MongoDB入门教程（包含安装、常用命令、相关概念、使用技巧、常见操作等）

数据库 2024/11/18 佚名

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一、安装和配置

MongoDB 的官方下载站是 http://www.mongodb.org/downloads，可以去上面下载最新的安装程序

Windows 平台的安装

● 步骤一: 下载 MongoDB
点击上方官方下载地址，并下载 Windows 版本

● 步骤二: 设置 MongoDB 程序存放目录
下载完成后，解压到自定义文件夹，例: D:\mongodb\

● 步骤三: 设置数据文件存放目录
在 D:\mongodb\ 目录下创建 db 和 logs 文件夹 (和 bin 目录同级)，
随后在 logs 文件夹内创建 mongodb.log 日志文件

● 步骤四: 启动 MongoDB 服务, 作为 Windows 服务
复制代码代码如下:
//进入 cmd 控制台
D:/mongodb/bin>mongod.exe --logpath D:/mongodb/logs/mongodb.log --logappend
                          --dbpath D:/mongodb/db
                          --directoryperdb
                          --serviceName MongoDB
                          --install
--directoryperdb 指定每个DB都会新建一个目录
安装完成后，就可以在 cmd 下用命令 net start MongoDB 和 net stop MongoDB 来启动和停止 MongoDB 了

● 步骤五: 客户端连接验证
    打开 cmd 输入: D:/mongodb/bin>mongo.exe
复制代码代码如下:
D:/mongodb/bin>mongo.exe
MongoDB shell version: 2.4.8
connecting to: test
>

Linux 平台的安装

● 步骤一: 下载 MongoDB
    点击上方官方下载地址，并下载 Linux 版本

● 步骤二: 设置 MongoDB 程序存放目录
下载完成后，解压到自定义文件夹，例: /usr/local/mongo

● 步骤三: 设置数据文件存放目录
创建 /data/db 和 /data/logs 文件夹，随后在 logs 文件夹内创建 mongodb.log 日志文件

● 步骤四: 启动 MongoDB 服务, 作为 Linux 服务随机启动
复制代码代码如下:
vi /etc/rc.local //使用vi 编辑器打开配置文件，并在其中加入下面一行代码

/usr/local/mongo/bin/mongod --dbpath=/data/db/ --logpath=/data/logs/mongodb.log --logappend&
安装完成后，可以使用 pkill mongod 来结束

二、数据逻辑结构

● MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。
● 多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。
● 多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。
● 一个 MongoDB 实例支持多个数据库（database）。
● 默认端口: 27017

三、常用命令

选择数据库
复制代码代码如下:use persons
显示当前数据库
复制代码代码如下:db || db.getName()
删除当前数据库
复制代码代码如下:db.dropDatabase()
显示当前数据库下的集合 Collections
复制代码代码如下:
show tables || show collections
显示当前 system.profile
复制代码代码如下:
show profile
显示当前数据库下的用户 Users
复制代码代码如下:
show users
添加用户
复制代码代码如下:
db.addUser(username, password)
删除用户
复制代码代码如下:
db.removeUser(username)

四、索引 ensureIndex()
复制代码代码如下:
//普通索引
db.persons.ensureIndex({name:1});

db.factories.insert({name: "xyz", metro: {city: "New York", state: "NY"}});
//文档式索引
db.factories.ensureIndex({metro : 1});

//嵌入式索引
db.factories.ensureIndex({"metro.city": 1});

//组合索引
db.things.ensureIndex({name: -1, qty: 1});

//唯一索引
db.user.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

/* 当一个记录被插入到唯一性索引文档时，缺失的字段会以null为默认值被插入文档 */
db.things.save({lastname: "Smith"});
//下面这个操作将会失败，因为 firstname 上有唯一性索引，值为 null
db.things.save({lastname: "Jones"});

//查看索引
db.persons.getIndexes();

//删除所有索引
db.collection.dropIndexes();

//删除单个索引
db.collection.dropIndex({x: 1, y: -1});

五、增删改查等
复制代码代码如下:
//定义文档
>doc = {
    "_id"      : 1,
    "author"   : "sam",
    "title"    : "i love you",
    "text"     : "this is a test",
    "tags"     : [ "love", "test" ],
    "comments" : [
                   { "author" : "jim", "comment" : "yes" },
                   { "author" : "tom", "comment" : "no" }
                 ]
}

//插入文档
> db.posts.insert(doc);

//查找文档
> db.posts.find({'comments.author':'jim'});

查询 Query
复制代码代码如下://查询集合中的所有记录：
db.users.find({})

//查询出所有 “last_name” 属性值为 “Smith” 的文档记录
db.users.find({'last_name': 'Smith'})

查询选项
复制代码代码如下://返回除了 age 字段外的所有字段
> db.user.find( {},{ age : 0 } );

//返回 tags=tennis 除了 comments 的所有列
> db.posts.find( { tags : 'tennis' }, { comments : 0 } );

//返回 userid=16 的 name 字段
> db.user.find( { userid : 16 },{ name : 1 } );
//返回结果:
{ "_id" : 16, "name" : "user16" }

//返回 x=john 的所有 z 字段
> db.things.find( { x : "john" }, { z : 1 } );

//注： _id字段始终都会被返回，哪怕没有明确指定

条件表达式

1) <, <=, >, >=
复制代码代码如下:
// 大于: field > value
> db.collection.find( { "field" : { $gt : value } } );

//小于：field < value
> db.collection.find( { "field" : { $lt : value } } );

//大于等于: field >= value
> db.collection.find( { "field" : { $gte : value } } );

//小于等于：field <= value
> db.collection.find( { "field" : { $lte : value } } );

//区间查询 5 < field <= 10
> db.collection.find( { "field" : { $gt : 5, $lte : 10 } } );

$all 操作类似 $in 操作，但是不同的是，$all操作要求数组里面的值全部被包含在返回的记录里面
复制代码代码如下:> use test;
switched to db test
> db.things.insert( { a : [ 1, 2, 3 ] } );

> db.things.find();
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $all : [ 2, 3 ] } } );
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $all : [ 1, 2, 3 ] } } );
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $all : [ 1 ] } } );
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $all : [ 1, 2, 3, 4 ] } } );
>
>

$exists 操作检查一个字段是否存在
复制代码代码如下:
//userid 字段存在
> db.user.find( { userid : { $exists : true } } ).limit(1);
{ "_id" : 1, "name" : "user1", "userid" : 1, "age" : 20 }
//sex 字段不存在
> db.user.find( { sex : { $exists : true } } ).limit(1);
>
>

$mod 操作可以让我们简单的进行取模操作
复制代码代码如下://where子句
> db.user.find( "this._id%10==1" ).limit(5);

//$mod操作
> db.user.find( { _id : { $mod : [ 10, 1 ] } } ).limit(5);

$ne 意思是不等于（not equal）
复制代码代码如下:> db.user.find().limit(2);
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }
{ "_id" : 1, "name" : "user1", "userid" : 1, "age" : 20 }

> db.user.find( { _id : { $ne : 0 } } ).limit(2);
{ "_id" : 1, "name" : "user1", "userid" : 1, "age" : 20 }

$in 操作类似于传统关系数据库中的IN
复制代码代码如下://数据库中有所有数组对应的记录
> db.user.find( { _id : { $in : [ 2, 3 ] } } ).limit(5);
{ "_id" : 2, "name" : "user2", "userid" : 2, "age" : 20 }
{ "_id" : 3, "name" : "user3", "userid" : 3, "age" : 20 }

$nin 跟 $in 操作相反
复制代码代码如下:
//扣掉 _id = 1/2/3/4 的记录
> db.user.find( { _id : { $nin : [ 1, 2, 3, 4 ] } } ).limit(5);
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }
{ "_id" : 5, "name" : "user5", "userid" : 5, "age" : 20 }
{ "_id" : 6, "name" : "user6", "userid" : 6, "age" : 20 }

$or
复制代码代码如下:> db.user.find( { $or : [ { _id : 2 }, { name : 'user3' }, { userid : 4 } ] } ).limit(5);
{ "_id" : 2, "name" : "user2", "userid" : 2, "age" : 20 }
{ "_id" : 3, "name" : "user3", "userid" : 3, "age" : 20 }
{ "_id" : 4, "name" : "user4", "userid" : 4, "age" : 20 }
>

$nor 跟 $or 相反
复制代码代码如下:> db.user.find( { $nor : [ { _id : 2 }, { name : 'user3' }, { userid : 4 } ] } ).limit(4);
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }
{ "_id" : 1, "name" : "user1", "userid" : 1, "age" : 20 }
{ "_id" : 5, "name" : "user5", "userid" : 5, "age" : 20 }
{ "_id" : 6, "name" : "user6", "userid" : 6, "age" : 20 }
>

$size 操作将会查询数组长度等于输入参数的数组
复制代码代码如下:> db.things.find();
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $size : 3 } } );
{ "_id" : ObjectId("4de73360059e7f4bdf907cfe"), "a" : [ 1, 2, 3 ] }

> db.things.find( { a : { $size : 2 } } );
>
> db.things.find( { a : { $size : 1 } } );
>

$where
复制代码代码如下:> db.mycollection.find( { $where : function() { return this.a == 3 || this.b == 4; } } );
//同上效果
> db.mycollection.find( function() { return this.a == 3 || this.b == 4; } );

$type 将会根据字段的 BSON 类型来检索数据
复制代码代码如下:
//返回 a 是字符串的记录
> db.things.find( { a : { $type : 2 } } );

//返回 a 是 int 类型的记录
> db.things.find( { a : { $type : 16 } } );

类型名称映射

● Double : 1
● String : 2
● Object : 3
● Array : 4
● Binary data : 5
● Object id ：7
● Boolean ：8
● Date ：9
● Null : 10
● Regular expression : 11
● JavaScript code : 13
● Symbol : 14
● JavaScript code with scope : 15
● 32-bit integer : 16
● Timestamp : 17
● 64-bit integer : 18
● Min key : 255
● Max key : 127

Mongodb同样支持正则表达式进行检索
复制代码代码如下:
//检索name属性是以 u 开头，4 结尾的所有用户
> db.user.find( { name : /u.*4$/i } ).limit(2);
{ "_id" : 4, "name" : "user4", "userid" : 4, "age" : 20 }
{ "_id" : 14, "name" : "user14", "userid" : 14, "age" : 20 }

//同样效果的查询语句
> db.user.find( { name : { $regex : 'u.*4$', $options : 'i' } } ).limit(2);
{ "_id" : 4, "name" : "user4", "userid" : 4, "age" : 20 }
{ "_id" : 14, "name" : "user14", "userid" : 14, "age" : 20 }

//配合其他操作一起使用
> db.user.find( { name : { $regex : 'u.*4$', $options : 'i', $nin : [ 'user4' ] } } ).limit(2);
{ "_id" : 14, "name" : "user14", "userid" : 14, "age" : 20 }

排序

按照 last_name 属性进行升序排序返回所有文档
复制代码代码如下:
//1表示升序，-1表示降序
db.users.find( {} ).sort( { last_name : 1 } );

Group
复制代码代码如下://语法：
db.coll.group( {
       cond     : {filed：conditions},
       key      : {filed: true},
       initial : {count: 0, total_time:0},
       reduce   : function(doc, out){ },
       finalize : function(out){}
} );

参数说明：
   Key         ：对那个字段进行
   Group Cond ：查询条件
   Initial     ：初始化group计数器
   Reduce      ：通常做统计操作
   Finalize    ：通常都统计结果进行进一步操作，例如求平均值 Keyf：用一个函数来返回一个替代 KEY 的值

//例子
> db.test.group( {
       cond     : { "invoked_at.d" : { $gte : "2009-11", $lt : "2009-12" } },
       key      : {http_action: true},
       initial : {count: 0, total_time:0},
       reduce   : function( doc, out ){ out.count++; out.total_time += doc.response_time },
       finalize : function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } } );

[
{
    "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",
    "count"       : 1,
    "total_time" : 0.05,
    "avg_time"    : 0.05
}
]

去重类似于关系数据库中的 Distinct
复制代码代码如下:> db.addresses.insert( { "zip-code" : 10010 } )
> db.addresses.insert( { "zip-code" : 10010 } )
> db.addresses.insert( { "zip-code" : 99701 } )
>
> db.addresses.distinct("zip-code");
[ 10010, 99701 ]
>
> //command 模式:
> db.runCommand( { distinct: 'addresses', key: 'zip-code' } )
{ "values" : [ 10010, 99701 ] }
>
> db.comments.save( { "user" : { "points" : 25 } } )
> db.comments.save( { "user" : { "points" : 31 } } )
> db.comments.save( { "user" : { "points" : 25 } } )
> db.comments.distinct("user.points");
[ 25, 31 ]

Mongodb 支持 skip 和 limit 命令来进行分页查询
复制代码代码如下://跳过前10条记录
> db.user.find().skip(10);
//每页返回8条记录
> db.user.find().limit(8);
//跳过前20条记录，并且每页返回10条记录
> db.user.find().skip(20).limit(8);
//下面这个语句跟上一条一样，只是表达不够清晰
> db.user.find({}, {}, 8, 20);

$elemMatch
复制代码代码如下:> t.find( { x : { $elemMatch : { a : 1, b : { $gt : 1 } } } } )
{ "_id" : ObjectId("4b5783300334000000000aa9"), "x" : [ { "a" : 1, "b" : 3 }, 7, { "b" : 99 }, { "a" : 11 } ] }

//同样效果
> t.find( { "x.a" : 1, "x.b" : { $gt : 1 } } )

count()方法返回查询记录的总数
复制代码代码如下:
db.orders.count( { ord_dt : { $gt : new Date('01/01/2012') } } )
//同样效果
db.orders.find( { ord_dt : { $gt : new Date('01/01/2012') } } ).count()

//当查询语句用到了 skip() 和 limit() 方法的时候，
//默认情况下 count() 会忽略这些方法，如果想要计算这些方法，
//需要给 count() 方法传一个 true 作为参数
> db.user.find( { _id : { $lt : 20 } } ).skip(3).limit(9).count();
20
> db.user.find( { _id : { $lt : 20 } } ).skip(3).limit(9).count(true);
9
>

$slice
复制代码代码如下:
db.posts.find({}, {comments:{$slice: 5}}) // 前5条评论
db.posts.find({}, {comments:{$slice: -5}}) //后5条评论
db.posts.find({}, {comments:{$slice: [20, 10]}}) // 跳过20条, limit 10
db.posts.find({}, {comments:{$slice: [-20, 10]}}) // 后20条, limit 10

删除 Delete

Remove 操作用于从集合中删除记录
复制代码代码如下:
//删除一条记录
> db.stu.remove( { _id : 17 } );

//删除所有记录
> db.stu.remove( {} );

//某些情况下，当你在对一个记录执行 remove 操作的时候，
//可能会有 update 操作在这个记录上，这样就可能删除不掉这个记录，
//如果你觉得这不尽人意，那么你可以在 remove 操作的时候加上 $atomic：
db.stu.remove( { rating : { $lt : 3.0 }, $atomic : true } );

更新 Update
复制代码代码如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi )

参数说明：
    Criteria ：用于设置查询条件的对象
    Objnew   ：用于设置更新内容的对象
    Upsert   ：如果记录已经存在，更新它，否则新增一个记录
    Multi    ：如果有多个符合条件的记录，全部更新注意：默认情况下，只会更新第一个符合条件的记录

save()
复制代码代码如下:
//如果存在更新它，如果不存在，新增记录
db.mycollection.save( { name : 'shawn' } );

$inc
复制代码代码如下:
{ $inc : { field : value } } //把field的值加一个value

> db.user.findOne( { _id : 0 } );
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 22 }
> db.user.update( { _id : 0 }, { $inc : { age : 1 } } );
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 23 }

$set
复制代码代码如下:
{ $set : { field : value } }
// 把field的值设置成value，当field不存在时，增加一个字段，
// 类似SQL的set操作，value支持所有类型

// 把上面的 age 改回到 20
> db.user.update( { _id : 0 }, { $set : { age : 20 } } );
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }

// 当 field 不存在时，增加一个字段
> db.user.update( { _id : 0 }, { $set : { sex : 'boy' } } );
{ "_id" : 0, "sex" : "boy", "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }

$unset
复制代码代码如下:
{ $unset : { field : 1} } // 删除给定的字段field

//删除上一步增加的sex字段
> db.user.update( { _id : 0 }, { $unset : { sex : 1 } } );
{ "_id" : 0, "name" : "user0", "userid" : 0, "age" : 20 }

$push
复制代码代码如下:
{ $push : { field : value } }
// 如果 filed 是一个已经存在的数组，那么把 value 追加给 field
// 如果 field 原来不存在，那么新增 field 字段，把value的值赋给field
// 如果 field 存在，但是不是一个数组，将会出错

> db.sport.update( { _id : 0 }, { $push : { aihao : 'football' } } );

$pushAll
复制代码代码如下:
{ $pushAll : { field : value_array } }
// 功能同$push，只是这里的 value 是数组，相当于对数组里的每一个值进行 $push 操作

$addToSet
复制代码代码如下:
{ $addToSet : { field : value } }
// 如果 filed 是一个已经存在的数组，并且 value 不在其中，那么把 value 加入到数组
// 如果 filed 不存在，那么把 value 当成一个数组形式赋给 field
// 如果 field 是一个已经存在的非数组类型，那么将会报错

$pop
复制代码代码如下:
{ $pop : { field : 1 } }   //删除数组中最后一个元素

{ $pop : { field : -1 } } //删除数组中第一个元素

$pull
复制代码代码如下:
{ $pull : { field : _value } }
// 如果 field 是一个数组，那么删除符合 _value 检索条件的记录
// 如果 field 是一个已经存在的非数组，那么会报错

$pullAll
复制代码代码如下:
{ $pullAll : { field : value_array } } //同$push类似，只是value的数据类型是一个数组

$rename
复制代码代码如下:
{ $rename : { old_field_name : new_field_name }
// 重命名指定的字段名称，从1.7.2版本后开始支持

> db.user.update( { _id : 0 } , { $rename : { 'quantity' : 'qty'}});

特殊操作符：$

$ 操作符代表查询记录中第一个匹配条件的记录项
复制代码代码如下:
//例1
> db.t.find()
{
"_id"      : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"),
"title"    : "ABC",
"comments" : [
                 { "by" : "joe", "votes" : 3 },
                 { "by" : "jane", "votes" : 7 }
               ]
}
> db.t.update( { 'comments.by' : 'joe' }, { $inc : { 'comments.$.votes' : 1 } }, false, true )
> db.t.find()
{
"_id"      : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"),
"title"    : "ABC",
"comments" : [
                 { "by" : "joe", "votes" : 4 },
                 { "by" : "jane", "votes" : 7 }
               ]
}

//例2
> db.t.find();
{
"_id" : ObjectId("4b9e4a1fc583fa1c76198319"),
"x"   : [ 1, 2, 3, 2 ]
}
> db.t.update( { x : 2 }, { $inc : { "x.$": 1 } }, false, true);
> db.t.find();
{
"_id" : ObjectId("4b9e4a1fc583fa1c76198319"),
"x"   : [ 1, 3, 3, 2 ]
}

//在数组中用 $ 配合 $unset操作符的时候，效果不是删除匹配的元素，而是把匹配的元素变成了null，如：
> db.t.insert( { x: [ 1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 4 ] } )
> db.t.find()
{
"_id" : ObjectId("4bde2ad3755d00000000710e"),
"x"   : [ 1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 4 ]
}
> db.t.update( { x : 3 }, { $unset : { "x.$" : 1 } } )
> t.find()
{
"_id" : ObjectId("4bde2ad3755d00000000710e"),
"x"   : [ 1, 2, null, 4, 3, 2, 3, 4 ]
}

图形化管理工具

MongoDB有几款图形化的管理工具，参考:
http://docs.mongodb.org/ecosystem/tools/administration-interfaces/

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