数据库操作

创建数据库

在 MongoDB 中，使用 use 命令并且插入一条数据，就可以完成创建一个数据库了。

删除数据库

使用 db.dropDatabase() 删除数据库。

集合操作

创建集合

在 MongoDB 中，当插入文档时会自动的创建集合。

使用 createCollection 方法显式的创建集合。

1	db.createCollection(name, options)

options 可以是如下参数：

字段	类型	描述
capped	布尔	（可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId	布尔	3.2 之后不再支持该参数。（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size	数值	（可选）为固定集合指定一个最大值，即字节数。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max	数值	（可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。

删除集合

使用 db.COLLECTION_NAME.drop() 删除集合。

文档操作

MongoDB 针对文档，同样支持增删改查操作，这里特别说明一下查询文档。

查询文档

使用 db.COLLECTION_NAME.find 方法查询文档，find 内部可以填写查询条件。如果需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法。如：

db.col.find({
	"likes": {$gt:50}, 
	$or: [
		{"by": "xxx"},
		{"title": "MongoDB学习"}
		]
	}
).pretty()

查询条件操作符

查询条件过滤操作符如下：

操作	格式	范例	SQL 语句
等于	`{<key>:<value>`}	`db.col.find({"by":"xxx"}).pretty()`	`where by = '菜鸟教程'`
小于	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()`	`where likes < 50`
小于或等于	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()`	`where likes <= 50`
大于	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()`	`where likes > 50`
大于或等于	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()`	`where likes >= 50`
不等于	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()`	`where likes != 50`

也可以利用 $type 检索类型，如 {<key>:{$type:'string'}}。

分页查询

MongoDB 中使用 limit 方法和 skip 方法进行分页查询。

1	db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

排序

使用 sort 方法进行排序，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

1	db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

聚合操作

MongoDB 中聚合的方法使用 aggregate 方法，基本语法格式如下：

1
2
3

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

一些聚合表达式如下：

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$sum : “$likes”}}}])
$avg	计算平均值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$avg : “$likes”}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$min : “$likes”}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, num_tutorial : {$max : “$likes”}}}])
$push	将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$push: “$url”}}}])
$addToSet	将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, url : {$addToSet : “$url”}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, first_url : {$first : “$url”}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : “$by_user”, last_url : {$last : “$url”}}}])

管道

在 MongoDB 中有管道的概念，MongoDB 的聚合管道将 MongoDB 文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。有以下几个管道操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

举个例子：

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

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