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一、数据库相关命令

• 选择数据库

// 语法
use <database_name>// 示例
use  mydatabase

• 显示当前数据库

db

• 查询数据库列表

show dbs

• 删除当前所在数据库

db.dropDatabase()

• 创建数据库

在插入数据时自动创建，见文档下面的插入数据

二、集合相关命令

• 显示集合列表

show collections

• 创建集合

// 语法
db.createCollection(<collection_name>, { options })// 示例
db.createCollection("products")// 创建固定大小的集合，当集合达到指定的大小时，它会覆盖最早的文档。固定大小的集合的文档一旦插入就不允许修改// 示例，创建固定大小的集合，capped=true表示集合有大小上限，size是字节单位
db.createCollection("products", {capped: true, size: 1048576 })// 示例，创建固定大小的集合，capped=true表示集合有大小上限，size是字节单位，max是最大文档数
db.createCollection("products", {capped: true, size: 1048576, max: 1000})

• 删除集合

// 语法
db.<collection_name>.drop()// 示例
db.products.drop()

三、文档(数据)相关命令

1、_id 字段说明

_id 字段是每个文档的唯一标识符，确保每个文档在集合中是唯一的。这个字段在每个文档中都是必须的，并且在插入文档时会自动生成。如果没有显式指定 _id，MongoDB 会为其生成一个唯一的 ObjectId。

假如我们在插入数据时没有指定_id值：

db.users.insertOne({ "name": "Alice", "age": 25 })

MongoDB 会自动生成一个 ObjectId 作为 _id，如下：

{"_id": ObjectId("60a7c0c8b59b3c001c8e4f2d"),"name": "Alice","age": 25
}

2、查询

• 使用 _id 进行查询

db.users.find({ "_id": ObjectId("60a7c0c8b59b3c001c8e4f2d") })

指定_id值：

db.users.insertOne({ "_id": 1, "name": "Bob", "age": 30 }){"_id": 1,"name": "Bob","age": 30
}

使用 _id 进行查询：

db.users.find({ "_id": 1 })

2.1、 查询操作符

查询操作符

符号	说明
$eq	等于
$ne	不等于
$gt	大于
$lt	小于
$gte	大于等于
$lte	小于等于

逻辑操作符

符号	说明
$and	逻辑与
$or	逻辑或
$not	逻辑非
$nor	逻辑非或

• 查询单个文档（查询单个数据） findOne

// 语法
db.<collection_name>.findOne({ 列名: "值" });// 示例，对比mysql：select * from users where name = 'Tom'
db.users.findOne({ name: "Tom" });

• 查询多个文档（查询多个数据） find

// 示例，对比mysql：select * from users where age > 25
db.users.find({ age: { $gt: 25 } });// 将返回结果游标转成数组
db.users.find({ age: { $gt: 25 } }).toArray();

• 查询范围

// 查找年龄在 18 到 30 岁之间的用户
db.users.find({ age: { $gte: 18, $lte: 30 } });

• and 查询

// 查找年龄大于 25 岁且性别为 "男" 的用户
db.users.find({ $and: [{ age: { $gt: 25 } }, { gender: "男" }] });

• or查询

// 查找年龄小于 18 岁或大于 60 岁的用户
db.users.find({ $or: [{ age: { $lt: 18 } }, { age: { $gt: 60 } }] });

• not 查询

// 查询 age 不等于 25 的文档
db.users.find({age: { $not: { $eq: 25 } }
});// 等价于
db.users.find({age: { $ne: 25 }
});

• nor 查询
  nor可以理解为多个not条件的组合

// 查询年龄不是 25 且地址不是Shenzhen的文档
db.users.find({$nor: [{ age: 25 },{ address: "Shenzhen" }]
});// 查询年龄不是 25 或 30 的用户, 且地址不是Shenzhen的文档
db.users.find({$nor: [{ age: 25 },{ age: 30},{ address: "Shenzhen" }]
});

• in 查询

// 查询年龄是 25 和 35 的文档
db.users.find({ age: { $in: [25, 35] } });

• nin 查询

// 查询年龄不是是 25 和 35 的文档
db.users.find({ age: { $nin: [25, 35] } });

• 正则查询 regex

// 查询 name 中包含 Tom 的文档
db.users.find({name: { $regex: "Tom" }
});// i 忽略大小写
db.users.find({name: { $regex: "tom", $options: "i" }
});

// 匹配电子邮件以 "dave" 开头的用户
db.users.find({email: { $regex: "^dave" }
});// 匹配电子邮件以 "domain.com" 结尾的用户
db.users.find({email: { $regex: "domain\\.com$" }
});// 多行模式，匹配电子邮件包含 "example" 或 "domain" 的用户
db.users.find({email: { $regex: "example|domain" }
});

2.2、内嵌文档查询

// 数据结构
[{"_id": 1,"name": "Alice","age": 30,"address": {"street": "123 Elm St","city": "New York","state": "NY","zip": "10001"}},{"_id": 2,"name": "Bob","age": 25,"address": {"street": "456 Oak St","city": "Los Angeles","state": "CA","zip": "90001"}}
]// 查询语句，查找有地址的用户，并且地址的城市是 "New York"
db.users.find({ "address.city": "New York" });

2.3、数组文档查询

$elemMatch：匹配数组中满足条件的元素

// 数据结构
[{"_id": 1,"name": "Alice","age": 30,"friends": [{ "name": "Bob", "age": 25 },{ "name": "Charlie", "age": 32 }]},{"_id": 2,"name": "David","age": 28,"friends": [{ "name": "Eve", "age": 22 },{ "name": "Frank", "age": 29 }]}
]// 查询语句，查找friends中包含年龄大于 30 岁的用户
db.users.find({ "friends": { $elemMatch: { age: { $gt: 30 } } } })

2.4、去重查询

// 给 age 字段去重
db.users.distinct("age");// age 大于 25 的用户的去重 name 字段
db.users.distinct("name", { age: { $gt: 25 } });

2.5、查询排序 sort

// 使用关键字sort，按照 age 升序排序
db.users.find().sort({ age: 1 });// 按照 age 降序排序
db.users.find().sort({ age: -1 });

2.6、分页查询

// 使用 limit 关键字，返回前5条数据
db.users.find().limit(5);// 分页查询，跳过前 5 个文档，并返回接下来的 5 个文档
db.users.find().skip(5).limit(5)

2.7、指定列投影查询返回

• 查询只返回指定列 投影

// 返回 name age,不返回_id， 0表示不返回，1表示返回
db.users.find({}, { name: 1, age: 1, _id: 0 });

• 查询不返回指定的列 投影

// 不返回 name, 其他字段都返回，0表示不返回，1表示返回
db.users.find({}, { name: 0 });

2.8、查询统计个数 count

// 查询集合中的所有文档数量
db.users.count();// 查询年龄大于 30 的文档的个数
db.users.count({ age: { $gt: 10 } });
db.users.find({ age: { $gt: 10 } }).count()// 这里要使用聚合aggregate，$match的意思和find一样
db.<collection_name>.aggregate([{ $match: { name: "Tom" } },{ $count: "total" }
])

3、聚合查询

聚合操作符

符号	说明
$sum	计算和
$avg	计算平均值
$min	计算最小值
$max	计算最大值
$first	取每组中的第一个文档
$last	取每组中的最后一个文档
$push	将每组中的某个值添加到数组中
$addToSet	将每组中的唯一值添加到数组中（去重）
$count	计算文档数量

算数操作符

符号	说明
$add	两个数、日期、时间相加
$subtract	两个数、日期、时间相减
$multiply	两个数相乘
$divide	两个数相除
$mod	两个数取余
$abs	数字的绝对值
$ceil	数字向上取整
$floor	数字向下取整
$exp	返回 e（自然对数的底数）取指定数字次方的值
$ln	数字的自然对数
$log	数字以指定底数为底的对数
$log10	数字以10为底的对数
$pow	指定数字的指定次方的值
$sqrt	数字的平方根
$trunc	数字截断为整数的值（删除小数部分）

• $match
  $match 是 MongoDB 聚合管道中的一个重要阶段，用于筛选文档，仅输出符合指定条件的文档。它的作用类似于 find 操作，但它是聚合管道的一部分，通常用于数据预处理和过滤，以便后续阶段能够处理更少、更相关的数据。

语法：

db.<collection_name>.aggregate([{ $match: { <query> } }
])// <query>：标准的查询条件，类似于 find 方法中的查询条件。

3.1、查询用户表中name=tom的文档

db.users.aggregate([{ $match: { name: "Tom" } }
])

3.2、查询订单表中 amount大于 300 的订单

db.orders.aggregate([{ $match: { amount: { $gt: 300 } } }
])

3.3、查询订单中 status = 1 并且 amount 大于 300 的订单

db.orders.aggregate([{ $match: { $and: [ { status: "A" }, { amount: { $gt: 300 } } ] } }
])

3.4、内嵌查询

db.orders.aggregate([{ $match: { "address.city": "New York" } }
])

3.5、查找 amount 大于 200 的订单，并按 amount 降序排序

db.orders.aggregate([{ $match: { amount: { $gt: 200 } } },{ $sort: { amount: -1 } }
])

4、分组查询group

有sales集合数据如下:

[{ "_id": 1, "item": "apple", "price": 10, "quantity": 2, "date": "2023-01-01" },{ "_id": 2, "item": "banana", "price": 5, "quantity": 10, "date": "2023-01-01" },{ "_id": 3, "item": "apple", "price": 10, "quantity": 5, "date": "2023-01-02" },{ "_id": 4, "item": "banana", "price": 5, "quantity": 7, "date": "2023-01-02" },{ "_id": 5, "item": "orange", "price": 8, "quantity": 8, "date": "2023-01-03" }
]

4.1、按 item 字段分组并计算总销售量

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$item",totalQuantity: { $sum: "$quantity" }}}
])

结果

[{ "_id": "apple", "totalQuantity": 7 },{ "_id": "banana", "totalQuantity": 17 },{ "_id": "orange", "totalQuantity": 8 }
]

4.2、按 date 字段分组并计算总销售额

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$date",totalSales: { $sum: { $multiply: ["$price", "$quantity"] } }}}
])

结果：

[{ "_id": "2023-01-01", "totalSales": 70 },{ "_id": "2023-01-02", "totalSales": 85 },{ "_id": "2023-01-03", "totalSales": 64 }
]

4.3、按 item 分组，并计算每种商品的平均价格和总销售量

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$item",avgPrice: { $avg: "$price" },totalQuantity: { $sum: "$quantity" }}}
])

结果：

[{ "_id": "apple", "avgPrice": 10, "totalQuantity": 7 },{ "_id": "banana", "avgPrice": 5, "totalQuantity": 17 },{ "_id": "orange", "avgPrice": 8, "totalQuantity": 8 }
]

4.4、按 item 分组，并创建一个包含所有销售日期的数组

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$item",dates: { $push: "$date" }}}
])

结果：

[{ "_id": "apple", "dates": ["2023-01-01", "2023-01-02"] },{ "_id": "banana", "dates": ["2023-01-01", "2023-01-02"] },{ "_id": "orange", "dates": ["2023-01-03"] }
]

4.5、按 item 分组，并创建一个包含唯一销售日期的数组

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$item",uniqueDates: { $addToSet: "$date" }}}
])

结果：

[{ "_id": "apple", "uniqueDates": ["2023-01-01", "2023-01-02"] },{ "_id": "banana", "uniqueDates": ["2023-01-01", "2023-01-02"] },{ "_id": "orange", "uniqueDates": ["2023-01-03"] }
]

4.6、查询结果后再分组

db.sales.aggregate([{ $match: { item: "apple" } },{$group: {_id: "$date",totalQuantity: { $sum: "$quantity" },avgPrice: { $avg: "$price" }}}
])

结果：

[{ "_id": "2023-01-01", "totalQuantity": 2, "avgPrice": 10 },{ "_id": "2023-01-02", "totalQuantity": 5, "avgPrice": 10 }
]

4.7、对分组结果进行排序

db.sales.aggregate([{$group: {_id: "$item",totalQuantity: { $sum: "$quantity" }}},{ $sort: { totalQuantity: -1 } }
])

结果：

[{ "_id": "banana", "totalQuantity": 17 },{ "_id": "apple", "totalQuantity": 7 },{ "_id": "orange", "totalQuantity": 8 }
]

2、插入

• 插入单个文档（插入一条数据） insertOne

// 语法
db.<collection_name>.insertOne({})// 示例
db.users.insertOne({name: "Tom",age: 30,email: "tom@example.com"
})

• 插入多个文档（插入多条数据） insertMany

// 语法
db.<collection_name>.insertMany([{}, {}
])// 示例
db.orders.insertMany([{ item: "book", qty: 10, price: 15 },{ item: "pen", qty: 20, price: 1.5 }
])

3、修改

• 更新一条文档（修改一条数据） updateOne

1. 更新 name 为 “Alice” 的文档的 age 字段

db.users.updateOne({ name: "Alice" },{ $set: { age: 26 } }
)

2. 如果没有找到文档，则插入一个新文档 upsert: true

db.users.updateOne({ name: "Charlie" },{ $set: { age: 35 }, $setOnInsert: { createdAt: new Date() } },{ upsert: true }
)

• 更新多个文档（修改多条数据） updateMany
  1.将所有 age 小于 30 的用户的 status 更新为 “young”

db.users.updateMany({ age: { $lt: 30 } },{ $set: { status: "young" } }
)

2.如果没有找到文档，则插入一个新文档 upsert: true

db.users.updateMany({ status: "inactive" },{ $set: { status: "active" } },{ upsert: true }
)

• 替换文档中的所有字段值 replaceOne
  1.用新文档替换 name 为 “Alice” 的文档

db.users.replaceOne({ name: "Alice" },{ name: "Alice", age: 27, status: "active" }
)

2.如果没有找到文档，则插入一个新文档 upsert: true

db.users.replaceOne({ name: "David" },{ name: "David", age: 40, status: "new" },{ upsert: true }
)

• 重命名字段 $rename

db.users.updateOne({ name: "Alice" },{ $rename: { "address.city": "address.town" } }
)

• 向文档中添加时间字段，时间为当前时间 $currentDate

db.users.updateOne({ name: "Alice" },{ $currentDate: { create_time: true } }
)

• 向文档中的数组插入数据 $addToSet

db.users.updateOne({ name: "Tom" },{ $addToSet: { address: "Shenzhen" } }
)

• 从文档数组中移除数据 $pull

db.users.updateOne({ name: "Tom" },{ $pull: { address: "Shenzhen" } }
)

4、删除

• 删除一个文档（删除一条数据） deleteOne

db.users.deleteOne({ name: "Tom" })

• 删除多个文档（删除多条数据） deleteMany

// 删除所有 age 小于 30 的文档
db.users.deleteMany({ age: { $lt: 30 } })

• 删除集合，包括集合中的所有文档（删除表）

// 语法
db.<collection_name>.drop()// 示例
db.users.drop()

• 删除集合中的所有文档，保留集合

db.users.deleteMany({})

5、计划查询

有users集合数据如下：

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "age": 25, "address": { "city": "New York", "state": "NY" }, "score": 80 },{ "_id": 2, "name": "Bob", "age": 30, "address": { "city": "Los Angeles", "state": "CA" }, "score": 90 }
]

• 查询结果只返回指定字段 投影

db.users.aggregate([{$project: {name: 1,age: 1}}
])

结果：

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "age": 25 },{ "_id": 2, "name": "Bob", "age": 30 }
]

• 查询结果不返回指定字段 投影

db.users.aggregate([{$project: {address: 0}}
])

结果：

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "age": 25, "score": 80 },{ "_id": 2, "name": "Bob", "age": 30, "score": 90 }
]

• 重命名字段

db.users.aggregate([{$project: {username: "$name",age: 1}}
])

结果：

[{ "_id": 1, "username": "Alice", "age": 25 },{ "_id": 2, "username": "Bob", "age": 30 }
]

• 计算新字段
  计算新的字段 discountedScore，其值为 score 的 90%：

db.users.aggregate([{$project: {name: 1,age: 1,discountedScore: { $multiply: ["$score", 0.9] }}}
])

结果：

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "age": 25, "discountedScore": 72 },{ "_id": 2, "name": "Bob", "age": 30, "discountedScore": 81 }
]

• 只显示指定的嵌套字段

db.users.aggregate([{$project: {name: 1,age: 1,"address.city": 1}}
])结果：```java
[{ "_id": 1, "name": "Alice", "age": 25, "address": { "city": "New York" } },{ "_id": 2, "name": "Bob", "age": 30, "address": { "city": "Los Angeles" } }
]

6、多表连接查询 $lookup

• 两张集合，关联查询
  有两个集合 orders 订单表和 products 产品表，orders 集合中的文档中的 productId 字段，指向 products 集合中 _id 字段，数据内容如下：

// orders 集合
{ "_id": 1, "productId": 101, "quantity": 2 }
{ "_id": 2, "productId": 102, "quantity": 1 }// products 集合
{ "_id": 101, "name": "Widget", "price": 19.99 }
{ "_id": 102, "name": "Gadget", "price": 29.99 }

内联查询语句：

db.orders.aggregate([{$lookup: {from: "products",localField: "productId",foreignField: "_id",as: "productDetails"}}
])

参数说明：
db.orders.aggregate([…])：aggregate 方法在 orders 集合上运行。这意味着整个聚合管道操作是针对 orders 集合的。

from：指定要连接的目标集合的名称。示例中我们是从 products 集合中查询关联数据。

localField：指定当前集合（orders源集合）中用于连接的字段名称。示例中和products关联的是productId字段。

foreignField：指定目标集合（from 集合）中用于连接的字段名称，示例中和orders关联的是_id字段。

• 三张集合，关联查询
  orders 订单表和 products 表关联，products 表和 categories 关联，数据内容如下：

// orders  订单表
{ "_id": 1, "productId": 101, "quantity": 2 }
{ "_id": 2, "productId": 102, "quantity": 1 }// products 产品表
{ "_id": 101, "categoryId": 201, "name": "Widget" }
{ "_id": 102, "categoryId": 202, "name": "Gadget" }// categories 产品类别表
{ "_id": 201, "name": "Electronics" }
{ "_id": 202, "name": "Home Goods" }

内联查询语句：

db.orders.aggregate([{$lookup: {from: "products",localField: "productId",foreignField: "_id",as: "productDetails"}},{$lookup: {from: "categories",localField: "productDetails.categoryId",foreignField: "_id",as: "productDetails.categoryDetails"}}
])

• 外联查询 $unwind
  $unwind 是 MongoDB 聚合管道中的另一个操作符，用于将数组字段展开成多个文档。如果在使用 $lookup 时，目标集合的字段是一个数组（如上面的例子中 productDetails 是一个数组），使用 $unwind 可以将每个数组元素展开为独立的文档。

示例一：配置 $lookup 使用

db.orders.aggregate([{$lookup: {from: "products",localField: "productId",foreignField: "_id",as: "productDetails"}},{$unwind: "$productDetails"}
])

示例二：展开数组

有如下基础数据：

db.users.insertMany([{ _id: 1, name: "Alice", address: ["广州", "北京", "杭州"] },{ _id: 2, name: "Bob", address: ["上海", "武汉"] },{ _id: 3, name: "Charlie", address: [] }
])

外联查询语句

db.users.aggregate([{ $unwind: "$address" }
])

查询结果

[{ "_id": 1, "name": "Alice", "address": "广州" },{ "_id": 1, "name": "Alice", "address": "北京" },{ "_id": 1, "name": "Alice", "address": "杭州" },{ "_id": 2, "name": "Bob", "address": "上海" },{ "_id": 2, "name": "Bob", "address": "武汉" }
]