MongoDb 建立、更新以及刪除文檔經常使用命令

mongodb由C＋＋寫就，其名字來自humongous這個單詞的中間部分，從名字可見其野心所在就是海量數據的處理。關於它的一個最簡潔描述爲：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋樑，集二者的優點於一身。

安裝及使用：

首先在Ubuntu上安裝MongoDB。

下載MongoDB, 如今最新的生產版本1.7.0

1. 解壓文件.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2. 爲MongoDB建立數據目錄，默認狀況下它將數據存儲在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3. 啓動MongoDB服務.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4. 打開另外一個終端，並確保你在MongoDB的bin目錄，輸入以下命令.

$ ./mongo

一些概念

一個mongod服務能夠有創建多個數據庫，每一個數據庫能夠有多張表，這裏的表名叫collection，每一個collection能夠存放多個文檔（document），每一個文檔都以BSON（binary json）的形式存放於硬盤中，所以能夠存儲比較複雜的數據類型。它是以單文檔爲單位存儲的，你能夠任意給一個或一批文檔新增或刪除字段，而不會對其它文檔形成影響，這就是所謂的schema-free，這也是文檔型數據庫最主要的優勢。跟通常的key-value數據庫不同的是，它的value中存儲告終構信息，因此你又能夠像關係型數據庫那樣對某些域進行讀寫、統計等操做。Mongo最大的特色是他支持的查詢語言很是強大，其語法有點相似於面向對象的查詢語言，幾乎能夠實現相似關係數據庫單表查詢的絕大部分功能，並且還支持對數據創建索引。Mongo還能夠解決海量數據的查詢效率，根據官方文檔，當數據量達到50GB以上數據時，Mongo數據庫訪問速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的簡稱，是一個JSON文檔對象的二進制編碼格式。BSON同JSON同樣支持往其它文檔對象和數組中再插入文檔對象和數組，同時擴展了JSON的數據類型。如：BSON有Date類型和BinDate類型。

BSON被比做二進制的交換格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更「schema-less」，很是好的靈活性但空間佔用稍微大一點。

BSON有如下三個特色：

1． 輕量級

2． 跨平臺

3． 效率高

命名空間

MongoDB存儲BSON對象到collections,這一系列的數據庫名和collection名被稱爲一個命名空間。如同：java.util.List;用來管理數據庫中的數據。

索引

mongodb能夠對某個字段創建索引，能夠創建組合索引、惟一索引，也能夠刪除索引，創建索引就意味着增長空間開銷。默認狀況下每一個表都會有一個惟一索引：_id，若是插入數據時沒有指定_id，服務會自動生成一個_id，爲了充分利用已有索引，減小空間開銷，最好是本身指定一個unique的key爲_id，一般用對象的ID比較合適，好比商品的ID。

shell操做數據庫：

1. 超級用戶相關：

1. #進入數據庫admin

use admin

2. #增長或修改用戶密碼

db.addUser('name','pwd')

3. #查看用戶列表

db.system.users.find()

4. #用戶認證

db.auth('name','pwd')

5. #刪除用戶

db.removeUser('name')

6. #查看全部用戶

show users

7. #查看全部數據庫

show dbs

8. #查看全部的collection

show collections

9. #查看各collection的狀態

db.printCollectionStats()

10. #查看主從複製狀態

db.printReplicationInfo()

11. #修復數據庫

db.repairDatabase()

12. #設置記錄profiling，0=off 1=slow 2=all

db.setProfilingLevel(1)

13. #查看profiling

show profile

14. #拷貝數據庫

db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

15. #刪除collection

db.mail_addr.drop()

16. #刪除當前的數據庫

db.dropDatabase()

2. 增刪改

1. #存儲嵌套的對象

db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

2. #存儲數組對象

db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})

3. #根據query條件修改，若是不存在則插入，容許修改多條記錄

db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)

4. #刪除yy=5的記錄

db.foo.remove({'yy':5})

5. #刪除全部的記錄

db.foo.remove()

3. 索引

1. #增長索引：1(ascending),-1(descending)

2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

3. #索引子對象

4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

5. #查看索引信息

6. db.foo.getIndexes()

7. db.foo.getIndexKeys()

8. #根據索引名刪除索引

9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

4. 查詢

1. #查找全部

2. db.foo.find()

3. #查找一條記錄

4. db.foo.findOne()

5. #根據條件檢索10條記錄

6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

7. #sort排序

8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'Dt',-1})

9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

10. #count操做

11. db.user_addr.count()

12. #distinct操做,查詢指定列，去重複

13. db.foo.distinct('msg')

14. #」>=」操做

15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

16. #子對象的查找

17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

5. 管理

1. #查看collection數據的大小

2. db.deliver_status.dataSize()

3. #查看colleciont狀態

4. db.deliver_status.stats()

5. #查詢全部索引的大小

6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5. advanced queries:高級查詢

條件操做符 $gt : >  $lt : <  $gte: >=  $lte: <=  $ne : !=、<>  $in : in  $nin: not in  $all: all  $not: 反匹配(1.3.3及以上版本)  查詢 name <> "bruce" and age >= 18 的數據 db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});  查詢 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的數據 db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});  查詢 age in (20,22,24,26) 的數據 db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});  查詢 age取模10等於0 的數據 db.users.find('this.age % 10 == 0');  或者 db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});  匹配全部 db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});  能夠查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }  能夠不查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }  查詢不匹配name=B*帶頭的記錄 db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});  查詢 age取模10不等於0 的數據 db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});  #返回部分字段 選擇返回age和_id字段(_id字段老是會被返回)  db.users.find({}, {age:1});  db.users.find({}, {age:3});  db.users.find({}, {age:true});  db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});  0爲false, 非0爲true  選擇返回age、address和_id字段 db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});  排除返回age、address和_id字段 db.users.find({}, {age:0, address:false});  db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});  數組元素個數判斷 對於{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }記錄 匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});  不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});  $exists判斷字段是否存在 查詢全部存在name字段的記錄 db.users.find({name: {$exists: true}});  查詢全部不存在phone字段的記錄 db.users.find({phone: {$exists: false}});  $type判斷字段類型 查詢全部name字段是字符類型的 db.users.find({name: {$type: 2}});  查詢全部age字段是整型的 db.users.find({age: {$type: 16}});  對於字符字段，可使用正則表達式 查詢以字母b或者B帶頭的全部記錄 db.users.find({name: /^b.*/i});  $elemMatch(1.3.1及以上版本)  爲數組的字段中匹配其中某個元素 Javascript查詢和$where查詢 查詢 age > 18 的記錄，如下查詢都同樣 db.users.find({age: {$gt: 18}});  db.users.find({$where: "this.age > 18"});  db.users.find("this.age > 18");  f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);  排序sort()  以年齡升序asc  db.users.find().sort({age: 1});  以年齡降序desc  db.users.find().sort({age: -1});  限制返回記錄數量limit()  返回5條記錄 db.users.find().limit(5);  返回3條記錄並打印信息 db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)});  結果 my age is 18  my age is 19  my age is 20  限制返回記錄的開始點skip()  從第3條記錄開始，返回5條記錄(limit 3, 5)  db.users.find().skip(3).limit(5);  查詢記錄條數count()  db.users.find().count();  db.users.find({age:18}).count();  如下返回的不是5，而是user表中全部的記錄數量 db.users.find().skip(10).limit(5).count();  若是要返回限制以後的記錄數量，要使用count(true)或者count(非0)  db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);  分組group()  假設test表只有如下一條數據 { 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統計test表11月份的數據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  }  ]