• MongoDB数据库一篇全解

    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：Download MongoDB Software Locally for Free | MongoDB

     

     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

     

     

     

     

     

     

     

    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

    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

    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"

    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

     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

    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

            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

    3）基本操作

    1、点击+展开数据库集合

     2、输入sql语句

     3、操作集合

     

    4、集合其他操作

    选择集合并右击

    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()

     

            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

     

            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')

    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：

    1. // 插入1条数据
    2. db.test001.insert({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
    3.  
    4. db.test001.insertOne({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
    5.  
    6.  
    7. // 插入多条数据
    8. db.test001.insertMany([
    9.     {name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"},
    10.     {name: "李四", age: 20, sex: "男", hobby: "跑车"},
    11.     {name: "王五", age: 21, sex: "男", hobby: "黑丝"},
    12. ]);

    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：

    1. > db.test001.find()
    2. { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbe9"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
    3. { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbea"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
    4. { "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbeb"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }

    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：

     

            8、修改数据

    语法格式：

    db.集合名称.update( ,,{multi: })

    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
     

    1. //把名字为小黑的更新为小白
    2. > db.test001.update({name: '小黑'},{name:'小白'})))
    3. WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
    4. > db.test001.find()                         
    5. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
    6. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
    7. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
    8. { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    • 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：

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

    案例3：

    1. //修改所有人的性别
    2. > db.test001.update({sex: '男'},{$set:{sex: '女'}},{multi:true})
    3. WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
    4. > db.test001.find()                               )      }))  })
    5. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "女", "hobby" : "美女" }
    6. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
    7. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
    8. { "_id" : 1, "name" : "小白" }

    9、删除数据

    格式：db.集合名称.remove(,{justOne: })

    • 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：

    1. //先删除一条数据
    2. > db.test001.remove({sex: '女'}, {justOne:true})
    3. WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
    4. > db.test001.find()
    5. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
    6. { "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
    7. { "_id" : 1, "name" : "小白" }
    8. // 全部删除
    9. > db.test001.remove({sex: '女'})
    10. WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
    11. > db.test001.find()            )
    12. { "_id" : 1, "name" : "小白" }

    四、高级查询

    数据准备：

    1. db.test002.insertMany([
    2.     {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
    3.     {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
    4.     {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
    5.     {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    6.     {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    7.     {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"}
    8. ]);

            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：

    1. // 查询年龄为50
    2. > db.test002.find({age:50})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    5.  
    6. // 查询年龄为45
    7. > db.test002.find({age:45})
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

    案例2：

    1. //查询一个年龄为50
    2. > db.test002.findOne({age:50})
    3. {
    4.         "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
    5.         "name" : "刘备",
    6.         "hometown" : "蜀国",
    7.         "age" : 50,
    8.         "sex" : "男"
    9. }
    10.  
    11. //查询一个年龄为45
    12. > db.test002.findOne({age:45})
    13. {
    14.         "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"),
    15.         "name" : "曹操",
    16.         "hometown" : "魏国",
    17.         "age" : 45,
    18.         "sex" : "男"
    19. }

    ​​​​​​​案例3：

    1. //美化输出年龄为50
    2. > db.test002.find({age:50}).pretty()
    3. {
    4.         "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
    5.         "name" : "刘备",
    6.         "hometown" : "蜀国",
    7.         "age" : 50,
    8.         "sex" : "男"
    9. }
    10. {
    11.         "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"),
    12.         "name" : "孙权",
    13.         "hometown" : "吴国",
    14.         "age" : 50,
    15.         "sex" : "男"
    16. }

            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：

    1. //年龄小于45
    2. > db.test002.find({age:{$lt:45}})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    5.  
    6. //年龄小于等于45
    7. > db.test002.find({age:{$lte:45}})
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    10. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    11. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    12.  
    13. //年龄大于45
    14. > db.test002.find({age:{$gt:45}})
    15. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    16. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    17.  
    18. //年龄大于等于45
    19. > db.test002.find({age:{$gte:45}})
    20. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    21. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    22. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    23. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    24.  
    25. //年龄不等于45
    26. > db.test002.find({age:{$ne:45}})
    27. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    28. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    29. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    30. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

    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：

    1. //年龄为30,40,50
    2. > db.test002.find({age:{$in:[30,40,50]}})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    5. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    6. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    7.  
    8. //年龄不为30,40,50
    9. > db.test002.find({age:{$nin:[30,40,50]}})
    10. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    11. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

    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：

    1. //年龄为40的蜀国人
    2. > db.test002.find({age: 40, hometown: "蜀国"})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    4.  
    5. //年龄小于50或者为吴国人
    6. > db.test002.find({$or:[{age:{$lt:50}}, {hometown: "吴国"}]})
    7. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    10. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    11. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

    5、正则表达式

    使⽤//或$regex编写正则表达式

    格式1：db.集合名称.find({name:/^张/})

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

    案例：

    1. //查询姓名以张开头
    2. > db.test002.find({name:/^张/})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    4. > db.test002.find({name:{$regex:'^张'}})
    5. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }

    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：

    1. db.集合名称.find().limit(number).skip(number)
    2. 或
    3. db.集合名称.find().skip(number).limit(number) //推荐使用效率会更高
    1. //查询前两条数据
    2. > db.test002.find().limit(2)
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    5.  
    6. //查询除前两条以外的数据
    7. > db.test002.find().skip(2)
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    10. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    11. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    12.  
    13. //查询前五条数据中后两条
    14. > db.test002.find().limit(5).skip(3)
    15. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    16. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    17.  
    18. //查询后三条数据中的前两条
    19. > db.test002.find().skip(3).limit(2)
    20. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    21. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

    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：

    1. db.集合名称.find({
    2.     $where:function() {
    3.         return this.条件;}
    4. })
    1. //查询年龄大于40
    2. > db.test002.find({
    3.      $where:function() {
    4.          return this.age>40;}
    5.   })
    6. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    7. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

    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：

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

    案例2：

    1. //仅显示name字段
    2. > db.test002.find({},{name:1, _id:0})
    3. { "name" : "张飞" }
    4. { "name" : "关羽" }
    5. { "name" : "刘备" }
    6. { "name" : "曹操" }
    7. { "name" : "司马懿" }
    8. { "name" : "孙权" }

    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：

    1. //根据年龄升序排序
    2. > db.test002.find().sort({age:1})
    3. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    5. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    6. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    7. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    8. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    9.  
    10. //根据年龄降序排序
    11. > db.test002.find().sort({age:-1})
    12. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    13. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    14. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    15. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    16. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    17. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    18.  
    19. //根据name降序，再根据age降序
    20. > db.test002.find().sort({name:-1, age:-1})
    21. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    22. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    23. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    24. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    25. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    26. { "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

    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：

    1. //统计蜀国人个数
    2. > db.test002.find({hometown: "蜀国"}).count()
    3. 3
    4.  
    5. > db.test002.count({hometown: "蜀国"})
    6. 3

    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：

    1. //对hometown去重
    2. > db.test002.distinct('hometown')
    3. [ "吴国", "蜀国", "魏国" ]
    4. //对age去重
    5. > db.test002.distinct('age')
    6. [ 30, 40, 45, 50 ]
    7.  
    8. //对age去重，并且为蜀国人
    9. > db.test002.distinct('age',{hometown:"蜀国"})
    10. [ 30, 40, 50 ]

    五、聚合和管道

    数据准备：

    1. db.test003.insertMany([
    2.     {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
    3.     {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
    4.     {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
    5.     {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    6.     {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    7.     {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"},
    8.     {name: "貂蝉", hometown: "未知", age: 18, sex: "女"},
    9.     {name: "西施", hometown: "越国", age: 18, sex: "女"},
    10.     {name: "王昭君", hometown: "西汉", age: 18, sex: "女"},
    11.     {name: "杨玉环", hometown: "唐朝", age: 18, sex: "女"}
    12. ]);

    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}})

     

    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：
     

    1. // 返回sex有哪些值
    2. > db.test003.aggregate(
    3. 	{$group:{
    4. 		_id:"$sex"
    5. 		}
    6. 	}
    7. )
    8. { "_id" : "男" }
    9. { "_id" : "女" }
    10.  
    11. //统计男生、女生分别的总人数
    12. > db.test003.aggregate(
    13. 	{$group:
    14. 		{
    15. 		_id:"$sex",
    16. 		count:{$sum:1}
    17. 		}
    18. 	}
    19. )
    20. { "_id" : "男", "count" : 6 }
    21. { "_id" : "女", "count" : 4 }
    22.  
    23. //统计男、女分别的平均年龄
    24. > db.test003.aggregate(
    25. 	{$group:
    26. 		{
    27. 		_id:"$sex",
    28. 		count:{$sum:1},
    29. 		avg_age:{$avg:"$age"}
    30. 		}
    31. 	}
    32. )
    33. { "_id" : "男", "count" : 6, "avg_age" : 43.333333333333336 }
    34. { "_id" : "女", "count" : 4, "avg_age" : 18 }
    35.  
    36. //按照hometown进行分组，获取不同组的平均年龄
    37. > db.test003.aggregate(
    38. 	{$group:
    39. 		{
    40. 		_id:"$hometown",
    41. 		avg_age:{$avg:"$age"}
    42. 		}
    43. 	}
    44. )
    45. { "_id" : "蜀国", "avg_age" : 40 }
    46. { "_id" : "唐朝", "avg_age" : 18 }
    47. { "_id" : "越国", "avg_age" : 18 }
    48. { "_id" : "吴国", "avg_age" : 50 }
    49. { "_id" : "西汉", "avg_age" : 18 }
    50. { "_id" : "未知", "avg_age" : 18 }
    51. { "_id" : "魏国", "avg_age" : 45 }
    52.  
    53. //统计不同性别的人物名字
    54. > db.test003.aggregate(
    55. 	{$group:
    56. 		{
    57. 		_id:"$sex",
    58. 		name:{$push:"$name"}
    59. 		}
    60. 	}
    61. )
    62. { "_id" : "男", "name" : [ "张飞", "关羽", "刘备", "曹操", "司马懿", "孙权" ] }
    63. { "_id" : "女", "name" : [ "貂蝉", "西施", "王昭君", "杨玉环" ] }
    64.  
    65. // 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
    66. > db.test003.aggregate(
    67. 	{$group:
    68. 		{
    69. 		_id:"$sex",
    70. 		name:{$push:"$$ROOT"}
    71. 		}
    72. 	}
    73. )
    74. { "_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" } ] }
    75. { "_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" } ] }

    _id:null：将集合中所有文档分为一组

    案例：求总人数、平均年龄

    1. > db.test003.aggregate(
    2. 	{$group:
    3. 		{
    4. 		_id:null,
    5. 		count:{$sum:1},
    6. 		avg_age:{$avg:"$age"}
    7. 		}
    8. 	}
    9. )
    10. { "_id" : null, "count" : 10, "avg_age" : 33.2 }

    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
     

    1. > db.test003.aggregate({$project:{_id:0, name:1, age:1}})
    2. { "name" : "张飞", "age" : 30 }
    3. { "name" : "关羽", "age" : 40 }
    4. { "name" : "刘备", "age" : 50 }
    5. { "name" : "曹操", "age" : 45 }
    6. { "name" : "司马懿", "age" : 45 }
    7. { "name" : "孙权", "age" : 50 }
    8. { "name" : "貂蝉", "age" : 18 }
    9. { "name" : "西施", "age" : 18 }
    10. { "name" : "王昭君", "age" : 18 }
    11. { "name" : "杨玉环", "age" : 18 }

    案例2：查询男、女人数，输出人数

    1.  
    2. > db.test003.aggregate(
    3. 	{$group:{_id:'$sex', count:{$sum:1}}},
    4. 	{$project:{_id:0, count:1}}
    5. )
    6. { "count" : 4 }
    7. { "count" : 6 }

    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

    1. > db.test003.aggregate(
    2. 	{$match:{age:{$gt:20}}}
    3. )
    4. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    5. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    6. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    7. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    8. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

    案例2：查询年龄大于等于18的男生、女生人数

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

    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

    1. > db.test003.aggregate({$sort:{age:1}})
    2. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
    3. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
    4. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
    5. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
    6. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
    7. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
    8. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    9. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    10. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    11. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

    例2：查询男生、女生人数，按人数降序

    1.  
    2. > db.test003.aggregate(
    3. 	{$group:{_id:'$sex',counter:{$sum:1}}},
    4. 	{$sort:{age:-1}}
    5. )
    6. { "_id" : "男", "counter" : 6 }
    7. { "_id" : "女", "counter" : 4 }

    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

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

    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

    1. > db.test003.aggregate({$skip:2})
    2. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    3. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    4. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
    5. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    6. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
    7. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
    8. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
    9. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }

    例2：查询从第3条开始，取第二条数据

    1. > db.test003.aggregate(
    2. 	{$skip:2},
    3. 	{$limit:1}
    4. )
    5. { "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
    • 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：

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

    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？

    1. //先插入数据
    2.  
    3. > db.test004.insert({"username":"Alex","tags": ['C#','Java','C++']})
    4. WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    5. //查看数据
    6. > db.test004.find()
    7. { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : [ "C#", "Java", "C++" ] }
    8. //拆分数据
    9. > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"})
    10. { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C#" }
    11. { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "Java" }
    12. { "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C++" }
    13. //把上面得三条结果给$group，然后统计条数
    14. > db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"},{$group:{_id:null, sum:{$sum:1}}})
    15. { "_id" : null, "sum" : 3 }
    1. 用法：
    2.  
    3. db.inventory.aggregate({
    4.  
    5.         $unwind:{
    6.  
    7.                 path:'$字段名称',
    8.  
    9.                 preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>
    10.  
    11. }
    12.  
    13. })

    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

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

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

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

    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：

    1. > db.test005.ensureIndex({name:1})
    2. {
    3.         "createdCollectionAutomatically" : false,
    4.         "numIndexesBefore" : 1,
    5.         "numIndexesAfter" : 2,
    6.         "ok" : 1
    7. }
    8. > db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

     

    2、索引操作

    查看当前集合的所有索引：

    1. > db.test005.getIndexes()
    2. [
    3.         {
    4.                 "v" : 2,
    5.                 "key" : {
    6.                         "_id" : 1
    7.                 },
    8.                 "name" : "_id_"
    9.         },
    10.         {
    11.                 "v" : 2,
    12.                 "key" : {
    13.                         "name" : 1
    14.                 },
    15.                 "name" : "name_1"
    16.         }
    17. ]
    18.

    删除索引：db.集合名称.dropIndex({'索引名称'})

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

    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）：

    1. > db.test005.ensureIndex({"name":1}, {"unique":true})
    2. {
    3.         "ok" : 0,
    4.         "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\" }",
    5.         "code" : 11000,
    6.         "codeName" : "DuplicateKey",
    7.         "keyPattern" : {
    8.                 "name" : 1
    9.         },
    10.         "keyValue" : {
    11.                 "name" : "test0"
    12.         }
    13. }

    建立联合索引（什么时候需要联合索引）

    1. > db.test005.ensureIndex({name:1, age:1})
    2. {
    3.         "createdCollectionAutomatically" : false,
    4.         "numIndexesBefore" : 1,
    5.         "numIndexesAfter" : 2,
    6.         "ok" : 1
    7. }
    8. > db.test005.getIndexes()
    9. [
    10.         {
    11.                 "v" : 2,
    12.                 "key" : {
    13.                         "_id" : 1
    14.                 },
    15.                 "name" : "_id_"
    16.         },
    17.         {
    18.                 "v" : 2,
    19.                 "key" : {
    20.                         "name" : 1,
    21.                         "age" : 1
    22.                 },
    23.                 "name" : "name_1_age_1"
    24.         }
    25. ]

    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：
     

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

            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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