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DML和查询操作说明（7）
摘要：
操作MongoDB的方法和关系型数据库差别很大，现在对他们进行说明，后期会逐步完善。
##开头表示MySQL
** 开头表示MongoDB
创建：
Mongodb：文档数据库，擅长存非结构化数据；不需要事先规定好文档（表）的定义。 ##create table Test(……) **db.createCollection(‘Test‘) ##drop table Test **db.Test.drop() ##drop database test **db.dropDatabase()
重命名集合：
重命名表： ##rename table Test to Test_A; **db.Test.renameCollection(‘Test_A‘); ##create table Test_A select * from Test; ** db.Test.copyTo(‘Test_A‘) #索引没有复制到yyy集合 **或则先备份，再还原： Test --> ddd mongodump --host=127.0.0.1 --port=27017 -ubackup -p --db=abc --collection=Test -o backup/ mongorestore --db=abc --collection=Test_A backup/abc/stu.bson
重命名数据库：
** db.copyDatabase(‘test‘,‘test_bak‘) #是一个复制，需要把原库删除。 { "ok" : 1 } 远程复制数据库： db.copyDatabase(fromdb, todb, fromhost, username, password)
插入：
MongoDB插入数据时，会先把数据转换成BSON形式传入数据库，再解析BSON，检验是否包含“_id”和文档不超过4M大小，最后存入数据库 ##insert into Test(name) values(……) **db.Test.insert({"name":"zhoujy"}) --不需要事先规定好name列（键） 插入多个值： ##insert into Test() values(),(),()…… **db.Test.insert([{"a":1,"b":2},{"a":2,"b":3},{"a":3,"b":4}])
删除：
删除指定记录 ##delete from Test where name =‘zhoujy‘ **db.Test.remove({"name":"zhoujy"}) 删除所有记录 ##delete from Test **db.Test.remove()
更新：
4个参数，第一个参数是条件；第二个参数是修改器；第三个是upsert【有就更新，没有则创建(add column)】；第四个为是否更新多行，默认是第一行。
$inc 用于int类型的key（列）加减操作，要是指定的要更新的key不存在，则会新增该key（列）： ##update Test set pv=pv+1 where name =‘a‘，alter table Test add column, **db.Test.update({"name":"a"},{"$inc":{"pv":1}}) --只更新第一条出现的记录，+1 **db.Test.update({"name":"a"},{"$inc":{"pv":1}},false,true) --更新所有符合条件的记录，+1;（第4个参数是true） **db.Test.update({"name":"a"},{"$inc":{"pv":-1}},false,true) --更新所有符合条件的记录，-1 **db.Test.update({"name":"a"},{"$inc":{"pv":-1}},true,true) --要是更新条件找不到记录，默认是不执行；要是第3个参数是true，则会新增一条记录（包含条件key和被更新的key） $set 用于更新指定key（列），要是指定的要更新的key不存在，则会新增该key（列）： ##update Test set name =‘A‘ where pv_bak = -1，alter table Test add column, **db.Test.update({"pv_bak":-1},{"$set":{"name":"A"}}) --只更新第一条出现的记录 **db.Test.update({"pv_bak":-1},{"$set":{"name":"A"}},false,true) --更新所有符合条件的记录（第4个参数是true） **db.Test.update({"pv_bak":-11},{"$set":{"Sname":"BB"}},true,true) --要是更新条件找不到记录，默认是不执行；要是第3个参数是true，则会新增一条记录（包含条件key和被更新的key） 定位：可以修改内嵌文档，用点（.）来表示内嵌文档内的key，如： **db.pv.update({"hit.a":1111},{"$set":{"hit.a":1}}) $unset 用于删除指定key（列） ##alter table Test drop column …… **db.Test.update({"Sname":"BB"},{"$unset":{"pv_bak":1}}) --删除第一条出现的记录的key(列)<pv_bak> **db.Test.update({"Sname":"BB"},{"$unset":{"pv_bak":1}},true,true) --删除复合条件的记录的key(列)<pv_bak>，第3个参数没有意义 **db.Test.update({},{"$unset":{"name":1}},false,true) --删除文档（表）中所有name的key（列） $rename 用于重命名key（列） ##alter table Test change column …… **db.Test.update({"name":"A"},{"$rename":{"nl":"age"}}) --重命名第一条出现的记录的key(列)< nl——>age > **db.Test.update({"name":"A"},{"$rename":{"nl":"age"}},true,true) --重命名复合条件的记录的key(列)< nl——>age > **db.Test.update({},{"$rename":{"name":"Sname"}},true,true) --重命名所有的记录的key(列)< name——>Sname > 更新数组操作：$push,$ne,$addToSet,$each,$pop,$pull $push 向指定key（列）数组中最后添加数据，要是指定的key不存在，则会新增该key（列）： **db.Test.update({"Sname":"A"},{"$push":{"cc":1}}) --对符合条件的第一条出现数据的数组cc列添加一个值1(存在key)，或新增数组cc，并添加值1(不存在key) **db.Test.update({"Sname":"A"},{"$push":{"cc":1}},false,true) --对符合条件的数据的数组cc列添加一个值1(存在key)，或新增数组cc，并添加值1(不存在key) **db.Test.update({},{"$push":{"dd":"a"}},false,true) --对所有文档(表)的数组cc列添加一个值1(存在key)，或新增数组cc，并添加值1(不存在key) $ne 判断是否存在，会出现重复情况，条件不一样，一样的值也能插入： **db.Test.update({"ee":{"$ne":"A"}},{"$push":{"ee":"A"}}) --第一条出现是否存在数组ee中A的元素，值不存在则添加（push）A，ee不存在则新增key（列） **db.Test.update({"ee":{"$ne":"B"}},{"$push":{"ee":"A"}}) --第一条出现是否存在数组ee中B的元素，值不存在则添加（push）A，ee不存在则新增key（列），和上面一条导致ee元组有2个A元素，出现重复元素 **db.Test.update({"ee":{"$ne":"B"}},{"$push":{"ee":"A"}},true,true) --对所有数据（第4个参数，第3个参数无效），是否存在数组ee中A的元素，值不存在则添加（push）A，ee不存在则新增key（列） $addToSet 判断是否存在，不会出现重复情况： **db.Test.update({"name":"a"},{"$addToSet":{"email":"asd"}}) **db.Test.update({"age":"13"},{"$addToSet":{"email":"asd"}}) --以上2个条件对应同一条记录，但是同样的值写入数组只能记录一次，不会重复 **db.Test.update({"app":"13"},{"$addToSet":{"email":"asd"}},true) --第三个参数，让条件中找不到的记录得到新增一个key（列） **db.Test.update({"name":"a"},{"$addToSet":{"email":"asd"}},true,true) --第四个参数，让匹配到的记录都得到更新 **db.Test.update({},{"$addToSet":{"email":"asd"}},true,true) --更新所有记录 $addToSet + $each 为数组添加多个元素： **db.Test.update({"name":"a"},{"$addToSet":{"xyz":{"$each":["a","b","c"]}}}) --更新复合条件的第一条出现 **db.Test.update({},{"$addToSet":{"add":{"$each":["a","b","c"]}}},true,true) --更新所有记录 $pop、$pull 删除数组中的元素： 位置： **db.Test.update({"name":"a"},{"$pop":{"cc":1}}) --第一条出现删除数组cc的最后一个元素 **db.Test.update({"name":"a"},{"$pop":{"cc":-1}}) --第一条出现删除数组cc的第一个元素 **db.Test.update({"name":"a"},{"$pop":{"cc":-1}},false,true) --符合条件的全部数据删除数组cc的第一个元素 **db.Test.update({},{"$pop":{"cc":-1}},false,true) --全部数据删除数组cc的第一个元素 指定： **db.Test.update({"name":"b"},{"$pull":{"cc":4}}) --第一条出现删除数组cc的指定的元素4 **db.Test.update({"name":"a"},{"$pull":{"cc":4}},false,true) --符合条件的全部数据删除数组cc的指定元素4 **db.Test.update({},{"$pull":{"cc":4}},false,true) --全部数据删除数组cc的指定元素4 定位修改 $ 用点（.）+ 位置（数字）来表示数组内部的key，如： **db.Test.update({"age":14},{"$inc":{"ddd.0.a":10}}) --更新数组ddd的第一个元素（0）的a键的值，需要知道a键（列）在数组的第几个元组里 **db.Test.update({"ddd.a":1},{"$set":{"ddd.$.d":20}}) --根据条件（数组ddd里a=1的条件），去更新最先出现的符合要求的数组的d键，不需要知道被更新的key在第几个位置 第三和第四参数效果和上面一样
普通查询：
##select * from stu **db.stu.find() 条件查询： ##select * from stu where sno = 8 **db.stu.find({"sno":8}) **db.stu.find({"sno":{"$in":[8]}}) ##select * from stu where sno = 1 and sname =‘ABC‘ **db.stu.find({"sno":1,"sname":"ABC"}) in查询： ##select * from stu where sno in (1,3,5,8) **db.stu.find({"sno":{"$in":[1,3,5,8]}}) not in 查询: ##select * from stu where sno not in (1,3,5,8) **db.stu.find({"sno":{"$nin":[1,3,5,8]}}) or 查询： ##select * from stu where sno = 5 or sname =‘zhoujy‘ **db.stu.find({"$or":[{"sno":5},{"sname":"zhoujy"}]}) ##select * from stu where sno in (1,2,3) or sname =‘zhoujy‘ **db.stu.find({"$or":[{"sno":{"$in":[1,2,3]}},{"sname":"zhoujy"}]}) ##select * from stu where sno = 4 and sname =‘zhoujy‘ or sno = 1 **db.stu.find({"$or":[{"sno":4,"sname":"zhoujy"},{"sno":1}]}) ##select sno,sname from stu where sno =2 **db.stu.find({"sno":2},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) ##select count(*) from stu where sno=1 **db.stu.find({"sno":1}).count() 不等条件查询： $lt(<);$lte(<=);$gt(>);$gte(>=);$ne(<>) ##select * from stu where sno > 1 and sno <=5 **db.stu.find({"sno":{"$gt":1,"$lte":5}}) ##select * from stu where sno > 1 and sno <=5 and sno <> 3 **db.stu.find({"sno":{"$gt":1,"$lte":5,"$ne":3}}) ##select * from stu where sno > 1 and sno <=5 and sname <> ‘zhoujy‘ **db.stu.find({"sno":{"$gt":1,"$lte":5},"sname":{"$ne":"zhoujy"}}) 取余： ##select sno,sname from stu where sno%5 = 1 **db.stu.find({"sno":{"$mod":[5,1]}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) ##select sno,sname from stu where sno%5 != 1 **db.stu.find({"sno":{"$not":{"$mod":[5,1]}}},{"sname":1,"sno":1,"_id":0}) 匹配查询: ##select sno,sname from stu where sname like ‘%j%‘ **db.stu.find({"sname":/j/},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --区分大小写 **db.stu.find({"sname":/j/i},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --不区分大小写 ##select sno,sname from stu where sname like ‘j%‘ **db.stu.find({"sname":/^j/},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --区分大小写 **db.stu.find({"sname":/^j/i},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --不区分大小写 ##select sno,sname from stu where sname like ‘%j‘ **db.stu.find({"sname":/j$/},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --区分大小写 **db.stu.find({"sname":/j$/i},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}) --不区分大小写 限制查询： ##select sno,sname from stu limit 3 **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).limit(3) ##select sno,sname from stu where sno > 3 limit 3 **db.stu.find({"sno":{"$gt":3}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).limit(3) ##select sno,sname from stu where sno=102 limit 3 **db.stu.find({"sno":102},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).limit(3) 排序查询： ##select sno,sname from stu order by sno **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":1}) ##select sno,sname from stu order by sno,sname **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":1,"sname":1}) ##select sno,sname from stu order by sno,sname desc **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":1,"sname":-1}) ##select sno,sname from stu order by sno desc **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":-1}) ##select sno,sname from stu where sno <=3 order by sno desc **db.stu.find({"sno":{"$lte":3}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":-1}) ##select sno,sname from stu where sno <=10 order by sno desc limit 4 **db.stu.find({"sno":{"$lte":10}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).sort({"sno":-1}).limit(4) --limit 和 sort 没有先后顺序，放前放后结果一样 重定位查询： ##select sno,sname from stu limit 4,无穷大 **db.stu.find({},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).skip(4) --从第5行开始到最后 ##select sno,sname from stu where sno <=10 limit 4,3 **db.stu.find({"sno":{"$lte":10}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).skip(4).limit(3) --从第5行开始，取3行 ##select sno,sname from stu where sno <=10 order by sno desc limit 4,3 **db.stu.find({"sno":{"$lte":10}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).limit(3).sort({"sno":-1}).skip(4) --sort,skip,limit 这3个操作没有顺序，放哪里都一样 去重查询： ##select distinct a from Test **db.Test.distinct("a") ##select distinct a from Test where a>2 **db.Test.distinct("a",{"a":{"$gt":1}}) 随机选取： ##select sno,sname from stu order by rand() limit 10 **通过skip(random)来取得随机数 > total = db.stu.count() 21 > total 21 > total = db.stu.count() 21 > random = Math.floor(Math.random()*total) 16 > random = Math.floor(Math.random()*total) 1 > random = Math.floor(Math.random()*total) 7 db.stu.find({"sno":{"$lte":10}},{"sno":1,"sname":1,"_id":0}).limit(10).sort({"sno":-1}).skip(random)
Mongodb 特有：
null值查询： null，列出Z键（列）是NULL，并且列出不存在Z键（列）的记录 db.stu.find({"Z":null}) 列出存在Z键（列），并且Z键（列）是NULL的记录 db.stu.find({"Z":{"$in":[null],"$exists":true}}) 数组查询： 查找一个元素 db.food.find({"fruit":"a"}) <==> db.food.find({"fruit":{"$all":["a"]}}) --查找fruit数组里包含a的记录 多个元素查找：$all db.food.find({"fruit":{"$all":["a","b"]}}) --查找fruit数组里包含a,b的记录,顺序不影响 指定数组里的位置 db.food.find({"fruit.2":"c"}) --查找fruit数组里第3个位置是c的记录 指定数组的长度 db.food.find({"fruit":{"$size":5}}) --查找fruit数组长度是5的记录 取数组的前/后3个子集 db.food.find({"fruit":"X"},{"fruit":{"$slice":3}}) --查找fruit数组里包含X记录，并返回数组的前3位 db.food.find({"fruit":"X"},{"fruit":{"$slice":-3}}) --查找fruit数组里包含X记录，并返回数组的后3位 db.food.find({"fruit":"X"},{"fruit":{"$slice":[3,2]}}) --查找fruit数组里包含X记录，并返回从数组位子3开始的后2位 db.food.find({},{"fruit":{"$slice":3}}) --查找fruit数组，并返回从数组的前3位 db.food.find({"fruit":{"$exists":true}},{"fruit":{"$slice":-1}}) --查找fruit数组存在，并返回数组的最后一位 文档查询： 指定内嵌文档里的键：点连接 db.post.find({"xx.age":12}) --查找内嵌文档xx，找出age是12的记录 db.post.find({"xx.age":12,"xx.add":"hz","xx.sex":1}) --查找内嵌文档xx，找出age是12，add是hz，sex是1的记录 db.post.find({"xx.add":"hz","xx.age":{"$gt":12}}) --查找内嵌文档xx，找出add是hz，age > 12 的记录,$elemMatch 列出全部内容：如果键增加，或顺序不一样，则查不出来 db.post.find({"xx":{"sex":1,"add":"hz","age":12}}) --查找内嵌文档xx，完全匹配 $where 查询: 普通列： ##注意格式，查找出2个键的值相等的文档:{"D" : 4, "E" : 4, "F" : 5 }，D，E相等 db.foo.find({"$where":function(){ ##固定格式 for (var numA in this){ ##赋值该文档的key给一个变量，this 表示该文档 for (var numB in this){ ##赋值该文档的key给一个变量 if (numA != numB && this[numA] == this[numB]) ##判断，key不相等但他们的值相等，即D和D不能比 return true; ##返回 } } } }) ##注意格式,查找出至少2个值大于5的文档 db.foo.find({"$where":function(){ ##固定格式 var cnt = 0; ##声明变量 for (var num in this){ ##赋值该文档的key给一个变量，this 表示该文档 if (this[num] >=5) ##判断，如果值大于5，则... cnt++; } return cnt >=2; ##当cnt>=2，返回 } }) 内嵌文档： ##注意格式，查找出至少2个值大于90的文档 db.stu.find({"$where":function(){ var cnt = 0; for (var num in this.course){ if( this.course[num] > 90) cnt++; } return cnt >=2; } }) ##注意格式，查找出2个键的值相等的文档 db.stu.find({"$where":function(){ for (var t1 in this.course){ for (var t2 in this.course){ if(t1 != t2 && this.course[t1]==this.course[t2]) return true; } } } }) 返回已经更新的文档:getLastError、findAndModify > db.runCommand({getLastError:1}) --开启 { "updatedExisting" : true, "n" : 1, --修改的行数 "connectionId" : 1, "err" : null, "ok" : 1 } ##只返回被改动的记录 > db.Test.findAndModify({ ... "query":{"name":"b"}, --条件 ... "update":{"name":"BB"}, --更新 ... "new":true --返回修改后的数据 ... }) > db.Test.findAndModify({ ... "query":{"name":"b"}, ... "update":{"name":"BB"}, ... "new":false --返回修改前的数据 ... })
聚合函数操作：{count,sum,max,min,avg}可以通过：group、mapreduce、aggregate完成。他们的具体使用方法为：具体说明见：
http://blog.csdn.net/huntzw/article/details/8669986
http://cn.docs.mongodb.org/manual/reference/command/nav-aggregation/
group： db.collection.group( key, reduce, initial, keyf, cond, finalize) mapReduce: db.collection.mapReduce( <mapfunction>, <reducefunction>, { out: <collection>, query: <document>, sort: <document>, limit: <number>, finalize: <function>, scope: <document>, jsMode: <boolean>, verbose: <boolean> } ) aggregate: 使用方法见：http://blog.nosqlfan.com/html/3648.html { aggregate: "[collection]", pipeline: [pipeline] } Pipeline 定义的操作有: $match – query predicate as a filter. $project – use a sample document todetermine the shape of the result. $unwind – hands out array elements oneat a time. $group – aggregates items into bucketsdefined by a key. $sort – sort document. $limit – allow the specified number ofdocuments to pass $skip – skip over the specified numberof documents.
测试数据：
db.test_gh.insert([{"_id":1,"name":"a","age":11,"dept":111},{"_id":2,"name":"b","age":12,"dept":111},{"_id":3,"name":"c","age":13,"dept":222},{"_id":4,"name":"d","age":14,"dept":222},{"_id":5,"name":"e","age":15,"dept":111},{"_id":6,"name":"f","age":16,"dept":111}])
##select dept,count(*) from test_gh group by dept **db.test_gh.group({ ‘key‘:{"dept":1}, /* group by dept */ ‘reduce‘:function(obj,prev){ prev.ccount ++ /* count(*) */ }, ‘initial‘:{"ccount":0} /*初始化变量*/ }) [ { "dept" : 111, "ccount" : 4 }, { "dept" : 222, "ccount" : 2 } ] ##select dept,sum(age) from test_gh group by dept **db.test_gh.group({ "key":{"dept":1}, "reduce":function(obj,prev){ prev.ssum += obj.age /*obj表示集合（表）里的文档（行）*/ }, "initial":{"ssum":0} }) [ { "dept" : 111, "ssum" : 54 }, { "dept" : 222, "ssum" : 27 } ] ##select dept,max(age) from test_gh group by dept; **db.test_gh.group({ "key":{"dept":1}, "reduce":function(obj,prev){ if (obj.age > prev.age){ /*计算出最大值*/ prev.age = obj.age } }, "initial":{"age":0} /*初始化一个变量*/ }) [ { "dept" : 111, "age" : 16 }, { "dept" : 222, "age" : 14 } ] ##select dept,min(age) from test_gh group by dept **db.test_gh.group({ "key":{"dept":1}, "reduce":function(obj,prev){ if(obj.age < prev.age){ /*计算出最小值*/ prev.age=obj.age} }, "initial":{"age":9999999} /*初始化一个变量,给出一个大于最大的数*/ }) [ { "dept" : 111, "age" : 11 }, { "dept" : 222, "age" : 13 } ] mapreduce方法也可以实现,2.1之后出现一个新的聚合用的函数：aggregate 使用aggregate，具体说明见:http://my.oschina.net/GivingOnenessDestiny/blog/88006 总平均 ##select avg(age) from test_gh **db.test_gh.aggregate({"$group":{_id:null,Avg:{"$avg":"$age"}}}).result[0].Avg /*_id是一个需要被group的key，null表示没有group，里面的都带 “＄” */ 13.5 部门平均 ##select avg(age) from test_gh group by dept **db.test_gh.aggregate({"$group":{_id:"$dept",Avg:{"$avg":"$age"}}}).result/*_id是一个需要被group的key，$dept表示没有group dept，里面的都带 “＄” */ [ { "_id" : 222, "Avg" : 13.5 }, { "_id" : 111, "Avg" : 13.5 } ] ##select dept,avg(age) from test_gh where name <‘e‘ group by dept $match 相当与一个query条件 **db.test_gh.aggregate({"$match":{"name":{"$lt":"e"}}},{"$group":{_id:"$dept",Avg:{"$avg":"$age"}}}) 部门的平均age大于总的平均age db.test_gh.aggregate([ {$group :{_id:"$dept",Avg:{"$avg":"$age"}}}, /*部门的平均*/ {$match :{Avg:{"$gt": /*比较*/ db.test_gh.aggregate({ $group :{_id:null,totalAvg:{"$avg":"$age"}}}).result[0].totalAvg /*总的平均,一个aggregate*/ }}} ]).result [ { "_id" : 111, "Avg" : 13.8 } ] aggregate 实现其他的聚合： 比如最大最小： > db.test_gh.aggregate({$group:{_id:"$dept",Avg:{"$min":"$age"}}}).result [ { "_id" : 222, "Avg" : 13 }, { "_id" : 111, "Avg" : 11 } ] > db.test_gh.aggregate({$group:{_id:"$dept",Avg:{"$max":"$age"}}}).result [ { "_id" : 222, "Avg" : 14 }, { "_id" : 111, "Avg" : 16 } ]
更多的聚合函数信息见：
http://cn.docs.mongodb.org/manual/reference/command/nav-aggregation/
http://www.infoq.com/cn/articles/implementing-aggregation-functions-in-mongodb
备份：
http://weizhifeng.net/backup-and-restore-data-of-mongodb.html
以上结束！
DML和查询操作说明（7）
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