最近重新学习了Mongodb，总结下了Monogodb的用法，以便以后查看。
备份： mongodump -h 127.0.0.1 -d spm -o /home/liuwei 还原： mongorestore -h dbhost -d dbname -directoryperdb /home/liuwei/spm 显示所有数据库： show dbs; 创建数据库： 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。 use dbname; 删除数据库： db.dropDatabase(); 创建集合: capped 是否固定集合 配合size autoindexid 自动为_id添加索引 max集合中包含文档的最大数量 db.createCollection(‘student‘); db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000 } ) 删除集合: db.student.drop(); 显示所有集合 show collections; 插入文档： db.student.insert({code:"201517020119",name:"zhangsan",age:20}); 删除文档： db.student.remove({code:"201517020119"}); 更新文档： db.update({条件}，{更改的值key：value}，如果不存在是否新建(true|false-默认),只找匹配的第一条记录-默认false); $inc db.student.update({"code":"111"},{"$inc":{"age":1}}); $set 没有就新建 db.student.update({"code":"111"},{"$set":{"score":100}}) $unset 删除字段 db.student.update({"code":"112"},{"$unset":{"score":11}}) $rename { $rename : { old_field_name : new_field_name } } $push 往集合的数组中插入数据 db.student.update({"code":"111"},{"$push":{"books":"数据结构"}}) $pushAll db.student.update({"code":"111"},{"$pushAll":{"books":["数据结构","语文"]}}) $addToSet 往集合的数组中插入数据 --避免重复 db.student.update({"code":"111"},{"$addToSet":{"books":["数据结构"]}}) $pop 删除制定位置的元素 -1:头部 1:ĩβ db.student.update({"code":"111"},{"$pop":{"books":-1}}) $pull 删除指定名称的数据 db.student.update({"code":"111"},{"$pull":{"books":"数据结构"}}) $gt > $gte >= $lt < $lte <= $ne != $in db.student.find({"code":{"$in":["111","112"]}}); $nin db.student.find({"code":{"$nin":["111","112"]}}); $or db.student.find({"$or":[{"code":"111"},{"code":"112"}]}); $mod [n,m] *%n==m db.student.find({"age":{"$mod":[10,7]}}); $not db.student.find({"age":{"$not":{"$mod":[10,7]}}}); 正则查询 i表示忽略大小写 db.student.find({"name":/z/i}); $all 满足数组所有元素 db.student.find({"books":{"$all":["数据结构","语文"]}}); $elemMatch 匹配数组的内嵌文档 db.student.find({"books":{"$elemMatch":{"name":"语文","auth":"zhangsan"}}}) $size 数组的大小 db.student.find({"books":{"$size":2}}); $slice 返回数组指定记录条数 [10,3] 返回11~13 -1从后计算 db.student.find({},{"books":{"$slice":1}}).pretty(); 游标： var students = db.student.find(); while(students.hasNext()){ print(students.next().code); } sort() 1从小到大 -1 从大到小 db.student.find().sort("code":1); 索引： ①创建索引 1按照升序 -1 降序 db.student.ensureIndex({"code":1}); db.student.ensureIndex({"code":1},{"unique":true}); //唯一索引 db.student.ensureIndex({"code":1},{"dropDups",true}); Boolean 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. db.student.ensureIndex({"name":1},{"name":"ind_name"}); //制定名称 ②删除索引 -- db.student.dropIndex( "indexName" ) or db.student.dropIndex( { "indexKey" : 1 } ) db.student.dropIndex(name); db.studeng.dropIndexs(); // 删除全部索引 数量查询 .count() db.student.count({"code":"111"}); 查询分页： db.student.find().limit(2),skip(1); 去除重复数据 distant db.student.distinct("code") --> [112,113] aggregate 一、group 1、按照code分组 在返回每一组的总个数 db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_count" : {"$sum" : 1}}}]) 2、按照code分组 在返回每一组中age的总和 db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_sum" : {"$sum" : "$age"}}}]) 3、按照code分组 在返回每一组中age的总和 并升序排序 db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_max" : {"$max" : "$age"}}},{$sort: {"_id": 1}}]) 总结：$sum $max $min $avg $first $last etc： $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。 db.article.aggregate( { $project : { "code" : 1 , "name" : 1}}); $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。 db.articles.aggregate( [ { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] ); $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。 $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。 db.article.aggregate( { $skip : 5 }); $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。 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 $sort：将输入文档排序后输出。 $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档 按日、按月、按年、按周、按小时、按分钟聚合操作如下： db.getCollection(‘m_msg_tb‘).aggregate( [ {$match:{m_id:10001,mark_time:{$gt:new Date(2017,8,0)}}}, {$group: { _id: {$dayOfMonth:‘$mark_time‘}, pv: {$sum: 1} } }, {$sort: {"_id": 1}} ]) $dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天（全年 366 天）。 $dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天（1到31）。 $dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几（1：星期日，7：星期六）。 $year: 返回该日期的年份部分。 $month： 返回该日期的月份部分（ 1 到 12）。 $week： 返回该日期是所在年的第几个星期（ 0 到 53）。 $hour： 返回该日期的小时部分。 $minute: 返回该日期的分钟部分。 $second: 返回该日期的秒部分（以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分，但可以是60来计算闰秒）。 $millisecond：返回该日期的毫秒部分（ 0 到 999）。 $dateToString： { $dateToString: { format: , date: } }。 文档引用： { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] } var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}}) explain() indexOnly: 字段为 true ，表示我们使用了索引。 cursor：因为这个查询使用了索引，MongoDB 中索引存储在B树结构中，所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。 如果没有使用索引，游标的类型是 BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称，你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合 （系统自动创建，由于存储索引信息，这个稍微会提到）来得到索引的详细信息。 n：当前查询返回的文档数量。 nscanned/nscannedObjects：表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档，我们的目的是，让这个数值和返回文档的数量越接近越好。 millis：当前查询所需时间，毫秒数。 indexBounds：当前查询具体使用的索引。
还在继续完善。。。
原文：https://www.cnblogs.com/LIUWEI123/p/9350216.html