mongodb 数据操作CRUD

链接到mongo

新建超级用户

上文中我们提到mongo用户库表管理。为了方便我们先新建一个root权限的用户。

db.createUser({user:'dbadmin',pwd:'123456', roles:[{role:'userAdminAnyDatabase', db:'admin'}]})

使用studio-3t链接到mongo

新建爬虫库

打开连接后,在连接上右键,然后Add Database ->输入数据库名称spider001

spider001在数据库上面右键Manage Users -> Add 然后输入用户密码,再授权。我们还能查看该操作对应的代码。特别注意新建数据库操作其实相当于use dbname 的操作,不会真正新建数据库,只有数据库有用户或者数据时,数据库才回真实存在

use spider001
db.runCommand({ 
    "createUser" : "spider001", 
    "pwd" : "spideradmin", 
    "customData" : {

    }, 
    "roles" : [
        {
            "role" : "read", 
            "db" : "spider001"
        }, 
        {
            "role" : "readWrite", 
            "db" : "spider001"
        }
    ]
});

CRUD操作

Create or insert

选择spider001数据库,可以用studio 3t打开一个shell终端

#单条
db.user.insert({name:"refly",nikename:"haima",joy:["NBA","football","hiking"]})//不需要建表

#多条
db.user.insertMany([
    {
        "name":"hailong",age:20,work:{location:"成都",name:"spider"}
    },
    {
        "name":"rob",
        "birth":new Date("2020-10-23")
    }
])

插入后回自动生成一个_id字段

Read operations

find方法基本应用

db.user.find({}) //查询所有

db.user.find({name:"haima"})    //字段匹配

db.user.find({"_id": ObjectId("5f9297276951ee42b7a44c24")}) //_id字段

db.user.find({age:{$gt:10}})    //筛选age字段大于10岁的

db.user.find({"work.name":"spider"})    //二级对象

db.user.find({"birth":{$gt:new Date("2010-10-23")}})    //日期处理


db.user.find({age:{$exists:false}} )    //查询age字符不存在的 数据

//正则
db.user.find(
   { "name": { $regex: /^.*g$/ } }  
)

//多条件
db.user.find( {    
   name:"hailong",  
   age:20
} )


db.user.find({joy:{$size:3}})   //查询joy(数组)字段 长度为3的数据

关键词

  • $in 数组字段中,有一个满足就满足查询
  • $all 数组字段中,包含所有给出的值 才满足查询
  • $gt greater than 筛选条件 中的 大于
  • $lt less than 筛选条件 中的 小于
  • $lte 小于等于
  • $gte 大于等于
  • $exists 筛选字段是否存在
db.bios.find( { contribs: { $all: [ "ALGOL", "Lisp" ] } } ) //contribs含其 `ALGOL`且包含`Lisp`

db.bios.find( { contribs: { $in: [ "ALGOL", "Lisp" ]} } ) //contribs含其中一个就可以

限制返回值字段

db.user.find( { }, { name: 1 } )    //只返回name字段和 _id字段,_id会默认返回
db.user.find( { }, { name: 1, _id: 0} ) //只返回name字段


db.user.find( { }, { name: true } ) //true,false也可以

//二级字段,只返回work.location字段,当然也会返回work
db.user.find({ },{ _id: 0,"work.location":1 } )   


db.user.find({ },{ _id: 0,joy:{$slice:1} } )   //joy字段(数组)中只返回一个元素

常用方法 sort() limit() skip()

sort()排序

db.user.find({   }).sort( { age:-1, name: -1} )  //先按年龄排序,然后再按照名字排序

limit(n) 取前面n条

db.user.find( {   } ).limit(10)   //取10条

skip(n) 跳过前面几条

db.user.find( {   } ).skip(10)   //忽略前10条

min()、max()

暂无解读

count()

db.user.find( {   } ).count()   //统计查询条数

itcount()

也是统计查询条数,区别是itcount()是迭代器中剩余的条数,而.count() 是查询条数

db.user.find({  }).limit(10).count()    //结果为11,表中为11条数据

db.user.find({  }).limit(10).itcount()  //结果为10,迭代器中剩余10条数据

size()

可以统计出skip()和limit()查询过后的元素条数,这个更像itcount()

next()

迭代器返回下一个对象

db.user.find({  }).next()

explain()

查询详情

db.user.find({"work.name":"spider"}).explain()      //感觉并没什么暖用

结果为

{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "spider001.user",
		"indexFilterSet" : false,
		"parsedQuery" : {
			"work.name" : {
				"$eq" : "spider"
			}
		},
		"winningPlan" : {
			"stage" : "COLLSCAN",
			"filter" : {
				"work.name" : {
					"$eq" : "spider"
				}
			},
			"direction" : "forward"
		},
		"rejectedPlans" : [ ]
	},
	"serverInfo" : {
		"host" : "VM_0_8_centos",
		"port" : 27017,
		"version" : "3.6.20",
		"gitVersion" : "39c200878284912f19553901a6fea4b31531a899"
	},
	"ok" : 1
}

forEach()

遍历执行

db.user.find().forEach(function(el){print(el.name) })

map()

遍历执行,每个执行结果都会返回,组成一个数组对象

db.user.find().map( function(u) { if(u.name!=null)return u.name; } )

Update Operations

updateOne() updateMany()方法

  • updateOne()
db.collection.updateOne(
   <filter>,    //修改条件
   <update>,    //修改内容
   {
     upsert: <boolean>, //没有的话就插入
     writeConcern: <document>,  //写入策略,暂时不做解读
     collation: <document>, //Collation特性允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ]
   }
)
db.user.update({_id:ObjectId("5f9297276951ee42b7a44c24")},{$set:{name:"xxx"}})
//执行结果  WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })


db.user.update({_id:-1 },{$set:{name:"-1id"}},{ upsert: true })
//执行结果 WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 1, "nModified" : 0, "_id" : -1 })

db.user.update({name:"rob"},{$set:{name:"hhhhh"}},{collation: {locale: "zh"}})
//collation 使用,还理解不太清楚

  • arrayFilters用法
//数据为以下
db.students.insert([
   { "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] },
   { "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 102 ] },
   { "_id" : 3, "grades" : [ 95, 110, 100 ] }
])
db.students.updateOne(
   { _id:2 },
   { $set: { "grades.$[element]" : 100 } },
   { arrayFilters: [ { "element": { $gte: 100 } } ] }   //只更新grades字段中大于100的数
)

执行后 _id为2数据的更新情况为只更新了grades 大于100的

{ 
    "_id" : 2.0, 
    "grades" : [
        98.0, 
        100.0, 
        100.0   
    ]
}
  • updateMany()
    和updateOne()使用方式相同,只是updateMany可以更新多条数据
db.collection.updateMany(
   <filter>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ]
   }
)

replaceOne()方法

使用方式和updateOne()一致,只是会替换整条数据

db.collection.replaceOne(
   <filter>,
   <replacement>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>
   }
)
db.user.replaceOne({_id:-1},{_id:-1,nikename:"xxx",age:2})  //执行后,这条数据中再没有name字段了

Delete Operations

  • deleteOne()、deleteMany()
db.collection.deleteOne(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>
   }
)

db.collection.deleteMany(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>
   }
)
db.user.deleteOne({name:"hailong"}) //单条

db.user.deleteMany({name:"hailong"})    //满足条件的都删除