1. MongoDB の概要
##MongoDB は、分散ファイル ストレージに基づいたデータベースです。
- # は C 言語で書かれています。 WEB アプリケーションにスケーラブルで高性能なデータ ストレージ ソリューションを提供するように設計されています。
- MongoDB は、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの中間の製品であり、非リレーショナル データベースの中で最も機能が豊富で、リレーショナル データベースに最も似ています。リレーショナルデータベース。
- MongoDB でサポートされるデータ構造は非常に緩やかで、JSON に似た BJSON 形式であるため、より複雑なデータ型を格納できます。 Mongo の最大の特徴は、サポートするクエリ言語が非常に強力であることです。その構文はオブジェクト指向のクエリ言語に似ています。リレーショナル データベースの単一テーブル クエリと同様のほとんどの機能を実現でき、インデックス作成もサポートしています。データの。
- MongoDB のデータ操作は json 形式に基づいています
<span style="font-size: 16px;"> { "userName":"admin", "password":123456 }<br/></span>
2. MongoDB のインストール
1.MongoDB のダウンロード
- Web サイト: https:/ /www .mongodb.com/try/download/community
##上記の図は独自のシステムに基づいていますバージョンを選択する場合 Windows、LINux、CentOS、Ubuntu などから選択します。
- ダウンロードした .msi ファイル, ダウンロード後にファイルをダブルクリックし、指示に従ってインストールします。
#「次へ」をクリックしてインストールしますが、この手順に注意する必要があります。ビジュアル コンポーネントのインストール。デフォルトは選択された状態です。ここでチェックを外す必要があります。オフにしないと、ビジュアル コンポーネントはインストール プロセス中にダウンロードされますが、これは比較的遅く、場合によってはエラーが報告されます:
##3. MongoDB 環境変数の設定
##デスクトップでこのコンピュータを右クリック>>>プロパティ>>>システムの詳細設定>>>詳細設定>>>環境変数>>>パスの検索>>>編集を選択> >>新規
のビン パスをコピーします。新しく作成したディレクトリへの開いた環境変数に MongoDB をインストール
# #次に「OK」をクリックして環境変数の設定を完了します 
-
#4. インストールが成功したかどうかを確認します
#CMD を開く コマンド ウィンドウで mongo と入力すると、インストールが成功したことを示す次のプロンプト メッセージが表示されます。
<span style="font-size: 16px;">C:\Users\***.DESKTOP-C1RC9P2>mongo<br/>MongoDB shell version v4.4.2-rc0<br/>connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?compressors=disabled&gssapiServiceName=mongodb<br/>Implicit session: session { "id" : UUID("df31999e-cb62-4f71-8a18-7db8723c514f") }<br/>MongoDB server version: 4.4.2-rc0<br/>---<br/>The server generated these startup warnings when booting:<br/> 2020-10-30T16:25:16.503+08:00: Access control is not enabled for the database. Read and write access to data and configuration is unrestricted<br/>---<br/>---<br/> Enable MongoDB's free cloud-based monitoring service, which will then receive and display<br/> metrics about your deployment (disk utilization, CPU, operation statistics, etc).<br/><br/> The monitoring data will be available on a MongoDB website with a unique URL accessible to you<br/> and anyone you share the URL with. MongoDB may use this information to make product<br/> improvements and to suggest MongoDB products and deployment options to you.<br/><br/> To enable free monitoring, run the following command: db.enableFreeMonitoring()<br/> To permanently disable this reminder, run the following command: db.disableFreeMonitoring()<br/></span>
- 3. MongoDB の使用に関する基本的な概要
MongoDB これは非リレーショナル データベースであり、そのデータベース、テーブル、フィールドなどはリレーショナル データベース (MySQL データベースなど) とは多少異なります。 MongoDB のコレクション リレーショナル データベースのテーブルに相当します MongoDB の json 文字列のキーは、リレーショナル データベースの列名に相当します;
# #MongoDBのデータを操作する場合 全てjsonデータ形式を使用します。查看所有数据库名
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> show dbs<br/></span>
<span style="font-size: 16px;"> > show dbs<br/> admin 0.000GB<br/> config 0.000GB<br/> local 0.000GB<br/></span>
这三个数据库是默认系统数据库，不能删除。
2. 查看集合
查看集合前提是要先指定使用哪一个数据库
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/>ues 数据库名 show collections<br/></span>
<span style="font-size: 16px;">> use admin <br/>switched to db admin <br/>> show collections <br/>system.version<br/></span>
system.version 就是admin这个数据库中的表
3.查询集合中的数据
这里先简单介绍查询集合中的所有数据，方便后面学习。
查询集合中的所有数据，这里查询的是系统数据库admin中的 system.version 集合
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> db.集合名.find()<br/></span>
<span style="font-size: 16px;">> db.system.version.find()<br/>{ "_id" : "featureCompatibilityVersion", "version" : "4.4" }<br/></span>这里的_id是集合的键，每个集合里面默认存在，version是集合中的另一个键，相当于关系型 数据库中的字段
四、创建数据库及添加数据
MongoDB不能够直接创建数据库，需要添加一条数据才能创建
1.创建数据库和插入数据
先指定创建的数据
然后执行添加数据命令
<span style="font-size: 16px;">> use company<br/>switched to db company<br/>> db.emp.insert({"empno":100,"ename":"admin","sex":"男","age":20,"salary":800.00,"deptno":10})<br/>WriteResult({ "nInserted" : 1 })<br/></span>这里插入了6列数据，分别是员工的编号，姓名，性别，年龄，薪资及所在的部门
<span style="font-size: 16px;">WriteResult({ "nInserted" : 1 })<br/></span>表示一行数据插入成功,说明创建数据成功，同时添加 了一套数据,我们可以继续添加
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.insert({"empno":101,"ename":"张三","sex":"女","age":30,"salary":2500.00,"deptno":20})})})})<br/>WriteResult({ "nInserted" : 1 })</span>随着数据的插入，数据库也随着创建成功。
五、查询数据
查询所有数据，在查询数据前要先指定使用哪个数据库，再查询数据库中的所有集合，根据相应集 合再查询数据。
1.查询所有数据
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/>db.集合名.find() </span>
<span style="font-size: 16px;">指定对哪个数据库操作<br/> > use company<br/> switched to db company<br/>查询指定数据库后里面的所有集合<br/> > show collections<br/>emp<br/>查询所有数据，一共12条数据：<br/> > db.emp.find()<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 34, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 34, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 33, "salary" : 10000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c371b5df291fa8194b927"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c376a29491ade8d9d3e79"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 32, "salary" : 1600, "deptno" : 30 }<br/></span>2.去掉集合中重复的数据
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/>> db.集合名.distinct("ename")<br/></span><span style="font-size: 16px;">> db.emp.distinct("ename")<br/><br/>[<br/> "admin",<br/> "刘静",<br/> "张三",<br/> "张四",<br/> "张良",<br/> "李元芳",<br/> "李元静",<br/> "李四",<br/> "李明",<br/> "李菲菲",<br/> "王三"<br/>]<br/></span>上面的结果“李四”重复被去掉了
3. 查询年龄等于25的数据
这里的“age”可以不加“ ”，直接写成{age:25}
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":25})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>4. 查询ename=“李元芳“的数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"ename":"李元芳"})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/></span>5. 查询age>30岁的员工数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$gt:30}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>6. 查询age
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$lt:25}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/></span>7.查询age>=30的员工数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$gte:30}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>8. 查询age
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$lte:30}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>9. 查询age>=25并且age
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$gte:25,$lte:30}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>10. 查询全部姓李的员工数据（模糊查询）
模糊查询一般用于查询数据量比较小的集合数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"ename":/李/})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>11. 查询姓名以“张”开头的员工数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"ename":/^张/})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/></span>12. 查询以姓名以“静”结尾的员工数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"ename":/静$/})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>13. 查询指定列的员工数据
查询所有员工年龄的数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({},{"age":1})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "age" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "age" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "age" : 25 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "age" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "age" : 28 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "age" : 32 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "age" : 27 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "age" : 25 }<br/></span>查询所有员工的姓名和年龄的数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({},{"ename":1,"age":1})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "ename" : "admin", "age" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "ename" : "张三", "age" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "ename" : "张良", "age" : 25 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "ename" : "李明", "age" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "ename" : "李菲菲", "age" : 28 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "ename" : "张四", "age" : 32 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "ename" : "李四", "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "ename" : "李四", "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "ename" : "王三", "age" : 27 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "ename" : "李元芳", "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "ename" : "李元静", "age" : 35 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "ename" : "刘静", "age" : 25 }<br/></span>查询age>=30的员工姓名、年龄和薪资
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({"age":{$gte:30}},{"ename":1,"age":1,"salary":1})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "ename" : "张三", "age" : 30, "salary" : 2500 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "ename" : "李明", "age" : 30, "salary" : 1800 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "ename" : "张四", "age" : 32, "salary" : 8000 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "ename" : "李四", "age" : 35, "salary" : 12000 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "ename" : "李四", "age" : 35, "salary" : 12000 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "ename" : "李元芳", "age" : 35, "salary" : 8000 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "ename" : "李元静", "age" : 35, "salary" : 15000 }<br/></span>14. 排序
按照年龄升序排列
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().sort({"age":1})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>按照薪资降序排列
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().sort({salary:-1})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/></span>15. 查询ename=admin且age=20的员工数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({ename:"admin",age:20})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/></span>16. 查询前5条数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().limit(5)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/></span>17. 查询10条以后的数据
这里一共12条数据，查询10条以后的数据，结果是两条数据。
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().skip(10)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>18. 查询集合中的总数据
一共12条数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().count()<br/><br/>12<br/></span>
查询salary>=5000的员工数量
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({salary:{$gte:5000}}).count()<br/><br/>6<br/></span>验证（查询查询salary>=5000的员工数据，一共是6条。）
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({salary:{$gte:5000}})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>19. 分页查询
按照每页显示5条数据查询，一共12条数据，就要查询3页
<span style="font-size: 16px;">第一页：<br/>> db.emp.find().skip(0).limit(5)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c20945df291fa8194b91d"), "empno" : 102, "ename" : "张良", "sex" : "男", "age" : 25, "salary" : 3000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c215f5df291fa8194b91f"), "empno" : 104, "ename" : "李菲菲", "sex" : "女", "age" : 28, "salary" : 4200, "deptno" : 20 }<br/><br/>第二页：<br/>> db.emp.find().skip(5).limit(5)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21855df291fa8194b920"), "empno" : 105, "ename" : "张四", "sex" : "男", "age" : 32, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21d85df291fa8194b923"), "empno" : 107, "ename" : "王三", "sex" : "女", "age" : 27, "salary" : 5000, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/><br/>第三页：<br/>> db.emp.find().skip(10).limit(5)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c227d5df291fa8194b926"), "empno" : 110, "ename" : "刘静", "sex" : "女", "age" : 25, "salary" : 3500, "deptno" : 10 }<br/></span>skip的值=（页数-1）* 每页显示数量
skip（N）：表示要查询第N条数据后的数据
20.关键字or的查询方式
查询年龄是30或者年龄是35的员工数据(注意写法)
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({$or:[{age:30},{age:35}]})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1dfc5df291fa8194b91c"), "empno" : 101, "ename" : "张三", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 2500, "deptno" : 20 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21055df291fa8194b91e"), "empno" : 103, "ename" : "李明", "sex" : "女", "age" : 30, "salary" : 1800, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c219b5df291fa8194b921"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c21a75df291fa8194b922"), "empno" : 106, "ename" : "李四", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 12000, "deptno" : 10 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 35, "salary" : 8000, "deptno" : 30 }<br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22445df291fa8194b925"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 35, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>21. 查询第一条数据
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.findOne()<br/>{<br/> "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"),<br/> "empno" : 100,<br/> "ename" : "admin",<br/> "sex" : "男",<br/> "age" : 20,<br/> "salary" : 800,<br/> "deptno" : 10<br/>}<br/></span>或
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find().limit(1)<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c1c5b5df291fa8194b91b"), "empno" : 100, "ename" : "admin", "sex" : "男", "age" : 20, "salary" : 800, "deptno" : 10 }<br/></span>22. 查询当前表所在的数据库
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.getDB()<br/><br/>company<br/></span>
六、更新数据
更新数据一定要有条件限制，并且需要加上$set否则会全部修改
第一个参数是条件，后面的参数是要修改的数据或者是其他操作，比如批量操作
1. 更新员工李元静的年龄为32岁
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.update({ename:"李元静"},{$set:{age:32}})<br/><br/>WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })<br/></span>验证(查询姓名是李元静的员工数据)
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({ename:"李元静"})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c376a29491ade8d9d3e79"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 32, "salary" : 15000, "deptno" : 36 }<br/></span>2. 更新员工李元静的薪资为1600并且所在部门修改为30
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.update({ename:"李元静"},{$set:{salary:1600,deptno:30}})<br/><br/>WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })<br/></span>验证(查询姓名是李元静的员工数据)
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({ename:"李元静"})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c376a29491ade8d9d3e79"), "empno" : 109, "ename" : "李元静", "sex" : "女", "age" : 32, "salary" : 1600, "deptno" : 30 }<br/></span>3. 批量更新数据
把年龄是35岁的更新为34岁
设置第三个参数：{multi:true}
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.update({age:35},{$set:{age:34}},{multi:true})<br/><br/>WriteResult({ "nMatched" : 3, "nUpserted" : 0, "nModified" : 3 })<br/></span>通过db.emp.find()验证所有数据没有年龄为35的员工
4. $inc使用
$inc将一个字段的值增加或者减少
把李元芳的年龄减少1岁，同时薪资加2000
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.update({ename:"李元芳"},{$inc:{age:-1,salary:2000}})<br/><br/>WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })<br/></span>验证
<span style="font-size: 16px;">> db.emp.find({ename:"李元芳"})<br/><br/>{ "_id" : ObjectId("5f9c22185df291fa8194b924"), "empno" : 108, "ename" : "李元芳", "sex" : "男", "age" : 33, "salary" : 10000, "deptno" : 30 }<br/></span>七、删除操作
1. 删除指定条件的数据
<span style="font-size: 16px;">db.emp.remove({ename:"李元芳"})<br/></span>2. 删除所有数据
<span style="font-size: 16px;">db.emp.remove({})<br/></span>3. 删除集合
<span style="font-size: 16px;">db.emp.drop()<br/></span>
4.删除数据库
<span style="font-size: 16px;">db.dropDatabase()<br/></span>
5. 温馨提示
对数据库数据执行删除操作时，记得加条件！
八、MongoDB数据库索引
MongoDB数据库索引是指对数据库集合中的一列或者多列进行排序的一种结构，可以大大缩减我们在使用数据库查询时候的时间，其用法和关系型数据库一样。
1. 模拟批量插入数据
在使用数据库前，我们创建一个com数据库和users集合，模拟60万条数据
PS:插入60万条数据大概需要5分钟
<span style="font-size: 16px;">> use com<br/>switched to db com<br/>> for(var i=0;i<600000;i++){<br/>... db.users.insert({userNo:i,userName:"张三"+i,age:28,phone:"13000"+i})<br/>... }<br/>WriteResult({ "nInserted" : 1 })<br/></span>验证数据
<span style="font-size: 16px;">> db.users.find().count()<br/>600000<br/></span>
2.无索引查询所耗费时间
<span style="font-size: 16px;">命令： <br/>db.users.find({userNo:599999}).explain("executionStats")<br/></span><span style="font-size: 16px;">> db.users.find({userNo:599999}).explain("executionStats")<br/>{<br/> "queryPlanner" : {<br/> "plannerVersion" : 1,<br/> "namespace" : "com.users",<br/> "indexFilterSet" : false,<br/> "parsedQuery" : {<br/> "userNo" : {<br/> "$eq" : 599999<br/> }<br/> },<br/> "winningPlan" : {<br/> "stage" : "COLLSCAN",<br/> "filter" : {<br/> "userNo" : {<br/> "$eq" : 599999<br/> }<br/> },<br/> "direction" : "forward"<br/> },<br/> "rejectedPlans" : [ ]<br/> },<br/> "executionStats" : {<br/> "executionSuccess" : true,<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillis" : 254,<br/> "totalKeysExamined" : 0,<br/> "totalDocsExamined" : 600000,<br/> "executionStages" : {<br/> "stage" : "COLLSCAN",<br/> "filter" : {<br/> "userNo" : {<br/> "$eq" : 599999<br/> }<br/> },<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillisEstimate" : 3,<br/> "works" : 600002,<br/> "advanced" : 1,<br/> "needTime" : 600000,<br/> "needYield" : 0,<br/> "saveState" : 600,<br/> "restoreState" : 600,<br/> "isEOF" : 1,<br/> "direction" : "forward",<br/> "docsExamined" : 600000<br/> }<br/> },<br/> "serverInfo" : {<br/> "host" : "thinkPadE580",<br/> "port" : 27017,<br/> "version" : "4.4.2-rc0",<br/> "gitVersion" : "b5fafa1f87dda6f8773c5a8a1a5e7776d4d94da7"<br/> },<br/> "ok" : 1<br/>}<br/></span>通过"executionTimeMillis" : 254可以知道查询所耗费时间为254毫秒，当然这与计算机配置性能有关。
3. 创建索引
为userNo创建索引
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> db.users.ensureIndex({userNo:1})<br/></span><span style="font-size: 16px;">> db.users.ensureIndex({userNo:1})<br/>{<br/> "createdCollectionAutomatically" : false,<br/> "numIndexesBefore" : 1,<br/> "numIndexesAfter" : 2,<br/> "ok" : 1<br/>}<br/></span>4. 查询索引
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> db.users.getIndexes()<br/></span>
<span style="font-size: 16px;">> db.users.getIndexes()<br/>[<br/> {<br/> "v" : 2,<br/> "key" : {<br/> "_id" : 1<br/> },<br/> "name" : "_id_"<br/> },<br/> {<br/> "v" : 2,<br/> "key" : {<br/> "userNo" : 1<br/> },<br/> "name" : "userNo_1"<br/> }<br/>]<br/></span>_id为集合默认id索引,userNo是自定义索引
5. 使用索引查询所耗费时间
<span style="font-size: 16px;">> db.users.find({userNo:599999}).explain("executionStats")<br/>{<br/> "queryPlanner" : {<br/> "plannerVersion" : 1,<br/> "namespace" : "com.users",<br/> "indexFilterSet" : false,<br/> "parsedQuery" : {<br/> "userNo" : {<br/> "$eq" : 599999<br/> }<br/> },<br/> "winningPlan" : {<br/> "stage" : "FETCH",<br/> "inputStage" : {<br/> "stage" : "IXSCAN",<br/> "keyPattern" : {<br/> "userNo" : 1<br/> },<br/> "indexName" : "userNo_1",<br/> "isMultiKey" : false,<br/> "multiKeyPaths" : {<br/> "userNo" : [ ]<br/> },<br/> "isUnique" : false,<br/> "isSparse" : false,<br/> "isPartial" : false,<br/> "indexVersion" : 2,<br/> "direction" : "forward",<br/> "indexBounds" : {<br/> "userNo" : [<br/> "[599999.0, 599999.0]"<br/> ]<br/> }<br/> }<br/> },<br/> "rejectedPlans" : [ ]<br/> },<br/> "executionStats" : {<br/> "executionSuccess" : true,<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillis" : 84,<br/> "totalKeysExamined" : 1,<br/> "totalDocsExamined" : 1,<br/> "executionStages" : {<br/> "stage" : "FETCH",<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillisEstimate" : 0,<br/> "works" : 2,<br/> "advanced" : 1,<br/> "needTime" : 0,<br/> "needYield" : 0,<br/> "saveState" : 0,<br/> "restoreState" : 0,<br/> "isEOF" : 1,<br/> "docsExamined" : 1,<br/> "alreadyHasObj" : 0,<br/> "inputStage" : {<br/> "stage" : "IXSCAN",<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillisEstimate" : 0,<br/> "works" : 2,<br/> "advanced" : 1,<br/> "needTime" : 0,<br/> "needYield" : 0,<br/> "saveState" : 0,<br/> "restoreState" : 0,<br/> "isEOF" : 1,<br/> "keyPattern" : {<br/> "userNo" : 1<br/> },<br/> "indexName" : "userNo_1",<br/> "isMultiKey" : false,<br/> "multiKeyPaths" : {<br/> "userNo" : [ ]<br/> },<br/> "isUnique" : false,<br/> "isSparse" : false,<br/> "isPartial" : false,<br/> "indexVersion" : 2,<br/> "direction" : "forward",<br/> "indexBounds" : {<br/> "userNo" : [<br/> "[599999.0, 599999.0]"<br/> ]<br/> },<br/> "keysExamined" : 1,<br/> "seeks" : 1,<br/> "dupsTested" : 0,<br/> "dupsDropped" : 0<br/> }<br/> }<br/> },<br/> "serverInfo" : {<br/> "host" : "thinkPadE580",<br/> "port" : 27017,<br/> "version" : "4.4.2-rc0",<br/> "gitVersion" : "b5fafa1f87dda6f8773c5a8a1a5e7776d4d94da7"<br/> },<br/> "ok" : 1<br/>}<br/></span>用索引查询userNo的值，可以通过"executionTimeMillisEstimate" : 0知道，所耗费的时间为0毫秒，大大缩短了查询速度
6. 删除索引
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> db.users.dropIndex({userNo:1})<br/></span>验证
<span style="font-size: 16px;">> db.users.dropIndex({userNo:1})<br/>{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }<br/></span>可以看出，我们自定义的索引已经删除
7. 复合索引
当要对多个字段进行经常性大量查询的时候，我们可以设置复合索引
<span style="font-size: 16px;">> db.users.ensureIndex({userNo:1,userName:1})<br/>{<br/> "createdCollectionAutomatically" : false,<br/> "numIndexesBefore" : 1,<br/> "numIndexesAfter" : 2,<br/> "ok" : 1<br/>}<br/></span>查看复合索引
<span style="font-size: 16px;">> db.users.getIndexes()<br/>[<br/> {<br/> "v" : 2,<br/> "key" : {<br/> "_id" : 1<br/> },<br/> "name" : "_id_"<br/> },<br/> {<br/> "v" : 2,<br/> "key" : {<br/> "userNo" : 1,<br/> "userName" : 1<br/> },<br/> "name" : "userNo_1_userName_1"<br/> }<br/>]<br/></span>userNo和userName是我们自定义的索引
查询userName:”张三599999”所耗费时间
<span style="font-size: 16px;">> db.users.find({userNo:599999,userName:"张三599999"}).explain("executionStats")))<br/>{<br/> "queryPlanner" : {<br/> "plannerVersion" : 1,<br/> "namespace" : "com.users",<br/> "indexFilterSet" : false,<br/> "parsedQuery" : {<br/> "$and" : [<br/> {<br/> "userName" : {<br/> "$eq" : "张三599999"<br/> }<br/> },<br/> {<br/> "userNo" : {<br/> "$eq" : 599999<br/> }<br/> }<br/> ]<br/> },<br/> "winningPlan" : {<br/> "stage" : "FETCH",<br/> "inputStage" : {<br/> "stage" : "IXSCAN",<br/> "keyPattern" : {<br/> "userNo" : 1,<br/> "userName" : 1<br/> },<br/> "indexName" : "userNo_1_userName_1",<br/> "isMultiKey" : false,<br/> "multiKeyPaths" : {<br/> "userNo" : [ ],<br/> "userName" : [ ]<br/> },<br/> "isUnique" : false,<br/> "isSparse" : false,<br/> "isPartial" : false,<br/> "indexVersion" : 2,<br/> "direction" : "forward",<br/> "indexBounds" : {<br/> "userNo" : [<br/> "[599999.0, 599999.0]"<br/> ],<br/> "userName" : [<br/> "[\"张三599999\", \"张三599999\"]"<br/> ]<br/> }<br/> }<br/> },<br/> "rejectedPlans" : [ ]<br/> },<br/> "executionStats" : {<br/> "executionSuccess" : true,<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillis" : 2,<br/> "totalKeysExamined" : 1,<br/> "totalDocsExamined" : 1,<br/> "executionStages" : {<br/> "stage" : "FETCH",<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillisEstimate" : 0,<br/> "works" : 2,<br/> "advanced" : 1,<br/> "needTime" : 0,<br/> "needYield" : 0,<br/> "saveState" : 0,<br/> "restoreState" : 0,<br/> "isEOF" : 1,<br/> "docsExamined" : 1,<br/> "alreadyHasObj" : 0,<br/> "inputStage" : {<br/> "stage" : "IXSCAN",<br/> "nReturned" : 1,<br/> "executionTimeMillisEstimate" : 0,<br/> "works" : 2,<br/> "advanced" : 1,<br/> "needTime" : 0,<br/> "needYield" : 0,<br/> "saveState" : 0,<br/> "restoreState" : 0,<br/> "isEOF" : 1,<br/> "keyPattern" : {<br/> "userNo" : 1,<br/> "userName" : 1<br/> },<br/> "indexName" : "userNo_1_userName_1",<br/> "isMultiKey" : false,<br/> "multiKeyPaths" : {<br/> "userNo" : [ ],<br/> "userName" : [ ]<br/> },<br/> "isUnique" : false,<br/> "isSparse" : false,<br/> "isPartial" : false,<br/> "indexVersion" : 2,<br/> "direction" : "forward",<br/> "indexBounds" : {<br/> "userNo" : [<br/> "[599999.0, 599999.0]"<br/> ],<br/> "userName" : [<br/> "[\"张三599999\", \"张三599999\"]"<br/> ]<br/> },<br/> "keysExamined" : 1,<br/> "seeks" : 1,<br/> "dupsTested" : 0,<br/> "dupsDropped" : 0<br/> }<br/> }<br/> },<br/> "serverInfo" : {<br/> "host" : "thinkPadE580",<br/> "port" : 27017,<br/> "version" : "4.4.2-rc0",<br/> "gitVersion" : "b5fafa1f87dda6f8773c5a8a1a5e7776d4d94da7"<br/> },<br/> "ok" : 1<br/>}<br/></span>通过"executionTimeMillis" : 2,可以看出，查询userNo和userName只需要2毫秒
注意：如果在一个集合中，对多个字段设置索引N（N!=1），在使用复合索引查询的时候，要连同第一个索引字段一起查询，如果只单单查询第N个,索引将没有效果。
8.唯一索引
创建唯一索引的条件是，集合中字段的数据不能重复，但在缺省情况下创建是索引均不是唯一索引
由于集合中的age都是一样的值，在给age创建唯一索引的时候会报错
<span style="font-size: 16px;">命令：<br/> > db.users.ensure({age:1},{unique:true})<br/></span>为age创建唯一索引，失败
<span style="font-size: 16px;">> db.users.ensure({age:1},{unique:true})<br/>TypeError: db.users.ensure is not a function :<br/>@(shell):1:1<br/></span>
以上がMongoDB 4.X の基本チュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
Mongodb vs. Oracle：重要な違いの理解Apr 16, 2025 am 12:01 AMMongoDBは、大規模な構造化されていないデータの処理に適しており、Oracleはトランザクションの一貫性を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 1.MongoDBは、ユーザーの動作データの処理に適した柔軟性と高性能を提供します。 2。Oracleは、その安定性と強力な機能で知られており、金融システムに適しています。 3.MongoDBはドキュメントモデルを使用し、Oracleはリレーショナルモデルを使用します。 4.MongoDBはソーシャルメディアアプリケーションに適していますが、Oracleはエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。
MongoDB：スケーリングとパフォーマンスの考慮事項Apr 15, 2025 am 12:02 AMMongoDBのスケーラビリティとパフォーマンスの考慮事項には、水平スケーリング、垂直スケーリング、パフォーマンスの最適化が含まれます。 1.システム容量を改善するために、シャードテクノロジーを通じて水平拡張が達成されます。 2。垂直拡張により、ハードウェアリソースを増やすことでパフォーマンスが向上します。 3.パフォーマンスの最適化は、インデックスの合理的な設計と最適化されたクエリ戦略を通じて達成されます。
Mongodbの力：現代のデータ管理Apr 13, 2025 am 12:04 AMMongoDBは、柔軟性とスケーラビリティが最新のデータ管理において非常に重要であるため、NOSQLデータベースです。ドキュメントストレージを使用し、大規模で可変データの処理に適しており、強力なクエリとインデックスの機能を提供します。
バッチでmongodbを削除する方法Apr 12, 2025 am 09:27 AM次の方法を使用して、MongoDBでドキュメントを削除できます。1。オペレーターの$は、削除するドキュメントのリストを指定します。 2。正規表現は、基準を満たすドキュメントと一致します。 3. $ exists演算子は、指定されたフィールドを使用してドキュメントを削除します。 4。sing（）およびremove（）メソッドは、最初にドキュメントを取得して削除します。これらの操作はトランザクションを使用できず、一致するすべてのドキュメントを削除する場合があるため、使用する場合は注意してください。
MongoDBコマンドを設定する方法Apr 12, 2025 am 09:24 AMMongoDBデータベースをセットアップするには、コマンドライン（使用およびdb.createcollection（））またはMongoシェル（Mongo、Use、DB.CreateCollection（））を使用できます。その他の設定オプションには、データベースの表示（DBSの表示）、コレクションの表示（コレクションの表示）、データベースの削除（db.dropdatabase（））、db。＆amp; collection_name＆amp; gt; drop（））、挿入文書（db; lt; lt; lt; collection
MongoDBクラスターの展開方法Apr 12, 2025 am 09:21 AMMongoDBクラスターの展開は、プライマリノードの展開、セカンダリノードの展開、セカンダリノードの追加、複製の構成、クラスターの検証の5つのステップに分割されます。 MongoDBソフトウェアのインストール、データディレクトリの作成、MongoDBインスタンスの開始、レプリケーションセットの初期化、セカンダリノードの追加、レプリカセットの機能の有効化、投票権の構成、クラスターステータスとデータレプリケーションの検証などが含まれます。
MongoDBアプリケーションシナリオの使用方法Apr 12, 2025 am 09:18 AMMongoDBは、次のシナリオで広く使用されています。ドキュメントストレージ：ユーザー情報、コンテンツ、製品カタログなどの構造化された構造化データと非構造化データを管理します。リアルタイム分析：ログ、ダッシュボードディスプレイなどのリアルタイムデータを迅速にクエリと分析します。ソーシャルメディア：ユーザー関係マップ、アクティビティストリーム、メッセージングの管理。モノのインターネット：デバイスの監視、データ収集、リモート管理などの大規模な時系列データを処理します。モバイルアプリケーション：バックエンドデータベースとして、モバイルデバイスデータを同期し、オフラインストレージなどを提供します。その他の領域：eコマース、ヘルスケア、金融サービス、ゲーム開発などの多様なシナリオ。
MongoDBバージョンを表示する方法Apr 12, 2025 am 09:15 AMMongoDBバージョンの表示方法：コマンドライン：db.version（）コマンドを使用します。プログラミング言語ドライバー：python：print（client.server_info（）["バージョン"]）node.js：db.command（{version：1}、（err、result）=＆gt; {console.log（result.version）;}）;
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、
SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。
