MongoDB 是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)请唱。由 C++ 語(yǔ)言編寫(xiě)。旨在為 WEB 應(yīng)用提供可擴(kuò)展的高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案过蹂。是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的產(chǎn)品十绑，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的酷勺。

• 指定文本編輯器

EDITOR="\"C:\\Program Files\\Sublime Text 3\\sublime_text.exe\""

• 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)

use docname

• 查看所有數(shù)據(jù)庫(kù)

show dbs

• 查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)或集合db插入記錄

db.docname.insert({key:value,key:value,...})

• 查看集合

show collections

• 查看當(dāng)前操作集合及文檔

db.docname

• 查看所有記錄

db.colname.find()

• 查看單條記錄

db.colname.findOne()

• 修改記錄

db.colname.update({key:value},{$set:{key:value,...}})

• 刪除集合

db.colname.drop()

• 刪除文檔

db.dropDatabases()

• 查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)

db.stats()

• 幫助

db.help()

• 命名db.getCollection("db-name").insert({...})

直接執(zhí)行function insert(object){db.getCollection("colname").insert(objection)}

調(diào)用insert({key:value,...})

修改器指定一個(gè)鍵值對(duì),存在鍵就修改,不存在就創(chuàng)建

$set{$set:{field:value}}

• 為指定鍵的數(shù)字類型數(shù)值進(jìn)行加減操作

inc{inc:{field:value}}

• 刪除指定鍵

unset{set:{field:1}}

• 指定鍵是數(shù)組就追加新的數(shù)值指定鍵不是數(shù)組則中斷當(dāng)前操作指定鍵不存在則創(chuàng)建數(shù)組類型的鍵值對(duì)

push{push:{field:value}}

• 批量添加數(shù)據(jù)

pushAll{pushAll:{field:array}}

• 目標(biāo)數(shù)組存在此項(xiàng)則不操作,不存在則添加

addToSet{addToSet:{field:value}}

• 從指定數(shù)組刪除數(shù)據(jù),1刪除最后一個(gè),-1刪除第一個(gè)

pull{pull{field:value}}

• 批量刪除

pullAll{pullAll{field:array}}

• 數(shù)組定位器,只對(duì)數(shù)組中部分進(jìn)行操作

{ "_id" : 4, "books" : [ { "type" : "js", "name" : "extjs4" }, { "type" : "js", "name" : "jquery" }, { "type" : "db", "name" : "mongodb" } ] }

db.student.update({"books.type":"js"},{set:{"books..count":152}})

• 刪除記錄

db.colname.remove({field:value})

$addToSet與$each結(jié)合批量數(shù)組更新

db.colname.update({field:value},{$addToSet:{field:{$each:[value,...]}}})

runCommand可以執(zhí)行MongoDB中的特殊函數(shù)

findAndModify(特殊函數(shù))返回update或remove后的文檔

runCommand({"findAndModify":"processes",query:{查詢器},sort{排序},new:trueupdate:{更新器},remove:true})

EG:ps = db.runCommand({findAndModify:"student",query:{name:"maxkim"},update:{$set:{age:234}},new:true})

• 查看返回值

ps.value

• 查詢顯示 1,不顯示 0返回指定列

db.colname.find({field:{$...:...}},{_id:0, name:1,...})

$gte 大于等于

$gt 大于

$lte 小于等于

$lt 小于

$in 任意參數(shù)在引用集合里,則匹配

db.c2.find({age:{$in:[1,2,3]}})

• $nin (not in)所有參數(shù)都不在引用集合里,則匹配

• $all 所有參數(shù)在引用集合里,則匹配

• $or 有一個(gè)條件匹配就成立

db.c2.find({$or:[{age:{$lt:5}},{age:{$gt:999995}}]})

• $ne 不匹配參數(shù)條件

• $not 不匹配結(jié)果

• $exists 判斷元素是否存在

• $slice 選擇返回文檔的子集

db.product.find({},{reviews:{$slice:12}}) 

• 返回前12條

db.product.find({},{reviews:{$slice:-5}}) 

• 返回后5條

正則查詢

db.colname.find({field:/li/i},{field:0,...})

db.review.find({text:/best|worst/i})

db.review.find({text:{$regex:"best|worsst",$options:"i"}})

• 索引

db.colname.find({field.n:value})$size 

• 指定數(shù)組長(zhǎng)度

db.persons.find({books:{$size:4}},{_id:0, books:1})

• 添加字段

db.persons.update({},{$set:{field:n}},false,true)

• 改變更新方式

db.persons.update({},{$push:{field:"value"},$inc:{field:1}})

• 索引1為正序 -1為倒序

db.books.ensureIndex({number:1})

• 索引命名

db.books.ensureIndex({name:1},{name:"new_name"})

• 唯一索引

db.books.ensureIndex({name:-1},{unique:true})

• 剔除重復(fù)值

db.books.ensureIndex({name:-1},{unique:true,dropDups:true})

• 使用指定索引查詢

db.books.find({name:"",number:1}).hint({name:-1})

• 查看查詢使用索引及查詢數(shù)據(jù)狀態(tài)信息(分析查詢性能)

db.books.find({name:"",number:1}).explain

• 刪除索引

db.runCommand({dropIndexes:"books", index:"name_1"})

• 刪除所有索引

db.runCommand({dropIndexes:"books", index:"*"})

• 匹配子文檔.

db.users.find({'addresses.name':"home"}).pretty()

$elemMatch 

• 所有詞語(yǔ)在相同的子文檔中,則匹配

db.users.find({addresses:{$elemMatch:{name:"home",state:"NY"}}})

• $size 子文檔數(shù)組大小與提供的文本值相同,則匹配

db.users.find({address:{$size:3}})

• $where 執(zhí)行任意JavaScript來(lái)選擇文檔

db.reviews.find({$where:"this.helpful_votes>3"})

2D查詢數(shù)據(jù)

var map = [{ "gis" : { "x" : 185, "y" : 150 }},{ "gis" : { "x" : 70, "y" : 180 }},{ "gis" : { "x" : 75, "y" : 180 }},{ "gis" : { "x" : 185, "y" : 185 }},{ "gis" : { "x" : 65, "y" : 185 }},{ "gis" : { "x" : 50, "y" : 50 }},{ "gis" : { "x" : 50, "y" : 50 }},{ "gis" : { "x" : 60, "y" : 55 }},{ "gis" : { "x" : 65, "y" : 80 }},{ "gis" : { "x" : 55, "y" : 80 }},{ "gis" : { "x" : 0, "y" : 0 }},{ "gis" : { "x" : 0, "y" : 200 }},{ "gis" : { "x" : 200, "y" : 0 }},{ "gis" : { "x" : 200, "y" : 200 }}]for(var i = 0;iprev.m){
prev.m = doc.m;
prev.name = doc.name;
prev.country = doc.country;
}
},
condition:{m:{$gt:90}} }}
)

• 固定集合

• 創(chuàng)建一個(gè)1000個(gè)字節(jié)的固定集合,可以存儲(chǔ)10個(gè)文檔

db.createCollection("MyColl",{size:1000,capped:true,max:10})

• 普通集合轉(zhuǎn)換固定集合

db.runCommand({convertToCapped:"persons",size:100000})

• 反向排序,默認(rèn)插入順序

db.MyColl.find().sort({$natural:-1})

GridFS

• 上傳文件

mongofiles -d colname -l "localfile" put "filename"

• 查看所有文件

mongofiles -d test list

• 刪除文件

mongofiles -d test delete 'filename'

• Eval(啟用)

db.eval("function(name){return name;}","uspcat")

• 導(dǎo)出

mongoexport.exe -d test -c persons -o "D:\MongoDB\log\dump.json"

• 導(dǎo)入

mongoimport.exe --db test --collection persons --file "D:\MongoDB\log\dump.json"

• 運(yùn)行時(shí)備份

mongodump.exe --host 127.0.0.1:27017 -d test -o "D:\MongoDB\log\test"

• 運(yùn)行時(shí)恢復(fù)

mongorestore.exe --host 127.0.0.1:27017 -d test "D:\MongoDB\log\test.json\test\"

fsync

• 上鎖(use admin)

db.runCommand({fsync:1, lock:1})

• 上鎖

db.currentOp()

• 數(shù)據(jù)恢復(fù)

db.repairDatabase()

• 添加用戶

 db.createUser({user:"pangdahai",pwd:"123",roles:
[{role:"readWriteAnyDatabase",db:"admin"}]})
Successfully added user: {
        "user" : "quanee",
        "roles" : [
                {
                        "role" : "readWriteAnyDatabase",
                        "db" : "admin"
                }
        ]
}

• 添加權(quán)限認(rèn)證

• auth

db.auth("username","password")

• 刪除用戶

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

• 查看所有用戶

db.system.users.find()

• 用戶登錄

mongo 127.0.0.1:27017/username

主從復(fù)制

• 主服務(wù)器配置

master.conf

dbpath=D:\MongoDB\master

port = 8888

bind_ip = 127.0.0.1

master=true

• 從服務(wù)器配置

dbpath=D:\MongoDB\slave

port = 7777

bind_ip = 127.0.0.1

source = 127.0.0.1:8888 #主服務(wù)器數(shù)據(jù)源

slave = true

• 主服務(wù)器運(yùn)行

db.getMongo().setSlaveOk();
(rs.setSlaveOk())

• 索引碎片整理

db.values.reIndex()

• 查詢分析器開(kāi)啟

db.setProfilingLevel(2)

• 強(qiáng)制使用指定索引

hing({indexname:1})

• 通配符

$** 匹配任意字段中包含的字符串

-- 解析字符串>>>刪除分詞>>>匹配詞干

-- 關(guān)鍵字使用雙引號(hào)包含,必須匹配含有雙引號(hào)的短語(yǔ)

db.books.find({$text:{$search:'"books"'}})  匹配含有books的短語(yǔ)

• 排除單詞

db.books.find({$text:{$search:'mongodb -second'}}) 搜索匹配mongodb但不包含second的短語(yǔ)

• 排除文檔

db.books.find({$text:{$search:'mongodb -"second"  '}}) 搜索匹配mongodb但不包含second的文檔

• 分配權(quán)重(默認(rèn)為1,其他值為被發(fā)現(xiàn)的概率的倍數(shù),即對(duì)索引的影響)

db.books.createIndex(
{'$**': 'text'},<--使用字符串索引索引所有字段
{weights:
{title: 10, <---為字段指定1以外的權(quán)重
dategories:5}
}
)

• 在索引里指定語(yǔ)言

db.books.createIndex(
{'$**':'text'},
{weights:
{title:10,
categories:5},
name:'index_name',
default_language:'french'
}
)

切換存儲(chǔ)引擎到WiredTiger

• 設(shè)置配置文件YAML

storage:
dbpath:"/data/db"   數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)路徑
joural:
enabled:true    是否啟用日志,默認(rèn)true
engine:"wiredTiger" 存儲(chǔ)引擎,默認(rèn)mmapv1
wiredTiger:
engineConfig:
cacheSizeGB:8   使用內(nèi)存大小,默認(rèn)是物理內(nèi)存的一半,至少1G
journalCompressor:none  日志壓縮器,默認(rèn)snappy, 設(shè)置為none獲取最佳性能
collectionConfig:
blockCompressor:none    集合數(shù)據(jù)壓縮器(none,snappy,zlib)
indexConfig:
prefixCompression:false 是否為索引使用壓縮
collection.aggregate(pipeline)
pipline=[{$match:?},
{$group:?},
{$sort:?},
{$limit:?},
{$skip:?},
{$unwind:?},
{$redact:?},
{$sample:?},
{$out:?}
]

• $match：選擇24號(hào)發(fā)布的商品且交易時(shí)長(zhǎng)為三天的商品

• $group:打組本橙。實(shí)際上是求和、平均等計(jì)算性的打組

• 按照price進(jìn)行分組脆诉，每相同price的加1甚亭，即求每種價(jià)格出現(xiàn)的次數(shù)

• $sort：對(duì)'counts'進(jìn)行排序，-1代表從高到低排序击胜，1代表順序

• $limit：和find中l(wèi)imit一樣+

• $price相當(dāng)于把原始數(shù)據(jù)中price勾過(guò)來(lái)

pipeline = [
{'$match':{'$and':[{'pub_date':'2016.12.24'},{'time':3}]}},
{'$group':{'_id':'$price','counts':{'$sum':1}}},
{'$sort' :{'counts':-1}},
{'$limit':10}
]

• 'slice':['cates',2,1] 2表示跳過(guò)兩個(gè)亏狰，選擇第三個(gè)

• '$group'更新_id 新建 counts字段

• 按照count字段排序

pipeline2 = [
{'$match':{'$and':[{'pub_date':'2015.12.24'},{'time':3}]}},
{'$group':{'_id':{'$slice':['$cates',2,1]},'counts':{'$sum':1}}},
{'$sort':{'counts':-1}}
]

• 調(diào)用aggregate函數(shù)

item_info.aggregate(pipeline)