2016年(89)
分类: Web开发
2016-03-12 21:11:03
1. 超级用户相关:
1. #进入数据库admin use admin 2. #增加或修改用户密码 db.addUser('name','pwd') 3. #查看用户列表 db.system.users.find() 4. #用户认证 db.auth('name','pwd') 5. #删除用户 db.removeUser('name') 6. #查看所有用户 show users 7. #查看所有数据库 show dbs 8. #查看所有的collection show collections 9. #查看各collection的状态 db.printCollectionStats() 10. #查看主从复制状态 db.printReplicationInfo() 11. #修复数据库 db.repairDatabase() 12. #设置记录profiling,0=off 1=slow 2=all db.setProfilingLevel(1) 13. #查看profiling show profile 14. #拷贝数据库 db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp') 15. #删除collection db.mail_addr.drop() 16. #删除当前的数据库 db.dropDatabase()
2. 增删改
db.test.find({id:10}) 返回test数据集ID=10的数据集 db.test.find({id:10}).count() 返回test数据集ID=10的数据总数 db.test.find({id:10}).limit(2) 返回test数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集 db.test.find({id:10}).skip(8) 返回test数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集 db.test.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回test数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据 db.test.find({id:10}).sort() 返回test数据集ID=10的排序数据集 db.test.findOne([query]) 返回符合条件的一条数据 db.test.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称 db.test.getIndexes() 返回些数据集的索引信息 db.test.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]}) db.test.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,) db.test.remove(query) 在数据集中删除一条数据 db.test.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称 db.test.save(obj) 往数据集中插入一条数据 db.test.stats() 返回此数据集的状态 db.test.storageSize() 返回此数据集的存储大小 db.test.totalIndexSize() 返回此数据集的索引文件大小 db.test.totalSize() 返回些数据集的总大小 db.test.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据 db.test.validate() 验证此数据集 db.test.getShardVersion() 返回数据集共享版本号
3、MongoDB语法与现有关系型数据库SQL语法比较
MongoDB语法 MySql语法 db.test.find({'name':'foobar'}) <==> select * from test where name='foobar' db.test.find() <==> select * from test db.test.find({'ID':10}).count() <==> select count(*) from test where ID=10 db.test.find().skip(10).limit(20) <==> select * from test limit 10,20 db.test.find({'ID':{$in:[25,35,45]}}) <==> select * from test where ID in (25,35,45) db.test.find().sort({'ID':-1}) <==> select * from test order by ID desc db.test.distinct('name',{'ID':{$lt:20}}) <==> select distinct(name) from test where ID<20 db.test.group({key:{'name':true},cond:{'name':'foo'},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}}) <==> select name,sum(marks) from test group by name db.test.find('this.ID<20',{name:1}) <==> select name from test where ID<20 db.test.insert({'name':'foobar','age':25})<==>insert into test ('name','age') values('foobar',25) db.test.remove({}) <==> delete * from test db.test.remove({'age':20}) <==> delete test where age=20 db.test.remove({'age':{$lt:20}}) <==> elete test where age<20 db.test.remove({'age':{$lte:20}}) <==> delete test where age<=20 db.test.remove({'age':{$gt:20}}) <==> delete test where age>20 db.test.remove({'age':{$gte:20}}) <==> delete test where age>=20 db.test.remove({'age':{$ne:20}}) <==> delete test where age!=20 db.test.update({'name':'foobar'},{$set:{'age':36}}) <==> update test set age=36 where name='foobar' db.test.update({'name':'foobar'},{$inc:{'age':3}}) <==> update test set age=age+3 where name='foobar'
4. 索引
1. #增加索引:1(ascending),-1(descending) 2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true}); 3. #索引子对象 4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1}) 5. #查看索引信息 6. db.foo.getIndexes() 7. db.foo.getIndexKeys() 8. #根据索引名删除索引 9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')
5. advanced queries:高级查询
条件操作符 $gt : > $lt : < $gte: >= $lte: <= $ne : !=、<> $in : in $nin: not in $all: all $not: 反匹配(1.3.3及以上版本) 查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据 db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}}); 查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据 db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)}); 查询 age in (20,22,24,26) 的数据 db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}}); 查询 age取模10等于0 的数据 db.users.find('this.age % 10 == 0'); 或者 db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}}); 匹配所有 db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] } 查询不匹配name=B*带头的记录 db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 查询 age取模10不等于0 的数据 db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}}); #返回部分字段 选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回) db.users.find({}, {age:1}); db.users.find({}, {age:3}); db.users.find({}, {age:true}); db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 0为false, 非0为true 选择返回age、address和_id字段 db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1}); 排除返回age、address和_id字段 db.users.find({}, {age:0, address:false}); db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false}); 数组元素个数判断 对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录 匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}}); $exists判断字段是否存在 查询所有存在name字段的记录 db.users.find({name: {$exists: true}}); 查询所有不存在phone字段的记录 db.users.find({phone: {$exists: false}}); $type判断字段类型 查询所有name字段是字符类型的 db.users.find({name: {$type: 2}}); 查询所有age字段是整型的 db.users.find({age: {$type: 16}}); 对于字符字段,可以使用正则表达式 查询以字母b或者B带头的所有记录 db.users.find({name: /^b.*/i}); $elemMatch(1.3.1及以上版本) 为数组的字段中匹配其中某个元素 Javascript查询和$where查询 查询 age > 18 的记录,以下查询都一样 db.users.find({age: {$gt: 18}}); db.users.find({$where: "this.age > 18"}); db.users.find("this.age > 18"); f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f); 排序sort() 以年龄升序asc db.users.find().sort({age: 1}); 以年龄降序desc db.users.find().sort({age: -1}); 限制返回记录数量limit() 返回5条记录 db.users.find().limit(5); 返回3条记录并打印信息 db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 结果 my age is 18 my age is 19 my age is 20 限制返回记录的开始点skip() 从第3条记录开始,返回5条记录(limit 3, 5) db.users.find().skip(3).limit(5); 查询记录条数count() db.users.find().count(); db.users.find({age:18}).count(); 以下返回的不是5,而是user表中所有的记录数量 db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 如果要返回限制之后的记录数量,要使用count(true)或者count(非0) db.users.find().skip(10).limit(5).count(true); 分组group() 假设test表只有以下一条数据 { domain: " , invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} , response_time: 0.05 , http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" } 使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; db.test.group( { cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}} , key: {http_action: true} , initial: {count: 0, total_time:0} , reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } , finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } } ); [ { "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", "count" : 1, "total_time" : 0.05, "avg_time" : 0.05 } ]