文章目录
- 概述
- NoSQL数据库四大家族
- mongodb和mysql存储数据形式有什么不同
- 概念
- 适用场景
- 环境搭建
- 1、下载
- 2、安装
- 基础入门
- 高级查询
- 聚合和管道
- 索引
- 备份和恢复
- 来源
概述
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
NoSQL数据库四大家族
NoSQL中的四大家族主要是：列存储、键值、图像存储、文档存储，其类型产品主要有以下这些。
| 存储类型 | NoSQL | |
| 键值存储 | 最终一致性键值存储 | Cassandra、Dynamo、Riak、Hibari、Virtuoso、Voldemort |
| 内存键值存储 | Memcached、Redis、Oracle Coherence、NCache、 Hazelcast、Tuple space、Velocity | |
| 持久化键值存储 | BigTable、LevelDB、Tokyo Cabinet、Tarantool、TreapDB、Tuple space | |
| 文档存储 | MongoDB、CouchDB、SimpleDB、 Terrastore 、 BaseX 、Clusterpoint 、 Riak、No2DB | |
| 图存储 | FlockDB、DEX、Neo4J、AllegroGraph、InfiniteGraph、OrientDB、Pregel | |
| 列存储 | Hbase、Cassandra、Hypertable | |
mongodb和mysql存储数据形式有什么不同
MongoDB和MySQL在存储数据形式方面存在显著的不同，这主要体现在数据库类型、数据模式、查询语言、索引方式以及扩展性和延迟等方面。
首先，MongoDB是一个文档型数据库，而MySQL是一个关系型数据库。MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式来存储数据，其数据结构灵活，同一个集合中的文档可以有不同的字段和结构。相比之下，MySQL使用表格来存储结构化数据，每个表都有固定的字段和数据类型。
其次，MongoDB的数据模式动态且灵活，不需要预先定义字段，这使其非常适合处理具有变化性质的数据。而MySQL则需要预先定义字段，对于固定的数据结构有更好的支持。
在查询语言方面，MongoDB使用面向文档的查询语言，可以对JSON格式的数据进行查询，而MySQL则使用SQL语言来查询数据库。
此外，MongoDB的索引机制也更为灵活，它可以对任何属性建立索引，而MySQL则只能对表中的列建立索引。
在扩展性和延迟方面，MongoDB基于分布式文件存储，具有良好的扩展性，可以方便地处理大量数据和高并发场景。同时，MongoDB对写入操作有较低的延迟，适合实时应用。而MySQL在这些方面可能相对较弱。
| MySQL InnoDB | MySQL NDB | Oracle | MongoDB MAPI | MongoDB WiredTiger | |
| 事务 | YES | YES | ES | NO | NO |
| 锁粒度 | ROW-level | ROW-level | ROW-level | Collection-level | Document-level |
| Geospatial | YES | YES | YES | YES | YES |
| MVCC | YES | NO | YES | NO | NO |
| Replication | YES | YES | YES | YES | YES |
| 外键 | YES | YES(From 7.3) | YES | NO | NO |
| 数据库集群 | NO | YES | YES | YES | YES |
| B-TREE索引 | YES | YES | YES | YES | YES |
| 全文检索 | YES | NO | YES | YES | YES |
| 数据压缩 | YES | NO | YES | NO | YES |
| 存储限制 | 64TB | 384EB | NO | NO | NO |
| 表分区 | YES | YES | YES | YES (分片) | YES (分片) |
概念
(1)数据库：MongoDB将数据进行排列，就像大多数关系数据库一样。在RDBMS(关系数据库管理系统)中，数据库是一组表，存储过程，视图等。在MongoDB中，数据库是一组集合。MongoDB数据库包含一个或多个集合。
(2)集合：这个集合相当于RDBMS表。集合中的文档可以有不同的字段。通常，集合中的所有文档具有相似或相关的用途。
(3)文件：MongoDB集合中的记录以及MongoDB中的基本数据单元是文档。文档包含一组字段或键值对。考虑这一点的最好方法就是它类似于多维数组。
适用场景
- 数据库具体数据格式不明确或者数据格式经常变化
- 数据量巨大，数据价值低(如评论内容，粉丝信息)，数据结构特别(如地理坐标)
- 高性能读写需求
- 对事务性要求不高
- 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
- 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
- 物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB
内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。 - 物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
- 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
环境搭建
1、下载
官网下载地址：https://www.mongodb.com/try/download
2、安装
傻瓜式安装 需要注意的是Install MongoDB Compass是是否安装图形化管理工具（可不勾选单独安装）
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
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
| 数据类型 | 介绍 |
|---|---|
| Object ID | ⽂档ID |
| String | 字符串， 最常⽤， 必须是有效的UTF-8 |
| Boolean | 存储⼀个布尔值， true或false |
| Integer | 整数可以是32位或64位， 这取决于服务器 |
| Double | 存储浮点值 |
| Arrays | 数组或列表， 多个值存储到⼀个键 |
| Object | ⽤于嵌⼊式的⽂档， 即⼀个值为⼀个⽂档 |
| Null | 存储Null值 |
| Timestamp | 时间戳， 表示从1970-1-1到现在的总秒数 |
| Date | 存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式 |
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：
// 插入1条数据
db.test001.insert({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
db.test001.insertOne({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
// 插入多条数据
db.test001.insertMany([
{name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"},
{name: "李四", age: 20, sex: "男", hobby: "跑车"},
{name: "王五", age: 21, sex: "男", hobby: "黑丝"},
]);
6、简单查询
查看当前集合所有数据（json文件）
db.集合名称.find()
> db.test001.find()
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbe9"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbea"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbeb"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
7、保存数据
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
8、修改数据
- 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$set配合使用
//把名字为小黑的更新为小白
> db.test001.update({name: '小黑'},{name:'小白'})))
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test001.find()
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
//注意：这种写法会替换掉其他的字段（全部替换），age、sex、hobby都没有了
//把名字为王五的更新为小王
> db.test001.update({name:'王五'},{$set:{name:'小王'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test001.find() '}})
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
//可以看出加上$set:后仅更新了name一个字段
//修改所有人的性别
> db.test001.update({sex: '男'},{$set:{sex: '女'}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
> db.test001.find() ) })) })
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "女", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
//{multi:true}：起到全部JSON替换的功能
9、删除数据
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
//先删除一条数据
> db.test001.remove({sex: '女'}, {justOne:true})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.test001.find()
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
// 全部删除
> db.test001.remove({sex: '女'})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
> db.test001.find() )
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
高级查询
数据准备（三国争霸）：
db.test002.insertMany([
{name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
{name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
{name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
{name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
{name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
{name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"}
]);
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()
// 查询年龄为50
> db.test002.find({age:50})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
// 查询年龄为45
> db.test002.find({age:45})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
//查询一个年龄为50
> db.test002.findOne({age:50})
{
"_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
"name" : "刘备",
"hometown" : "蜀国",
"age" : 50,
"sex" : "男"
}
//查询一个年龄为45
> db.test002.findOne({age:45})
{
"_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"),
"name" : "曹操",
"hometown" : "魏国",
"age" : 45,
"sex" : "男"
}
//美化输出年龄为50
> db.test002.find({age:50}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
"name" : "刘备",
"hometown" : "蜀国",
"age" : 50,
"sex" : "男"
}
{
"_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"),
"name" : "孙权",
"hometown" : "吴国",
"age" : 50,
"sex" : "男"
}
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}})
//年龄小于45
> db.test002.find({age:{$lt:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
//年龄小于等于45
> db.test002.find({age:{$lte:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
//年龄大于45
> db.test002.find({age:{$gt:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//年龄大于等于45
> db.test002.find({age:{$gte:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//年龄不等于45
> db.test002.find({age:{$ne:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
3、范围运算符
判断是否在某个范围内：使⽤$in， $nin
格式：db.集合名字.find({age:{$in:[18,28]}})
//年龄为30,40,50
> db.test002.find({age:{$in:[30,40,50]}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//年龄不为30,40,50
> db.test002.find({age:{$nin:[30,40,50]}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_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}]})
//年龄为40的蜀国人
> db.test002.find({age: 40, hometown: "蜀国"})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
//年龄小于50或者为吴国人
> db.test002.find({$or:[{age:{$lt:50}}, {hometown: "吴国"}]})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_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’}})
//查询姓名以张开头
> db.test002.find({name:/^张/})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
> db.test002.find({name:{$regex:'^张'}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
6、limit和skip
⽤于读取指定数量的⽂档：db.集合名称.find().limit(number)
⽤于跳过指定数量的⽂档：db.集合名称.find().skip(number)
//同时使用
db.集合名称.find().limit(number).skip(number)
或
db.集合名称.find().skip(number).limit(number) //推荐使用效率会更高
//查询前两条数据
> db.test002.find().limit(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
//查询除前两条以外的数据
> db.test002.find().skip(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//查询前五条数据中后两条
> db.test002.find().limit(5).skip(3)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
//查询后三条数据中的前两条
> db.test002.find().skip(3).limit(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
7、自定义查询
使⽤$where后⾯写⼀个函数， 返回满⾜条件的数据
db.集合名称.find({
$where:function() {
return this.条件;}
})
//查询年龄大于40
> db.test002.find({
$where:function() {
return this.age>40;}
})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_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
//显示name和age字段
> db.test002.find({},{name:1, age:1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "age" : 40 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "age" : 50 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "age" : 45 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "age" : 45 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "age" : 50 }
- 可以看出_id列默认是显示的
//仅显示name字段
> db.test002.find({},{name:1, _id:0})
{ "name" : "张飞" }
{ "name" : "关羽" }
{ "name" : "刘备" }
{ "name" : "曹操" }
{ "name" : "司马懿" }
{ "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
//根据年龄升序排序
> db.test002.find().sort({age:1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//根据年龄降序排序
> db.test002.find().sort({age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
//根据name降序，再根据age降序
> db.test002.find().sort({name:-1, age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_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})
//统计蜀国人个数
> db.test002.find({hometown: "蜀国"}).count()
3
> db.test002.count({hometown: "蜀国"})
3
注意：如果有find()，需要在find()中写条件
11、去除重复
数据进⾏去重：db.集合名称.distinct(‘去重字段’,{条件})
//对hometown去重
> db.test002.distinct('hometown')
[ "吴国", "蜀国", "魏国" ]
//对age去重
> db.test002.distinct('age')
[ 30, 40, 45, 50 ]
//对age去重，并且为蜀国人
> db.test002.distinct('age',{hometown:"蜀国"})
[ 30, 40, 50 ]
聚合和管道
数据准备：
db.test003.insertMany([
{name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
{name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
{name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
{name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
{name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
{name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"},
{name: "貂蝉", hometown: "未知", age: 18, sex: "女"},
{name: "西施", hometown: "越国", age: 18, sex: "女"},
{name: "王昭君", hometown: "西汉", age: 18, sex: "女"},
{name: "杨玉环", hometown: "唐朝", age: 18, sex: "女"}
]);
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’$字段’
// 返回sex有哪些值
> db.test003.aggregate(
{$group:{
_id:"$sex"
}
}
)
{ "_id" : "男" }
{ "_id" : "女" }
//统计男生、女生分别的总人数
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:"$sex",
count:{$sum:1}
}
}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6 }
{ "_id" : "女", "count" : 4 }
//统计男、女分别的平均年龄
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:"$sex",
count:{$sum:1},
avg_age:{$avg:"$age"}
}
}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6, "avg_age" : 43.333333333333336 }
{ "_id" : "女", "count" : 4, "avg_age" : 18 }
//按照hometown进行分组，获取不同组的平均年龄
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:"$hometown",
avg_age:{$avg:"$age"}
}
}
)
{ "_id" : "蜀国", "avg_age" : 40 }
{ "_id" : "唐朝", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "越国", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "吴国", "avg_age" : 50 }
{ "_id" : "西汉", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "未知", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "魏国", "avg_age" : 45 }
//统计不同性别的人物名字
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:"$sex",
name:{$push:"$name"}
}
}
)
{ "_id" : "男", "name" : [ "张飞", "关羽", "刘备", "曹操", "司马懿", "孙权" ] }
{ "_id" : "女", "name" : [ "貂蝉", "西施", "王昭君", "杨玉环" ] }
// 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:"$sex",
name:{$push:"$$ROOT"}
}
}
)
{ "_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" } ] }
{ "_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
//求总人数、平均年龄
> db.test003.aggregate(
{$group:
{
_id:null,
count:{$sum:1},
avg_age:{$avg:"$age"}
}
}
)
{ "_id" : null, "count" : 10, "avg_age" : 33.2 }
总结：
- $group对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
- 分组依据需要放到_ id后面
- 取不同的字段的值需要使用 ，如： ，如： ，如：hometown、 a g e 、 age、 age、sex
- 取字典嵌套的字典中值的时候$_id.字段名
- 同时取多个键进行分组：{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …up:{_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、$project
修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果；简单来说就是修改输入输出的值
//查询姓名、年龄
> db.test003.aggregate({$project:{_id:0, name:1, age:1}})
{ "name" : "张飞", "age" : 30 }
{ "name" : "关羽", "age" : 40 }
{ "name" : "刘备", "age" : 50 }
{ "name" : "曹操", "age" : 45 }
{ "name" : "司马懿", "age" : 45 }
{ "name" : "孙权", "age" : 50 }
{ "name" : "貂蝉", "age" : 18 }
{ "name" : "西施", "age" : 18 }
{ "name" : "王昭君", "age" : 18 }
{ "name" : "杨玉环", "age" : 18 }
//查询男、女人数，输出人数
> db.test003.aggregate(
{$group:{_id:'$sex', count:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0, count:1}}
)
{ "count" : 4 }
{ "count" : 6 }
6、$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档
- 使用MongoDB的标准查询操作
- match是管道命令，能将结果交给后一个管道，但是find不可以
//查询年龄大于20的
> db.test003.aggregate(
{$match:{age:{$gt:20}}}
)
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//查询年龄大于等于18的男生、女生人数
> db.test003.aggregate(
{$match:{age:{$gte:18}}},
{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6 }
{ "_id" : "女", "count" : 4 }
7、$sort
将输入文档排序后输出
//查询学生信息，按年龄升序
> db.test003.aggregate({$sort:{age:1}})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
//查询男生、女生人数，按人数降序
> db.test003.aggregate(
{$group:{_id:'$sex',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{age:-1}}
)
{ "_id" : "男", "counter" : 6 }
{ "_id" : "女", "counter" : 4 }
8、$limit
限制聚合管道返回的文档数量
//查询2条学生信息
> db.test003.aggregate({$limit:2})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
9、$skip
跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
//查询从第3条开始:人物信息
> db.test003.aggregate({$skip:2})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
//查询从第3条开始，取第二条数据
> db.test003.aggregate(
{$skip:2},
{$limit:1}
)
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
- 注意顺序：先写skip, 再写limit
10、$unwind
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法格式：db. 集合名称.aggregate({ u n w i n d : ′ unwind:' unwind:′字段名称’})
> db.test004.insert({_id:1, item:'t-shirt', size:['S','M','L']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test004.aggregate({$unwind: '$size'})
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
练习：数据库中有一条数据：{“username”:“Alex”,“tags”: [‘C#’,‘Java’,‘C++’]}，如何获取该tag列表的长度？
//先插入数据
> db.test004.insert({"username":"Alex","tags": ['C#','Java','C++']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
//查看数据
> db.test004.find()
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : [ "C#", "Java", "C++" ] }
//拆分数据
> db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"})
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C#" }
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "Java" }
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C++" }
//把上面得三条结果给$group，然后统计条数
> db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"},{$group:{_id:null, sum:{$sum:1}}})
{ "_id" : null, "sum" : 3 }
属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的⽂档；值为false表示丢弃属性值为空的⽂档
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
> for(i=0;i<100000;i++){db.test005.insert({name:'test'+i,age:i})}
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test005.find().count()
100000
查询运行时间：语句后面+.explain(‘executionStats’)
//案例
> 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：
> db.test005.ensureIndex({name:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
> db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')
2、索引操作
查看当前集合的所有索引：
> db.test005.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"name" : 1
},
"name" : "name_1"
}
]
删除索引：db.集合名称.dropIndex({‘索引名称’})
> db.test005.dropIndex({'name':1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
//再次查看全部索引
> db.test005.getIndexes()
[ { "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）：
> db.test005.ensureIndex({"name":1}, {"unique":true})
{
"ok" : 0,
"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\" }",
"code" : 11000,
"codeName" : "DuplicateKey",
"keyPattern" : {
"name" : 1
},
"keyValue" : {
"name" : "test0"
}
}
建立联合索引（什么时候需要联合索引）
> db.test005.ensureIndex({name:1, age:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
> db.test005.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"name" : 1,
"age" : 1
},
"name" : "name_1_age_1"
}
]
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
//保存本地数据库中test库在桌面
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
来源
mongodb百度百科
MongoDB 入门篇
MongoDB快速入门到精通，看这篇就够了
MongoDB数据库入门到精通看这一篇就够了（免费下载MongoDB中文版可视化工具）
