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    mongoDB中CRUD的深入讲解

    前言

    今天开始接触非关系型数据库的mongoDB,现在将自己做的笔记发出来,供大家参考,也便于自己以后忘记了可以查看。

    首先,mongoDB,是一种数据库,但是又区别与mysql,sqlserver、orcle等关系数据库,在优势上面也略高一筹;至于为什么会这么说呢?很简单,我们来举两个例子:

    1.在存储上面,非关系型数据库可以更大规模的存储,打个比方,Facebook用的数据库就是非关系型数据库。

    2.运用起来更加流畅也是这个数据库的优点,将分布式的特点发挥到极致。

    当我查看官方文档的时候,简直要人命,光是一个插入方法都讲了好几条,脑袋都大了,现在我总结一下每一插入方法的特性

    db.collection.insert()

    db.collection.insert() 向集合插入一个或多个文档.要想插入一个文档,传递一个文档给该方法;要想插入多个文档,就可以采用该方法。

    例如

    db.users.insert(
       [
        { name: "bob", age: 42, status: "A", },
        { name: "ahn", age: 22, status: "A", },
        { name: "xi", age: 34, status: "D", }
       ]
       )

    如果插入成功就会返回

    WriteResult({ "nInserted" : 3 })

    如果异常情况,那么就会返回如下咯:

    WriteResult({
       "nInserted" : 3,
       "writeConcernError" : {
        "code" : 64,
        "errmsg" : "waiting for replication timed out at shard-a"
       }
       })

    当我们想插入一条数据的时候,采用insert的方法据比较浪费内存,这个时候,我们久采用插入单个的语法db.collection.insertOne() 向集合插入 单个 文档 document 举个小列子来说明一下。

    db.users.insertOne(
       {
        name: "sue",
        age: 19,
        status: "P"
       }
       )

    有了单个,就肯定会有多个,那么多个又是怎么样的呢?语法都很类似,db.collection.insertMany()这个语法跟上面没有区别嘛,对不对,当然是错的,你想,如果添加的数据是数组里面嵌套数组,前面两个的方法的性能就大打折扣了,影响数据库的性能。废话少说,列子走一波:

    db.users.insertMany(
       [
        {
        _id: 1,
        name: "sue",
        age: 19,
        type: 1,
        status: "P",
        favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" },
        finished: [ 17, 3 ],
        badges: [ "blue", "black" ],
        points: [
         { points: 85, bonus: 20 },
         { points: 85, bonus: 10 }
        ]
        },
        {
        _id: 2,
        name: "bob",
        age: 42,
        type: 1,
        status: "A",
        favorites: { artist: "Miro", food: "meringue" },
        finished: [ 11, 25 ],
        badges: [ "green" ],
        points: [
         { points: 85, bonus: 20 },
         { points: 64, bonus: 12 }
        ]
        },
        {
        _id: 3,
        name: "ahn",
        age: 22,
        type: 2,
        status: "A",
        favorites: { artist: "Cassatt", food: "cake" },
        finished: [ 6 ],
        badges: [ "blue", "Picasso" ],
        points: [
         { points: 81, bonus: 8 },
         { points: 55, bonus: 20 }
        ]
        },
        {
        _id: 4,
        name: "xi",
        age: 34,
        type: 2,
        status: "D",
        favorites: { artist: "Chagall", food: "chocolate" },
        finished: [ 5, 11 ],
        badges: [ "Picasso", "black" ],
        points: [
         { points: 53, bonus: 15 },
         { points: 51, bonus: 15 }
        ]
        },
        {
        _id: 5,
        name: "xyz",
        age: 23,
        type: 2,
        status: "D",
        favorites: { artist: "Noguchi", food: "nougat" },
        finished: [ 14, 6 ],
        badges: [ "orange" ],
        points: [
         { points: 71, bonus: 20 }
        ]
        },
        {
        _id: 6,
        name: "abc",
        age: 43,
        type: 1,
        status: "A",
        favorites: { food: "pizza", artist: "Picasso" },
        finished: [ 18, 12 ],
        badges: [ "black", "blue" ],
        points: [
         { points: 78, bonus: 8 },
         { points: 57, bonus: 7 }
        ]
        }
       ]
       )

    注意:insertOne()、insertMany()是3.2版本的语法。

    既然增了,就得查找,对吧,查找里面呢也有很多小东西,有许多自己自定义查询。

    1、查询全部

    db.users.find( {} ) 等价于db.users.find()

    2、指定等于条件

    一个 query filter document 可以使用 field>:value> 表达式指定等于条件以选择所有包含 field> 字段并且等于特定 value> 的所有文档:

    下面的示例从 user 集合中检索 status 字段值为 “P” 或者 “D” 的所有文档:

    db.users.find( { status: { $in: [ "P", "D" ] } } )

    3、指定 AND 条件

    复合查询可以在集合文档的多个字段上指定条件。隐含地,一个逻辑的 AND 连接词会连接复合查询的子句,使得查询选出集合中匹配所有条件的文档。

    下面的示例在 users 集合中检索 status 等于 "A"``**并且** ``age 小于 ($lt) 30是所有文档:

    db.users.find( { status: "A", age: { $lt: 30 } } )

    4、指定 OR 条件

    通过使用 $or 操作符,你可以指定一个使用逻辑 OR 连接词连接各子句的复合查询选择集合中匹配至少一个条件的文档。

    下面的示例在 users 集合中检索 status` 等于 "A"**或者**age 小于 ($lt) 30 所有文档:

    db.users.find(
          {
            $or: [ { status: "A" }, { age: { $lt: 30 } } ]
          }
          )

    5、指定 AND 和 OR 条件(可以更加精确的查询)

    在下面的示例中,复合查询文档选择集合中status`` 等于 "A" 并且 要么 age 小于 ($lt) 30 要么 type 等于 1 的所有文档:

    db.users.find(
          {
            status: "A",
            $or: [ { age: { $lt: 30 } }, { type: 1 } ]
          }
          )

    6、嵌入文档上的精确匹配

    使用{ field>: value> }并且 “” 为要匹配文档的查询文档,来指定匹配整个内嵌文档的完全相等条件.(要使)相等条件匹配上内嵌文档需要指定 包括字段顺序的 精确 匹配。

    在下面的例子中,查询匹配所有 favorites 字段是以该种顺序只包含 等于 "Picasso"``的 ``artist 和等于 "pizza" 的 food 字段的内嵌文档:

    db.users.find( { favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" } } )

    7、嵌入文档中字段上的等于匹配

    在下面的例子中,查询使用 dot notation 匹配所有 favorites 字段是包含等于 "Picasso" 的字段 ``artist``(可能还包含其他字段) 的内嵌文档:

    db.users.find( { "favorites.artist": "Picasso" } )

    8、数组上的查询

    采用一个参数: $elemMatch (该参数是值精确的数组)

    下面的例子查询 finished 数组至少包含一个大于 ($gt) 15 并且小于 ($lt) 20 的元素的文档:

    db.users.find( { finished: { $elemMatch: { $gt: 15, $lt: 20 } } } )

    9、嵌入文档数组

    使用数组索引匹配嵌入文档中的字段

    在下面的例子中,查询使用 the dot notation 匹配所有 dadges 是第一个元素为”black” 的数组的文档:

    db.users.find( { 'points.0.points': { $lte: 55 } } )

    10、不指定数组索引匹配字段

    如果你不知道文档在数组中的索引位置,用点号 (.) 将包含数组的字段的名字和内嵌文档的字段的名字连起来。

    下面的例子选择出所有 points``数组中至少有一个嵌入文档包含值小于或等于 ``55 的字段 points 的文档:

    db.users.find( { 'points.points': { $lte: 55 } } )

    11、指定数组文档的多个查询条件

    单个元素满足查询条件

    使用 $elemMatch 操作符为数组元素指定复合条件,以查询数组中至少一个元素满足所有指定条件的文档。

    下面的例子查询 points 数组有至少一个包含 points 小于等于 70 并且字段 bonus 等于 20 的内嵌文档的文档:

    db.users.find( { points: { $elemMatch: { points: { $lte: 70 }, bonus: 20 } } }

    12、元素组合满足查询条件

    下面的例子查询了 points 数组包含了以某种组合满足查询条件的元素的文档;例如,一个元素满足 points 小于等于 70 的条件并且有另一个元素满足 bonus 等于 20 的条件,或者一个元素同时满足两个条件:

    db.users.find( { "points.points": { $lte: 70 }, "points.bonus": 20 } )

    接下来就是更新咯,老样子跟插入方法差不多,更新就可以看做是插入的一种。

    来一段官方文档的话:

    如果 db.collection.update() db.collection.updateOne() db.collection.updateMany() 或者 db.collection.replaceOne() 包含 upsert : true 并且 没有文档匹配指定的过滤器,那么此操作会创建一个新文档并插入它。如果有匹配的文档,那么此操作修改或替换匹配的单个或多个文档。

    这个解释在我认为就是在没有该数据的时候就会创建相应的数据,毕竟它是插入的一种特殊方法。

    1、db.collection.updateOne():修改单条数据

    下面的例子对 users 集合使用 db.collection.updateOne() 方法来更新第一个 根据 过滤条件favorites.artist 等于 “Picasso” 匹配到的文档更新操作:

    使用 $set 操作符更新 favorites.food 字段的值为 “pie” 并更新 type 字段的值为 3,

    db.users.updateOne(
          { "favorites.artist": "Picasso" },
          {
            $set: { "favorites.food": "pie", type: 3 },
            
          }
          )

    2、db.collection.update()的用法和db.collection.updateOne()类似,为了区别一下,我们采用了 { multi: true }这个参数,这样会在你修改之后的数据中有这个参数,表示修改完成。

    db.users.update(
          { "favorites.artist": "Pisanello" },
          {
            $set: { "favorites.food": "pizza", type: 0, }
          },
          { multi: true }
          )

    3、 db.collection.updateMany(),这个会不会认为是修改很多,当然可以这么理解,但是我更喜欢把他理解成修改多个参数。

    下面这个举例就是为了大家看的明白采用了{ upsert: true },它可以清晰的返回你修改后的值

     db.inspectors.updateMany(
            { "Sector" : { $gt : 4 }, "inspector" : "R. Coltrane" },
            { $set: { "Patrolling" : false } },
            { upsert: true }
          );

    4、修改还有一个就是文档替换db.collection.replaceOne
    下面的例子对 users 集合使用 db.collection.replaceOne() 方法将通过过滤条件 name 等于 "sue" 匹配到的 **第一个** 文档替换为新文档:

    db.users.replaceOne(
          { name: "abc" },
          { name: "amy", age: 34, type: 2, status: "P", favorites: { "artist": "Dali", food: "donuts" } }
          )

    走着,撸删除了:

    1、删除所有文档db.collection.remove()

    这个方法就干脆了,就相当于sql中的删除表结构的delete()

    db.users.remove({})

    作为另一种选择如下例子使用 db.collection.remove() 从 users 集合中删除所有 status 字段等于 “A” 的文档:

    db.users.remove( { status : "P" } )

    2、仅删除一个满足条件的文档db.collection.deleteOne()

    如下例子使用 db.collection.deleteOne() 删除 第一个 status 字段等于 “A” 的文档:

    db.users.deleteOne( { status: "D" } )

    3、删除集合中所有文档db.collection.deleteMany()

    如下的例子使用 db.collection.deleteMany() 方法从 users 集合中删除了 所有 文档:

    db.users.deleteMany({})

    以上是通过两天学习官方文达能的总结,下面配上官方文档的地址表示感谢。
    https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/js-collection/

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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