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Mongodb简介
Mongodb是一种非关系性数据库（nosql）。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
下面是sql与mongodb术语对比：
| SQL | Mongodb |
|---|---|
| 表（Talbe） | 集合（Collection） |
| 行（Row） | 文档（Document） |
| 列（Col） | 字段（Field） |
| 主键（Primary Key） | 对象ID（ObjectID） |
| 索引（Index） | 索引（Index） |
| 嵌套表（Embeded Table） | 嵌入式文档（Embeded Document） |
| 数组（Array） | 数组（Array） |
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
{"name": "listone", "age": 22}
以上文档中有一个name键，其值为 listone ，age键值为 22 。
以这个文档为例，解释一下：
- 文档中的键值对是有序的，上面例子中如果调换name和age的键值对，将会被视为一个新的文档。
- 文档中的值不仅仅只限于字符串形式，还有其他更高级的类型。
- 文档的键使用
UTF-8字符。其中.和$通常被保留，只有在特定环境下使用，_也是保留的。
集合是文档集，其区别于关系数据库的表。并且集合是无模式的，即不同类型的文档可以共存于同一个集合中：
{"name": "listone", "age": 22}
{"book": "The old man and the Sea"}
上面的文档是完全不同的两个文档。既然一个集合可以容纳各种类型，为何需要多集合？
使用多集合的意义在于：
- 降低熵值。即减少混乱程度。
- 速度上的优越性。把一个特定类型的文档分成多个子集合提高查询效率。
- 把同种类型的文档存在一个集合汇总，使数据更集中。
Mongodb数据库操作
创建数据库
use DATABASE_NAME
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
- 查看所有数据库
show dbs
删除数据库
db.dropDatabase()
删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。
创建集合
db.createCollection("listone")
- 查看已有集合
show collections
show tables
删除集合
db.collection.drop()
命令中collection替换为要删除的集合名称
插入文档
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
db.COLLECTION_NAME.insertMany(document_list)
- 示例
>db.listone.insert({name:'listone',
age:22
})
>db.listone.insertOne({name:'li',
age:22
})
>db.listone.insertMany([
{name:'stone',age:28},
{name:'st',age:21}
])
>db.listone.find()
{ "_id" : ObjectId("5e7b83432e8c80cabc4a93c6"), "name" : "listone", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("5e7b85082e8c80cabc4a93c7"), "name" : "li", "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("5e7b85592e8c80cabc4a93c8"), "name" : "stone", "age" : 28 }
{ "_id" : ObjectId("5e7b85592e8c80cabc4a93c9"), "name" : "st", "age" : 21 }
查询数据
查询所有数据
db.getCollection('listone').find({})
其中{}里面包含的是查询条件，因为是查询所有的数据，所以直接为空就行了，或者省略{}也行。
查询特定数据
db.getCollection('listone').find({"字段1":"固定值1","字段2":"固定值2"})
db.getCollection('listone').find({name:'listone'})
查询范围值数据
db.getCollection('listone').find(
{
"字段1":{"操作符1":边界1,"操作符2":边界2},
"字段2":{"操作符1":边界1,"操作符2":边界2}
}
)
db.getCollection('listone').find({age:{"$gt":22}})
和前面查询特定的数据的方法一样，只不过固定值变成了范围（{"$gt":22}代表大于22）
操作符及其意义：
| 操作符 | 意义 |
|---|---|
| $gt | 大于（great than） |
| $gte | 大于等于（great than equal） |
| $lt | 小于（less than） |
| $lte | 小于等于（less than equal） |
| $ne | 不等于（not equal） |
限定返回字段
前面的示例中都返回了所有的字段，下面我们将对某些不需要的字段进行筛选。
db.getCollection('listone').find(用于过滤的条件,用于限定的条件)
- 去除age
db.getCollection('listone').find({age:{"$gt":22}},{"age":0})
- 只返回age
db.getCollection('listone').find({age:{"$gt":22}},{"age":1})
大家会发现，在后面的用于限定的条件中，如果age为1，则返回了 age 和 _id ，如果age为0，则返回了 _id 和 name 。在不考虑_id的情况下，我们可以理解：
如果某一个字段被限定为0，则代表该字段不返回（也就是默认其它字段为1），所以其他未被限定的字段则一定会被返回
如果某一个字段被限定为1，则代表该字段返回（也就是默认其它字段为0），所以其他未被限定的字段则不会被返回
修饰返回结果
- 得到数据的条数
db.getCollection('listone').find({}).count()
- 限定返回结果数量
db.getCollection('test_data_1').find({}).limit(限制返回的数量)
- 对结果进行排序
db.getCollection('test_data_1').find({}).sort({"字段名":-1或者1})
其中-1为逆序，1为正序。
修改数据
- updateOne：只更新第一条符合条件的数据
- updateMany：更新所有符合条件的数据
使用updateMany更新数据
db.getCollection('listone').updateMany(
// 下面是查询条件
{
"字段名1":"查找条件1","字段名2":"查找条件2"
},
// 进行修改
{
"$set":{"字段名":"新的数据","字段名":"新的数据"}
}
)
删除数据
- deleteOne
- deleteMany
db.getCollection('listone').deleteMany(
// 删除的条件
{
"字段名1":"值","字段名2":"值2"
}
)
数据去重
db.getCollection('test_data_1').distinct(去重的字段名,去重的条件)
示例：
db.getCollection('listone').distinct("name",{"age":{"$ne":22}})
这个的含义就是，在age不等于22的条件下对name字段进行去重。返回的数据是一个数组，里面是去重后的表中name字段的非重复的数据。
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