深入浅出MongoDB(四)：常用命令详细讲解

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MongoDB

MongoDB

创建数据库，集合

由于MongoDB不是关系型数据库文件，实际上，它并不存在传统关系型数据库中所谓”数据库”的概念，当你第一次新增数据时，MongoDB就会以collection集合的开式进行保存和新建，而不需要你提前去建立

列出所有/当前的数据库

使用show dbs命令查看所有的数据库, 用db命令查询当前链接的数据库

huangyineng@ubuntu:/usr/local/mongodb/bin$ ./mongo

MongoDB shell version: 2.0.7

connecting to: test

> show dbs

local (empty)

> db

test

有些同学可能感觉到很奇怪，为什么连接了test数据库，在显示所有数据库的时候竟没有test呢？这是因为连接test时，并没有向其中写数据，所以并没有真正的建立、只是在使用当前的数据库。

定义新的数据库连接

用“use 数据库名”来定义新的数据库连接，和上面的test一样，只是建立了连接

> use mydb

switched to db mydb

> show dbs

local (empty)

> db

mydb

增加文档

MongoDB插入原理：使用驱动程序进行插入的时候，会装数据转换成BSON格式，数据库会解析BSON，并检查是否含有“_id”键，因为“_id”键在插入到数据库时MongoDB会自动生成。

定义一个collection(集合)，名为users，然后插入文档：

> db.users.insert({name:"mongodb"});

> show dbs

local (empty)

mydb 0.0625GB

> show collections

system.indexes

users

> show tables

system.indexes

users

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("503253a308186c0b9de9ae8f"), "name" : "mongodb" }

> db.users.save({name:"naxsu"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("503253a308186c0b9de9ae8f"), "name" : "mongodb" }

{ "_id" : ObjectId("5032571608186c0b9de9ae90"), "name" : "nosql" }

{ "_id" : ObjectId("5032577308186c0b9de9ae91"), "name" : "naxsu" }

首先用insert（用save也可以）语句插入一条数据，使用的是users集合，插入成功后查看所有的库，多了一个mydb库，再查看所有的集合(用show collections或show tables)，多了一个users集合，再用db.users.find()查看users集合中的所有文档。

可以增加字段

> db.users.insert({name:'name1',sex:'man'})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("503253a308186c0b9de9ae8f"), "name" : "mongodb" }

{ "_id" : ObjectId("5032571608186c0b9de9ae90"), "name" : "nosql" }

{ "_id" : ObjectId("5032577308186c0b9de9ae91"), "name" : "naxsu" }

{ "_id" : ObjectId("503259c895e66fd3daf3beaa"), "name" : "name1", "sex" : "man" }

让id自增长的解决方案：定义一个函数，在插入_id时调用自己定义的函数来实现id自增

function counter(name){

var ret = db.counters.findAndModify({query:{_id:name},update:{$inc:{next:1}},”new”:true,upsert:true});

return ret.next;

}

> db.users.insert({_id:counter(“users”),name:”id1”})//_id:1

> db.users.insert({_id:counter(“users”),name:”id2”})//_id:2

注：system.indexes是由所有文档的_id组成的索引集合。

存储在MongoDB集合中的每个文档都有一个默认的主键_id，它必须是唯一的，这个主键名称是固定的，它可以是MongoDB支持的任何数据类型，默认是ObjectId.

Insert和save的不同点：如果已存在_id，Insert会插入失败，而save会更新原有的数据

删除文档

删除文档用remove命令

语法格式：db.collname.remove({条件})，不写条件删除所有记录

> db.users.remove({name:"naxsu"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("503253a308186c0b9de9ae8f"), "name" : "mongodb" }

{ "_id" : ObjectId("5032571608186c0b9de9ae90"), "name" : "nosql" }

{ "_id" : ObjectId("503259c895e66fd3daf3beaa"), "name" : "name1", "sex" : "man" }

> db.users.remove()

> db.users.find()

更新文档

先来创建两条记录，然后进行更新操作

> db.users.insert({name:"mongodb"})

> db.users.insert({name:"nosql",sex:"none"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodb" }

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "nosql", "sex" : "none" }

> db.users.update({name:"mongodb"},{name:"mongodbname"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "nosql", "sex" : "none" }

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodbname" }

我们用上面这种方法来更新另外一条记录

> db.users.update({name:"nosql"},{name:"mynosql"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "mynosql" }

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodbname" }

发现了没，sex字段竟没有了，这时候set关键字就派上用场了

> db.users.insert({name:"nosql",sex:"man"})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "mynosql" }

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodbname" }

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosql", "sex" : "man" }

> db.users.update({name:"nosql"},{$set:{name:"nosqls"}})

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "mynosql" }

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodbname" }

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

查询文档

查询用find或findOne（查询一条）

语法格式：db.collname.find({条件}),不写条件查询所有的数据

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "mynosql" }

{ "_id" : ObjectId("50325c0a95e66fd3daf3beab"), "name" : "mongodbname" }

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

> db.users.find ({name:"nosqls"})

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

> db.users.findOne()

{ "_id" : ObjectId("50325c3595e66fd3daf3beac"), "name" : "mynosql" }

查询指定的字段，_id默认是显示的，如果不要其显示，用_id:0

> db.users.find({name:'nosqls'})

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

> db.users.find({name:"nosqls"},{name:1})

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls" }

> db.users.find({name:"nosqls"},{name:1,sex:1})

{ "_id" : ObjectId("50325e87b8e32f5aeae17d8c"), "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

> db.users.find({name:"nosqls"},{name:1,sex:1,_id:0})

{ "name" : "nosqls", "sex" : "man" }

在mysql中，我们有这样的语句：

Select * from t1 order by age desc limit 1,2

Select count(*) from t1

这在MongoDB中是否也有类似的函数呢？答案是肯定的，下面我们来插入一些数据来操作

> for(i=1;i<=10;i++){

... db.c1.insert({name:"user"+i,age:i});

... }

> db.c1.find()

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d50"), "name" : "user1", "age" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d51"), "name" : "user2", "age" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d52"), "name" : "user3", "age" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d53"), "name" : "user4", "age" : 4 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d54"), "name" : "user5", "age" : 5 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d55"), "name" : "user6", "age" : 6 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d56"), "name" : "user7", "age" : 7 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d57"), "name" : "user8", "age" : 8 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d58"), "name" : "user9", "age" : 9 }

{ "_id" : ObjectId("5032d0b73142123b5a215d59"), "name" : "user10", "age" : 10 }

用count()统计文档数

用sort来对文档进行排序，age:-1表示以age降序来显示，age:1表示以age升序来显示

用limit来限制输出几条文档，用skip跳过几个再输出，limit、skip、sort和count的可以组合使用

> db.c1.count()

> db.c1.find().sort({age:-1})