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前言 今天开始接触非关系型数据库的mongoDB,现在将自己做的笔记发出来,供大家参考,也便于自己以后忘记了可以查看。 首先,mongoDB,是一种数据库,但是又区别与mysql,sqlserver、orcle等关系数据库,在优势上面也略高一筹;至于为什么会这么说呢?很简单,我们来举两个例子: 1.在存储上面,非关系型数据库可以更大规模的存储,打个比方,Facebook用的数据库就是非关系型数据库。 2.运用起来更加流畅也是这个数据库的优点,将分布式的特点发挥到极致。 当我查看官方文档的时候,简直要人命,光是一个插入方法都讲了好几条,脑袋都大了,现在我总结一下每一插入方法的特性 db.collection.insert()
例如 db.users.insert( [ { name: "bob", age: 42, status: "A", }, { name: "ahn", age: 22, status: "A", }, { name: "xi", age: 34, status: "D", } ] ) 如果插入成功就会返回 WriteResult({ "nInserted" : 3 }) 如果异常情况,那么就会返回如下咯: WriteResult({ "nInserted" : 3, "writeConcernError" : { "code" : 64, "errmsg" : "waiting for replication timed out at shard-a" } }) 当我们想插入一条数据的时候,采用insert的方法据比较浪费内存,这个时候,我们久采用插入单个的语法 db.users.insertOne( { name: "sue", age: 19, status: "P" } ) 有了单个,就肯定会有多个,那么多个又是怎么样的呢?语法都很类似, db.users.insertMany( [ { _id: 1, name: "sue", age: 19, type: 1, status: "P", favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" }, finished: [ 17, 3 ], badges: [ "blue", "black" ], points: [ { points: 85, bonus: 20 }, { points: 85, bonus: 10 } ] }, { _id: 2, name: "bob", age: 42, type: 1, status: "A", favorites: { artist: "Miro", food: "meringue" }, finished: [ 11, 25 ], badges: [ "green" ], points: [ { points: 85, bonus: 20 }, { points: 64, bonus: 12 } ] }, { _id: 3, name: "ahn", age: 22, type: 2, status: "A", favorites: { artist: "Cassatt", food: "cake" }, finished: [ 6 ], badges: [ "blue", "Picasso" ], points: [ { points: 81, bonus: 8 }, { points: 55, bonus: 20 } ] }, { _id: 4, name: "xi", age: 34, type: 2, status: "D", favorites: { artist: "Chagall", food: "chocolate" }, finished: [ 5, 11 ], badges: [ "Picasso", "black" ], points: [ { points: 53, bonus: 15 }, { points: 51, bonus: 15 } ] }, { _id: 5, name: "xyz", age: 23, type: 2, status: "D", favorites: { artist: "Noguchi", food: "nougat" }, finished: [ 14, 6 ], badges: [ "orange" ], points: [ { points: 71, bonus: 20 } ] }, { _id: 6, name: "abc", age: 43, type: 1, status: "A", favorites: { food: "pizza", artist: "Picasso" }, finished: [ 18, 12 ], badges: [ "black", "blue" ], points: [ { points: 78, bonus: 8 }, { points: 57, bonus: 7 } ] } ] ) 注意:insertOne()、insertMany()是3.2版本的语法。 既然增了,就得查找,对吧,查找里面呢也有很多小东西,有许多自己自定义查询。 1、查询全部 db.users.find( {} ) 等价于db.users.find() 2、指定等于条件 一个 query filter document 可以使用 <field>:<value> 表达式指定等于条件以选择所有包含 <field> 字段并且等于特定 <value> 的所有文档: 下面的示例从 user 集合中检索 status 字段值为 “P” 或者 “D” 的所有文档: db.users.find( { status: { $in: [ "P", "D" ] } } ) 3、指定 AND 条件 复合查询可以在集合文档的多个字段上指定条件。隐含地,一个逻辑的 AND 连接词会连接复合查询的子句,使得查询选出集合中匹配所有条件的文档。 下面的示例在 users 集合中检索 status 等于 "A"``**并且** ``age 小于 ($lt) 30是所有文档: db.users.find( { status: "A", age: { $lt: 30 } } ) 4、指定 OR 条件 通过使用 $or 操作符,你可以指定一个使用逻辑 OR 连接词连接各子句的复合查询选择集合中匹配至少一个条件的文档。 下面的示例在 users 集合中检索 status` 等于 "A"**或者**age 小于 ($lt) 30 所有文档: db.users.find( { $or: [ { status: "A" }, { age: { $lt: 30 } } ] } ) 5、指定 AND 和 OR 条件(可以更加精确的查询) 在下面的示例中,复合查询文档选择集合中status`` 等于 "A" 并且 要么 age 小于 ($lt) 30 要么 type 等于 1 的所有文档: db.users.find( { status: "A", $or: [ { age: { $lt: 30 } }, { type: 1 } ] } ) 6、嵌入文档上的精确匹配 使用{ <field>: <value> }并且 “” 为要匹配文档的查询文档,来指定匹配整个内嵌文档的完全相等条件.(要使)相等条件匹配上内嵌文档需要指定 包括字段顺序的 精确 匹配。 在下面的例子中,查询匹配所有 favorites 字段是以该种顺序只包含 等于 "Picasso"``的 ``artist 和等于 "pizza" 的 food 字段的内嵌文档: db.users.find( { favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" } } ) 7、嵌入文档中字段上的等于匹配 在下面的例子中,查询使用 dot notation 匹配所有 favorites 字段是包含等于 "Picasso" 的字段 ``artist``(可能还包含其他字段) 的内嵌文档: db.users.find( { "favorites.artist": "Picasso" } ) 8、数组上的查询 采用一个参数: $elemMatch (该参数是值精确的数组) 下面的例子查询 finished 数组至少包含一个大于 ($gt) 15 并且小于 ($lt) 20 的元素的文档: db.users.find( { finished: { $elemMatch: { $gt: 15, $lt: 20 } } } ) 9、嵌入文档数组 使用数组索引匹配嵌入文档中的字段 在下面的例子中,查询使用 the dot notation 匹配所有 dadges 是第一个元素为”black” 的数组的文档: db.users.find( { 'points.0.points': { $lte: 55 } } ) 10、不指定数组索引匹配字段 如果你不知道文档在数组中的索引位置,用点号 (.) 将包含数组的字段的名字和内嵌文档的字段的名字连起来。 下面的例子选择出所有 points``数组中至少有一个嵌入文档包含值小于或等于 ``55 的字段 points 的文档: db.users.find( { 'points.points': { $lte: 55 } } ) 11、指定数组文档的多个查询条件 单个元素满足查询条件 使用 $elemMatch 操作符为数组元素指定复合条件,以查询数组中至少一个元素满足所有指定条件的文档。 下面的例子查询 points 数组有至少一个包含 points 小于等于 70 并且字段 bonus 等于 20 的内嵌文档的文档: db.users.find( { points: { $elemMatch: { points: { $lte: 70 }, bonus: 20 } } } 12、元素组合满足查询条件 下面的例子查询了 points 数组包含了以某种组合满足查询条件的元素的文档;例如,一个元素满足 points 小于等于 70 的条件并且有另一个元素满足 bonus 等于 20 的条件,或者一个元素同时满足两个条件: db.users.find( { "points.points": { $lte: 70 }, "points.bonus": 20 } ) 接下来就是更新咯,老样子跟插入方法差不多,更新就可以看做是插入的一种。 来一段官方文档的话: 如果 这个解释在我认为就是在没有该数据的时候就会创建相应的数据,毕竟它是插入的一种特殊方法。 1、db.collection.updateOne():修改单条数据 下面的例子对 users 集合使用 使用 $set 操作符更新 favorites.food 字段的值为 “pie” 并更新 type 字段的值为 3, db.users.updateOne( { "favorites.artist": "Picasso" }, { $set: { "favorites.food": "pie", type: 3 }, } ) 2、 db.users.update( { "favorites.artist": "Pisanello" }, { $set: { "favorites.food": "pizza", type: 0, } }, { multi: true } ) 3、 db.collection.updateMany(),这个会不会认为是修改很多,当然可以这么理解,但是我更喜欢把他理解成修改多个参数。 下面这个举例就是为了大家看的明白采用了{ upsert: true },它可以清晰的返回你修改后的值 db.inspectors.updateMany( { "Sector" : { $gt : 4 }, "inspector" : "R. Coltrane" }, { $set: { "Patrolling" : false } }, { upsert: true } ); 4、修改还有一个就是文档替换db.collection.replaceOne db.users.replaceOne( { name: "abc" }, { name: "amy", age: 34, type: 2, status: "P", favorites: { "artist": "Dali", food: "donuts" } } ) 走着,撸删除了: 1、删除所有文档 这个方法就干脆了,就相当于sql中的删除表结构的delete() db.users.remove({}) 作为另一种选择如下例子使用 db.users.remove( { status : "P" } ) 2、仅删除一个满足条件的文档 如下例子使用 db.users.deleteOne( { status: "D" } ) 3、删除集合中所有文档 如下的例子使用 db.users.deleteMany({}) 以上是通过两天学习官方文达能的总结,下面配上官方文档的地址表示感谢。 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对极客世界的支持。 |
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