Skip to content

Latest commit

 

History

History
312 lines (234 loc) · 5.71 KB

notes.md

File metadata and controls

312 lines (234 loc) · 5.71 KB
Raw

mongoDB

导入导出数据

注意对于BSON和其他数据，命令是不同的。

同时导入的时候可以选择删除原有collection之后导入，这样可以避免很多问题。

mongodump --uri "mongodb+srv://<your username>:<your password>@<your cluster>.mongodb.net/sample_supplies"

mongoexport --uri="mongodb+srv://<your username>:<your password>@<your cluster>.mongodb.net/sample_supplies" --collection=sales --out=sales.json

mongorestore --uri "mongodb+srv://<your username>:<your password>@<your cluster>.mongodb.net/sample_supplies"  --drop dump

mongoimport --uri="mongodb+srv://<your username>:<your password>@<your cluster>.mongodb.net/sample_supplies" --drop sales.json

简单查询（Atlas UI）

命名空间：数据库名称.collection

简单查询：

{"state": "NY"}
{"state": "NY", "city": "ALBANY"}

** 注意查询的时候字段要按照顺序**

shell中的查询

  1. 连接数据库
mongo "mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster>.mongodb.net/admin"
  1. 连贯操作
show dbs

use sample_training

show collections

db.zips.find({"state": "NY"})

在执行find之后，只会显示出结果集中的20条数据，使用it命令进行遍历。 因为find返回一个迭代器。 同时注意其返回数据并不具有顺序性。

  1. find其他功能
db.zips.find({"state": "NY"}).count()

db.zips.find({"state": "NY", "city": "ALBANY"})

db.zips.find({"state": "NY", "city": "ALBANY"}).pretty()

插入数据

db.<collection_name>.insert({
    ...
})

插入多条文档

db.<collection_name>.insert([
    {
        ...
    },
    {
        ...
    },
    ...
])

如果插入中间出现错误，则错误文档之后的内容不会插入。如果想继续插入，则要指定参数。

db.<collection_name>.insert([
    {
        ...
    },
    {
        ...
    },
    ...
],{ "ordered": false })

如果<collection_name>所指向的collection不存在，则会同时创建。 同样，如果use <db_name>所指向db不存在，在插入时会同时创建。

更新文档

可以使用updateOne或者updateMany.

  • $inc - increment
  • $set
  • $unset
  • $push

Upsert: true

如果查询不到文档，则创建新文档。 其结构会与查询语句的结构相同，可以省去很多查询、创建语句！

删除文档、集合

删除文档使用deleteOne or deleteMany 集合则为db.<collection_name>.drop() 数据库不需要删除，当其中没有collection的时候会自动删除

高级CRUD

这里需要与$set等做区分，其用法大概是这样的：

{ <field_name>: {$<opr>: <args>, ...}, ...}

当不添加Query Operators的时候，默认是等于比较。

我们可以理解为给某个field添加“某种”属性！

Query Operators

  • $eq
  • $ne
  • $lt
  • $gt
  • $lte
  • $gte

Logical Operators

  • $and
  • $nor
  • $or
{ $<opr>: [{...}, {...}] }
  • $not 注意其并不能放在前面直接使用，而要在field中！
{ field: { $not: { <operator-expression> } } }

需要注意的是查询条件的大括号中要以key开头，而不能直接放条件（这样就不是dict了不是吗！）【做题有感】

expressive query

有时候我们需要比较文档内的属性，比如说给定一个记录开始位置和结束位置的文档collection，我们想要统计其中两个位置相同的文档条目，这就需要比较文档内的情况了。

{
    "start pos": "beijing",
    "end pos": "taiyuan"
}

对应的查询如下：

db.<collection_name>.find(
    {
        $expr: {
            $eq: ["$start pos", "$end pos"]
        }
    }
)

array query

下面我们研究一下如何查询数组。

{
    {
        friend: [ '张三', '李四', '王五']
    }
}

是数组，且非空

{ $match: { writers: { $elemMatch: { $exists: true } } }

如果直接查询

{
    friend: '张三'
}

将返回所有这个数组中包含这个元素的文档

{
    friend: ['张三', '李四']
}

将返回所有内容完全一样的文档（内容、顺序都一样）

  • $all:[...] 用于集合查询

  • $size: num 指定数组的大小

  • $elemMatch 查找数组中满足条件的元素

例如文档中包含成绩数组，我们想看其中大于90分的子文档（当然返回的结果依旧是完整的文档）

{
    scores: {
        $elemMatch: {
            score: {
                $gt: 90
            }
        }
    }
}

子文档查询

{
    {
        jobs: [
            {
                company: Intel
            },
            {
                company: AMD
            }
        ]
    }
}

如果我们想查看第二个工作在AMD的人，可以这样查询

{
    'jobs.1.campany': 'AMD'
}

projection (投影）

db.<collection_name>.find({MQL}, {projection})

指定字段是否出现

{
    _id: 0, // 不显示_id
    name: 1 // 显示name
}

如果是数组里面感兴趣的子元素呢？(详情见array query) 没错！与数组查询一样！

{
    scores:{
        $elemMatch: {
            score: {
                $gt: 90
            }
        }
    }
}

aggregation (聚合）

查询文档已经无法满足我们的需求了。我们希望“创造”一些我们感兴趣的数据；换句话说，我们希望对其进行统计分析。

基础语法：

db.<collection_name>.aggregation([ ...oprs...])

cursor 方法

  • sort({<field_name>: 1 生序 or -1 降序})
  • limit(限制显示的条数)
  • pretty()

index

db.<collection_name>.createIndex({ ...just..like...sort...})

string operation

  • 分割字符串 split:['$field', '']