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文章目录

    • 1 MongoDB相关概念
      • 1.1 MongoDB简介
        • 1.1.1 介绍
        • 1.1.2 特点
        • 1.1.3 优点
        • 1.1.4 缺点
      • 1.2 MongoDB业务应用场景
        • 1.2.1 数据库的三高需求
        • 1.2.2 MongoDB具体应用场景
        • 1.2.3 什么时候选择MongoDB
      • 1.3 MongoDB体系结构★★★
      • 1.4 MongoDB数据类型
    • 2 MongoDB单机部署
      • 2.1 Windows系统中的安装启动
        • 2.1.1 资源准备
          • 官方资源
          • 网盘资源
        • 2.1.2 安装步骤
        • 2.1.3 启动
          • 2.1.3.1 启动方式一：命令行+参数
          • 2.1.3.2 启动方式二：命令行+配置文件
        • 附：更多参数配置
      • 2.2 Shell连接(mongo命令)
      • 2.3 Compass-图形化界面客户端
        • 2.3.1 资源准备
          • 官方资源
          • 网盘资源
        • 2.3.2 连接MongoDB
      • 2.4 Linux系统中的安装启动和连接
        • 2.4.1 资源准备
          • 官方资源
          • 网盘资源
        • 2.4.2 Linux安装MongoDB
        • 2.4.3 Linux启动MongoDB
        • 2.4.4 Linux关闭MongoDB
    • 3 MongoDB基本常用命令
      • 3.1 案例需求
      • 3.2 数据库操作
        • 3.2.1 选择和创建数据库
        • 3.2.2 查看当前正在使用的数据库命令
        • 3.2.3 数据库的删除
      • 3.3 集合操作（数据表）
        • 3.3.1 集合的显式创建
          • 集合的命名规范
        • 3.3.2 集合的隐式创建（建议使用）
        • 3.3.3 集合的删除
      • 3.4 文档基本CRUD（数据行）
        • 3.4.1 文档的插入
          • 单文档插入
          • 文档键命名规范
          • 批量文档插入
        • 3.4.2 文档的基本查询
          • 示例：find查询所有文档
          • 示例：find条件查询
          • 示例：findOne
          • 投影查询
        • 3.4.3 文档的更新
          • 覆盖修改
          • 局部修改
          • 批量修改
          • 列值增长的修改
        • 3.4.4 删除文档
      • 3.5 文档的分页查询
        • 3.5.1 统计查询
        • 3.5.2 分页列表查询
        • 3.5.3 排序查询
      • 3.6 文档的更多查询
        • 3.6.1 正则的复杂条件查询
        • 3.6.2 比较查询
        • 3.6.3 包含查询
        • 3.6.4 条件连接查询
      • 3.7 常用命令小结
    • 4 索引-Index
    • 5 案例-文章评论
    • 附：Linux防火墙相关命令

🙊 前言：本文章为瑞_系列专栏之《MongoDB》的整合篇。由于博主是从B站黑马程序员的《MongoDB》学习其相关知识，所以本系列专栏主要是针对该课程进行笔记总结和拓展，文中的部分原理及图解等也是来源于黑马提供的资料，特此注明。本文仅供大家交流、学习及研究使用，禁止用于商业用途，违者必究！



1 MongoDB相关概念

1.1 MongoDB简介

1.1.1 介绍

  MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库。当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是 NoSQL 数据库（非关系型数据库）产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

  它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式，叫 BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。

  MongoDB 中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对field:value组成的数据结构。 MongoDB 文档类似于 JSON 对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

  瑞：MongoDB 是一个适合处理大量非结构化数据的数据库，具有高性能、灵活的数据模型和良好的可扩展性。然而，它也有自己的局限性，特别是在事务处理、数据一致性和备份策略方面。像转账等强事务的操作就不适合使用MongoDB。

1.1.2 特点

  MongoDB 主要有以下特点

  1️⃣ 高性能

  • MongoDB 提供高性能的数据持久性。特别是对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的 I/O 活动。

  • 索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）

  • mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。

  • Gridfs 解决文件存储的需求。

  2️⃣ 高可用性

  • MongoDB 的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。

  3️⃣ 高扩展性

  • MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。

  • 分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）

  • 从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片。

  4️⃣ 丰富的查询支持

  • MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。

  5️⃣ 其他特点

  • 如无模式（动态模式）、灵活的文档模型…
1.1.3 优点

  MongoDB 主要有以下优点

  1️⃣ 灵活的数据模型：MongoDB 是文档型的 NoSQL 数据库，数据以类似 JSON 的 BSON 格式存储，这使得它在处理半结构化或非结构化数据时非常灵活。

  2️⃣ 可扩展性：MongoDB 的架构设计支持水平扩展，通过分片技术将数据分布在多个服务器上，以应对大量数据和高并发的需求。

  3️⃣ 强大的索引支持：MongoDB支持多种类型的索引，包括文本索引、地理空间索引等，这有助于提高查询效率。

  4️⃣ 高性能：由于是弱一致性模型，能够提供高吞吐量和低延迟的读写操作，这对于需要快速响应的应用来说是一个重要的优势。

  5️⃣ 丰富的查询功能：MongoDB 支持丰富的查询操作，可以使用类似于SQL的查询语言进行复杂的数据检索。

1.1.4 缺点

  MongoDB 主要有以下缺点

  1️⃣ 不支持事务：MongoDB 在版本4.0之前不支持多文档事务，这意味着它不能保证一系列操作的原子性，尽管最新版本已经引入了对事务的支持，但在复杂事务处理方面仍然不如传统的关系型数据库。

  2️⃣ 数据一致性：由于 MongoDB 采用最终一致性模型，可能会在数据复制和分布式操作中出现短暂的数据不一致现象。

  3️⃣ 备份策略：不支持热备份，这意味着在备份过程中可能需要暂停服务，这对于需要高可用性的系统来说可能是一个问题。

  4️⃣ 安全性：虽然 MongoDB 提供了多种安全机制，如认证、授权和加密，但与成熟的关系型数据库相比，其在安全性方面可能还不够成熟。

1.2 MongoDB业务应用场景

1.2.1 数据库的三高需求

  传统的关系型数据库（如 MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对 Web2.0 的网站需求面前，显得力不从心。而 MongoDB 可应对“三高”需求。

  “三高”需求⬇️

  • High performance：对数据库高并发读写的需求。如双十一的时候，上亿的用户在短时间内下单。
  • Huge Storage：对海量数据的高效率存储和访问的需求。如WX、QQ朋友圈，每天有几亿的用户发布内容，数据量是TB甚至PB、EB级别。
  • High Scalability && High Availability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。关系型数据库表和表、列和列之间可能有强关系，不容易拓展。
1.2.2 MongoDB具体应用场景

  1️⃣ 社交场景：使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能，地理位置就属于海量数据。

  2️⃣ 游戏场景：使用 MongoDB 存储游戏用户信息、装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。

  3️⃣ 物流场景：使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

  4️⃣ 物联网场景：使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。

  5️⃣ 视频直播：使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。

  这些应用场景中，数据操作方面的共同特点如下⬇️

     1. 数据量大

     2. 写入操作频繁（读写都很频繁）

     3. 价值较低的数据，对事务性要求不高

  对于这样的数据，我们更适合使用 MongoDB 来实现数据的存储。

1.2.3 什么时候选择MongoDB

  在架构选型上，除了上述的三个特点外，是否选择使用 MongoDB 可以考虑以下的一些问题⬇️

  1️⃣ 应用不需要事务及复杂 join 支持（MongoDB对事务的支持不高）

  2️⃣ 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发（MongoDB可扩展性高）

  3️⃣ 应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）

  4️⃣ 应用需要 TB 甚至 PB 级别数据存储

  5️⃣ 应用发展迅速，需要能快速水平扩展

  6️⃣ 应用要求存储的数据不丢失

  7️⃣ 应用需要99.999%高可用

  8️⃣ 应用需要大量的地理位置查询、文本查询

  如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

其实以上问题对于 MySQL 也是可以解决，但是 MongoDB 可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）

1.3 MongoDB体系结构★★★

  关系型数据库 MySQL 和 非关系型数据库 MongoDB 对比如下图

瑞：所以：MongoDB 的集合（Collection）等同于关系型数据库中的数据表；MongoDB 的文档（Document）等同于关系型数据库中的数据行

SQL术语/概念MongoDB术语/概念解释/说明
databasedatabase数据库
tablecollection数据库表/集合
rowdocument数据记录行/文档
columnfield数据字段/域
indexindex索引
table joins/表连接,MongoDB不支持
/嵌入文档MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接
primary keyprimary key主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

瑞：table joins 在 MongoDB 中并不支持，但是 MongoDB 使用嵌入文档代替（类似 JSON 嵌套的方式）多表连接查询，并且实际上这种方式效率高于表连接查询

1.4 MongoDB数据类型

  MongoDB 的最小存储单位就是文档（document）对象。文档（document）对象对应于关系型数据库的行。数据在 MongoDB 中以 BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。

  BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类 json 的一种二进制形式的存储格式，简称 Binary JSON。BSON 和 JSON 一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是 BSON 有 JSON 没有的一些数据类型，如 Date 和 BinData 类型。

  BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。

  Bson 中，除了基本的 JSON 类型：string,integer,boolean,double,null,array 和 object，MongoDB 还使用了特殊的数据类型。这些类型包括：date,object id,binary data,regular expression 和 code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详细信息。

  BSON数据类型参考列表如下⬇️

数据类型描述举例
字符串UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据{“x” : “foobar”}
对象id对象id是文档的12字节的唯一ID{“X” :ObjectId() }
布尔值真或者假：true或者false{“x”:true}+
数组值的集合或者列表可以表示成数组{“x” ： [“a”, “b”, “c”]}
32位整数类型不可用。JavaScript仅支持64位浮点数，所以32位整数会被自动转换shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数
64位整数不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数
64位浮点数shell中的数字就是这一种类型{“x”：3.14159，“y”：3}
null表示空值或者未定义的对象{“x”:null}
undefined文档中也可以使用未定义类型{“x”:undefined}
符号shell不支持，shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串/
正则表达式文档中可以包含正则表达式，采用JavaScript的正则表达式语法{“x” ： /foobar/i}
代码文档中还可以包含JavaScript代码{“x” ： function() { /* …… */ }}
二进制数据二进制数据可以由任意字节的串组成，不过shell中无法使用/
最大值/最小值BSON包括一个特殊类型，表示可能的最大值。shell中没有这个类型/

提示：shell 默认使用64位浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}



2 MongoDB单机部署

2.1 Windows系统中的安装启动

2.1.1 资源准备
官方资源

  MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，可以从MongoDB官网下载安装。

  MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb/try/download/community

  如上图所示下载 zip 包

版本的选择：MongoDB的版本命名规范如：x.y.z；

  y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2、4.1.13；
  y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3、4.0.10；
  z是修正版本号，数字越大越好。

具体请见官方说明：http://docs.mongodb/manual/release-notes/#release-version-numbers

网盘资源

  建议部署稳定版，以下某度链接中包含mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.12.zip压缩包，需要自取

链接：https://pan.baidu/s/1j2vxfR-eQgLy1hIdkpsvCg?pwd=snhu
提取码：snhu

2.1.2 安装步骤

  1️⃣ 将mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.12.zip压缩包解压到一个目录中，该目录强烈建议不要包含空格、中文，如博主为F:\soft\MongoDB

  2️⃣ 在解压的目录中，手动建立data/db目录用于存放数据文件，其中data目录和bin目录同级、db目录为data目录的子一级文件夹

2.1.3 启动

瑞：调试的时候可以使用方式一：【命令行+参数】的方式简单启动，但是在部署的时候建议使用方式二：【命令行+配置文件】的方式启动，因为在部署的时候一般会有很多配置项。

2.1.3.1 启动方式一：命令行+参数
  • 命令行 + 参数方式启动服务

  在bin目录中打开命令执行窗口（输入cmd，回车），输入以下命令

mongod --dbpath=..\data\db

  在启动信息中可以看到，mongoDB 的默认端口是27017，如果想改变默认的启动端口，可以通过--port来指定端口。

  启动后，data\db目录下就会生成如下文件，说明 MongoDB 安装并启动成功

  为了方便每次启动，可以将安装目录的bin目录设置到环境变量的path中，bin目录下是一些常用命令，比如 mongod 启动服务用的，mongo 客户端连接服务用的。

2.1.3.2 启动方式二：命令行+配置文件
  • 命令行 + 配置文件方式启动服务

  1️⃣ 在解压目录中新建conf文件夹，注意和bin目录同级

  2️⃣ 在conf文件夹中新建配置文件mongod.conf，内如可参考如下⬇️ 注意 daPath 修改为你自己的data目录

storage:
 #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.
 dbPath: F:\soft\MongoDB\mongodb-4.0.12\data\db

  详细配置项内容可以参考官方文档：https://docs.mongodb/manual/reference/configuration-options/

【注意】

  1️⃣ 配置文件中如果使用双引号，比如路径地址，自动会将双引号的内容转义。如果不转义，则会报错：error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d

  转义就是对 \ 换成 / 或 \\，如果路径中没有空格或中文等特殊字符，则无需加双引号，也无需转义。如dbPath: F:\soft\MongoDB\mongodb-4.0.12\data\db转义后变为dbPath: "F:\\soft\\MongoDB\\mongodb-4.0.12\\data\\db"


  2️⃣ 配置文件中不能以Tab分割字段，比如dbPath前面是空格，不能使用Tab。否则会报如下错误：
  Error parsing YAML config file: yaml-cpp: error at line 3, column 8: illegal map value
  try ‘mongod --help’ for more information

  3️⃣ 在bin目录中打开命令执行窗口（输入cmd，回车），输入以下命令

mongod -f ../conf/mongod.conf
# 或
mongod --config ../conf/mongod.conf

  友情提示：如果看到类似下图的错误，是因为没有在bin目录下执行命令

  为方便启动 MongoDB ，可以将该命令写成.bat批处理文件，后续可以直接双击运行。注意命令发生了变化，因为批处理文件此时和bin目录是同级关系，所以是./conf而不是../conf

title ray_mongodb_run
mongod -f ./conf/mongod.conf

附：更多参数配置
systemLog:
 destination: file
 #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
 path: "F:/soft/MongoDB/mongodb-4.0.12/log/mongod.log"
 logAppend: true
storage:
 journal:
  enabled: true
 #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
 dbPath: "F:/soft/MongoDB/mongodb-4.0.12/data/db"
net:
 #bindIp: 127.0.0.1
 port: 27017
setParameter:
 enableLocalhostAuthBypass: false

2.2 Shell连接(mongo命令)

前提：MongoDB服务处于正常开启状态

  1️⃣ 在bin目录中打开命令执行窗口（输入cmd，回车），输入以下命令

mongo
或
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017

  2️⃣ 测试：执行show databases命令查看已经有的数据库

show databases

  3️⃣ 执行exit退出 mongodb

exit

更多参数可以通过mongo --help帮助查看，如下图

2.3 Compass-图形化界面客户端

  MongoDB Compass 是 MongoDB 官方提供的可视化工具，专门针对 MongoDB 数据库进行了优化和设计。因此，它可能更适合那些主要使用 MongoDB 数据库的用户。而 Navicat 则是一个多功能的数据库管理工具，支持多种数据库系统，可能更适合那些需要管理多种类型数据库的用户。

  MongoDB Compass 和 Navicat 都是数据库管理工具，提供了图形用户界面（GUI），使得用户能够以更直观、更便捷的方式与数据库进行交互。

  MongoDB Compass 是免费的，并且提供了源代码，用户可以根据需要进行定制和扩展。而 Navicat 则是一款商业化的数据库管理工具，虽然提供了强大的功能，但用户需要购买授权才能使用。

2.3.1 资源准备
官方资源

  到 MongoDB 官网下载 MongoDB Compass
  官方地址：https://www.mongodb/download-center

  如果是下载安装版，则按照步骤安装；如果是下载解压缩版，直接解压，执行里面的MongoDBCompassCommunity.exe文件即可。

网盘资源

  建议下载解压缩版，直接解压即可使用，以下某度链接中包含mongodb-compass-community-1.16.4-win32-x64.zip压缩包，需要自取

链接：https://pan.baidu/s/1fytXjZzUBsv4Ebi1-uwl_g?pwd=x0ox
提取码：x0ox

2.3.2 连接MongoDB

  1️⃣ 在解压后的文件中找到MongoDBCompassCommunity.exe，双击运行

  2️⃣ 点击 Agree

  3️⃣ 跳过使用教程窗口，点击 Start Using Compose

  4️⃣ 使用默认配置，直接点击 CONNECT

注意：MongoDB服务窗口不能关闭

  5️⃣ 看到如图所示的三个数据库，就说明成功啦！

2.4 Linux系统中的安装启动和连接

2.4.1 资源准备
官方资源

  MongoDB 官方下载地址：https://www.mongodb/try/download/community

网盘资源

  以下某度链接中包含mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz，需要自取

链接：https://pan.baidu/s/1i7xyxRWGQvSxWgvj0pYxIw?pwd=voxv
提取码：voxv

2.4.2 Linux安装MongoDB

瑞：Linux环境可以参考《瑞_VMware虚拟机安装Linux纯净版(含卸载，图文超详细)》
瑞：博主使用的SSH客户端远程连接工具是 MobaXterm，有需要的小伙伴可以参考《瑞_Java所有相关环境及软件的安装和卸载》

  1️⃣ 将mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz文件上传到服务器（虚拟机）根目录root下

瑞：要以一个固定且肯定存在的目录如/root目录为例进行演示，这样才能最大程度上保证大家都能正确安装，所以此处的路径是可以更换的，特此说明

  2️⃣ 执行tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz命令进行解压

tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz

  3️⃣ 移动解压后的文件夹到指定的目录中

mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb

  4️⃣ 新建几个目录，分别用来存储数据和日志

# 数据存储目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/single/data/db
# 日志存储目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/single/log

  5️⃣ 新建并修改配置文件

touch /usr/local/mongodb/single/mongod.conf

配置文件的内容可参考下面（博主的配置）


【注意】

  1️⃣ 注意子级配置要使用空格隔开，不能使用Tab，建议直接复制粘贴不要自己输入
  2️⃣ bindIp: localhost,192.168.133.131中的IP 192.168.133.131你可能无法绑定，这是博主的虚拟机IP，记得替换为你自己要绑定的服务器公网IP，或者虚拟机IP，如果您只希望从本地访问，可以直接改为 bindIp: localhost，注意前面有一个空格

systemLog:
 # MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
 # The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
 destination: file
 # mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
 path: "/usr/local/mongodb/single/log/mongod.log"
 # 当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。
 logAppend: true
storage:
 # mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
 ##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
 dbPath: "/usr/local/mongodb/single/data/db"
 journal:
  # 启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
  enabled: true
processManagement:
 # 启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。
 fork: true
net:
 # 服务实例绑定的IP，默认是localhost
 bindIp: localhost,192.168.133.131
 # bindIp
 # 绑定的端口，默认是27017
 port: 27017

瑞：也可以直接使用vi /usr/local/mongodb/single/mongod.conf创建并编辑配置文件，按a切换到输入状态，将上面配置文件内容复制过去，然后按esc输入:wq保存文件并退出

  6️⃣ 启动MongoDB服务，如下图出现 started successfully 则说明安装配置成功！

/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/single/mongod.conf
# 或
/usr/local/mongodb/bin/mongod --config /usr/local/mongodb/single/mongod.conf

瑞：如果启动后不是 successfully ，则是启动失败了。原因基本上就是配置文件有问题

  如果是直接复制博主的参考配置，很可能会报如下图所示的错误，因为 bindIp: localhost,192.168.133.131中的后面的 IP 192.168.133.131 你可能无法绑定，这是博主的虚拟机IP，记得替换为你自己要绑定的服务器公网IP，或者虚拟机IP，如果您只希望从本地访问，可以直接改为 bindIp: localhost，注意前面有一个空格。

  7️⃣ 通过进程来查看 MongoDB 服务是否启动

ps -ef | grep mongod

  8️⃣ 使用 mongo 命令进行连接测试

# 连接 mongodb
/usr/local/mongodb/bin/mongo
# 查看数据库 默认会有admin、config、local
show databases
# 退出
exit


# 查看安装的版本
db.version()

  9️⃣ 使用 compose 连接测试

瑞：需要注意你的服务器或者虚拟机是否开启了防火墙，如果开启了防火墙则会远程连接失败，需要开放在配置中的 MongoDB 服务端口 27017 ，命令如下⬇️

# 在public区域（zone）中永久地添加一个TCP端口，如27017
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=27017/tcp --permanent
# 重新加载防火墙配置，让27017端口开放生效
sudo firewall-cmd --reload


  打开MongoDBCompassCommunity.exe，在 Hostname 中输入 bindIp: localhost,192.168.133.131的IP，然后点击 CONNECT


  可以看到可视化界面中有 3 个默认创建的数据库admin、config、local，则说明安装并启动 Linux 环境下的 MongoDB 成功！

2.4.3 Linux启动MongoDB
# 启动 MongoDB 服务的命令
/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/single/mongod.conf
# 或
/usr/local/mongodb/bin/mongod --config /usr/local/mongodb/single/mongod.conf

# 连接 mongodb
/usr/local/mongodb/bin/mongo
# 集群连接 mongodb 服务
/usr/local/mongodb/bin/mongo --host=集群服务器host --port=集群节点port
# 单机或集群连接示例如下
/usr/local/mongodb/bin/mongo --host=192.168.133.131 --port=27017
2.4.4 Linux关闭MongoDB

  方法1️⃣ 通过 mongo 客户端中的 shutdownServer 命令来标准关闭服务

# 客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行
/usr/local/mongodb/bin/mongo
# 切换到admin库
use admin
# 关闭服务
db.shutdownServer()

  显示如下图所示，即成功关闭服务

  方法2️⃣ 通过系统的kill命令直接杀死 MongoDB 进程，快速关闭服务（快速，简单，但数据可能会出错）

# 查询 MongoDB 服务进程PID
ps -ef | grep mongod
# 使用 kill -2 或 kill -9 杀死 MongoDB 服务进程（kill -2 会尝试以优雅的方式终止进程，并允许进程执行清理工作；而 kill -9 则会立即停止进程的运行，不考虑进程的优雅结束或释放资源）
kill -2 3028

【补充】

  如果一旦数据损坏，可以进行如下操作⬇️
  1️⃣ 删除lock文件：rm -f /usr/local/mongodb/single/data/db/*.lock
  2️⃣ 修复数据：/usr/local/mongodb/bin/mongod --repair --dbpath=/usr/local/mongodb/single/data/db/

3 MongoDB基本常用命令

瑞：本节是在 Linux 环境中演示案例需求的命令（MongoDB 的常用命令），各个系统中 MongoDB 的指令都是一样的。

  以下为 shell 连接 MongoDB 服务的回顾（在使用命令前要保证 MongoDB 服务处于开启状态）

  • 在 WIndows 环境连接 Linux 中的 MongoDB 服务
# host换成你的虚拟机或服务器的IP
mongo --host=192.168.133.131

  • 在 Linux 环境连接 Linux 中的 MongoDB 服务
/usr/local/mongodb/bin/mongo

3.1 案例需求

  存放文章评论的数据存放到 MongoDB 中，数据结构参考如下⬇️

  • 数据库：articledb
  • 集合（数据表）：comment，存放专栏文章评论
字段名称字段含义字段类型备注
_idIDObjectId或StringMongo的主键的字段
articleid文章IDString/
content评论内容String/
userid评论人IDString/
nickname评论人昵称String/
createdatetime评论的日期时间Date/
likenum点赞数Int32/
replynum回复数Int32/
state状态String0：不可见；1：可见；
parentid上级IDString如果为0表示文章的顶级评论

瑞：_id比较特殊，是 MongoDB 里面的主键，是自己生成的。其它字段都是需要演示的业务字段。

3.2 数据库操作

MongoDB 中的数据库和关系型数据库中的数据库一样，MongoDB 体系结构回顾

3.2.1 选择和创建数据库

  【语法】选择和创建数据库的语法格式⬇️

use 数据库名称

  【示例】如果数据库不存在则自动创建，例如，以下语句创建articledb数据库⬇️

use articledb

  查看当前有权限查看的所有的数据库命令

show dbs
或
show databases

注意：在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建！也就是说，创建集合（数据表）后要再插入一个文档（记录），集合才会真正创建。

  所以在执行完use articledb后如果立马执行show dbs是不会有变化的，如下图⬇️

3.2.2 查看当前正在使用的数据库命令

  【语法】查看当前正在使用的数据库命令⬇️

db

  MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中

  另外，数据库名可以是满足以下条件的任意 UTF-8 字符串。

  • 不能是空字符串（“”)。
  • 不得含有’ '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
  • 应全部小写。
  • 最多64字节。

  有一些数据库名是保留的（默认创建的三个库），可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

  • admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
  • local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合。
  • config: 当 MongoDB 用于分片设置时，config 数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
3.2.3 数据库的删除

  【语法】删除数据库的语法格式⬇️

db.dropDatabase()

  【示例】删除rayTest数据库

use rayTest
db.dropDatabase()

提示：主要用来删除当前已经持久化的数据库

3.3 集合操作（数据表）

MongoDB 中的集合，类似于关系型数据库中的表。MongoDB 体系结构回顾

  MongoDB 可以显示的创建集合，也可以隐式的创建集合

3.3.1 集合的显式创建

  【语法】显示创建的基本语法格式

db.createCollection(collection_name)

  【参数说明】

  • collection_name：要创建的集合名称

  【示例】例如：创建一个名为mycollection的普通集合

db.createCollection("mycollection")

  查看当前库中的表：show tables命令

show collections
或
show tables

集合的命名规范
  • 集合名不能是空字符串""。
  • 集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
  • 集合名不能以system.开头，这是为系统集合保留的前缀。
  • 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
3.3.2 集合的隐式创建（建议使用）

  当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。

通常我们使用隐式创建文档，详情见《文档的插入》章节。

3.3.3 集合的删除

  【语法】集合删除语法格式如下

db.collection_name.drop()

  【参数说明】

  • collection_name：要删除的集合名称

  【返回值说明】

  • 如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false

  【示例】例如：删除mycollection集合

db.mycollection.drop()

3.4 文档基本CRUD（数据行）

MongoDB 中的文档，类似于关系型数据库中的数据行。MongoDB 体系结构回顾。文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

3.4.1 文档的插入
单文档插入

  【语法】使用insert()或save()方法向集合中插入文档，语法如下

db.collection_name.insert(
	<document or array of documents>,
	{
		writeConcern: <document>,
		ordered: <boolean>
	}
)

瑞：如果collection_name不存在，MongoDB 会隐式创建集合

  【参数说明】

ParameterTypeDescription
documentdocument or array要插入到集合中的文档或文档数组。（json格式）
writeConcerndocumentOptional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern.See Write Concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern.
orderedboolean可选。如果为真，则按顺序插入数组中的文档，如果其中一个文档出现错误，MongoDB将返回而不处理数组中的其余文档。如果为假，则执行无序插入，如果其中一个文档出现错误，则继续处理数组中的主文档。在版本2.6+中默认为true

  【示例】向comment集合（数据表）中插入一条测试数据

dbment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

【提示】
  1️⃣ comment集合如果不存在，则会隐式创建
  2️⃣ MongoDB 中的数字，默认情况下是 double 类型，如果要存整型，必须使用函数 NumberInt （整型数字），否则取出来就有问题了。
  3️⃣ 插入当前日期使用 new Date()
  4️⃣ 插入的数据没有指定_id，会自动生成主键值
  5️⃣ 如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。
  6️⃣ 执行插入语句后，如果提示WriteResult({ "nInserted" : 1 })，说明插入一个数据成功

【注意】
  1️⃣ 文档中的键值对是有序的。
  2️⃣ 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
  3️⃣ MongoDB 区分类型和大小写。
  4️⃣ MongoDB 的文档不能有重复的键。
  5️⃣ 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意 UTF-8 字符。

文档键命名规范
  • 键不能含有\0 （空字符）这个字符用来表示键的结尾
  • .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用
  • 以下划线"_"开头的键是保留的（不是严格要求的）
批量文档插入

  【语法】

db.collection_name.insertMany(
	[ <document 1> , <document 2>, ... ],
	{
		writeConcern: <document>,
		ordered: <boolean>
	}
)

  【参数说明】

ParameterTypeDescription
documentdocument要插入到集合中的文档或文档数组。（json格式）
writeConcerndocumentOptional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern.
orderedboolean可选。一个布尔值，指定Mongod实例应执行有序插入还是无序插入。默认为true。

  【示例】批量插入多条文章评论

dbment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);

  【提示】

  • 插入时指定了_id，则主键就是该值。
  • 如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
  • 因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如下（shell命令）⬇️
try {

	dbment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);

} catch (e) {
	print (e);
}
3.4.2 文档的基本查询

  【语法】查询数据的语法格式如下

db.collection_name.find(<query>, [projection])

  【参数说明】

ParameterTypeDescription
querydocument可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档，请省略此参数或传递空文档( {} )。
projectiondocument可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段（投影）。若要返回匹配文档中的所有字段，请省略此参数。
示例：find查询所有文档
  • 查询comment集合中所有文档的命令
dbment.find()
或
dbment.find({})

  每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB 会自动创建，其类型是ObjectID类型。

  如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是 MongoDB 支持的任意类型。

示例：find条件查询
  • 查询comment集合中userid为1003的文档
dbment.find({userid:'1003'})

示例：findOne

  【语法】如果你只需要返回符合条件的第一条数据，可以使用findOne命令来实现，语法和find一样。

  • 查询comment集合中用户编号是 1003 的记录，但只最多返回符合条件的第一条记录
dbment.findOne({userid:'1003'})

投影查询

投影查询（Projection Query）：如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）

  投影查询【语法】

db.collection_name.find({},{field_name:true/false,...,_id:true/false})

  投影查询【参数说明】

  • collection_name：查询的集合名称
  • field_name：查询返回显示的字段，用,相隔，其中_id会默认显示

  投影查询【示例1】查询comment集合，结果只显示：_id、userid、nickname 

dbment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})

  但默认_id会显示

  投影查询【示例2】如果不想显示_id，查询结果只显示：userid、nickname

dbment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})

  投影查询【示例3】查询comment集合所有数据，但只显示_id、userid、nickname

dbment.find({},{userid:1,nickname:1})

3.4.3 文档的更新

示例数据可以通过执行以下命令批量插入⬇️

dbment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);

  【语法】更新文档的语法

db.collection_name.update(query, update, options)
//或
db.collection_name.update(
	<query>,
	<update>,
	{
		upsert: <boolean>,
		multi: <boolean>,
		writeConcern: <document>,
		collation: <document>,
		arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
		hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2
	}
)

  【参数说明】

  • collection_name：集合名称
  • query：必填，过滤条件，与查询文档中的 Query 查询选择器是一样的，使用方式可参考文档查询章节
  • update：必填，更新方式，具体见下文
  • options：可选，其它选项，具体见下文
覆盖修改

覆盖修改：将要修改的文档中修改字段以外的其它字段删除，主键除外

  【示例】修改comment集合中_id为 1 的记录，将点赞量修改为 1001，输入以下语句

dbment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})


  执行后发现，这条文档除了likenum以及_id字段以外，其它字段都被清除了

局部修改

局部修改：通过修改器$set来实现，只对修改文档中的修改字段进行修改

  【示例】修改comment集合中_id为 2 的记录，将浏览量改为 889，输入以下语句

dbment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

批量修改

瑞：批量修改和局部修改的区别在于是否添加：,{multi:true}，如果不加{multi:true}，则只更新符合条件的第一条记录

  【示例】更新comment集合中所有用户为 1003 的用户的昵称为“瑞神”

// 默认只修改第一条数据
dbment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"瑞神"}})
// 修改所有符合条件的数据
dbment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"瑞神"}},{multi:true})


  【提示】如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录

列值增长的修改

瑞：实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符来实现：{$inc:{}}

  【示例】修改comment集合中_id为 3 的数据的点赞数，每次递增 1

dbment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

3.4.4 删除文档

  【语法】删除文档的语法结构

db.集合名称.remove(条件)

  【示例1】以下语句会将集合中的所有文档数据全部删除，请慎用（面向监狱编程）

db.集合名称.remove({})

  【示例2】删除comment集合中_id为 1 的记录，输入以下语句

dbment.remove({_id:"1"})

  【示例3】删除comment集合中_id大于 6 的数据

dbment.deleteMany({ "_id": { "$gt": 6 } })

3.5 文档的分页查询

示例数据可以通过执行以下命令批量插入⬇️

dbment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);
3.5.1 统计查询

  【语法】统计查询使用count()方法，语法如下

db.collection_name.count(query, options)

  【参数说明】

ParameterTypeDescription
querydocument查询选择条件
optionsdocument可选。用于修改计数的额外选项
  • collection_name：集合名称
  • query：查询选择条件
  • options：可选，用于修改计数的额外选项

  【示例1】统计comment集合中所有记录数

dbment.count()

  【示例2】统计comment集合中userid为 1003 的记录条数

dbment.count({userid:"1003"})

  【提示】默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数。

3.5.2 分页列表查询

  可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据，使用limit()方法来读取指定数量的数据。

  【语法】基本语法如下所示

db.collection_name.find().skip(NUMBER).limit(NUMBER)

  【参数说明】

  • collection_name：集合名称
  • skip(NUMBER)：跳过指定数量的数据，默认值 0 ，即默认使用skip(0)
  • limit(NUMBER)：指定数据的返回数量，默认值 20 ，即默认使用limit(20)

  【示例1】返回comment集合中第 3 条文档记录之后的数据（前 N 个不要），如下

dbment.find().skip(3)

  【示例2】返回comment集合中前 3 条文档记录，可以在find()方法后调用limit来返回结果，如下

dbment.find().limit(3)

  【示例3】comment集合的分页查询，需求：每页 2 条数据，从第 2 页开始：跳过前 2 条数据，接着显示之后的数据，如下

// 第1页
dbment.find().skip(0).limit(2)
// 第2页
dbment.find().skip(2).limit(2)
// 第3页
dbment.find().skip(4).limit(2)
3.5.3 排序查询

  【注意】skip()、limilt()、sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先sort()，然后是skip()，最后是显示的limit()，和命令编写顺序无关。

  可以使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 为降序排列。

  【语法】基本语法如下所示

db.collection_name.find().sort({KEY:1})
或
db.collection_name.find().sort(排序方式)

  【参数说明】

  • collection_name：集合名称
  • sort(KEY:1)：以 KEY 为排序，1 为升序，-1 为降序，多个 KEY 用,相隔

  【示例1】对comment集合的userid降序排列，并对点赞数likenum进行升序排列

dbment.find().sort({userid:-1,likenum:1})

  【提示】skip()、limilt()、sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先sort()，然后是skip()，最后是显示的limit()，和命令编写顺序无关。

3.6 文档的更多查询

3.6.1 正则的复杂条件查询

MongoDB 的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的，正则表达式是js的语法

  【语法】

db.collection_name.find({field:/正则表达式/})

  【参数说明】

  • collection_name：集合名称
  • field：字段

  【示例1】查询comment集合的评论内容包含“开水”的所有文档

dbment.find({content:/开水/})


  【示例2】查询comment集合的评论内容中以“专家”开头的所有文档

dbment.find({content:/^专家/})

3.6.2 比较查询

  【语法】

db.collection_name.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.collection_name.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.collection_name.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.collection_name.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.collection_name.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

  【参数说明】

  • collection_name：集合名称
  • field：字段
符号描述全拼
$gt大于greater than
$lt小于less than
$gte大于等于greater than or equal to
$lte小于等于less than or equal to
$ne不等于not equal to

  【示例1】查询comment集合的评论点赞数量likenum大于 700 的记录

dbment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

3.6.3 包含查询

瑞：类似 SQL 中的int和not in

  【语法】包含使用$in操作符，不包含使用$nin操作符

  【示例1】查询comment集合的userid字段包含 1003 或 1004 的文档

dbment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

  【示例2】查询comment集合的userid字段不包含 1003 或 1004 的文档

dbment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

3.6.4 条件连接查询

瑞：类似 SQL 中的 and 和 or

  【语法】查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联，格式如下⬇️

$and:[ { },{ },{ } ]

  【示例1】查询comment集合中likenum大于等于 700 并且小于 2000 的文档

dbment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

  【语法】两个以上条件之间是或者的关系，我们使用$or操作符进行关联，格式如下⬇️

$or:[ { },{ },{ } ]

  【示例1】查询comment集合中userid为 1003，或者点赞数likenum小于 1000 的文档记录

dbment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})

3.7 常用命令小结

选择切换数据库：use articledb

插入数据：dbment.insert({bson数据})

查询所有数据：dbment.find()

条件查询数据：dbment.find({条件})

查询符合条件的第一条记录：dbment.findOne({条件})

查询符合条件的前几条记录：dbment.find({条件}).limit(条数)

查询符合条件的跳过的记录：dbment.find({条件}).skip(条数)

修改数据：dbment.update({条件},{修改后的数据}) 或dbment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})

修改数据并自增某字段值：dbment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})

删除数据：dbment.remove({条件})

统计查询：dbment.count({条件})

模糊查询：dbment.find({字段名:/正则表达式/})

条件比较运算：dbment.find({字段名:{$gt:值}})

包含查询：dbment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或dbment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})

条件连接查询：dbment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或dbment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})

4 索引-Index

瑞：由于篇幅太长了，索引章节请看《瑞_MongoDB_索引-Index》

5 案例-文章评论

瑞：由于篇幅太长了，案例-文章评论章节请看《瑞_MongoDB_案例-文章评论》



附：Linux防火墙相关命令

  如果 Windows 上连不上虚拟机，可能是 Linux 防火墙的问题，以下为 Linux 防火墙相关的命令

# 查看防火墙状态
systemctl status firewalld
# 关闭运行的防火墙，系统重新启动后，防火墙将重新打开
systemctl stop firewalld
# 永久关闭防火墙，系统重新启动后，防火墙依然关闭
systemctl disable firewalld
# 临时性开启防火墙
sudo systemctl start firewalld
# 永久性开启防火墙
sudo systemctl enable firewalld

# 在public区域（zone）中永久地添加一个TCP端口，如27017
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=27017/tcp --permanent
# 重新加载防火墙配置，让27017端口开放生效
sudo firewall-cmd --reload


本文是博主的粗浅理解，可能存在一些错误或不完善之处，如有遗漏或错误欢迎各位补充，谢谢

  如果觉得这篇文章对您有所帮助的话，请动动小手点波关注💗，你的点赞👍收藏⭐️转发🔗评论📝都是对博主最好的支持~


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