1. 超级用户相关：

 1.进入数据库admin
  use admin

 2.增加或修改用户密码
  db.addUser('name','pwd')

 3. #查看用户列表
  db.system.users.find()

 4. #用户认证
  db.auth('name','pwd')

 5. #删除用户
  db.removeUser('name')

 6. #查看所有用户
  show users

 7. #查看所有数据库
  show dbs

 8. #查看所有的collection
  show collections

 9. #查看各collection的状态
  db.printCollectionStats()

10. #查看主从复制状态
  db.printReplicationInfo()

11. #修复数据库
  db.repairDatabase()

12. #设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all
  db.setProfilingLevel(1)

13. #查看profiling
  show profile

14. #拷贝数据库
  db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

15. #删除collection
  db.mail_addr.drop()

16. #删除当前的数据库
  db.dropDatabase()

2. 增删改

db.test.find({id:10}) 返回test数据集ID=10的数据集
db.test.find({id:10}).count() 返回test数据集ID=10的数据总数
db.test.find({id:10}).limit(2) 返回test数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集
db.test.find({id:10}).skip(8) 返回test数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集
db.test.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回test数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据
db.test.find({id:10}).sort() 返回test数据集ID=10的排序数据集
db.test.findOne([query]) 返回符合条件的一条数据
db.test.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称
db.test.getIndexes() 返回些数据集的索引信息
db.test.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]})
db.test.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,<optional params>)
db.test.remove(query) 在数据集中删除一条数据
db.test.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称
db.test.save(obj) 往数据集中插入一条数据
db.test.stats() 返回此数据集的状态
db.test.storageSize() 返回此数据集的存储大小
db.test.totalIndexSize() 返回此数据集的索引文件大小
db.test.totalSize() 返回些数据集的总大小
db.test.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据
db.test.validate() 验证此数据集
db.test.getShardVersion() 返回数据集共享版本号

3、MongoDB语法与现有关系型数据库SQL语法比较

MongoDB语法 MySql语法
db.test.find({'name':'foobar'}) <==> select * from test where name='foobar'
db.test.find() <==> select * from test
db.test.find({'ID':10}).count() <==> select count(*) from test where ID=10
db.test.find().skip(10).limit(20) <==> select * from test limit 10,20
db.test.find({'ID':{$in:[25,35,45]}}) <==> select * from test where ID in (25,35,45)
db.test.find().sort({'ID':-1}) <==> select * from test order by ID desc
db.test.distinct('name',{'ID':{$lt:20}}) <==> select distinct(name) from test where ID<20
db.test.group({key:{'name':true},cond:{'name':'foo'},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}}) <==> select name,sum(marks) from test group by name
db.test.find('this.ID<20',{name:1}) <==> select name from test where ID<20
db.test.insert({'name':'foobar','age':25})<==>insert into test ('name','age') values('foobar',25)
db.test.remove({}) <==> delete * from test
db.test.remove({'age':20}) <==> delete test where age=20
db.test.remove({'age':{$lt:20}}) <==> elete test where age<20
db.test.remove({'age':{$lte:20}}) <==> delete test where age<=20
db.test.remove({'age':{$gt:20}}) <==> delete test where age>20
db.test.remove({'age':{$gte:20}}) <==> delete test where age>=20
db.test.remove({'age':{$ne:20}}) <==> delete test where age!=20
db.test.update({'name':'foobar'},{$set:{'age':36}}) <==> update test set age=36 where name='foobar'
db.test.update({'name':'foobar'},{$inc:{'age':3}}) <==> update test set age=age+3 where name='foobar'

4. 索引

1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)

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

 3. #索引子对象

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

 5. #查看索引信息

 6. db.foo.getIndexes()

 7. db.foo.getIndexKeys()

 8. #根据索引名删除索引

 9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

5. advanced queries:高级查询

条件操作符 
$gt : > 
$lt : < 
$gte: >= 
$lte: <= 
$ne : !=、<> 
$in : in 
$nin: not in 
$all: all 
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据 
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据 
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

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

查询 age取模10等于0 的数据 
db.users.find('this.age % 10 == 0'); 
或者 
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配所有 
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 ] }

查询不匹配name=B*带头的记录 
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 
查询 age取模10不等于0 的数据 
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分字段 
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

选择返回age、address和_id字段 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

排除返回age、address和_id字段 
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 
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 
不匹配db.users.find({favorite_number: {$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() 
以年龄升序asc 
db.users.find().sort({age: 1}); 
以年龄降序desc 
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回记录数量limit() 
返回5条记录 
db.users.find().limit(5); 
返回3条记录并打印信息 
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 
结果 
my age is 18 
my age is 19 
my age is 20

限制返回记录的开始点skip() 
从第3条记录开始，返回5条记录(limit 3, 5) 
db.users.find().skip(3).limit(5);

查询记录条数count() 
db.users.find().count(); 
db.users.find({age:18}).count(); 
以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 
如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0) 
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 
} 
]