或等于18的学生
db.stu.find({age:{$gte:18}})

  • 1
逻辑运算符
  • 查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
  • 逻辑与：默认是逻辑与的关系
  • 例3：查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生
db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})

  • 1
  • 逻辑或：使用$or
  • 例4：查询年龄大于18，或性别为0的学生
db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})

  • 1
  • and和or一起使用
  • 例5：查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj
db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})


  • 1
  • 2
范围运算符
  • 使用" i n " ， " in"，" in"，"nin" 判断是否在某个范围内
  • 例6：查询年龄为18、28的学生
db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

  • 1
支持正则表达式
  • 使用//或$regex编写正则表达式
  • 例7：查询姓黄的学生
db.stu.find({name:/^黄/})
db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}}})

  • 1
  • 2
自定义查询

MongoDB中支持直接使用JS，示例如下：

  • 使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
  • 例7：查询年龄大于30的学生
> db.stu.find({$where:function(){return this.age==18}})
{ "_id" : ObjectId("5c516acf67bbdc668c62c0cc"), "name" : "gg", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0cf"), "name" : "gg", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d2"), "name" : "gg", "age" : 18 }

> db.stu.find({$where:function(){return this.age!=18}})
{ "_id" : ObjectId("5c516acf67bbdc668c62c0cb"), "name" : "gg" }
{ "_id" : ObjectId("5c516d8367bbdc668c62c0cd"), "name" : "gg" }
{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0ce"), "name" : "gg", "addr" : "上海" }
{ "_id" : ObjectId("5c51708b67bbdc668c62c0d0"), "name" : "gg", "addr" : "北京" }
{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d1"), "name" : "gg", "addr" : "上海" }
{ "_id" : ObjectId("5c51753b67bbdc668c62c0d3"), "name" : "gg", "addr" : "北京" }

  • 1
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  • 4
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  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12

skip与Limit

Limit

  • 方法limit()：用于读取指定数量的文档
  • 语法：
db.集合名称.find().limit(NUMBER)

  • 1
  • 参数NUMBER表示要获取文档的条数
  • 如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
  • 例1：查询2条学生信息
db.stu.find().limit(2)

  • 1

skip

  • 方法skip()：用于跳过指定数量的文档
  • 语法：
db.集合名称.find().skip(NUMBER)

  • 1
  • 参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0
  • 例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.find().skip(2)

  • 1

一起使用

  • 方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序
  • 创建数据集
for(i=0;i<15;i++){db.t1.insert({_id:i})}

  • 1
  • 查询第5至8条数据
db.stu.find().limit(4).skip(5)
或
db.stu.find().skip(5).limit(4)  --从第5条开始取4条结果

  • 1
  • 2
  • 3

投影

  • 在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段
  • 如：一个文档有5个字段，需要显示只有3个，投影其中3个字段即可
  • 语法：
  • 参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示
db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

  • 1
  • 对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示
  • 特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0
  • 例1
db.stu.find({},{name:1,gender:1})

  • 1
  • 例2
db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

  • 1

排序

  • 方法sort()，用于对结果集进行排序
  • 语法
db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

  • 1
  • 参数1为升序排列
  • 参数-1为降序排列
  • 例1：根据性别降序，再根据年龄升序
db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

  • 1

统计个数

  • 方法count()用于统计结果集中文档条数
  • 语法
db.集合名称.find({条件}).count()

  • 1
  • 也可以与为
db.集合名称.count({条件})

  • 1
  • 例1：统计男生人数
db.stu.find({gender:1}).count()

  • 1
  • 例2：统计年龄大于20的男生人数
db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

  • 1

消除重复

  • 方法distinct()对数据进行去重
  • 语法
db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

  • 1
  • 例1:查找年龄大于18的性别（去重）
db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})

  • 1

聚合 aggregate

  • 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
  • 语法
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

  • 1

管道

  • 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入
ps ajx | grep mongo

  • 1
  • 在mongodb中，管道具有同样的作用，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

  • 处理输入文档并输出
  • 语法
表达式:'$列名'  --必须要$符号

  • 1

  • 常用表达式

    • s u m ：计算总和， sum：计算总和， sum：计算总和，sum:1同count表示计数

    例：以addr进行分组统计每组有几条($sum:1 就是每发现一条数据这个xxx字段数量就加1)

    db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$addr',
            xxx:{$sum:1}
        }
    }
])

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    • $avg：计算平均值

    例：以addr进行分组并求age字段的平均值

    db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$addr',
            xxx:{$avg:'$age'}
        }
    }
])

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    • $min：获取最小值

    例：以addr进行分组并求age字段的最小值

    db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$addr',
            xxx:{$min:'$age'}
        }
    }
])

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    • $max：获取最大值

    例：以addr进行分组并求age字段的最大值

    db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$addr',
            xxx:{$max:'$age'}
        }
    }
])

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    • $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’$字段’
  • 例1：统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            counter:{$sum:1}
        }
    }
])

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Group by null

  • 将集合中所有文档分为一组
  • 例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1},
            avgAge:{$avg:'$age'}
        }
    }
])

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透视数据

  • 例3：统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            name:{$push:'$name'}
        }
    }
])

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  • 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            name:{$push:'$$ROOT'}
        }
    }
])

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$match

  • 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
  • 使用MongoDB的标准查询操作
  • 例1：查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}}
])

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  • 例2：查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}},
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])

  • 1
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  • 3
  • 4

$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
  • 例1：查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])

  • 1
  • 2
  • 3
  • 例2：查询男生、女生人数，输出人数
db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$project:{_id:0,counter:1}}
])

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

$sort

  • 将输入文档排序后输出
  • 例1：查询学生信息，按年龄升序
b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

  • 1
  • 例2：查询男生、女生人数，按人数降序
db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
])

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

$limit

  • 限制聚合管道返回的文档数
  • 例1：查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{$limit:2}])

  • 1

$skip

  • 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
  • 例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{$skip:2}])


  • 1
  • 2
  • 例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
])

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 注意顺序：先写skip，再写limit

$unwind

  • 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值

语法1

  • 对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

  • 1
  • 构造数据
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

  • 1
  • 查询
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

  • 1

语法2

  • 对某字段值进行拆分
  • 处理空数组、非数组、无字段、null情况
db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:'$字段名称',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
    }
}])

  • 1
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  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 构造数据
db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])

  • 1
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  • 7
  • 使用语法1查询
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

  • 1
  • 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
  • 问：如何能不丢弃呢？
  • 答：使用语法2查询
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

  • 1

索引

创建大量数据：

for(i=0;i<100000;i++){
    db.表.insert({name:'test'+i,age:i})
}

  • 1
  • 2
  • 3

数据查找性能分析：

  • 查找姓名为test10000的文档

    db.表.find({'name':'test10000'})  --数据太少看不出来啥效果

    • 1

  • 使用explain()命令进行查看性能

    > db.表.find({'name':'test10000'}).explain('executionStats')

...
"executionStats" : {
                "executionSuccess" : true,
                "nReturned" : 0,
                "executionTimeMillis" : 110,  <------主要看这个字段是运行时间
                "totalKeysExamined" : 0,
                "totalDocsExamined" : 2,
                "executionStages" : {
                        "stage" : "COLLSCAN",
                        "filter" : {
                                "name" : {
                                        "$eq" : "test10000"
                                }
                        },
                        ...
}

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建立索引

上面在10万条数据中查找1条既然需要110毫秒太慢了，现在添加字段索引

db.表.ensureIndex({属性:1})
db.表.ensureIndex({属性:-1})

  • 1
  • 2

1表示升序，-1表示降序

  • 建立完成后再次使用explain()命令进行查看性能
> db.表.find({'name':'test10000'}).explain('executionStats')

...
"executionStats" : {
                "executionSuccess" : true,
                "nReturned" : 0,
                "executionTimeMillis" : 1,  <------主要看这个字段是运行时间
                "totalKeysExamined" : 0,
                "totalDocsExamined" : 2,
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