• MongoDB数据库入门到精通看这一篇就够了


    一、MongoDB简介

    1、MongoDB介绍

    MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。

    MongoDB的设许目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。

    MongoDB的数据模型是面向文档的, 所谓文档是一种类似于JSON的结构,简单理解MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。( BSON )

    2、MongoDB中三个概念

    数据库( database ):数据库是一个仓库,在仓库中可以存放集合。

    集合( collection ):集合类似于数组,在集合中可以存放文档。

    文档( document ):文档数据库中的最小单位,我们存储和操作的内容都是文档。

    3、MongoDB优势

    易扩展: NoSQL数据库种类繁多, 但是⼀个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间⽆关系, 这样就⾮常容易扩展

    ⼤数据量, ⾼性能: NoSQL数据库都具有⾮常⾼的读写性能, 尤其在⼤数据量下, 同样表现优秀。 这得益于它的⽆关系性, 数据库的结构简单

    灵活的数据模型: NoSQL⽆需事先为要存储的数据建⽴字段, 随时可以存储⾃定义的数据格式。 ⽽在关系数据库⾥, 增删字段是⼀件⾮常麻烦的事情。 如果是⾮常⼤数据量的表, 增加字段简直就是⼀个噩梦

    二、环境搭建

    1、下载

    官网下载地址:https://www.mongodb.com/try/download
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    注意:在MongoDB版本的版本偶数版为稳定版通常用于生产环境,如3.2.x、3.4.x、3.6.x,奇数版本为开发版本:3.1.x、3.3.x、3.5.x表示开发版

    2、安装

    点击开始安装
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3、安装失败问题解决

    在安装MongoDB数据库的时候,有可能出现安装速度较慢,然后取消安装以后,再一次重新去安装的时候,在安装的最后一步可能会出现无法启动服务的现象

    在这里插入图片描述

    这种情况直接点击Ignore,完成安装以后

    以管理员身份运行命令行窗口,使用该命令将MongDB服务删除掉

    sc delete MongoDB
    
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    删除以后我们自己在data目录下创建一个db文件夹log目录下创建一个MongoDB.log文件,如下:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    重新装一个MongoDB服务就可以了,在安装目录的bin中打开控制台窗口输入命令:

    mongod --dbpath=F:\mongodb\data\db  --logpath=F:\mongodb\log\MongoDB.log --install --serviceName "MongoDB"
    
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    注意:第一个路径表示的是数据存放地址;第二个路径表示日志存放文件
    如图所示:
    在这里插入图片描述
    再输入 net start MongoDB启动服务

    执行结果如下图:
    在这里插入图片描述

    设置环境变量
    在这里插入图片描述

    设置完毕后,需要重启一下电脑
    在cmd控制输入,mongod -version,出现版本号表示安装成功
    在这里插入图片描述

    4、启动

    cmd控制输出: mongo回车,出现大于符号表示进入MongoDB数据库了
    在这里插入图片描述

    5、图形化工具

    1)下载

    官网下载地址(英文版,试用14天)https://www.mongodbmanager.com/download ( 傻瓜式安装,一路next到完成即可)

    2)连接客户端

    1、确保mongodb已经启动

    2、如果没有特别设置账户权限,默认情况下无需修改新建连接信息
    在这里插入图片描述

    3)基本操作

    1、点击+展开数据库集合
    在这里插入图片描述
    2、输入sql语句
    在这里插入图片描述
    3、操作集合
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    4、集合其他操作

    选择集合并右击
    在这里插入图片描述

    三、基础入门

    1、基础命令

    • 查看所有的数据库:show dbs /show databases
    • 切换数据库:use db_name
    • 查看使用当前的数据库:db
    • 删除当前的数据库:db.dropDatabase()
    • 查看数据库中所有集合(表):show collections
    • 查看指定集合下所有文档(JSON数据):db.集合名称.find()
      在这里插入图片描述

    2、集合命令

    不手动创建集合向不存在的集合中第⼀次加⼊数据时, 集合会被创建出来

    手动创建结合

    • db.createCollection(name,options)

    • db.createCollection("stu")

    • db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )

    • 参数capped: 默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限

    • 参数size: 当capped值为true时, 需要指定此参数, 表示上限⼤⼩,当⽂档达到上限时, 会将之前的数据覆盖, 单位为字节

    查看集合show collections

    删除集合db.集合名称.drop()

    3、数据类型

    数据类型介绍
    Object ID⽂档ID
    String字符串, 最常⽤, 必须是有效的UTF-8
    Boolean存储⼀个布尔值, true或false
    Integer整数可以是32位或64位, 这取决于服务器
    Double存储浮点值
    Arrays数组或列表, 多个值存储到⼀个键
    Object⽤于嵌⼊式的⽂档, 即⼀个值为⼀个⽂档
    Null存储Null值
    Timestamp时间戳, 表示从1970-1-1到现在的总秒数
    Date存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式

    4、注意点

    创建⽇期语句如下 :参数的格式为YYYY-MM-DD

    new Date('2017-12-20')
    
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    每个⽂档都有⼀个属性, 为_id, 保证每个⽂档的唯⼀性

    可以⾃⼰去设置_id插⼊⽂档,如果没有提供, 那么MongoDB为每个⽂档提供了⼀个独特的_id, 类型为objectID

    objectID是⼀个12字节的⼗六进制数

    • 前4个字节为当前时间戳
    • 接下来3个字节的机器ID
    • 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
    • 最后3个字节是简单的增量值

    5、插入数据

    语法如下

    • db.集合名称.insert(JSON对象)

    • 插入1条数据:db.集合名称.insertOne(JSON对象)

    • 插入多条数据:db.集合名称.insertMany([JSON 1,JSON 2,JSON 3,...JSON n])

    • 指定_id参数:db.集合名称.insert({_id:"001", name:"gj", gender:1})

    注意

    • 插入数据时不需要专门去创建集合(表),因为插入数据时会自动创建集合
    • 插⼊⽂档时, 如果不指定_id参数, MongoDB会为⽂档分配⼀个唯⼀的ObjectId
    • 如果⽂档的_id已经存在则报错

    案例

    // 插入1条数据
    db.test001.insert({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
    
    db.test001.insertOne({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
     
     
    // 插入多条数据
    db.test001.insertMany([
        {name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"},
        {name: "李四", age: 20, sex: "男", hobby: "跑车"},
        {name: "王五", age: 21, sex: "男", hobby: "黑丝"},
    ]);
    
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    6、简单查询

    查看当前集合所有数据(json文件)

    格式db.集合名称.find()

    案例

    > db.test001.find()
    { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbe9"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
    { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbea"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
    { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbeb"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
    
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    7、保存数据

    格式db.集合名称.save(document)

    注意:如果⽂档的_id已经存在则修改, 如果⽂档的_id不存在则添加

    案例

    在这里插入图片描述

    8、修改数据

    语法格式

    • db.集合名称.update(<query> ,<update>,{multi: <boolean>})

    • 更新一条(字段全部替换):db.集合名称.update({name:'原始数据'},{name:'修改后数据'})

    • 更新一条(仅更新一个字段):db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}}) ,推荐使用

    • 更新全部:db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}},{multi:true})

    • 参数query:查询条件

    • 参数update:更新操作符

    • 参数multi:可选, 默认是false,表示只更新找到的第⼀条记录, 值为true表示把满⾜条件的⽂档全部更新

    注意{multi:true}需要和$set配合使用

    案例1

    //把名字为小黑的更新为小白
    > db.test001.update({name: '小黑'},{name:'小白'})))
    WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
    > db.test001.find()                         
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
    { "_id" : 1, "name" : "小白" } 
    
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    • 注意:这种写法会替换掉其他的字段(全部替换),age、sex、hobby都没有了

    案例2

    //把名字为王五的更新为小王
    > db.test001.update({name:'王五'},{$set:{name:'小王'}})
    WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
    > db.test001.find()                                '}})
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
    { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    
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    • 可以看出加上$set:后仅更新了name一个字段

    案例3

    //修改所有人的性别
    > db.test001.update({sex: '男'},{$set:{sex: '女'}},{multi:true})
    WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
    > db.test001.find()                               )      }))  })
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "女", "hobby" : "美女" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
    { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    
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    • {multi:true}:起到全部JSON替换的功能

    9、删除数据

    格式db.集合名称.remove(<query>,{justOne: <boolean>})

    • 参数query:可选,删除的⽂档的条件
    • 参数justOne:可选, 如果设为true或1, 则只删除⼀条, 默认false, 表示删除多条

    案例

    //先删除一条数据
    > db.test001.remove({sex: '女'}, {justOne:true})
    WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
    > db.test001.find()
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
    { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
    { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    // 全部删除
    > db.test001.remove({sex: '女'})
    WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
    > db.test001.find()            )
    { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    
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    四、高级查询

    数据准备(三国争霸):

    db.test002.insertMany([
        {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
        {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
        {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
        {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
        {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
        {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"}
    ]);
    
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    1、数据查询

    • 条件查询:db.集合名称.find({条件⽂档})

    • 查询只返回第⼀个:db.集合名称.findOne({条件⽂档})

    • 将结果格式化:db.集合名称.find({条件⽂档}).pretty()

    案例1

    // 查询年龄为50
    > db.test002.find({age:50})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    // 查询年龄为45
    > db.test002.find({age:45})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    
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    案例2

    //查询一个年龄为50
    > db.test002.findOne({age:50})
    {
            "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
            "name" : "刘备",
            "hometown" : "蜀国",
            "age" : 50,
            "sex" : "男"
    }
    
    //查询一个年龄为45
    > db.test002.findOne({age:45})
    {
            "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"),
            "name" : "曹操",
            "hometown" : "魏国",
            "age" : 45,
            "sex" : "男"
    }
    
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    案例3

    //美化输出年龄为50
    > db.test002.find({age:50}).pretty()
    {
            "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
            "name" : "刘备",
            "hometown" : "蜀国",
            "age" : 50,
            "sex" : "男"
    }
    {
            "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"),
            "name" : "孙权",
            "hometown" : "吴国",
            "age" : 50,
            "sex" : "男"
    }
    
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    2、比较运算符

    等于: 默认是等于判断, 没有运算符

    ⼩于:$lt (less than)

    ⼩于等于:$lte (less than equal)

    ⼤于:$gt (greater than)

    ⼤于等于:$gte

    不等于:$ne

    格式db.集合名称.find({age:{$gte:18}})

    案例

    //年龄小于45
    > db.test002.find({age:{$lt:45}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    
    //年龄小于等于45
    > db.test002.find({age:{$lte:45}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    
    //年龄大于45
    > db.test002.find({age:{$gt:45}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    //年龄大于等于45
    > db.test002.find({age:{$gte:45}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    //年龄不等于45
    > db.test002.find({age:{$ne:45}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
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    3、范围运算符

    判断是否在某个范围内:使⽤$in$nin

    格式db.集合名字.find({age:{$in:[18,28]}})

    案例

    //年龄为30,40,50
    > db.test002.find({age:{$in:[30,40,50]}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    //年龄不为30,40,50
    > db.test002.find({age:{$nin:[30,40,50]}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    
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    4、逻辑运算符

    and:在json中写多个条件即可

    格式db.集合名称.find({条件1, 条件2})

    or:使⽤$or, 值为数组, 数组中每个元素为json

    格式:db.集合名词.find({$or:[{条件1}, {条件2}]})

    案例

    //年龄为40的蜀国人
    > db.test002.find({age: 40, hometown: "蜀国"})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    
    //年龄小于50或者为吴国人
    > db.test002.find({$or:[{age:{$lt:50}}, {hometown: "吴国"}]})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
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    5、正则表达式

    使⽤//$regex编写正则表达式

    格式1db.集合名称.find({name:/^张/})

    格式2db.集合名词.find({name:{$regex:'^张'}})

    案例

    //查询姓名以张开头
    > db.test002.find({name:/^/})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    > db.test002.find({name:{$regex:'^张'}})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    
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    6、limit和skip

    ⽤于读取指定数量的⽂档:db.集合名称.find().limit(number)

    ⽤于跳过指定数量的⽂档:db.集合名称.find().skip(number)

    同时使用:

    db.集合名称.find().limit(number).skip(number)
    或
    db.集合名称.find().skip(number).limit(number) //推荐使用效率会更高
    
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    案例

    //查询前两条数据
    > db.test002.find().limit(2)
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    
    //查询除前两条以外的数据
    > db.test002.find().skip(2)
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    //查询前五条数据中后两条
    > db.test002.find().limit(5).skip(3)
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    
    //查询后三条数据中的前两条
    > db.test002.find().skip(3).limit(2)
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    
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    7、自定义查询

    使⽤$where后⾯写⼀个函数, 返回满⾜条件的数据

    格式

    db.集合名称.find({
        $where:function() {
            return this.条件;}
    })
    
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    案例

    //查询年龄大于40
    > db.test002.find({
         $where:function() {
             return this.age>40;}
      })
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
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    8、投影

    在查询到的返回结果中, 只选择必要的字段db.集合名称.find({条件(可省略)},{字段名称:1,...})

    • 参数为字段与值, 值为1表示显示, 不显示则不用写

    • 特殊: 对于_id列默认是显示的, 如果不显示需要明确设置为0

    案例1

    //显示name和age字段
    > db.test002.find({},{name:1, age:1})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "age" : 30 }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "age" : 40 }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "age" : 50 }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "age" : 45 }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "age" : 45 }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "age" : 50 }
    
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    • 可以看出_id列默认是显示的

    案例2

    //仅显示name字段
    > db.test002.find({},{name:1, _id:0})
    { "name" : "张飞" }
    { "name" : "关羽" }
    { "name" : "刘备" }
    { "name" : "曹操" }
    { "name" : "司马懿" }
    { "name" : "孙权" }
    
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    9、排序

    对集合进⾏排序:db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

    • 参数1为升序排列

    • 参数-1为降序排列

    案例

    //根据年龄升序排序
    > db.test002.find().sort({age:1})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    //根据年龄降序排序
    > db.test002.find().sort({age:-1})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    
    //根据name降序,再根据age降序
    > db.test002.find().sort({name:-1, age:-1})
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    
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    10、统计个数

    统计结果集中⽂档条数

    • db.集合名称.find({条件}).count()
    • db.集合名称.count({条件})

    案例

    //统计蜀国人个数
    > db.test002.find({hometown: "蜀国"}).count()
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    > db.test002.count({hometown: "蜀国"})
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    注意:如果有find(),需要在find()中写条件

    11、去除重复

    数据进⾏去重db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

    案例

    //对hometown去重
    > db.test002.distinct('hometown')
    [ "吴国", "蜀国", "魏国" ]
    //对age去重
    > db.test002.distinct('age')
    [ 30, 40, 45, 50 ]
    
    //对age去重,并且为蜀国人
    > db.test002.distinct('age',{hometown:"蜀国"})
    [ 30, 40, 50 ]
    
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    五、聚合和管道

    数据准备

    db.test003.insertMany([
        {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
        {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
        {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
        {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
        {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
        {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"},
        {name: "貂蝉", hometown: "未知", age: 18, sex: "女"},
        {name: "西施", hometown: "越国", age: 18, sex: "女"},
        {name: "王昭君", hometown: "西汉", age: 18, sex: "女"},
        {name: "杨玉环", hometown: "唐朝", age: 18, sex: "女"}
    ]);
    
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    1、聚合简介

    聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。

    语法格式db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

    在这里插入图片描述

    2、常用管道

    在mongodb中,⽂档处理完毕后, 通过管道进⾏下⼀次处理

    常用管道如下

    $group: 将集合中的⽂档分组, 可⽤于统计结果

    $match: 过滤数据, 只输出符合条件的⽂档

    $project: 修改输⼊⽂档的结构, 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果

    $sort: 将输⼊⽂档排序后输出

    $limit: 限制聚合管道返回的⽂档数

    $skip: 跳过指定数量的⽂档, 并返回余下的⽂档

    $unwind: 将数组类型的字段进⾏拆分

    3、表达式

    处理输⼊⽂档并输出

    语法格式表达式:'$列名'

    常⽤表达式:

    $sum: 计算总和, $sum:1 表示以⼀倍计数

    $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

    $first: 根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据

    $last: 根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据

    4、$group

    将集合中的文档分组,可用于统计结果

    _id表示分组的依据,使用某个字段的格式为’$字段

    案例

    // 返回sex有哪些值
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:{
    		_id:"$sex"
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "男" }
    { "_id" : "女" }
    
    //统计男生、女生分别的总人数
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:"$sex",
    		count:{$sum:1}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "男", "count" : 6 }
    { "_id" : "女", "count" : 4 }
    
    //统计男、女分别的平均年龄
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:"$sex",
    		count:{$sum:1},
    		avg_age:{$avg:"$age"}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "男", "count" : 6, "avg_age" : 43.333333333333336 }
    { "_id" : "女", "count" : 4, "avg_age" : 18 }
    
    //按照hometown进行分组,获取不同组的平均年龄
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:"$hometown",
    		avg_age:{$avg:"$age"}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "蜀国", "avg_age" : 40 }
    { "_id" : "唐朝", "avg_age" : 18 }
    { "_id" : "越国", "avg_age" : 18 }
    { "_id" : "吴国", "avg_age" : 50 }
    { "_id" : "西汉", "avg_age" : 18 }
    { "_id" : "未知", "avg_age" : 18 }
    { "_id" : "魏国", "avg_age" : 45 }
    
    //统计不同性别的人物名字
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:"$sex",
    		name:{$push:"$name"}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "男", "name" : [ "张飞", "关羽", "刘备", "曹操", "司马懿", "孙权" ] }
    { "_id" : "女", "name" : [ "貂蝉", "西施", "王昭君", "杨玉环" ] }
    
    // 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:"$sex",
    		name:{$push:"$$ROOT"}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : "男", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : " 刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } ] }
    { "_id" : "女", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b39"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3a"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3b"), "name" : " 王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3c"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" } ] }
    
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    _id:null:将集合中所有文档分为一组

    案例:求总人数、平均年龄

    > db.test003.aggregate(
    	{$group:
    		{
    		_id:null,
    		count:{$sum:1},
    		avg_age:{$avg:"$age"}
    		}
    	}
    )
    { "_id" : null, "count" : 10, "avg_age" : 33.2 }
    
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    总结:

    • $group对应的字典中有几个键,结果中就有几个键
    • 分组依据需要放到_ id后面
    • 取不同的字段的值需要使用$,如:$hometown$age$sex
    • 取字典嵌套的字典中值的时候$_id.字段名
    • 同时取多个键进行分组:{$group:{_id:{字段名1:"$字段名1",字段名2:"字段名2"}}};输出结果:{_id:{字段名1:"",字段名2:""}

    5、$project

    修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果;简单来说就是修改输入输出的值

    案例1:查询姓名、年龄

    > db.test003.aggregate({$project:{_id:0, name:1, age:1}})
    { "name" : "张飞", "age" : 30 }
    { "name" : "关羽", "age" : 40 }
    { "name" : "刘备", "age" : 50 }
    { "name" : "曹操", "age" : 45 }
    { "name" : "司马懿", "age" : 45 }
    { "name" : "孙权", "age" : 50 }
    { "name" : "貂蝉", "age" : 18 }
    { "name" : "西施", "age" : 18 }
    { "name" : "王昭君", "age" : 18 }
    { "name" : "杨玉环", "age" : 18 }
    
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    案例2:查询男、女人数,输出人数

    
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:{_id:'$sex', count:{$sum:1}}},
    	{$project:{_id:0, count:1}}
    )
    { "count" : 4 }
    { "count" : 6 }
    
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    6、$match

    用于过滤数据,只输出符合条件的文档

    • 使用MongoDB的标准查询操作
    • match是管道命令,能将结果交给后一个管道,但是find不可以

    案例1:查询年龄大于20的

    > db.test003.aggregate(
    	{$match:{age:{$gt:20}}}
    )
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
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    案例2:查询年龄大于等于18的男生、女生人数

    > db.test003.aggregate(
    	{$match:{age:{$gte:18}}},
    	{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}
    )
    { "_id" : "男", "count" : 6 }
    { "_id" : "女", "count" : 4 }
    
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    7、$sort

    将输入文档排序后输出

    例1:查询学生信息,按年龄升序

    > db.test003.aggregate({$sort:{age:1}})
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
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    例2:查询男生、女生人数,按人数降序

    
    > db.test003.aggregate(
    	{$group:{_id:'$sex',counter:{$sum:1}}},
    	{$sort:{age:-1}}
    )
    { "_id" : "男", "counter" : 6 }
    { "_id" : "女", "counter" : 4 }
    
    • 1
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    • 6
    • 7

    8、$limit

    限制聚合管道返回的文档数量

    案例:查询2条学生信息

    
    > db.test003.aggregate({$limit:2})
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    9、$skip

    跳过指定数量的文档,并返回余下的文档

    例1:查询从第3条开始:人物信息

    > db.test003.aggregate({$skip:2})
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
    
    • 1
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    例2:查询从第3条开始,取第二条数据

    > db.test003.aggregate(
    	{$skip:2},
    	{$limit:1}
    )
    { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    
    • 1
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    • 5
    • 注意顺序:先写skip, 再写limit

    10、$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

    语法格式:db. 集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称’})

    案例:

    > db.test004.insert({_id:1, item:'t-shirt', size:['S','M','L']})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    > db.test004.aggregate({$unwind: '$size'})
    { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
    { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
    { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
    
    • 1
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    • 6

    练习:数据库中有一条数据:{“username”:“Alex”,“tags”: [‘C#’,‘Java’,‘C++’]},如何获取该tag列表的长度?

    //先插入数据
    
    > db.test004.insert({"username":"Alex","tags": ['C#','Java','C++']})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    //查看数据
    > db.test004.find()
    { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : [ "C#", "Java", "C++" ] }
    //拆分数据
    > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"})
    { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C#" }
    { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "Java" }
    { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C++" }
    //把上面得三条结果给$group,然后统计条数
    > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"},{$group:{_id:null, sum:{$sum:1}}})
    { "_id" : null, "sum" : 3 }
    
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    属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的⽂档;值为false表示丢弃属性值为空的⽂档

    用法

    在这里插入图片描述

    六、索引

    1、创建索引

    索引:以提升查询速度

    测试:插入10万条数据到数据库中

    > for(i=0;i<100000;i++){db.test005.insert({name:'test'+i,age:i})}
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    > db.test005.find().count()
    100000
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    查询运行时间语句后面+.explain('executionStats')

    //案例
    > db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')
    
    • 1
    • 2

    建立索引语法db.集合名称.ensureIndex({字段名:1});其中 1 表示升序, -1 表示降序

    建立索引之后对比

    > db.test005.ensureIndex({name:1})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    > db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')
    
    • 1
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    • 8

    在这里插入图片描述

    2、索引操作

    查看当前集合的所有索引

    > db.test005.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_"
            },
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "name" : 1
                    },
                    "name" : "name_1"
            }
    ]
    
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    删除索引:db.集合名称.dropIndex({'索引名称'})

    > db.test005.dropIndex({'name':1})
    { "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
    //再次查看全部索引
    > db.test005.getIndexes()
    [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]
    
    • 1
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    • 3
    • 4
    • 5

    创建唯一索引(索引的值是唯一的;在默认情况下索引字段的值可以相同):

    > db.test005.ensureIndex({"name":1}, {"unique":true})
    {
            "ok" : 0,
            "errmsg" : "Index build failed: eab854cd-330b-414f-ae86-9cfb317efbf5: Collection test.test005 ( 45744ab1-2a71-4722-8f84-99812ccc9ffb ) :: caused by :: E11000 duplicate key error collection: test.test005 index: name_1 dup key: { name: \"test0\" }",
            "code" : 11000,
            "codeName" : "DuplicateKey",
            "keyPattern" : {
                    "name" : 1
            },
            "keyValue" : {
                    "name" : "test0"
            }
    }
    
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    建立联合索引(什么时候需要联合索引)

    > db.test005.ensureIndex({name:1, age:1})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    > db.test005.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_"
            },
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "name" : 1,
                            "age" : 1
                    },
                    "name" : "name_1_age_1"
            }
    ]
    
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    七、备份和恢复

    1、备份

    备份的语法mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

    • -h: 指定服务器地址;如果是当前本机数据库可以去掉-h
    • -port :指定端口号;如果是默认端口可以去掉
    • -d: 需要备份的数据库名称;如果不指定则导出所有数据库
    • -o: 备份的数据存放位置, 此⽬录中存放着备份出来的数据
    • -c: 指定集合名称;如果不指定则全部导出
    • -u: 用户名;如果没有用户,可以不用指定
    • -p: 密码;如果没有密码,可以不用指定

    注意

    • 命名需要在终端输出,而不是数据库命令行
    • 每个参数前后是有空格

    mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

    案例:

    //保存本地数据库中test库在桌面
    mongodump  -d test -o ~C:\Users\ym\Desktop\
    
    • 1
    • 2

    2、恢复

    恢复语法mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

    • -h: 服务器地址
    • -d: 需要恢复的数据库实例
    • --dir: 备份数据所在位置

    mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

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    解决SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/123031732