mongoDB

sql和mongodb的術語對比

SQL術語/概念	MongoDB術語/概念	解釋/說明
database	database	數據庫
table	collection	數據庫表/集合
row	document	數據記錄行/文檔
column	field	數據字段/域
index	index	索引
table joins		錶鏈接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主鍵,MongoDB自動將_id字段設置爲主鍵

庫操做

1.客戶端

# 使用自帶的客戶端,找到安裝目錄，執行bin目錄下的mongo.exe
mongo.exe

# 使用admin用戶和密碼 123456 鏈接到本地的 MongoDB 服務上(若是要鏈接到指定的數據庫上，須要在localhost後面繼續追數據庫的名字，如：localhost/test)：
mongodb://admin:123456@localhost/

2.查看全部的數據庫

show dbs

3.建立數據庫

use XXX
# XXX是數據庫名字
# 說明：新建立的數據庫若是裏面沒有數據，使用show dbs查看時會看不到，須要插入數據後才能看到。

4.刪除數據庫

# 首先要轉到該數據庫下
use XXX
# 而後刪除該數據庫
db.dropDatabase

集合操做-表操做

> use cmdb_t
> db.createCollection("search_pro")     # 先建立集合，相似數據庫中的表
> show tables
search_pro
> db.cmdb_t.drop()                      # 刪除全部集合
true 
> show tables

文檔操做-數據操做

插入數據

# 插入數據
>db.表名.insert({'pkg_name':'searchops',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

# 建立變量並插入變量
> document= {'pkg_name':'searchops2' , tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 200 }
> db.search_project.insert(document)

更新數據

update

db.collection.update(
<query>, #update的查詢條件
<update>, #update的對象和要更新的操做（如$,$inc...）等
{
upsert: <boolean>, # 可選，如不存在update記錄，是否插入objNew,true爲插入，默認false不插入。
multi: <boolean>, # 可選，默認false,只更新找到的第一條，參數爲true則按條件查出的多條記錄所有更新。
writeConcern: <document> # 可選，拋出異常的級別
}
)

update語法規則

db.collection.update(
   <query>,             #update的查詢條件
   <update>,            #update的對象和要更新的操做（如$,$inc...）等
   {
     upsert: <boolean>, # 可選，如不存在update記錄，是否插入objNew,true爲插入，默認false不插入。
     multi: <boolean>,  # 可選，默認false,只更新找到的第一條，參數爲true則按條件查出的多條記錄所有更新。
     writeConcern: <document> # 可選，拋出異常的級別
   }
)

# 找到pkg_name 爲searchops2的項，將title設置爲search_v3
db.search_project.update({'pkg_name':'searchops2'},{$set:{'title':'search_v3'}})   # 只改一條數據
db.search_project.update({'pkg_name':'searchops2'},{$set:{'title':'search_v3'}},{multi:true})  # 改全部pkg_name爲searchops2的項

save

db.collection.save(
   <document>,                 # 文檔數據
   {
     writeConcern: <document>  # 可選，拋出異常的級別。
   }
)

db.collection.save(
   <document>,                 # 文檔數據
   {
     writeConcern: <document>  # 可選，拋出異常的級別。
   }
)

# 會將相同id的數據中的內容替換成save中的內容
db.search_project.save({ "_id" : ObjectId("5e1ebab7ec1107d60b203516"), "pkg_name" : "search_v3", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 200 })

刪除數據

db.collection.remove(
   <query>,              # 可選,刪除的文檔的條件。
   {
     justOne: <boolean>, # 可選,值爲true或1只刪除一個文檔，默認值 false刪除全部匹配條件的文檔。
     writeConcern: <document> # 可選,拋出異常的級別。  
} )

db.collection.remove(
   <query>,              # 可選,刪除的文檔的條件。
   {
     justOne: <boolean>, # 可選,值爲true或1只刪除一個文檔，默認值 false刪除全部匹配條件的文檔。
     writeConcern: <document> # 可選,拋出異常的級別。  
} )

db.collection.remove(
   <query>,              # 可選,刪除的文檔的條件。
   {
     justOne: <boolean>, # 可選,值爲true或1只刪除一個文檔，默認值 false刪除全部匹配條件的文檔。
     writeConcern: <document> # 可選,拋出異常的級別。  
} )

db.collection.remove(
   <query>,              # 可選,刪除的文檔的條件。
   {
     justOne: <boolean>, # 可選,值爲true或1只刪除一個文檔，默認值 false刪除全部匹配條件的文檔。
     writeConcern: <document> # 可選,拋出異常的級別。  
} )

接下來咱們移除 title 爲 'MongoDB 教程' 的文檔：

# 刪除全部符合條件的數據
>db.search_project.remove({'likes':100}) 
# 只刪除第一條找到的記錄
>db.search_project.remove({'likes':100},1)  
若是你只想刪除第一條找到的記錄能夠設置 justOne 爲 1，以下所示：
# 刪除全部數據，能夠使用如下方式（相似常規 SQL 的 truncate 命令）：
>db.col.remove({})

查找數據

單文檔查詢

>db.collection.find(query, projection)
query ：可選，使用查詢操做符指定查詢條件
projection ：可選，使用投影操做符指定返回的鍵。查詢時返回文檔中全部鍵值， 只需省略該參數便可（默認省略）。

>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式來顯示全部文檔。

>db.collection.find(query, projection)
query ：可選，使用查詢操做符指定查詢條件
projection ：可選，使用投影操做符指定返回的鍵。查詢時返回文檔中全部鍵值， 只需省略該參數便可（默認省略）。

>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式來顯示全部文檔。

操做	格式	範例	RDBMS中的相似語句
等於	{<key>:<value>}	db.col.find({"likes":"100"}).pretty()	where likes = '100'
小於	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小於或等於	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大於	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大於或等於	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等於	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

# 查找全部數據
db.search_project.find();
# and
db.col.find({"likes":100, "pkg_name":"search"}).pretty()
#or
db.col.find({$or: [{key1: value1}, {key2:value2}]}).pretty()
# and 和 or
>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"pkg_name": "search"},{"title": "search_v3"}]}).pretty()

# $type 指定查找類型，指定查找title 爲 String 的數據
db.search_project.find({"title" : {$type : 'string'}})

關係查詢

嵌入式關係

{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address": [
{
"building": "22 A, Indiana Apt",
"pincode": 123456,
"city": "Los Angeles",
"state": "California"
},
{
"building": "170 A, Acropolis Apt",
"pincode": 456789,
"city": "Chicago",
"state": "Illinois"
}]
}

數據文檔

{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin",
   "address": [
      {
         "building": "22 A, Indiana Apt",
         "pincode": 123456,
         "city": "Los Angeles",
         "state": "California"
      },
      {
         "building": "170 A, Acropolis Apt",
         "pincode": 456789,
         "city": "Chicago",
         "state": "Illinois"
      }]
} 

>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})

引用式關係

{
"_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
"building": "22 A, Indiana Apt",
"pincode": 123456,
"city": "Los Angeles",
"state": "California"
}

用戶地址文檔

{
   "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
   "building": "22 A, Indiana Apt",
   "pincode": 123456,
   "city": "Los Angeles",
   "state": "California"
} 

{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address_ids": [
ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000")
]
}

用戶文檔

{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin",
   "address_ids": [
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000")
   ]
}

>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1})
>var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})