mongo式一款NOSQL数据库，用于存储非结构化数据，mongo是一种用于存储json的数据数据，可以通过mongo提供的命令解析json获取想要的值。

数据模型

了解关系数据库会很熟悉database,table,row,column的概念，分别是数据库，表，行，列所组成的二维表，而在mongo中没有存储的是json，在新的数据模型中主要数据模型有db（数据库），collection（集合），document（文档），field（属性）。

在mongo中一个db数据库存储多个collection；一个collection的结构如下：

// collection
{
  "userId": 1,
  "id": 1,
  "title": "delectus aut autem1",
  "completed": false
}
{
  "userId": 2,
  "id": 2,
  "title": "delectus aut autem2",
  "completed": false
}

而每一个结构就是一个document（文档）：

{
  "userId": 2,
  "id": 2,
  "title": "delectus aut autem2",
  "completed": false
}

其中的userId,id等都是field（属性）。

安装

1. 主机安装

Ubuntu官方安装文档

依次按照官网的命令执行就可以了

左侧可以选安装版本，尽量别选最新的哈，小编在主机上安装时遇到了一些问题导致主机安装未成功。（推荐使用docker 安装）

安装完之后，还需要安装mongo shell用于与mongo server交互，通过命令行的方式操作数据官方下载地址。

mongo shell docs

如果安装没有修改配置文件使用mongosh会自动连接mongdb://localhost:27017，如果修改了配置文件或者端口使用mongosh "mongodb://localhost:27017"编辑端口即可。

mongo会链接一个默认的数据库。

除了使用mongo shell外还可以使用mongo compass GUI工具，下载地址

mongo compass 内部也集成来mongo sh在左下角

2. docker安装

docker pull mongo

docker run --name mongo -id -P mongo

使用docker安装看起来要方便很多，安装成功映射到主机端口和mongo shell和mongo compass是一样的。

命令行操作

CURD

通过mongo shell是直接的操作方式，具体的CURD操作如下：

插入

db.collection.insertOne()
db.collection.insertMany()

>除了上述插入方式外还可以借助mongo compass 导入csv等数据。

更新数据

更新有三个参数，分别是过滤器,更新内容,条件

db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

$set关键字用于更新具体内容，$currentDate 关键字用于把lastModified字段设置为最近修改时间，没有该字段就创建。

第一个参数是条件，可以使用比较计算符。

删除数据

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })

删除也是匹配删除。

db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )

删除一个。

比较关键字都可以使用。

命令行查找

db.collection.find()

查询所有

inventory是collection名，test是数据库名，_id是每个collecttion的标识。

精确匹配

find内部可以使用{ <field1>: <value1>, ... }表示查询条件。

find会查询所有的document找出filed匹配的项。{}不使用关键字的情况下就是json数据，该方法就是查询与其一直的数据。

IN查询

db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )

in可以使用or 替换

AND查询

条件一起写就是and。

比较查询

$lt是<

模糊查询$regex

$regex是like。

$regex: '^p'为前缀查询，^起前后缀作用。

• 阶级查询

当然比较的关键字还有很多，后续会介绍。这里介绍另一种查询方法.，field.nestedField

db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )

# 等价
db.inventory.find(  { size: { w: 21, h: 14, uom: "cm" } }  ) # 不好写

这种方式使用多级阶层的查询。

匹配列表

Json的valu也是支持数组的，也需要匹配列表查询。

精确匹配

只能拥有查询的列表元素。

子集匹配$all

db.inventory.find( { tags: { $all: ["gel"] } } )

只要拥有查询条件的列表元素即可，即查询条件是数据的子集。

单元素查询

db.inventory.find( { tags: "red" } )

查询条件没有列表只有一个元素，所有包含该元素的的数据都会被查询出来。

列表过滤查询

# dim_nml类型为[ 10, 15.25 ]
# 查找小于25的
db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 25 } } )


# db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } } )
db.inventory.find( { dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } } )

# $elemMatch关键字用于多条件查询
db.inventory.find( { dim_cm: { $elemMatch: { $gt: 22, $lt: 30 } } } )

在列表中也可以使用比较关键字，用于过滤。

列表索引查询

db.inventory.find( { "dim_cm.1": { $gt: 25 } } )

.1是列表的索引条件，$gt是比较条件

列表长度查询

db.inventory.find( { "tags": { $size: 3 } } )

$size关键字表示列表长度，长度为3的将被查询出来。

列表中json元素查询

db.inventory.insertMany( [
   { item: "journal", instock: [ { warehouse: "A", qty: 5 }, { warehouse: "C", qty: 15 } ] },
   { item: "notebook", instock: [ { warehouse: "C", qty: 5 } ] },
   { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 15 } ] },
   { item: "planner", instock: [ { warehouse: "A", qty: 40 }, { warehouse: "B", qty: 5 } ] },
   { item: "postcard", instock: [ { warehouse: "B", qty: 15 }, { warehouse: "C", qty: 35 } ] }
]);

该数据列表的数据元素也为json。

db.inventory.find( { "instock": { warehouse: "A", qty: 5 } } )

如果列表内部也是json元素，把列表当做一个document处理即可。

指定返回字段查询

直接使用find加条件查询返回所有field。在查询条件后可添加json字段返回指定字段。

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1 } )

甚至可以隐藏掉_id

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, _id: 0 } )

可以看出1是显示,0是隐藏。

也可以反着用，排除返回
db.inventory.find( { status: "A" }, { status: 0, instock: 0 } )

多层次结构也要使用.来构造

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, "size.uom": 1 } )

存在数组的查询也是如此

shell db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, "instock.qty": 1 } )

也可以同时使用比较查询

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, instock: { $slice: -1 } } )

空值查询

mongo提供了null关键字用于空值查询。

db.inventory.insertMany([
   {  item: null },
])

空值比较查询

db.inventory.find( { item: { $ne : null } } )

有兴趣的话可以了解下$type和$exists关键字。

官方方法集合

上述只是介绍了一部分常用的方法，更多一步官方方法集合

包含数据库方法，查询，删除，更新等方法。