MONGODB基操

2018-08-29 本文已影响0人眼前人_249d

增

db.colname.insert()

删

db.colname.remove()

改

db.colname.update({条件}，{$set:{key:value}})
db.colname.update({条件},{key:value})
db.colname.save({_id:"",key:value,key:value,key:value})#如果该_id存在就修改该文档，不存在就添加

查

db.colname.find() -> db.colname.find({})
db.colname.find({条件}) -> db.colname.find({age:20,name:"xxx"})

限制查询

db.colname.find({条件}).limit(num) -> db.colname.find({age:20,name:"xxx"}).limit(3)

跳过

db.colname.find({条件}).skip(num).limit(num) #返回符合条件的结果，跳过几条，返回几条

排序

db.colname.find({条件}).sort({key:1|-1}) #1表示升序，-1表示降序

投影

db.colname.find({},{key1:1,key2:1,_id:0}) #为0的key不显示,为1的key显示

distinct 去重

db.colname.distinct("键"，{条件}) -> db.colname.distinct("age",{name:"丽丽"})

count()

db.colname.find().count()
db.colname.count({条件}) ->db.colname.find({条件}).count()

$type

db.colname.find({键:{$type:"string"}}) #返回所有键为字符串类型的文档

比较运算符

$lt -> db.colname.find({salary:{$ lt:3000}}) #返回所有工资小于3000的
$lte -> db.colname.find({salary:{$ lte:3000}}) #返回所有工资小于等于3000的
$gt -> db.colname.find({salary:{$ gt:3000}}) #返回所有工资大于3000的
$gte -> db.colname.find({salary:{$ gte:3000}}) #返回所有工资大于等于3000的
$ne -> db.colname.find({salary:{$ ne:3000}}) #返回所有工资不等于3000的

逻辑运算符

$or -> db.colname.find({$ :[{salary:{$gte:10000}},{name:"xxx"}}]})

范围运算符

$in ->db.colname.find({age:{$ in:{19,20}}}) #返回年龄为19或20的文档
$nin ->db.colname.find({age:{$ nin:{19,20}}}) #返回年龄不为19或20的文档

正则

db.colname.find.({name:/^李.?/}) #返回姓名是以李开头的文档
db.colname.find.({name:{$regex:"^李.?"}})

自定义查询

db.colname.find({$where:function(){ reture this.name=="丽丽"}})

聚合操作

$group$ project $match$ skip $limit$ unwind $sort

管道

db.colname.aggregate([{ $group:{_id:"$ class",count:{$sum:1}}}]) #以班级分组，返回各班的人数

db.colname.aggregate([{ $group:{_id:"$ class",average:{ $avg:"$ age"}}}]) #以班级分组，返回各班的平均年龄

db.colname.aggregate([{ $group:{_id:"$ class",max:{ $max:"$ age"}}}]) #以班级分组，返回各班的最大年龄
db.colname.aggregate([{ $group:{_id:"$ class",min:{ $min:"$ age"}}}]) #以班级分组，返回各班的最小年龄

db.colname.aggregate([{ $group:{_id:'$ class',names:{ $push:"$ name"}}}]) #以班级分组，返回各班的学生姓名

db.colname.aggregate([{ $group:{_id:"null",last:{$ last:" $name"}}}]) #返回集合中的最后一个名字 db.colname.aggregate([{$ group:{_id:"null",first:{ $first:"$ name"}}}]) #返回集合中的第一个名字

db.colname.aggregate([{$project:{age:1,gender:1,_id:0}}]) #只返回年龄和姓名

db.colname.aggregate([{ $match:{age:{$ gt:50,$lt:100}}}]) #只返回年龄大于50，小于100的文档

db.colname.aggregate([{ $match:{age:{$ gt:50, $lt:100}}},{$ sort:{age:-1}}]) #只返回年龄大于50，小于100的文档,并根据年龄做降序排序

$unwind #将文档中的键对应的数组差分成单条独立数据 db.colname.aggregate([{$ unwind:"$tage"}])

db.colname.aggregate([{ $match:{age:{$ gt:50, $lt:100}}},{$ skip:1},{$limit:1}]) #只返回年龄大于50，小于100的文档，并跳过第一条，只返回一条

！！！ $limit$ skip 有先后顺序，(顺序不同，结果不同)

索引（mongodb的索引放在内存里）

_id索引插入文档里自动创建

普通索引：

单键索引：
db.colname.createIndex({"索引键":方向})
复合索引:
db.colname.createIndex({"索引键":方向,"索引键":方向})

子文档索引:

db.colname.createIndex({"父键.子键":方向,"父键.子键":方向})

数组索引:

db.colname.createIndex({tags:1})

全文索引:(在一个集合中只能创建一个全文索引)

db.colname.createIndexI({"索引键":"text"})
db.colname.find({$text:{$search:"关键字"}})

属性：

background：在后台创建索引
unique： 唯一suoy
name： 为索引起名字
sparse：稀疏索引(创建一个索引，如果设置了sparse，文档中如果含有这个索引键，创建索引，没有索引键，跳过这个文档)
#TTL exprieAfterSeconds  设置文档在集合中的存活时间，超时删除该文档
    #！注意：我们直接插入一个时间，会跟着文档中真正插入的时间，相差8小时
    #_id不能设置日期索引
   #不能将已经创建的索引直接修改为时间时间索引，只能删除，重新创建
   #TTL不能是复合索引，只能是单键索引
   #在固定大小的集合中，不能创建TTL索引

删除索引

db.colname.dropIndex("索引名") #删除一个索引
db.colname.dropIndexes() #删除所有索引

查看索引

db.colname.getIndexes() #查看集合中的所有索引

查看集合中索引的总大小

db.colname.totalIndexSize()

强制索引

db.colname.find({条件}).hint("索引名")

重建索引

db.colname.reIndex()

建立索引的注意事项，优点，缺点

优点：相当与创建了一个目录，能够提高查找的效率
缺点：1 对于插入删除修改数据会变慢，因为在做插入，删除，修改数据的时候，索引也会随之变化。
2 创建索引会产生额外的数据，增加我们对硬件的要求，会额外占用内存
注意事项：
1.尽量减少创建不必要的索引
2.经常变动的键不必要创建索引
3.不会成为查询条件的值不需要创建索引
4.mongodb集合中最大的索引个数不能超过64个，索引的名称不能超过128个字符，复合索引最大只能有31个字段
5.不能命中索引的情况： $in$ nin 范围运算符以及比较运算符
6.mongodb中索引存放在内存中，如果必须确保索引的大小不能超过内存，如果超过内存的最大限制，mongodb会自动删除一些索引
6.mongodb中索引存放在内存中，如果必须确保索引的大小不能超过内存，如果超过内存的最大限制，monogdb会自动输出一些索引

创建用户

use admin
db.createUser({"user":"username","pwd":"password","roles":[{"role":"root",db:"admin"}]})
#打开安全认证
sudo vim /etc/mongod.conf
#低版本
#auth=True
修改完毕后重置 sudo service mongod restart
#使用超管登录
mongo -u 用户名 -p 密码 --authenticationDatabase "admin"
use dbname
db.createUser({"user":"username","pwd":"password","roles":[{"role":"readWrite",db:"dbname"}]})
mongo -u 用户名 -p 密码 --authenticationDatabase "dbname"

修改用户信息

db.updateUser("username",{pwd:"newpwd"}) #改密码
db.updateUser("username",{user:"newuser"}) #修改用户名

删除权限

db.revokeRolesFromUser("username",[{role:"权限",db:"dbname"}])

添加权限

db.grantRolesToUserI("username",db:"dbname")

删除用户

db.dropUser("username")
use admin
db.system.users.remove({user:"username"})

查看所有的用户

use admin
db.system.users.find()

mongodb数据备份

monogodump -h 127.0.0.1:27017 -d dbname -o 备份文件路径
monogodump -h 127.0.0.1:27017 -d dbname colname -o 备份文件路径（集合)

mongodb数据恢复

mongorestore -h 127.0.1:27017 -d dbname --dir 备份文件路径

备份所有数据库

monogodump -h 127.0.0.1:27017 -o 备份文件路径

恢复所有数据库

mongorestore -h 127.0.0.1:27017 --dir 备份文件路径

数据导出（json，csv）

mongoexport -d dbname -c colname -o 导出文件路径(.json) --type json

mongoexport -d dbname -c colname -o 导出文件路径(.csv) --type csv -f "键名，键名"

数据导入(json,csv)

mongoimport -d dbname -c colname --file 导入文件路径 --type json
mongoimport -d dbname -c colname -- file 导入文件路径 --headerline --type csv

mongodb状态检测

mongostat
mongotop

副本集

目的

1.防止数据灾难
2.实时备份，实现主从节点数据一致性
3.读写分离
4.无宕机行为
5.分担主节点压力
缺点：具有中心化，所有的增删改查都需要在主节点完成，对主节点的压力较大，对主机的性能要求较高

如何实现副本集

开启mongod服务（至少两个)

mongod -bind_ip ip --port port --dbpath 数据存放路径 --replSet rs0

链接mongo服务

mongo --host ip --port port

确定主节点

rs.initiate()

添加从节点

rs.add("ip:port")

激活从从节点

rs.slaveOk()