何为MongoDB：

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系型数据库的。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值对（key=>value）组成，MongoDB文档类似于JSON对象，字段值可以包含其它文档、数组及文档数组。结构如下所示：

{_id: ObjectId{"1234567890aabbcc"},title: "初学MongoDB心得",author: "范海彪",favorites: ["敲代码", "学习", "听音乐"]
}

MongoDB一些基本概念：

MongoDB术语	SQL术语	说明
database	database	数据库
collection	table	集合/数据库表
document	row	文档/数据记录行
field	column	域/数据字段
index	index	索引
primary key	primary key	MongoDB中 _id 的域为主键/主键

基本使用：

一、数据库操做

1、创建数据库：

use DATABESE_NAME 如果数据库存在即为切换，不存在即为创建；

2、删除数据库：

db.dropDatabase() 删除当前使用的数据库；

3、查看数据库：

show dbs

二、集合操做

1、创建集合：

1、db.createCollection(COLLECTION_NAME, options) options：可选择的参数；

2、db.COLLECTION_NAME.insert(document)

2、删除集合：

db.COLLECTION_NAME.drop()

3、查看集合：

show collections

三、文档操作

1、插入文档：

方法		说明
db.COLLECTION_NAME.	insert(document)	插入单条
	insertOne(document)	插入单条
	insertMany([document, document])	插入多条

2、查询文档：

方法		说明
db.COLLECTION_NAME.	find()	查询全部
	find(query, projection)	查询全部符合条件
	findOne(query, projection)	查询第一条符合条件

query：查询条件

操做	格式	示例	RDBMS表示
等于	{ : }	db.col.find({age : 18})	where age = 18
大于	{ : {$gt : }}	db.col.find({age : {$gt : 18}})	where age > 18
大于等于	{ : {$gte : }}	db.col.find({age : {$gte : 18}})	where age >= 18
小于	{ : {$lt : }}	db.col.find({age : {$lt : 18}})	where age < 18
小于等于	{ : {$lte : }}	db.col.fing({age : {$lte : 18}})	where age <= 18
不等于	{ : {$ne : }}	db.col.find({age : {$ne : 18}})	where age != 18
类型	{ : {$type : }}	db.col.find(name : {$type : 2})	查找name为String类型

操做	示例	RDBMS表示
AND	db.col.find({age : 18, name : "张三"})	where age = 18 and name = "张三"
OR	db.col.find({$or : [{age : 18}, {name : "张三"}]})	where age = 18 or name = "张三"
联合使用	db.col.find({age : 18, $or : [{name : "张三"}, {name : "李四"}]})	where age = 18 and ( name = "张三" or name = "李四" )

projection：可选值，用来指定返回值，未指定时默认返回所有字段。

db.col.find({age : 18}, {age : 1, name : 1, _id : 0})，返回age和name字段，_id不设置为0时默认返回。

pretty()：查询结果格式化。

3、删除文档：

方法		说明
db.COLLECTION_NAME.	deleteOne(query)	删除匹配的第一条
	deleteMany(query)	删除匹配的所有记录
	deleteMany({})	删除全部记录

4、修改文档：

方法		说明
db.COLLECTION_NAME.	update(query, update, upsert, multi)	更新查找到的记录
db.COLLECTION_NAME.	save(document)	判断document的_id主键是否存在，存在即更新，不存在即插入。

update：相当于SQL中set后的语句；示例：

db.col.update({age : 18}, {$set : {name : "张三"}}, false, true)

即：update col set name = "张三" where age = 18

upsert：可选值，表示要修改的文档不存在时是否新插入。默认false，不插入。

multi：可选值，默认false，只更新匹配的第一条。

5、Limit和Skip：

db.COLLECTION_NAME.find(query).limit(NUM) 读取指定记录数；

db.COLLECTION_NAME.find(query).skip(NUM) 跳过读取指定记录数。

6、排序

db.COLLECTION_NAME.find(query).sort({ : 1}) 根据给定的key值排序，1为升序，-1为降序。

7、索引

索引是一种特殊的数据结构，存储在一个易于遍历读取的集合中，是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，通常能够极大的提高查询效率，在没有索引时，MongoDB读取数据时需要扫描全部文档并进行选择，效率低下。

方法		说明
db.COLLECTION_NAME.	createIndex(keys, options)	创建索引
	getIndexes()	查看索引
	totalIndexSize()	查看索引大小
	dropIndexes()	删除所有索引
	dropIndex("索引名")	删除指定索引

keys：创建索引的字段，1为升序，-1为降序；

options：可选值，设置索引的属性。示例：

db.col.createIndex({price : 1, sale : -1}, {background : true})

db.col.dropIndex("age_1")

8、聚合

MongoDB的聚合操做类似于ElasticSearch的聚合操做，主要用来对数据进行处理分析。

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

聚合表达式	说明
$sum	计算总和
$avg	计算平均值
$min	获取最小值
$max	获取最大值
$push	在结果文档中插入值到一个数组中
$addToSet	在结构文档中插入值到一个数组中，不创建副本
$first	根据排序获取第一条文档
$last	根据排序获取最后一条文档

管道操作符	说明
$project	修改输入文档结构，可重命名、增加或删除域
$match	过滤数据
$limit	指定获取聚合管道返回的文档数
$skip	跳过聚合管道返回的指定文档数，获取剩余的文档
$unwind	将文档中某一数组类型拆分成多条，每条包含一个值
$group	分组操作，进行统计
$sort	将输入文档排序后输出
$geoNear	输出接近某一地理位置的文档

示例：

1、根据age分组，并统计数量:

db.col.aggregate({$group : {_id : "$age", num : {$sum : 1}}})

2、只保留age和name字段:

db.col.aggregate({$project : {_id : 0, age : 1, name : 1}})

3、获取 age = 18 的前 10 个文档，只保留age、name和_id字段：

db.col.aggregate([{$project : {age : 1, name : 1}}, {$match : {age : 18}}, {$limit : 10}])

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