1，链接

一个mongodb中可以建立多个数据库。

MongoDB的默认数据库为”db”，该数据库存储在data目录中。

MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中

查询所有的数据库

show dbs

指定到一个数据库/或者创建

use 数据库名

指定储存大小

db.createCollection(“mycoll”,{capped:true,size 10000})

插入数据

db.集合.insert({key:values})

也可直接插入文档

例

document=({key:values})

db.集合.insert(document)

查询文档

db.集合.find()

格式化查询

db.集合.find().pretty();

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

还可以多键查询

例：

db.集合.find({key:values,key:values}).pretty()//相当于sql中where 条件一 and 条件二

or

db.集合.find(

{

$or[{key:values},

      {key:values}

]

}

).pretty()

and 和or 连用

db.集合.find({key:values},$or[{条件二},{或条件二}]).pretty()

检索数据库的文档的数据类型

db.集合.find({key:{$type:2}})

MongoDB Limit() 方法

如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。

指定读取的条数

db.集合find().limit(count);

跳过指定的行数

db.集合.find().limit(count).skip(count)skip默认为0

sort()方法排序

参数有两个1或者-1，升序或者降序

db.集合find().sort()

删除数据库

use 数据库

dorp.Database()

删除集合

db.collection.drop();

查询数据库集合

db.集合.find()

更新文档

update()

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc…）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

示例

db.集合.update({查询条件}，($set:{修改内容}))

如果要修改多条文档

db.集合.update({查询条件}，($set:{修改内容})，{multi:true})

删除文档

db.集合.remove(删除条件)

删除找到的第一条数据

db.集合.remove(删除条件)

删除所有

db.集合.remove({})

MongoDB 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

• 不能是空字符串（””)。
• 不得含有’ ‘（空格)、.、$、/、\和\0 (空宇符)。
• 应全部小写。
• 最多64字节。
  

  MongoDB 索引

  索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

  这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

  索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
  方法
  ensureIndex()

         db.集合.ensureIndex({以什么为索引})

ensureIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

实例

在后台创建索引：

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

MongoDB 聚合

MongoDB中聚合(aggregate)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。有点类似sql语句中的 count(*)。

aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下：

{ _id: ObjectId(7df78ad8902c) title: 'MongoDB Overview', description: 'MongoDB is no sql database', by_user: 'w3cschool.cc', url: 'http://www.w3cschool.cc', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902d) title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast', by_user: 'w3cschool.cc', url: 'http://www.w3cschool.cc', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 10 }, { _id: ObjectId(7df78ad8902e) title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database', by_user: 'Neo4j', url: 'http://www.neo4j.com', tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'], likes: 750 },

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]) { "result" : [ { "_id" : "w3cschool.cc", "num_tutorial" : 2 }, { "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 } ], "ok" : 1 } >

以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。

下表展示了一些聚合的表达式:

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

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。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $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。
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
• $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。
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
• $sort：将输入文档排序后输出。
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操作符实例

1、$project实例

db.article.aggregate( { $project : { title : 1 , author : 1 , }} );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate( { $project : { _id : 0 , title : 1 , author : 1 }});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } } ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate( { $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被”过滤”掉。 

MongoDB 关系

MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。

文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。

MongoDB 中的关系可以是：

• 1:1 (1对1)
• 1: N (1对多)
• N: 1 (多对1)
• N: N (多对多)

接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。

一个用户可以有多个地址，所以是一对多的关系。

以下是 user 文档的简单结构：

{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991" }

以下是 address 文档的简单结构：

{ "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }

嵌入式关系

使用嵌入式方法，我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中：

   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address": [ { "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }, { "building": "170 A, Acropolis Apt", "pincode": 456789, "city": "Chicago", "state": "Illinois" }] }

以上数据保存在单一的文档中，可以比较容易的获取和维护数据。 你可以这样查询用户的地址：

>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})

注意：以上查询中 db 和 users 表示数据库和集合。

这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能。

引用式关系

引用式关系是设计数据库时经常用到的方法，这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开，通过引用文档的 id 字段来建立关系。

{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] }

以上实例中，用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id（ObjectId）数组。

我们可以读取这些用户地址的对象id（ObjectId）来获取用户的详细地址信息。

这种方法需要两次查询，第一次查询用户地址的对象id（ObjectId），第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。

>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) >var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})