条件操作符:

  • (>) 大于 – $gt
  • (<) 小于 – $lt
  • (>=) 大于等于 – $gte
  • (<= ) 小于等于 – $lte

类似于SQL语句:

类似于SQL语句:


$type操作符:筛选出某种类型的数据来

$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果。

MongoDB 中可以使用的类型如下表所示:

类型 数字 备注
Double 1
String 2
Object 3
Array 4
Binary data 5
Undefined 6 已废弃。
Object id 7
Boolean 8
Date 9
Null 10
Regular Expression 11
JavaScript 13
Symbol 14
JavaScript (with scope) 15
32-bit integer 16
Timestamp 17
64-bit integer 18
Min key 255 Query with -1.
Max key 127

如果想获取 “col” 集合中 title 为 String 的数据,你可以使用以下命令:

 

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据,通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询:

操作 格式 范例 RDBMS中的类似语句
等于 {<key>:<value>} db.col.find({"by":"AAA"}).pretty() where by = 'AAA'
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于或等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于或等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() where likes != 50

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key),每个键(key)以逗号隔开,及常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下:

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下:

AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用,类似常规 SQL 语句为: ‘where likes>50 AND (by = ‘AAA’ OR title = ‘MongoDB 教程’)’

 

  1. 增加数据库:直接use database,如果没有此数据库就直接创建
  2. 查看当前用的是什么数据库:>db
  3. 数据库删除:db.database.drop()
  4. 文档增加:db.database.insert({“数据key”:”数据value”})
  5. 文档删除:
    2.6版本以前
    db.database.remove(
    <query>,
    <justOne>
    )
    2.6版本以后
    db.database.remove(
    <query>,
    {
    justOne: <boolean>,
    writeConcern: <document>
    }
    )
    参数说明:
    query :(可选)删除的文档的条件。
    justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
    writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
  6. 文档查询:db.database.find()如果想直观的观看数据可在后边加一个 pretty(),db.database.find().pretty()
  7. 文档修改:
    db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } )
    参数说明:
    query : update的查询条件,类似sql update查询内where后面的。
    update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc…)等,也可以理解为sql update查询内set后面的
    upsert : 可选,这个参数的意思是,如果不存在update的记录,是否插入objNew,true为插入,默认是false,不插入。
    multi : 可选,mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录,如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
    writeConcern :可选,抛出异常的级别。
  • 使用原理:
    1. 所谓“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无线数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里表(Table),不同的是他不需要任何定义模式(schema),Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内的大数据集中的热点数据,提供一致性的性能改进。
    2. 模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道他的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里
    3. 存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串型,而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized Document Format)。
    4. MongoDB已经在多个站点部署,器主要场景如下:
      1. 网站实时数据处理。他非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性
      2. 缓存。由于性能很高,他适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,有他搭建的持久层可以避免下层的数据源过载。
    5. 高伸缩性的场景。非常适合有数十或者数百台服务器组成的数据库,他的线路图已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
    6.  不适用的场景:
      1. 传统商业智能应用
      2. 复杂的跨文档(表)级联查询。
  • 设计特征:
    1. 面向集合存储,容易存储对象类型数据。
    2. 模式自由,采用无模式结构存储。
    3. 支持完全索引,可以在任何属性上简历索引,包含内部对象。
    4. 支持查询,支持大部分sql中的查询
    5. 强大的聚合工具。如count、group,也支持MapReduce完成复杂的聚合任务
    6. 支持复制和数据恢复。
    7. 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频)。
    8. 自动处理分片,以支持云计算层次的扩展。MongDB支持集群自动切分数据,对数据进行分片可以使集群存储更多的数据,实现更大的负载,也能保证存储的负载均衡。
    9. 支持Perl、PHP、Java、C#、Javascript、Ruby、C和C++语言驱动程序,MongDB提供了当前所有主流开发语言数据库驱动包,开发人员使用任何一种主流开发语言都可以轻松变成,实现访问MongoDB数据库。
    10. 文件存储格式为BSON(JSON的一种扩展)。BSON是二进制格式的JSON简称,它支持文档和数组的嵌套。
    11. 可以通过网络访问。可通过网络远程访问MongoDB数据库。
  • 基本概念
    1. 文档:是MongoDB中数据基础单位
    2. 集合:是一组文档,类似于关系数据库中的表
    3. 数据库:是多个文档组成,多个结合组成的数据库
      1. Admin数据库:权限数据库,如果创建用户时将该用户添加到admin数据库,那么该用户就自动承载了所有数据库的权限
      2. Local数据库:这个数据库永远不会被负责,可以存储本地单台服务器的任意集合。
      3. Config数据库:当MongoDB使用分片模式时,config数据库在内部使用,用于保存分片信息。
    4. 数据模型:

一个MongoDB实例可以包含一组数据库

一个DataBase可以包含一组Collection(集合)

一个集合可以包含一组Document(文档)

一个Document可以包含一组field(字段),每一个字段都是一个key/value pair。

Key:必须为字符串类型

Value:可以是基本类型(string、int、floating、timestamp、binary等)、一个Document、数组类型

  • 适用场景
    1. 网站数据:Mongo非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需要的复制及高度伸缩
    2. 缓存
    3. 大尺寸、低价值得数据:
    4. 高伸缩性的场所:
    5. 用于对象及json数据的存储