1. 超级用户相关:
1. #进入数据库admin
use 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
db.test.find({id:10}) 返回test数据集ID=10的数据集
db.test.find({id:10}).count() 返回test数据集ID=10的数据总数
db.test.find({id:10}).limit(2) 返回test数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集
db.test.find({id:10}).skip(8) 返回test数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集
db.test.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回test数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据
db.test.find({id:10}).sort() 返回test数据集ID=10的排序数据集
db.test.findOne([query]) 返回符合条件的一条数据
db.test.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称
db.test.getIndexes() 返回些数据集的索引信息
db.test.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]})
db.test.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,<optional params>)
db.test.remove(query) 在数据集中删除一条数据
db.test.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称
db.test.save(obj) 往数据集中插入一条数据
db.test.stats() 返回此数据集的状态
db.test.storageSize() 返回此数据集的存储大小
db.test.totalIndexSize() 返回此数据集的索引文件大小
db.test.totalSize() 返回些数据集的总大小
db.test.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据
db.test.validate() 验证此数据集
db.test.getShardVersion() 返回数据集共享版本号
3、MongoDB语法与现有关系型数据库SQL语法比较
MongoDB语法 MySql语法
db.test.find({'name':'foobar'}) <==> select * from test where name='foobar'
db.test.find() <==> select * from test
db.test.find({'ID':10}).count() <==> select count(*) from test where ID=10
db.test.find().skip(10).limit(20) <==> select * from test limit 10,20
db.test.find({'ID':{$in:[25,35,45]}}) <==> select * from test where ID in (25,35,45)
db.test.find().sort({'ID':-1}) <==> select * from test order by ID desc
db.test.distinct('name',{'ID':{$lt:20}}) <==> select distinct(name) from test where ID<20
db.test.group({key:{'name':true},cond:{'name':'foo'},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}}) <==> select name,sum(marks) from test group by name
db.test.find('this.ID<20',{name:1}) <==> select name from test where ID<20
db.test.insert({'name':'foobar','age':25})<==>insert into test ('name','age') values('foobar',25)
db.test.remove({}) <==> delete * from test
db.test.remove({'age':20}) <==> delete test where age=20
db.test.remove({'age':{$lt:20}}) <==> elete test where age<20
db.test.remove({'age':{$lte:20}}) <==> delete test where age<=20
db.test.remove({'age':{$gt:20}}) <==> delete test where age>20
db.test.remove({'age':{$gte:20}}) <==> delete test where age>=20
db.test.remove({'age':{$ne:20}}) <==> delete test where age!=20
db.test.update({'name':'foobar'},{$set:{'age':36}}) <==> update test set age=36 where name='foobar'
db.test.update({'name':'foobar'},{$inc:{'age':3}}) <==> update test set age=age+3 where name='foobar'
4. 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')
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: {$gte: 18}});
查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据
db.users.find({creation_date:{$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
}
]