mongodb 《六》高级命令

mongodb 《六》高级命令

mongodb关系数据类型{ name:"ss" address:[ {ss:"zz“}， {ss:"zz“} ]}嵌入式关系查询语法db.users.findOne({"name":"ss"},{"address":1})引用式关系查询语法{ name:"ss" address:[ ObjectId("42ffc4a5d85242602e001000"), ObjectId("31ffc4a5d85242602e002000") ]}>var result = db.users.findOne({"name":"ss"},{"address_ids":1})>var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})MongoDB 数据库引用DBRef的形式：{ $ref : , $id : , $db : }三个字段表示的意义为：$ref：集合名称$id：引用的id$db:数据库名称，可选参数实例 address{ "_id":ObjectId("11402597d852426020000002"), "address": { "$ref": "SET_NAME", "$id": ObjectId("234009e4d852427820000002"), "$db": "runoob"}, "name": "ss"}>var user = db.users.findOne({"name":"ss"})>var dbRef = user.address>db[dbRef.$ref].findOne({"_id":(dbRef.$id)})#调用集合 调用查询 调用id{ "_id" : ObjectId("234009e4d852427820000002"), "building" : "csd", "state" : "zs"}MongoDB 覆盖索引查询数据{ "_id": ObjectId("53402597d852426020000002"), "contact": "9879654321", "gender": "M", "name": "lvbu", "user_name": "diaochan"}创建联合索引，字段为 gender 和 user_name :>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})该索引会覆盖以下查询：>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0})MongoDB的不会去数据库文件中查找。相反，它会从索引中提取数据，这是非常快速的数据查询。实例没有排除_id，查询就不会被覆盖：>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1})这俩个不能使用覆盖索引查询：所有索引字段是一个数组所有索引字段是一个子文档MongoDB 查询分析explain()创建 gender 和 user_name 的索引：>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()return{ "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1", "isMultiKey" : false, "n" : 1, "nscannedObjects" : 0, "nscanned" : 1, "nscannedObjectsAllPlans" : 0, "nscannedAllPlans" : 1, "scanAndOrder" : false, "indexOnly" : true, "nYields" : 0, "nChunkSkips" : 0, "millis" : 0, "indexBounds" : { "gender" : [ [ "ss", "ss" ] ], "user_name" : [ [ { "$minElement" : 1 }, { "$maxElement" : 1 } ] ] }}indexOnly: 字段为 true ，表示我们使用了索引。cursor：因为这个查询使用了索引，MongoDB 中索引存储在B树结构中，所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。如果没有使用索引，游标的类型是 BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称，你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合（系统自动创建，由于存储索引信息，这个稍微会提到）来得到索引的详细信息。n：当前查询返回的文档数量。nscanned/nscannedObjects：表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档，我们的目的是，让这个数值和返回文档的数量越接近越好。millis：当前查询所需时间，毫秒数。indexBounds：当前查询具体使用的索引。hint 强制 MongoDB 使用一个指定的索引使用 gender 和 user_name 索引字段来查询：>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})可以使用 explain() 函数来分析以上查询：>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()MongoDB 原子操作判断当前是否可以执行原子操作db.collection.findAndModify() 同一个文档中嵌入的 available 和 checkout 字段来确保这些字段是同步更新的:db.books.findAndModify ( { query: { _id: 123451226789, available: { $gt: 0 } }, update: { $inc: { available: -1 }, $push: { checkout: { by: "abc", date: new Date() } } }} )原子操作常用命令$set用来指定一个键并更新键值，若键不存在并创建。{ $set : { field : value } }$unset用来删除一个键。{ $unset : { field : 1} }$inc$inc可以对文档的某个值为数字型（只能为满足要求的数字）的键进行增减的操作。{ $inc : { field : value } }$push用法：{ $push : { field : value } }把value追加到field里面去，field一定要是数组类型才行，如果field不存在，会新增一个数组类型加进去。$pushAll同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内。{ $pushAll : { field : value_array } }$pull从数组field内删除一个等于value值。{ $pull : { field : _value } }$addToSet增加一个值到数组内，而且只有当这个值不在数组内才增加。$pop删除数组的第一个或最后一个元素{ $pop : { field : 1 } }$rename修改字段名称{ $rename : { old_field_name : new_field_name } }$bit位操作，integer类型{$bit : { field : {and : 5}}}偏移操作符> t.find() { "_id" : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"), "title" : "ABC", "comments" : [ { "by" : "joe", "votes" : 3 }, { "by" : "jane", "votes" : 7 } ] } > t.update( {'comments.by':'joe'}, {$inc:{'comments.$.votes':1}}, false, true )MongoDB 高级索引{"tags": [ "music", "cricket", "blogs" ]}创建数组索引：>db.users.ensureIndex({"tags":1})创建索引后，我们可以这样检索集合的 tags 字段：>db.users.find({tags:"cricket"})为了验证我们使用使用了索引，可以使用 explain 命令：>db.users.find({tags:"cricket"}).explain(){ "address": { "city": "Los Angeles", "state": "California", "pincode": "123" }}创建子文档索引>db.users.ensureIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})一旦创建索引，我们可以使用子文档的字段来检索数据：>db.users.find({"address.city":"Los Angeles"}) 查询表达不一定遵循指定的索引的顺序，mongodb 会自动优化。所以上面创建的索引将支持以下查询：>db.users.find({"address.state":"California","address.city":"Los Angeles"}) 同样支持以下查询：>db.users.find({"address.city":"Los Angeles","address.state":"California","address.pincode":"123"})MongoDB 索引限制额外开销每个索引占据一定的存储空间，在进行插入，更新和删除操作时也需要对索引进行操作。所以，如果你很少对集合进行读取操作，建议不使用索引。内存(RAM)使用由于索引是存储在内存(RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。如果索引的大小大于内存的限制，MongoDB会删除一些索引，这将导致性能下降。查询限制索引不能被以下的查询使用：正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等。算术运算符，如 $mod, 等。$where 子句所以，检测你的语句是否使用索引是一个好的习惯，可以用explain来查看。索引键限制从2.6版本开始，如果现有的索引字段的值超过索引键的限制，MongoDB中不会创建索引。插入文档超过索引键限制如果文档的索引字段值超过了索引键的限制，MongoDB不会将任何文档转换成索引的集合。与mongorestore和mongoimport工具类似。最大范围集合中索引不能超过64个索引名的长度不能超过128个字符一个复合索引最多可以有31个字段MongoDB Map ReduceMapReduce的基本语法：>db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: collection, query: document, sort: document, limit: number })Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。参数说明:map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）{ "post_text": "szz", "user_name": "runoob", "status":"c"}{ "post_text": "szzsssd", "user_name": "runoob", "status":"active"}{ "post_text": "szzsssd", "user_name": "runoobs", "status":"active"}将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(status:"active")，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数：>db.posts.mapReduce( function() { emit(this.user_name,1); }, function(key, values) {return Array.sum(values)}, { query:{status:"active"}, out:"post_total" })以上 mapReduce 输出结果为：{ "result" : "post_total", "timeMillis" : 23, "counts" : { "input" : 5, "emit" : 5, "reduce" : 1, "output" : 2 }, "ok" : 1}result：储存结果的collection的名字,这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后自动就被删除了。timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位input：满足条件被发送到map函数的文档个数emit：在map函数中emit被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量ouput：结果集合中的文档个数（count对调试非常有帮助）ok：是否成功，成功为1err：如果失败，这里可以有失败原因，不过从经验上来看，原因比较模糊，作用不大创建全文索引>db.posts.ensureIndex({post_text:"text"})使用全文索引>db.posts.find({$text:{$search:"runoob"}})旧版本的 MongoDB，你可以使用以下命令：>db.posts.runCommand("text",{search:"runoob"})删除全文索引db.posts.getIndexes() #查询db.posts.dropIndex("post_text_text") #删除 MongoDB 正则表达式正则表达式查找包含 runoob 字符串的文章：>db.posts.find({post_text:{$regex:"runoob"}})以上查询也可以写为：>db.posts.find({post_text:/runoob/})设置 $options 为 $i。以下命令将查找不区分大小写的字符串 runoob：>db.posts.find({post_text:{$regex:"runoob",$options:"$i"}})在数组字段中使用正则表达式来查找内容以 run 开头的标签数据(ru 或 run 或 runoob)db.posts.find({tags:{$regex:"run"}})优化正则表达式查询如果你的文档中字段设置了索引，那么使用索引相比于正则表达式匹配查找所有的数据查询速度更快。如果正则表达式是前缀表达式，所有匹配的数据将以指定的前缀字符串为开始。例如： 如果正则表达式为 ^tut ，查询语句将查找以 tut 为开头的字符串。这里面使用正则表达式有两点需要注意：正则表达式中使用变量。一定要使用eval将组合的字符串进行转换，不能直接将字符串拼接后传入给表达式。否则没有报错信息，只是结果为空！实例如下：var name=eval("/" + 变量值key +"/i"); 以下是模糊查询包含title关键词, 且不区分大小写:title:eval("/"+title+"/i") // 等同于 title:{$regex:title,$Option:"$i"} MongoDB 管理工具: RockmongoRockMongo是PHP5写的一个MongoDB管理工具。通过 Rockmongo 你可以管理 MongoDB服务，数据库，集合，文档，索引等等。MongoDB GridFSGridFS 用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)。GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。GridFS 可以更好的存储大于16M的文件。GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中。GridFS 用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks。每个文件的实际内容被存在chunks(二进制数据)中,和文件有关的meta数据(filename,content_type,还有用户自定义的属性)将会被存在files集合中以下是简单的 fs.files 集合文档：{ "filename": "test.txt", "chunkSize": NumberInt(261120), "uploadDate": ISODate("2014-04-13T11:32:33.557Z"), "md5": "7b762939321e146569b07f72c62cca4f", "length": NumberInt(646)}以下是简单的 fs.chunks 集合文档：{ "files_id": ObjectId("534a75d19f54bfec8a2fe44b"), "n": NumberInt(0), "data": "Mongo Binary Data"}GridFS 添加文件mongofiles.exe -d gridfs put f:w1.pngshow dbsuse gridfs>db.fs.files.find(){ _id: ObjectId('534a811bf8b4aa4d33fdf94d'), filename: "song.mp3", chunkSize: 261120, uploadDate: new Date(1397391643474), md5: "e4f53379c909f7bed2e9d631e15c1c41", length: 10401959 }db.fs.chunks.find({files_id:ObjectId('534a811bf8b4aa4d33fdf94d')})MongoDB 固定集合（Capped Collections）通过createCollection来创建一个固定集合 指定文档个数,加上max:1000属性>db.createCollection("cappedLogCollection",{capped:true,size:10000,max:1000})判断集合是否为固定集合>db.cappedLogCollection.isCapped()将已存在的集合转换为固定集合可以使用以下命令 已存在的 posts 集合转换为固定集合>db.runCommand({"convertToCapped":"posts",size:10000})固定集合查询固定集合文档按照插入顺序储存的,默认情况下查询就是按照插入顺序返回的,也可以使用$natural调整返回顺序。>db.cappedLogCollection.find().sort({$natural:-1})固定集合的功能特点可以插入及更新,但更新不能超出collection的大小,否则更新失败,不允许删除,但是可以调用drop()删除集合中的所有行,但是drop后需要显式地重建集合。在32位机子上一个cappped collection的最大值约为482.5M,64位上只受系统文件大小的限制。固定集合属性及用法属性属性1:对固定集合进行插入速度极快属性2:按照插入顺序的查询输出速度极快属性3:能够在插入最新数据时,淘汰最早的数据用法用法1:储存日志信息用法2:缓存一些少量的文档db.createCollection("cappedLogCollection",{capped:true,size:10000,max:1000})size 是整个集合空间大小，单位为【KB】max 是集合文档个数上线，单位是【个】如果空间大小到达上限，则插入下一个文档时，会覆盖第一个文档；如果文档个数到达上限，同样插入下一个文档时，会覆盖第一个文档。两个参数上限判断取的是【与】的逻辑。MongoDB自动增长设置一个数据集db.ids.save({name:"user", id:0});调用一次加加>var userid = db.ids.findAndModify({update:{$inc:{'id':1}}, query:{"name":"user"}, new:true});使用uuid>db.user.save({uid:userid.id, username:"dotcoo", password:"dotcoo", info:"ssssssss"});

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