mongodb常用命令

摘要：是的简称，是一个文档对象的二进制编码格式。有以下三个特点轻量级跨平台效率高命名空间存储对象到这一系列的数据库名和名被称为一个命名空间。

mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。

一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo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。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。

BSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。
BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。

BSON有以下三个特点：
1． 轻量级
2． 跨平台
3． 效率高

命名空间
MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。

索引
mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。

shell操作数据库：

超级用户相关：

进入数据库admin

use admin

增加或修改用户密码

db.addUser("name","pwd")

查看用户列表

db.system.users.find()

用户认证

db.auth("name","pwd")

删除用户

db.removeUser("name")

查看所有用户

show users

查看所有数据库

show dbs

查看所有的collection

show collections

查看各collection的状态

db.printCollectionStats()

查看主从复制状态

db.printReplicationInfo()

修复数据库

db.repairDatabase()

设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all

db.setProfilingLevel(1)

查看profiling

show profile

拷贝数据库

db.copyDatabase("mail_addr","mail_addr_tmp")

删除collection

db.mail_addr.drop()

删除当前的数据库

db.dropDatabase()

增删改

存储嵌套的对象

db.foo.save({"name":"ysz","address":{"city":"beijing","post":100096},"phone":[138,139]})

存储数组对象

db.user_addr.save({"Uid":"yushunzhi@sohu.com","Al":["test-1@sohu.com","test-2@sohu.com"]})

根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录

db.foo.update({"yy":5},{"$set":{"xx":2}},upsert=true,multi=true)

删除yy=5的记录

db.foo.remove({"yy":5})

删除所有的记录

db.foo.remove()

索引

增加索引：1(ascending),-1(descending)

db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

索引子对象

db.user_addr.ensureIndex({"Al.Em": 1})

查看索引信息

db.foo.getIndexes()

db.foo.getIndexKeys()

根据索引名删除索引

db.user_addr.dropIndex("Al.Em_1")

查询

查找所有

db.foo.find()

查找一条记录

db.foo.findOne()

根据条件检索10条记录

db.foo.find({"msg":"Hello 1"}).limit(10)

sort排序

db.deliver_status.find({"From":"ixigua@sina.com"}).sort({"Dt",-1})

db.deliver_status.find().sort({"Ct":-1}).limit(1)

count操作

db.user_addr.count()

distinct操作,查询指定列，去重复

db.foo.distinct("msg")

”>=”操作

db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

子对象的查找

db.foo.find({"address.city":"beijing"})

管理

查看collection数据的大小

db.deliver_status.dataSize()

查看colleciont状态

db.deliver_status.stats()

查询所有索引的大小

db.deliver_status.totalIndexSize()

advanced queries:高级查询

条件操作符

gt:> lt : <

gte:>= lte: <=

ne:!=、<> in : in

nin:notin all: all

$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

db.users.find({name: {ne: "bruce"}, age: {gte: 18}});

db.users.find({creation_date:{gt:newDate(2010,0,1), lte:new Date(2010,11,31)});

db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

db.users.find("this.age % 10 == 0");
或者
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});

可以查询出

{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
可以不查询出{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

db.users.find({name: {not: /^B.*/}});

db.users.find({age : {not: {$mod : [10, 0]}}});

选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)
db.users.find({}, {age:1});
db.users.find({}, {age:3});
db.users.find({}, {age:true});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});
0为false, 非0为true

db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

db.users.find({}, {age:0, address:false});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

数组元素个数判断
对于{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录

db.users.find({favorite_number: {size: 3}});

db.users.find({favorite_number: {size: 2}});

exists判断字段是否存在

查询所有存在name字段的记录
db.users.find({name: {exists: true}});

查询所有不存在phone字段的记录
db.users.find({phone: {$exists: false}});

type判断字段类型

查询所有name字段是字符类型的
db.users.find({name: {type: 2}});

查询所有age字段是整型的
db.users.find({age: {$type: 16}});

对于字符字段，可以使用正则表达式

查询以字母b或者B带头的所有记录
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本)
为数组的字段中匹配其中某个元素

Javascript查询和where查询

查询 age > 18 的记录，以下查询都一样
db.users.find({age: {gt: 18}});
db.users.find({$where: "this.age > 18"});
db.users.find("this.age > 18");
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort()

db.users.find().sort({age: 1}); #以年龄升序asc

db.users.find().sort({age: -1}); #以年龄降序desc

限制返回记录数量limit()

db.users.find().limit(5); #返回5条记录

db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print("my age is " + user.age)}); #返回3条记录并打印信息

my age is 18
my age is 19
my age is 20

限制返回记录的开始点skip()

db.users.find().skip(3).limit(5);

查询记录条数count()
db.users.find().count();
db.users.find({age:18}).count();

db.users.find().skip(10).limit(5).count();

db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分组group()
假设test表只有以下一条数据

{ 
    domain: "www.mongodb.org" ,
    invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} ,
    response_time: 0.05 ,
    http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" 
} 
            #使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、        total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; 

db.test.group({ 
    cond: {"invoked_at.d": {gt:"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 
}]