【mongo 系列】mongodb 学习三，常用操作实际操练
插入数据
> db.users.insert({"name" : "xiaomotong", "age" : 18}) > db.users.insert({name:"xiaozhu",age:15,hobby:"basketball",infos:{tall:190,height:70},school:"sh"}) > db.users.insertMany([{name:"xiaopang"},{name:"wangwu"}]) > db.users.insertMany([{name:"nancy", "age" :25, "hobby" : "study", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" },{name:"job", "age" : 19, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 170, "height" : 70 }, "school" : "nj" }])
os" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" },{name:"job", "age" : 19, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 170, "height" : 70 }, "school" : "nj" }])
- 可以使用 insert，insertOne，insertMany 插入不同的数据，各取所需，其中 insertMany 用于插入多条数据，当然也可以插入 1 条数据
mongodb 在插入数据上面还有这么多函数方法可以使用，各取所需
更新数据
> db.users.find() { "_id" : ObjectId("61584aeeee74dfe04dac57e9"), "name" : "xiaomotong", "age" : 18 } ... > db.users.update({name:"xiaomotong"},{$set:{name:"xiaokeai",age:25,hobby:"reading",infos:{tall:175,height:62},school:"cs"}}) WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
使用 $set 表示需要更新字段
查询数据的时候我们发现，mongodb 自动在我们的文档中加入了 _id 字段，这是一个主键，如果不自己设置的话，mongodb 为默认给我们加上，是一个 24 位的 uuid
关于更新的方法，官网还提供了这些方法：
查找数据
> db.users.find({"infos.tall":{$gt:170}}) { "_id" : ObjectId("61584aeeee74dfe04dac57e9"), "name" : "xiaokeai", "age" : 25, "hobby" : "reading", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 62 }, "school" : "cs" } { "_id" : ObjectId("615a56d6bc6afecd2cff8f96"), "name" : "xiaozhu", "age" : 15, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 190, "height" : 70 }, "school" : "sh" } { "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f66"), "name" : "nancy", "age" : 25, "hobby" : "study", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" }
此处的 $gt 是大于 的意思，上期有说到这些运算符，再来回顾一遍
上述 infos.tall 属于子查询，表示 infos 是一个内嵌文档，需要查找的是 文档中的 tall 字段，我们也不能不加双引号，因为系统会默认识别 infos.tall 为一个字段，实际上是找不到这个字段的，因此是查询不到结果的，如下报错：
> db.users.find({infos.tall:{$gt:170}}) 2021-10-04T09:39:21.349+0800 E QUERY [js] uncaught exception: SyntaxError: missing : after property id : @(shell):1:20
以更加友好的方式查询数据展示出来
> db.users.find({"infos.tall":{$gte:180}}).pretty() { "_id" : ObjectId("615a56d6bc6afecd2cff8f96"), "name" : "xiaozhu", "age" : 15, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 190, "height" : 70 }, "school" : "sh" }
此处的 db.users.find({"infos.tall":{$gte:180}}) 就类似于关系型数据库的 sql 语句：select * from users where "infos.tall" >= 180
例如查询，身高在 是 175 或者 190 的学生.
此处的 db.users.find({"infos.tall":{$in:[190,175]}}) 就类似与关系型数据库的 select * from users where "infos.tall" in (190,175)
演示一下简单的正则表达式：
> db.users.find({name:/^w/}).pretty() { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f65"), "name" : "wangwu" } > db.users.find({name:/g$/}).pretty() { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" }
- 查询 name 字段，匹配 w 开头的结果，匹配出来 wangwu
- 查询 name 资源，匹配 g 结尾的结果，匹配出来 xiaotong
此处在我们查询的时候，/正则表达式/，mongodb 会自动识别并按照正则表达式的规则进行匹配和处理
我们也可以查询 null
> db.users.find({infos:null}) { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" } { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f65"), "name" : "wangwu" } > db.users.find({infos:{$exists:false}}) { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" }
查询字段为 null 可以使用第一种方式，查询字段不存在可以使用第二种方式
删除数据
> db.users.deleteOne({name:"wangwu"}) { "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 } > db.users.find({name:/^w/}).pretty() >
常用的删除方法有:
- db.users.deleteOne()
- db.users.deleteMany()
- db.users.remove(
简单分页查询
> use mytest switched to db mytest > db.users.find() { "_id" : ObjectId("61584aeeee74dfe04dac57e9"), "name" : "xiaokeai", "age" : 25, "hobby" : "reading", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 62 }, "school" : "cs" } { "_id" : ObjectId("615a56d6bc6afecd2cff8f96"), "name" : "xiaozhu", "age" : 15, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 190, "height" : 70 }, "school" : "sh" } { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" } { "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f66"), "name" : "nancy", "age" : 25, "hobby" : "study", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" } { "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f67"), "name" : "job", "age" : 19, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 170, "height" : 70 }, "school" : "nj" } > db.users.find().limit(2) { "_id" : ObjectId("61584aeeee74dfe04dac57e9"), "name" : "xiaokeai", "age" : 25, "hobby" : "reading", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 62 }, "school" : "cs" } { "_id" : ObjectId("615a56d6bc6afecd2cff8f96"), "name" : "xiaozhu", "age" : 15, "hobby" : "basketball", "infos" : { "tall" : 190, "height" : 70 }, "school" : "sh" } > db.users.find().skip(2).limit(2) { "_id" : ObjectId("615a5856d988690b07c69f64"), "name" : "xiaopang" } { "_id" : ObjectId("615a5917d988690b07c69f66"), "name" : "nancy", "age" : 25, "hobby" : "study", "infos" : { "tall" : 175, "height" : 60 }, "school" : "hn" }
db.users.find()查询所有的数据，按照默认的顺序打印出来db.users.find().limit(2)从前面的结果中，限制取出 2 条db.users.find().skip(2).limit(2)从前面的结果中，偏移 2 条，再限制取出 2 条
下一次，梳理聚合相关内容
官方一手资料:docs.mongodb.com/manual/refe…
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好了，本次就到这里
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