MongDB 的基本操作
MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语 言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。最后由于 MongoDB 可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎，很多项目都考虑用 MongoDB 来替代 MySQL 等传统数据库来实现不是特别复杂的 Web 应用。由于数据量实在太大，所以迁移到了 MongoDB 上面，数据查询的速度得到了非常显著的提升。
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下面将介绍一些查询语法
1、 条件操作符, =, , = 这个操作符就不用多解释了 ，最常用也是最简单的
db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field value db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field value db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field = value db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field = value
如果要同时满足多个条件，可以这样做
db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 field value 2、$all 匹配所有
这个操作符跟 SQL 语法的 in 类似，但不同的是, in 只需满足( )内的某一个值即可, 而$all 必须满足[ ]内的所有值，例如:
db.users.find({age : {$all : [6, 8]}});
可以查询出 {name: ‘David’, age: 26, age: [ 6, 8, 9 ] }
但查询不出 {name: ‘David’, age: 26, age: [ 6, 7, 9 ] }
查询所有存在 age 字段的记录
db.users.find({age: {$exists: true}});
查询所有不存在 name 字段的记录
db.users.find({name: {$exists: false}});
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find(); { "_id" : ObjectId("4fb4a773afa87dc1bed9432d"), "age" : 20, "length" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4a7e1afa87dc1bed9432e"), "age_1" : 20, "length_1" : 30 }
查询存在字段 age 的数据
db.c1.find({age:{$exists:true}}); { "_id" : ObjectId("4fb4a773afa87dc1bed9432d"), "age" : 20, "length" : 30 }
可以看出只显示出了有 age 字段的数据， age_1 的数据并没有显示出来
4、Null 值处理Null 值的处理稍微有一点奇怪，具体看下面的样例数据：
db.c2.find() { "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null } { "_id" : ObjectId("4fc34be01d8a39f01cc17ef5"), "name" : "Jacky", "age" : 23 } { "_id" : ObjectId("4fc34c1e1d8a39f01cc17ef6"), "name" : "Tom", "addr" : 23 }
其中 ”Lily”的 age 字段为空， Tom 没有 age 字段，我们想找到 age 为空的行，具体如下：
db.c2.find({age:null}) { "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null } { "_id" : ObjectId("4fc34c1e1d8a39f01cc17ef6"), "name" : "Tom", "addr" : 23 }
奇怪的是我们以为只能找到”Lily”，但”Tom”也被找出来了 ，所以”null”不仅能找到它自身 ，连不存在 age 字段的记录也找出来了。那么怎么样才能只找到”Lily”呢?我们用 exists 来限制一下即可:
db.c2.find({age:{"$in":[null], "$exists":true}}) { "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null }
这样如我们期望一样，只有”Lily”被找出来了。
5、$mod 取模运算查询 age 取模 10 等于 0 的数据
db.student.find( { age: { $mod : [ 10 , 1 ] } } )
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询 age 取模 6 等于 1 的数据
db.c1.find({age: {$mod : [ 6 , 1 ] } }) { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
可以看出只显示出了 age 取模 6 等于 1 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
6、$ne 不等于查询 x 的值不等于 3 的数据
db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询 age 的值不等于 7 的数据
db.c1.find( { age : { $ne : 7 } } ); { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
可以看出只显示出了 age 等于 7 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
7、$in 包含与 sql 标准语法的用途是一样的，即要查询的是一系列枚举值的范围内查询 x 的值在 2,4,6 范围内的数据db.things.find({x:{$in: [2,4,6]}});
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询 age 的值在 7,8 范围内的数据
db.c1.find({age:{$in: [7,8]}}); { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
可以看出只显示出了 age 等于 7 或 8 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
8、$nin 不包含与 sql 标准语法的用途是一样的，即要查询的数据在一系列枚举值的范围外查询 x 的值在 2,4,6 范围外的数据
db.things.find({x:{$nin: [2,4,6]}});
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询 age 的值在 7,8 范围外的数据
db.c1.find({age:{$nin: [7,8]}}); { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
可以看出只显示出了 age 不等于 7 或 8 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
9、$size 数组元素个数对于{name: ‘David’, age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }
记录匹配 db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});
但不匹配 db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 } { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
查询 age 的值在 7,8 范围外的数据
db.c1.find({age:{$nin: [7,8]}}); { "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
可以看出只显示出了 age 不等于 7 或 8 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
10、正则表达式匹配查询不匹配 name=B*带头的记录db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find(); { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询 name 不以 T 开头的数据
db.c1.find({name: {$not: /^T.*/}}); { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
可以看出只显示出了 name=Tony 的数据，其它不符合规则的数据并没有显示出来
11、Javascript 查询和$where 查询查询 a 大于 3 的数据，下面的查询方法殊途同归
db.c1.find( { a : { $gt: 3 } } ); db.c1.find( { $where: "this.a 3" } ); db.c1.find("this.a 3"); f = function() { return this.a 3; } db.c1.find(f); 12、count 查询记录条数
count 查询记录条数db.users.find().count();
以下返回的不是 5，而是 user 表中所有的记录数量
db.users.find().skip(10).limit(5).count();
如果要返回限制之后的记录数量，要使用 count(true)或者 count(非 0)
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询 c1 表的数据量
db.c1.count()
可以看出表中共有 2 条数据
13、skip 限制返回记录的起点从第 3 条记录开始，返回 5 条记录(limit 3, 5)
db.users.find().skip(3).limit(5);
举例如下:
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询 c1 表的第 2 条数据
db.c1.find().skip(1).limit(1) { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
可以看出表中第 2 条数据被显示了出来
14、sort 排序以年龄升序 asc
db.users.find().sort({age: 1});
以年龄降序 desc
db.users.find().sort({age: -1});
C1 表的数据如下:
db.c1.find() { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
查询 c1 表按 age 升序排列
db.c1.find().sort({age: 1}); { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 } { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
第 1 条是 age=10 的，而后升序排列结果集
查询 c1 表按 age 降序排列
db.c1.find().sort({age: -1}); { "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 } { "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
第 1 条是 age=20 的，而后降序排列结果集
15、游标象大多数数据库产品一样， MongoDB 也是用游标来循环处理每一条结果数据，具体语法如下：
for( var c = db.t3.find(); c.hasNext(); ) { ... printjson( c.next()); ... } { "_id" : ObjectId("4fb8e4838b2cb86417c9423a"), "age" : 1 } { "_id" : ObjectId("4fb8e4878b2cb86417c9423b"), "age" : 2 } { "_id" : ObjectId("4fb8e4898b2cb86417c9423c"), "age" : 3 } { "_id" : ObjectId("4fb8e48c8b2cb86417c9423d"), "age" : 4 } { "_id" : ObjectId("4fb8e48e8b2cb86417c9423e"), "age" : 5 }
MongoDB 还有另一种方式来处理游标
db.t3.find().forEach( function(u) { printjson(u); } ); { "_id" : ObjectId("4fb8e4838b2cb86417c9423a"), "age" : 1 } { "_id" : ObjectId("4fb8e4878b2cb86417c9423b"), "age" : 2 } { "_id" : ObjectId("4fb8e4898b2cb86417c9423c"), "age" : 3 } { "_id" : ObjectId("4fb8e48c8b2cb86417c9423d"), "age" : 4 } { "_id" : ObjectId("4fb8e48e8b2cb86417c9423e"), "age" : 5 }
16、存储过程
MongoDB 为很多问题提供了一系列的解决方案，针对于其它数据库的特性，它仍然毫不示弱，表现的非比寻常。
MongoDB 同样支持存储过程。关于存储过程你需要知道的第一件事就是它是用 javascript 来写的。也许这会让你很奇怪，为什么它用 javascript 来写，但实际上它会让你非常满意，MongoDB 存储过程是存储在 db.system.js 表中的，我们想象一个简单的 sql 自定义函数如下：
function addNumbers( x , y ) { return x + y;
下面我们将这个 sql 自定义函数转换为 MongoDB 的存储过程:
db.system.js.save({_id:”addNumbers”, value:function(x, y){ return x + y; }});
存储过程可以被查看，修改和删除，所以我们用 find 来查看一下是否这个存储过程已经被创建上了 。
db.system.js.find() { "_id" : "addNumbers", "value" : function cf__1__f_(x, y) { return x + y;
这样的操作方法简直太简单了 ，也许这就是 MongoDB 的魅力所在。
db.eval()是一个比较奇怪的东西，我们可以将存储过程的逻辑直接在里面并同时调用，而无需事先声明存储过程的逻辑。
db.eval( function() { return 3+3; } );
从上面可以看出， MongoDB 的存储过程可以方便的完成算术运算，但其它数据库产品在存储过程中可以处理数据库内部的一些事情，例如取出某张表的数据量等等操作，这些MongoDB 能做到吗？答案是肯定的， MongoDB 可以轻而易举的做到，看下面的实例吧:
db.system.js.save({_id:"get_count", value:function(){ return db.c1.count(); }}); db.eval(get_count())
MongoDB系列 | 集合的基本操作 1：简介 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。 由于关系型数据库存储对数据之间存在高度的关联，在数据量达到上万亿比特时，关系型数据库所特有的约束和关联就会成为性能瓶颈。非关系型数据库采用了另一种思维方式，即不考虑数据之间千丝万缕的联系，存储也不需要固定的模式，这样无需多余的操作就能成倍地扩展数据量。 MongoDB 支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型，比如：