Mongodb使用

头像
maikuraki
    阅读 18 分钟
    2

    1.下载安装

    1.1.首先去官网下载mongodb对应版本安装
    https://www.mongodb.com/download-center
         解压到目录 例如：c:/mongo
         创建文件夹用于mongodb数据存储和日志存储 例如：c:/mongo/data/db c:/mongo/data/log
    1.2.初始化数据库
         打开控制台cd到bin目录下或者将bin目录配置到环境变量

    > cd c:/mongo/bin
> mongod –dbpath=../data/db –port=27017

         数据库启动成功 mongodb默认端口为27017

    C:\Users\maikuraki>mongod --dbpath=c:/mongo/data/db -port=27017
2018-01-27T20:36:55.680+0800 I CONTROL  [initandlisten] MongoDB starting : pid=9364 port=27017 dbpath=c:/mongo/data/db 64-bit host=MySurface
2018-01-27T20:36:55.682+0800 I CONTROL  [initandlisten] targetMinOS: Windows Vista/Windows Server 2008
2018-01-27T20:36:55.682+0800 I CONTROL  [initandlisten] db version v3.2.4
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten] git version: e2ee9ffcf9f5a94fad76802e28cc978718bb7a30
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten] allocator: tcmalloc
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten] modules: none
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten] build environment:
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten]     distarch: x86_64
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten]     target_arch: x86_64
2018-01-27T20:36:55.683+0800 I CONTROL  [initandlisten] options: { net: { port: 27017 }, storage: { dbPath: "c:/mongo/data/db" } }
2018-01-27T20:36:55.684+0800 I -        [initandlisten] Detected data files in c:/mongo/data/db created by the 'wiredTiger' storage engine, so setting the active storage engine to 'wiredTiger'.
2018-01-27T20:36:55.685+0800 I STORAGE  [initandlisten] wiredtiger_open config: create,cache_size=1G,session_max=20000,eviction=(threads_max=4),config_base=false,statistics=(fast),log=(enabled=true,archive=true,path=journal,compressor=snappy),file_manager=(close_idle_time=100000),checkpoint=(wait=60,log_size=2GB),statistics_log=(wait=0),
2018-01-27T20:36:56.618+0800 I NETWORK  [HostnameCanonicalizationWorker] Starting hostname canonicalization worker
2018-01-27T20:36:56.618+0800 I FTDC     [initandlisten] Initializing full-time diagnostic data capture with directory 'c:/mongo/data/db/diagnostic.data'
2018-01-27T20:36:56.624+0800 I NETWORK  [initandlisten] waiting for connections on port 27017
2018-01-27T20:37:12.505+0800 I NETWORK  [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:61372 #1 (1 connection now open)

    数据库启动成功

    1.3.连接数据库
         新开一个控制台cd到bin目录下

    > mongo 127.0.0.1

         连接成功后进入shell模式 按ctrl+c退出
         默认会用test

    C:\Users\maikuraki>mongo 127.0.0.1
MongoDB shell version: 3.2.4
connecting to: 127.0.0.1/test
>

    2.mongodb基本操作

    1.查看数据库列表

    > show dbs
I1     0.000GB
ci     0.000GB
local  0.000GB
user   0.000GB
>

    2.选择或创建数据库进入

    选择的数据库不一定要存在 如果没有该数据库mongodb会在缓存中创建,当存入数据后才会正在创建

    > use user
switched to db user
>

    3.增加插入数据 (create)

    创建一个集合叫persion

    db.createCollection('persion')

    如果没有创建也可以直接插入保存一条数据,mongodb会自动创建persion的集合

    > db.persion.save({name: 'json'})
>

    在库中插入一条persion的集合增加一条{name: 'tom'}的数据

    > db.persion.insert({name: 'tom'})
>

    **save和insert的区别：若新增的数据中存在主键 ，insert() 会提示错误，而save()
    则更改原来的内容为新内容。**

    4.查看库中的集合

    > show collections
chats
persion
users
>

    5.查看刚刚添加的集合中内容 (retrieve)

    db.[documentName].find()查找集合中的所有数据

    > db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c7a7bcbeb9ed70a40a5bc"), "name" : "json" } //mongodb会自动创建一条_id的索引
{ "_id" : ObjectId("5a6c7938cbeb9ed70a40a5bb"), "name" : "tom" }
>

    db.[documentName].findOne()查找集合中的一条数据

    > db.persion.findOne()
{ "_id" : ObjectId("5a6c7a7bcbeb9ed70a40a5bc"), "name" : "json" } 
>

    db.[documentName].find().count()统计集合中的数据条数

    6.更新数据(update)

    db.[documentName].update({查询条件},{更新内容})

    把刚刚插入的name叫tom的更新成tom2

    > db.persion.update({name: 'tom'},{name: 'tom2'})
> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c7a7bcbeb9ed70a40a5bc"), "name" : "json" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c7938cbeb9ed70a40a5bb"), "name" : "tom2" }
>

    如果查询条件的字段和要修改的字段不同则需要修改器
    db.[documentName].update({查询条件},{$set: {更新内容}})

    > db.persion.update({name: '张三'},{$set:{age: 24}})
> db.persion.find()                               })
{ "_id" : ObjectId("5a6c8227cbeb9ed70a40a5bd"), "age" : 24 } //这条是没有使用修改器修改  结果name属性没有了
{ "_id" : ObjectId("5a6c8280cbeb9ed70a40a5be"), "name" : "张三", "age" : 24 }
>

    更新所有符合要求的数据
    db.[documentName].update({查询条件},{$set: {更新内容}},{multi,true})

    > db.persion.update({name: '张三'},{$set:{age: 24}},{multi,true})
>

    7.删除(delete)

    删除库中的集合
    db.[documentName].drop()

    > db.persion.drop()

    删除集合下的所有数据
    db.[documentName].remove({})

    > db.persion.remove({})

    删除集合下的某一条数据
    db.[documentName].remove({查询条件})

    > db.persion.remove({name: '张三'})

    删除数据库

    > db.dropDatabase()

    8.数据库命名规范

    1. 不能是空字符串
    2. 不能含有' '(空格)、,、$、/、、和O(空字符)
    3. 应该全部小写
    4. 最多64个字节
    5. 不能与现有库同名
    6. 带有符号的如db-foo这样的不能通过db.[documentName]获取需要用db.getCollection(documentName)获取(-会被当成减号)

    3.mongodb高级操作

    1.直接执行javascript

    mongodb的shell可以执行javascript
    用for循环批量插入

    > for(var i = 0;i < 10; i ++){
... db.persion.insert({name: 'tom_'+ i})
... }
> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebc9"), "name" : "tom_0" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebca"), "name" : "tom_1" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebcb"), "name" : "tom_2" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebcc"), "name" : "tom_3" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebcd"), "name" : "tom_4" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebce"), "name" : "tom_5" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebcf"), "name" : "tom_6" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebd0"), "name" : "tom_7" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebd1"), "name" : "tom_8" }
{ "_id" : ObjectId("5a6c8a80c70097e60431ebd2"), "name" : "tom_9" }
>

    2.update参数

    设置参数为true,当查询不到的时候则自动insert一条数据如果查询到则做update操作

    > db.persion.update({_id: 1},{_id: 1, name: 'tom'}, true)

    insertOrUpdate之后再加true参数 需要配合$set修改器使用

    > db.persion.update({_id: 1},{$set:{_id: 1, name: 'tom'}}, fasle, true)

    3.修改器

    修改器 功能
    $inc 对指定的键做加法操作，如果指定的关键不存在，则新创建这个键，并且赋值为$inc指定的值
    $set 给指定的键赋值，如果指定的键不存在，则自动创建
    $unset 清除一个键和值
    $push 对数组进行操作,push将一个元素追加到集合的末尾(不管这个元素是否存在于数组中)，如果数组不存在，则首先创建数组，如果键存在值不是数组类型则会报错
    $pushAll push操作的批量版本，如果给push操作提供一个数组作为参数，那么push认为是把整个数组作为一个元素加入到指定的数组末尾
    $addToSet pushAll的去重版本，即$addToSet实现了Java的Set集合的特性(Set中不能包含相同的元素)
    $pop 从数组中移除一个元素{$pop:{"key":1}}从数组末尾删除；pop:{"key":-1}}从数组开头删除
    $pull 删除数组中指定元素
    $pullAll 删除数组中多个指定元素
    $rename 修改指定键的键名

    案例
    $inc

    > db.persion.insert({name: 'tom', age: 20})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "name" : "tom", "age" : 20 }
//找到年龄为20的任何加上1
> db.persion.update({age: 20},{$inc:{age: 1}})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "name" : "tom", "age" : 21 }

    $set

    > db.persion.insert({name: 'tom', age: 20})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "name" : "tom", "age" : 20 }
//更新name: tom -> jack
> db.persion.update({age: 20},{$set:{name: 'jack'}})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "name" : "jack", "age" : 20 }

    $unset

    > db.persion.insert({name: 'tom', age: 20})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "name" : "tom", "age" : 20 }
//删除name属性
> db.persion.update({age: 20},{$unset:{name: ''}})

> db.persion.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6c93dec70097e60431ebd3"), "age" : 20 }

    $push

    > db.persion.insert({_id: 1, arr: [1, 2, 3]})

> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
//给arr属性增加一个值
> db.persion.update({_id: 1}, {$push: {arr: 4}})

> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3, 4 ] }
>

    $pushAll

    > db.persion.update({_id: 1}, {$pushAll: {arr: [5,6,7]}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }
>

    $addToSet
    如果数组中有该值则不会追加

    { "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }
> db.persion.update({_id: 1}, {$addToSet: {arr: 1}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }

> db.persion.update({_id: 1}, {$addToSet: {arr: 8}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ] }

    $pop

    { "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
> db.persion.update({_id:1},{$pop:{arr:1}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2 ] }
>


{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
> db.persion.update({_id:1},{$pop:{arr:-1}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 2, 3 ] }
>

    $pull

    { "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
> db.persion.update({_id:1},{$pull:{arr:2}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1, 3 ] }
>

    $pullAll

    { "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
> db.persion.update({_id:1},{$pullAll:{arr:[2,3]}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr" : [ 1 ] }
>

    $rename

    { "_id" : 1, "arr" : [ 1, 2, 3 ] }
> db.persion.update({_id:1},{$rename:{arr:'arr2'}})
> db.persion.find()
{ "_id" : 1, "arr2" : [ 1 ] }
>

    4.高级查询

    1.指定返回的key

    db.[documentName].find({条件}，{key指定})
    插入二十条测试数据

    > for(var i=0;i < 20;i++){
... db.persion.insert({name: 'tom_'+i,age: 24+i,country: (i%2 == 0)?'USA':'China'})
... }

    查找country = USA的数据且只返回name(mongodb会默认返回_id，这里设置 _id:0不返还 _id)

    > db.persion.find({country:'USA'},{_id:0,name:1})
{ "name" : "tom_0" }
{ "name" : "tom_2" }
{ "name" : "tom_4" }
{ "name" : "tom_6" }
{ "name" : "tom_8" }
{ "name" : "tom_10" }
{ "name" : "tom_12" }
{ "name" : "tom_14" }
{ "name" : "tom_16" }
{ "name" : "tom_18" }
>

    2.常用查询条件

    对比查询
    条件符 功能 示例 说明
    $gt > db.persion.find({age: {$gt: 28}}, {_id:0,name: 1}) 查询age大于28的记录只返回name
    $gte >= db.persion.find({age: {$gte: 28}}, {_id:0,name: 1}) 查询age大于等于28的记录只返回name
    $lt < db.persion.find({age: {$lt: 28}}, {_id:0,name: 1}) 查询age小于28的记录
    $lte <= db.persion.find({age: {$lte: 28}}, {_id:0,name: 1}) 查询age小于等于28的记录
    $ne != db.persion.find({country: {$ne: 'USA'}}, {_id:0,name: 1}) 查询country不等于USA的记录
    $eq = db.persion.find({country: {$eq: 'USA'}}, {_id:0,name: 1}) 查询country等于USA的记录
    $in in db.persion.find({country: {$in: ['USA','China']}}, {_id:0,name: 1}) 查询country包含USA或China的记录
    $nin not in db.persion.find({country: {$nin: ['USA','China']}}, {_id:0,name: 1}) 查询country不包含USA或China的记录
    逻辑查询
    条件符 功能 示例 说明
    $or or db.persion.find({&dollar;or: [{age: {&dollar;gt: 39}}, {age: {$lt: 28}}]}, {_id:0,name: 1}) 查询age大于39或者age小于28的记录
    $nor not or db.persion.find({&dollar;nor: [{age: {&dollar;gt: 39}}, {age: {$lt: 28}}]}, {_id:0,name: 1}) 查询age小于等于39且age大于等于28的记录
    $and and db.persion.find({&dollar;and: [{age: {&dollar;lt: 39}}, {age: {&dollar;gt: 28}}]}, {_id:0,name: 1}) 查询age大于28且age小于39的记录等价于db.persion.find({age: {&dollar;gt: 28, $lt: 39}}, { _id:0,name: 1})
    $not not db.persion.find({age: {&dollar;not: {$gt: 28}}}, { _id:0,name: 1}) 查询age不大于28的记录
    数组查询

    插入测试数据

    > db.persion.insert({book: ['JS','PHP','JAVA']})
> db.persion.insert({book: ['JS','PHP','JAVA','NODEJS']})
    条件符 功能 示例 说明
    $all 查询数组包含的 db.persion.find({book:{$all: ['NODEJS']}}) 查询所有集合中book数组里包含NODEJS的结果
    $size 查询数组长度 db.persion.find({book:{$size: 3}}) 查询所有集合中book数组长度为3的结果
    $elemMatch 组合查询 db.persion.find({book: {$elemMatch: {\$in: ['PHP','NODEJS']}}}) 查找book中包含PHP或者NODEJS的结果
    分页与排序

    limit 返回指定数据条数

    > db.persion.find({$or: [{country: 'USA'},{country: 'China'}]}).limit(5)

    skip返回指定跨度的数据
    跨越数据量大的时候会有性能问题

    > db.persion.find({$or: [{country: 'USA'},{country: 'China'}]}).limit(5).skip(10)

    sort 返回按照key排序的数据[1,-1]

    > db.persion.find({$or: [{country: 'USA'},{country: 'China'}]}).limit(5).skip(10).sort({age: -1})
    游标

    利用游标遍历数据

    var persions = db.persion.find();
while(persions.hasNext()) {
    obj = persions.next();
    print(obj.name)
}
    查询快照
    > db.persion.find({$query: {name: 'tom_1'}, $snapshot: true})

    高级查询选项

    • $query
    • $orderby
    • $maxsan: integer最多扫描文档数
    • $min: doc查询开始
    • $max: doc查询结束
    • $hint: doc使用哪个索引
    • $explain: boolean 统计
    • $snapshot: boolean 一致快照

    [obj1, obj2, obj3, obj4]
    游标读取时obj1->obj2 当读取到obj2时对obj2进行操作导致obj占用空间变大mongodb会将它放到最后此时排列为： [obj1, obj3, obj4, obj2]
    游标接下去读取将会读到obj4此时obj3就漏读了 使用快照可以避免这个问题

    3.索引

    建立索引1正序-1倒叙
    数量级大时提升查询时间 但会影响插入时间

    > db.persion.ensureIndex({age: 1},{background: true}) //后台执行

    建立索引并指定索引名称

    > db.persion.ensureIndex({age: 1}, {name: 'ageIndex'})

    唯一索引（不能插入重复值）

    > db.persion.ensureIndex({age: 1}, {unique: true})

    剔除重复数据

    > db.persion.ensureIndex({age: 1}, {unique: true，dropDups: true})

    查询时指定索引

    > db.persion.find({name: 'tom'}).hint({age: -1})

    查看查询信息

    > db.persion.find({name: 'tom'}).expain()

    查看索引

    > db.system.indexes.find()
> db.system.namespaces.find()

    删除索引

    > db.runCommand({dropIndexes: 'age', index: 'ageIndex'})
> db.runCommand({dropIndexes: 'age', index: '*'})

    4.空间索引(2D索引)

    测试数据插入data中的每一条数据

    var data = [
    key: {
        x: 0,
        y: 0
    },
    key: {
        x: 10,
        y: 15,
    },
    ....
    {
        x: 200,
        y: 300
    }
]
    > db.map.ensureIndex({key: '2d', {min: -1, max: 200})

    建立空间索引后查询距离(50, 100)最近的三个数据

    > db.map.find({key: {$near: [50, 100]}}).limit(3)

    查询(50, 50)点和(200,200)点为对角线的正方形中所有的数据点

    > db.map.find({key:{$widthin: {$box: [[50,50],[200,200]]}}})

    查询已(100,120)为圆心50为半径内部的所有点数据

    > db.map.find({key: {$widthin: {$center: [[100,120],50]}}})

    5.聚合(aggregate)

    MongoDB中聚合主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。

     db.[documentName].aggregate(聚合选项)

    插入测试数据

    var data = [
    {
        name: 'tom',
        age: 22,
        favorite: ['JAVA', 'NODE', 'MONGO', 'GO']
    },
    {
        name: 'jack',
        age: 26,
        favorite: ['PHP', 'MONGO', 'GO']
    },
    {
        name: 'bill',
        age: 23,
        favorite: ['PYTHON', 'RUBY', 'MYSQL', 'GO','ANDROID']
    },
    {
        name: 'james',
        age: 23,
        favorite: ['PHP', 'MONGO', 'GO']
    }
]
for(var i = 0;i < data.length; i++) {
    db.persion.insert(data[i])
}
    条件符 功能 示例 说明
    $sum 求和 db.persion.aggregate([{$group: {\_id: '\$age', num_total: {&dollar;sum: '&dollar;age'}}}]) 以age为_id求所有age相同的数据中age的总和
    $avg 平均值 db.persion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', avg: {$avg: '\$age'}}}]) 以favorite为_id求所有favorite相同的人的age平均值
    $min 集合中最小值 db.presion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', min: {&dollar;min: '&dollar;age'}}}]) 以favorite为_id求favorite相同的人里age最小的
    $max 集合中最小值 db.presion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', max: {&dollar;max: '&dollar;age'}}}]) 以favorite为_id求favorite相同的人里age最小的
    $push 在结果文档中插入值到一个数组中 db.persion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', _age: {&dollar;push: '&dollar;age'}}}]) 统计所有favorite相同的人的age存入_age数组中
    $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本 db.persion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', _age: {&dollar;addToSet: '&dollar;age'}}}]) 统计所有favorite相同的人的age存入_age数组中,如果_age数组已存在相同的值则不会存入
    $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据 db.persion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', first_name: {&dollar;first: '&dollar;name'}}}]) 相同favorite中第一个出现的人的name
    $last 根据资源文档的排序获取第一个文档数据 db.persion.aggregate([{&dollar;group: {_id: '&dollar;favorite', first_name: {&dollar;last: '&dollar;name'}}}]) 相同favorite中最后个出现的人的name

    $sum

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$age', num_total: {$sum: '$age'}}}])
{ "_id" : 23, "num_total" : 46 } //23出现两次总和是46
{ "_id" : 26, "num_total" : 26 }
{ "_id" : 22, "num_total" : 22 }
>

    $avg

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', avg: {$avg: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "avg" : 22 }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "avg" : 24.5 }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "avg" : 23 }
>

    $min

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', min: {$min: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "min" : 22 }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "min" : 23 }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "min" : 23 }

    $max

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', max: {$max: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "max" : 22 }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "max" : 26 }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "max" : 23 }
>

    $push
    再插入一条测试数据

    > db.persion.insert({
    name: 'jam',
    age: 26,
    favorite: ['PHP', 'MONGO', 'GO'],
    _age: [23],
})
    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', _age: {$push: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 22 ] }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 26, 23, 26 ] }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "_age" : [ 23 ] }
>

    $addToSet

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', _age: {$addToSet: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 22 ] }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 23, 26 ] }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "_age" : [ 23 ] }
>

    $first

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', first_name: {$first: '$name'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "first_name" : "tom" }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "first_name" : "jack" }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "first_name" : "bill" }
>

    $last

    > db.persion.aggregate([{$group: {_id: '$favorite', first_name: {$last: '$name'}}}])
{ "_id" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ], "first_name" : "tom" }
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "first_name" : "jam" }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "first_name" : "bill" }
>
    管道

    聚合管道：将当命令前输出的结果作为下一个命令的参数 管道操作可以重复
    表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
    常用操作：

    • &dollar;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
    • &dollar;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
    • &dollar;limit 用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数
    • &dollar;skip 在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
    • &dollar;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
    • &dollar;group 将集合中的文档分组，可用于统计结果
    • &dollar;sort 将输入文档排序后输出

    $project
    值查找显示name和age属性

    > db.persion.aggregate({$project: {name: 1, age: 1}})
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7e"), "name" : "jack", "age" : 26 }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26 }

    $match
    先匹配age大于22的数据 然后用这些数据统计favorite相同的人中出现的年龄数

    > db.persion.aggregate([{$match: {age: {$gt: 22}}}, {$group: {_id: '$favorite', _age: {$push: '$age'}}}])
{ "_id" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 26, 23, 26 ] }
{ "_id" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ], "_age" : [ 23 ] }
>

    $skip
    跨过前两条数据

    > db.persion.aggregate({$skip: 2})
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23, "favorite" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26, "favorite" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 23 ] }
>

    $unwind
    将favorite拆开

    > db.persion.aggregate([{$unwind: '$favorite'}])
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22, "favorite" : "JAVA" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22, "favorite" : "NODE" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22, "favorite" : "MONGO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22, "favorite" : "GO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7e"), "name" : "jack", "age" : 26, "favorite" : "PHP" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7e"), "name" : "jack", "age" : 26, "favorite" : "MONGO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7e"), "name" : "jack", "age" : 26, "favorite" : "GO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : "PYTHON" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : "RUBY" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : "MYSQL" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : "GO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : "ANDROID" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23, "favorite" : "PHP" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23, "favorite" : "MONGO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23, "favorite" : "GO" }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26, "favorite" : "PHP", "_age" : [ 23 ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26, "favorite" : "MONGO", "_age" : [ 23 ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26, "favorite" : "GO", "_age" : [ 23 ] }
>

    &dollar;group
    略...
    $sort
    按照年龄排序 1正序-1倒序

    > db.persion.aggregate([{$sort: {age: 1}}])
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7d"), "name" : "tom", "age" : 22, "favorite" : [ "JAVA", "NODE", "MONGO", "GO" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7f"), "name" : "bill", "age" : 23, "favorite" : [ "PYTHON", "RUBY", "MYSQL", "GO", "ANDROID" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d80"), "name" : "james", "age" : 23, "favorite" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dbb6a3a8a0d47b8ee6d7e"), "name" : "jack", "age" : 26, "favorite" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ] }
{ "_id" : ObjectId("5a6dc2db3a8a0d47b8ee6d81"), "name" : "jam", "age" : 26, "favorite" : [ "PHP", "MONGO", "GO" ], "_age" : [ 23 ] }
>
    mongodb
    maikuraki
    9 声望0 粉丝
    下一篇 »
    nodejs笔记-模块机制

    引用和评论

    推荐阅读
    头像
    实现Google带截图功能的web反馈插件

    maikuraki阅读 4.1k

    头像
    MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富

    MongoDB数据平台赞 1阅读 12.4k

    头像
    阿里云ECS服务器部署Node.js项目全过程详解

    kovli赞 1阅读 6k

    头像
    MongoDB 8.0已全面可用

    MongoDB数据平台阅读 11.9k

    头像
    简道云搭载阿里云MongoDB数据库，帮助数以万计企业重构业务系统

    MongoDB数据平台阅读 11.3k

    头像
    使用 MongoDB 构建 AI：Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心

    MongoDB数据平台阅读 7.3k

    头像
    高效工程师的七个习惯

    Bytebase赞 3阅读 618

    0 条评论
    得票最新