mongodb常用命令

mongodb常用命令mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。   安装及使用：首先在Ubuntu上安装MongoDB。下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.01.                   解压文件.$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz2.                  为MongoDB创建数据目录，默认情况下它将数据存储在/data/db$ sudo mkdir -p /data/db/$ sudo chown `id -u` /data/db3.                  启动MongoDB服务.$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin$ ./mongod4.                  打开另一个终端，并确保你在MongoDB的bin目录，输入如下命令.$ ./mongo一些概念 一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他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。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。BSONBSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。BSON有以下三个特点：1．  轻量级2．  跨平台3．  效率高命名空间MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同：java.util.List;用来管理数据库中的数据。索引 mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。shell操作数据库：   1.  超级用户相关：         1. #进入数据库adminuse admin         2. #增加或修改用户密码          db.addUser('name','pwd')         3. #查看用户列表          db.system.users.find()         4. #用户认证          db.auth('name','pwd')         5. #删除用户          db.removeUser('name')         6. #查看所有用户          show users         7. #查看所有数据库          show dbs         8. #查看所有的collection          show collections         9. #查看各collection的状态          db.printCollectionStats()        10. #查看主从复制状态          db.printReplicationInfo()        11. #修复数据库          db.repairDatabase()        12. #设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all          db.setProfilingLevel(1)        13. #查看profiling          show profile        14. #拷贝数据库          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')        15. #删除collection          db.mail_addr.drop()        16. #删除当前的数据库          db.dropDatabase()          2. 增删改         1. #存储嵌套的对象db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})         2. #存储数组对象db.user_addr.save({'Uid':'[email protected]','Al':['[email protected]','[email protected]']})         3. #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)         4. #删除yy=5的记录            db.foo.remove({'yy':5})         5. #删除所有的记录            db.foo.remove()   3. 索引         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});         3. #索引子对象         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})         5. #查看索引信息         6. db.foo.getIndexes()         7. db.foo.getIndexKeys()         8. #根据索引名删除索引         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')   4. 查询         1. #查找所有        2. db.foo.find()        3. #查找一条记录        4. db.foo.findOne()        5. #根据条件检索10条记录        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)        7. #sort排序        8. db.deliver_status.find({'From':'[email protected]'}).sort({'Dt',-1})         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)        10. #count操作        11. db.user_addr.count()        12. #distinct操作,查询指定列，去重复        13. db.foo.distinct('msg')        14. #”>=”操作        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})        16. #子对象的查找        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})   5. 管理         1. #查看collection数据的大小         2. db.deliver_status.dataSize()         3. #查看colleciont状态         4. db.deliver_status.stats()         5. #查询所有索引的大小         6. db.deliver_status.totalIndexSize()5.  advanced queries:高级查询条件操作符 $gt : > $lt : $gte: >= $lte: $ne : !=、 $in : in $nin: not in $all: all $not: 反匹配(1.3.3及以上版本)查询 name "bruce" and age >= 18 的数据 db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});查询 age in (20,22,24,26) 的数据 db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});查询 age取模10等于0 的数据 db.users.find('this.age % 10 == 0'); 或者 db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});匹配所有 db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }查询不匹配name=B*带头的记录 db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 查询 age取模10不等于0 的数据 db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});#返回部分字段 选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回) db.users.find({}, {age:1}); db.users.find({}, {age:3}); db.users.find({}, {age:true}); db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 0为false, 非0为true选择返回age、address和_id字段 db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});排除返回age、address和_id字段 db.users.find({}, {age:0, address:false}); db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});数组元素个数判断 对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录 匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});$exists判断字段是否存在 查询所有存在name字段的记录 db.users.find({name: {$exists: true}}); 查询所有不存在phone字段的记录 db.users.find({phone: {$exists: false}});$type判断字段类型 查询所有name字段是字符类型的 db.users.find({name: {$type: 2}}); 查询所有age字段是整型的 db.users.find({age: {$type: 16}});对于字符字段，可以使用正则表达式 查询以字母b或者B带头的所有记录 db.users.find({name: /^b.*/i});$elemMatch(1.3.1及以上版本) 为数组的字段中匹配其中某个元素Javascript查询和$where查询 查询 age > 18 的记录，以下查询都一样 db.users.find({age: {$gt: 18}}); db.users.find({$where: "this.age > 18"}); db.users.find("this.age > 18"); f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);排序sort() 以年龄升序asc db.users.find().sort({age: 1}); 以年龄降序desc db.users.find().sort({age: -1});限制返回记录数量limit() 返回5条记录 db.users.find().limit(5); 返回3条记录并打印信息 db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 结果 my age is 18 my age is 19 my age is 20限制返回记录的开始点skip() 从第3条记录开始，返回5条记录(limit 3, 5) db.users.find().skip(3).limit(5);查询记录条数count() db.users.find().count(); db.users.find({age:18}).count(); 以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量 db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0) db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);分组group() 假设test表只有以下一条数据 { domain: "www.mongodb.org" , invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} , response_time: 0.05 , http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" } 使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; db.test.group( { cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}} , key: {http_action: true} , initial: {count: 0, total_time:0} , reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } , finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } } );[ { "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", "count" : 1, "total_time" : 0.05, "avg_time" : 0.05 } ]Java 应用示例要使用Java操作MongoDB的话，要到官方网站下载一个驱动包，把包导入后，可以尝试来操作了（记得一定要开着服务器）首先介绍一下比较常用的几个类Mongo：连接服务器，执行一些数据库操作的选项，如新建立一个数据库等DB：对应一个数据库，可以用来建立集合等操作DBCollection：对应一个集合（类似表），可能是我们用得最多的，可以添加删除记录等DBObjec：接口和BasicDBObject对象：表示一个具体的记录，BasicDBObject实现了DBObject，因为是key-value的数据结构，所以用起来其实和HashMap是基本一致的DBCursor：用来遍历取得的数据，实现了Iterable和Iterator接下来实际的操作一下，代码如下：import java.net.UnknownHostException;import java.util.List;import java.util.Set;import com.mongodb.BasicDBObject;import com.mongodb.DB;import com.mongodb.DBCollection;import com.mongodb.DBCursor;import com.mongodb.DBObject;import com.mongodb.Mongo;import com.mongodb.MongoException;public class MongoDbTest {  public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException {    //Mongo m = new Mongo();//Mongo m = new Mongo("localhost");//获得数据库服务Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);//得到数据库mytestDB db = m.getDB("mytest");//得到mytest数据库下所有表名    Set colls = db.getCollectionNames();    for (String s : colls) {        System.out.println(s);}//得到testCollection表DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");//new 一个BasicDBObject对象docBasicDBObject doc = new BasicDBObject();//赋值    doc.put("name", "MongoDB");    doc.put("type", "database");doc.put("count", 1);//又new 一个BasicDBObject对象info    BasicDBObject info = new BasicDBObject();    info.put("x", 203);info.put("y", 102);//把info放入docdoc.put("info", info);//向testCollection表中插入一条数据coll.insert(doc);//查询一条数据    DBObject myDoc = coll.findOne();    System.out.println(myDoc);       //循环插入100条数据到testCollection    for (int i=0; i       coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));    }          //Counting Documents in A Collection    System.out.println(coll.getCount());       //Using a Cursor to Get All the Documents    DBCursor cur = coll.find();    while(cur.hasNext()) {