3.mongodb数据操作

数据类型举例

1.键值对

"name": "CoolGuy"

2.对象

{"name": "程序媛", "age": 18, "sex": "Girl"}

3.数组

[
  {"name": "程序员", "age": 20, "sex": "Boy"},
  {"name": "程序元", "age": 19, "sex": "Girl"},
  {"name": "程序圆", "age": 20, "sex": "Boy"},
  {"name": "程序缘", "age": 22, "sex": "Boy"}
]

4.嵌套对象

{"name": "小帅哥", "age": 22, "sex": "Boy", "score": {"height": 100, "face": 100, "stature": 100}}

5.嵌套数组

{"name": "小仙男", "age": 22, "sex": "Boy", "vlog": [
  {"id": "1001", "time": "2019-01-10", "content": "( •̀ ω •́ )y"},
  {"id": "1002", "time": "2019-02-10", "content": "( •̀ ω •́ )y"},
  {"id": "1003", "time": "2019-03-10", "content": "( •̀ ω •́ )y"},
  {"id": "1004", "time": "2019-04-10", "content": "( •̀ ω •́ )y"}
]}

操作语法

注：mongodb存储字段使用单引号或双引号都可以（英文状态下）

一、增

插入一条数据：

db.getCollection('集合名').insertOne({})

插入多条数据：

db.getCollection('集合名').insertMany([])

栗子：
插入一条数据

db.getCollection('user_info').insertOne({"name": "程序媛", "age": 18})

插入三条数据

db.getCollection('user_info').insertMany([
{"name": "程序员", "age": 20, "sex": "Boy"},
  {"name": "程序元", "age": 19, "sex": "Girl"},
  {"name": "程序圆", "age": 20, "sex": "Boy"},
])

二、查

查询数据：

db.getCollection('集合名').find({查询条件}, {显示条件})

查询条件：字段名：需要满足的条件（等于XX/大于XX/...）
显示条件：字段名：0/1 ----0表示不显示该字段，1表示显示该字段
范围操作符：$gt--大于 $gte--大于等于 $lt--小于 $lte--小于等于 $ne--不等于
限制返回条数：

limit(n) ----n表示返回条数

满足条件的数据条数：

count()

对返回结果排序：sort({'字段名'：1/-1}) ----1代表顺序，-1代表逆序
去重：distinct(去重字段, 去重条件)

栗子：
查询年龄为20的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': 20})

查询年龄小于20的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20}})

查询年龄在10到20之间的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20, '$gt': 10}})

显示三条年龄在10到20之间的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20, '$gt': 10}}).limit(3)

查询有多少条年龄在10到20之间的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20, '$gt': 10}}).count()

只查询年龄在10到20之间的数据的名字

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20, '$gt': 10}}, {'name': 1})

按年龄从小到大排列年龄在10到20之间的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': {'$lt': 20, '$gt': 10}).sort(‘age’: 1)

对年龄去重

db.getCollection('user_info').distinct(‘age’)

对年龄大于20的数据去重

db.getCollection('user_info').distinct(‘age’, {‘age’: {‘$gt’: 20}})

三、改

修改第一条满足要求的数据：

db.getCollection('集合名').updateOne({})
修改所有满足要求数据：db.getCollection('集合名').updateMany({})

栗子：
修改第一条年龄为20的数据，将其名字改为唐三藏

db.getCollection('user_info').updateOne({‘age’: 20}, {‘$set’: {‘name’: ‘唐三藏’}})

修改所有年龄为20的数据，将年龄改为21，并添加工作(work)为捉妖

db.getCollection('user_info').updateMany({‘age’: 20}, {‘$set’: {‘age’: 21, ‘work: ‘捉妖’}})

四、删

删除第一条满足要求的数据：

db.getCollection('集合名').deleteOne({})
删除所有满足要求数据：db.getCollection('集合名').deleteMany({})

由于删除是不可逆的，建议删除之前先执行查询

栗子：
删除第一条年龄为20的数据

db.getCollection('user_info').deleteOne({‘age’: 20})

删除所有年龄为20的数据

db.getCollection('user_info').deleteMany({‘age’: 20})

五、高级语法

1.AND和OR操作
隐式AND
栗子：
查询年龄为20且姓名为xunwukong的数据

db.getCollection('user_info').find({'age': 20, ‘name’: ‘xunwukong’})

显式AND

Find({‘$and’: [{条件1}, {条件2}...]})

栗子：
查询年龄小于20且性别为男的数据

db.getCollection('user_info').find({‘$and’: [{'age': {'$lt': 20}}, {‘sex’: ‘男’}]})

显式AND和隐式AND混合使用
栗子：
查询年龄小于20且性别为男且姓名不为xunwukong的数据

db.getCollection('user_info').find({‘$and’: [{'age': {'$lt': 20}}, {‘sex’: ‘男’}], ‘name’: {‘$ne’: ‘xunwukong’}})

显式OR

Find({‘$or’: [{条件1}, {条件2}...]})

栗子：
查询年龄小于20或性别为男的数据

db.getCollection('user_info').find({‘$or’: [{'age': {'$lt': 20}}, {‘sex’: ‘男’}]})

不能写成隐式AND的情况
栗子：
查询年龄小于20或性别为男或名字叫xunwukong的数据

db.getCollection('user_info').find({
‘$and’: [
{‘$or’: [{'age': {'$lt': 20}}, {‘sex’: ‘男’}]},
{‘$or’: [‘name’: ‘xunwukong’]}
]
})

2.聚合查询之筛选数据与筛选修改字段
聚合操作命令aggregate

db.getCollection('集合名').aggregate([阶段1, 阶段2,...])

可以有很多个阶段，当只有一个阶段时:

db.getCollection('集合名').aggregate()  相当于  db.getCollection('集合名').find()

筛选数据

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$match’: {筛选条件}}])

返回部分字段（过滤）

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$project: {过滤字段}}])

过略字段可以是多条，书写格式为字段名：1/0
如果要新添字段，书写格式为新添字段名：新添字段值
如果修改字段，书写格式为字段名: 修改值
如果匹配某个字段的值，书写格式为字段名：$匹配字段名
如果匹配嵌套字段的值，书写格式为字段名：$嵌套字段名.抽取字段名
如果是处理特殊值（以$开头的值或是1），书写格式字段名：{‘$literal’: ‘以$开头的值或是1’}

筛选后过滤修改
栗子：
筛选出年龄小于20的数据的名字和性别，并给他们添加一个字段hasMoney值为1

db.getCollection('user_info').aggregate([
{‘$match’: {‘age’: {‘$lt’: 20}}},
{‘$project’: {‘name’: 1, ‘sex’: 1, ‘hasMoney’: {‘$literal’: 1}}}
])

3.聚合查询之分组操作与拆分数组　
分组操作
对应关键字$group
相关计算关键字： $sum--求和 $avg--计算平均值 $max--最大值 $min--最小值
在分组阶段去重：

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$group: {‘_id’:  ‘$被去重的字段名’}}])

分组并计算统计值

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$group: {
‘_id’:  ‘$被去重的字段名’,
‘max_score’:  {‘$max’:  ‘$字段名’},
‘min_score’:  {‘$min’:  ‘$字段名’},
‘avgerage_score’:  {‘$avg’:  ‘$字段名’},
‘sum_score’:  {‘$sum’:  ‘$字段名’}
}}])
//若‘sum_score’:  {‘$sum’:  1}----表示计算每个分组内有多少条数据

去重并选择最新或最老的数据

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$group: {
‘_id’:  ‘$被去重的字段名’,
‘lastdata’:  {‘$last:  ‘$字段名’},    //最近插入的数据
‘firstdata’:  {‘$first:  ‘$字段名’}    //最早插入的数据
}}])

拆分数组
对应关键字：$unwind

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$unwind’:  ‘$数组名’}])

4.聚合查询之联集合查询
对应关键字：$lookup
同时查询多个集合：

db.getCollection('集合名').aggregate([{‘$lookup: {
‘from’:  ‘被查集合名’,
‘localField’:  ‘主集合的字段’,
‘foreignField’:  ‘被查集合的字段’,
‘as’:  ‘保存查询结果的字段名’
}}])

美化输出结果
‘$unwind’与’$project’合作
（1）将联集合查询后的数组展开($unwind)

db.getCollection('集合名').aggregate([
{‘$lookup’: {
‘from’:  ‘被查集合名’,
‘localField’:  ‘主集合的字段’,
‘foreignField’:  ‘被查集合的字段’,
‘as’:  ‘保存查询结果的字段名’
},
{‘$unwind’: ‘$保存查询结果的字段名’}
}])

（2）展开后提取特定字段

db.getCollection('集合名').aggregate([
{‘$lookup’: {
‘from’:  ‘被查集合名’,
‘localField’:  ‘主集合的字段’,
‘foreignField’:  ‘被查集合的字段’,
‘as’:  ‘保存查询结果的字段名’
}},
{‘$unwind’: ‘$保存查询结果的字段名’},
{‘$project’:{
‘需要保存下来的字段名’:  1,
‘重命名嵌套提取字段’:  ‘$嵌套名.需提取字段名’
}}
])

（3）只展示满足条件的某条数据

db.getCollection('集合名').aggregate([
{‘$match’:  {条件}},   //可放在任意位置
{‘$lookup’: {
‘from’:  ‘被查集合名’,
‘localField’:  ‘主集合的字段’,
‘foreignField’:  ‘被查集合的字段’,
‘as’:  ‘保存查询结果的字段名’
}},
{‘$unwind’: ‘$保存查询结果的字段名’},
{‘$project’:{
‘需要保存下来的字段名’:  1,
‘重命名嵌套提取字段’:  ‘$嵌套名.需提取字段名’
}}
])