MongoDB 常用命令

mongodb由C++编写，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。

   

安装使用：

首先在Ubuntu上安装MongoDB。

下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0

1. 解压文件.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2. 为MongoDB创建数据目录，默认情况下它将数据存储在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3. 启动MongoDB服务.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4. 打开另一个终端，并确保你在MongoDB的bin目录，输入如下命令.

$ ./mongo

一些概念 

一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是MySQL10
倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。

BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。

BSON有以下三个特点：

1．  轻量级

2．  跨平台

3．  效率高

命名空间

MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同：java.util.List;用来管理数据库中的数据。

索引 

mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。

shell操作数据库：

   1.  超级用户：

         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()

        17. 备份数据库

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -o /data/dump

        18. 恢复数据库

          mongorestore -d dataname /data/dump

        19. 备份数据库表

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -c tablename -o /data/dump

        20. 恢复数据库表

          mongorestore -d dataname -c tablename /data/dump

          mongorestore -h host:port -d dataname --collection tablename ./tmpdump/some.bson

   2. 增删改

         1. #存储嵌套的对象

            db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #存储数组对象

            db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})

         3. #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)      // 增加/修改一个字段

            db.foo.update({'yy':5},{'$unset':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)     // 删除一个字段

         4. #删除yy=5的记录

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #删除所有的记录

            db.foo.remove()

         6. 插入_id为整数

            db.foo.insert({"_id":NumberLong(1),"cpname":"-"})

   3. 索引

         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true, dropDups: 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')

   4. 查询

         1. #查找所有

        2. db.foo.find()

        3. #查找一条记录

        4. db.foo.findOne()

        5. #根据条件检索10条记录

        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

        7. #sort排序

        8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'_id':-1})

              python 命令行中的一个字段排序：db.galleryimg.find({},{"_id":1,"publishtime":1}).sort({"_id":-1},{"publishtime":-1}).limit(100)

         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

              python
代码中的一个字段排序：db.deliver_status.find().sort('Ct',-1).limit(1)

              python 代码中的多字段排序：db.deliver_status.find().sort([('Ct',-1),('name', pymongo.DESCENDING), ('sex', 1)]).limit(1)

        10. #count操作

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操作,查询指定列，去重复

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #”>=”操作

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子对象的查找

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #查看collection数据的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #查看colleciont状态

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查询所有索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  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 

} 

]

Mongo-data 对日期类型数据的操作

一、Mongo直接操作日期类型：

1	db.guideline.find({ 'monitorDate' : { '$gte'   :  new   Date( '2013-9-22 00:00:00' ),  '$lte'   :  new   Date( '2013-9-22 23:59:59' )}})

或者

1	db.guideline.find({  "monitorDate"   : {  "$gte"   : ISODate( "2013-09-21T16:00:00Z" ),  "$lte"   : ISODate( "2013-09-22T15:59:59Z" ) } })

二、Spring-data的操作：

01	Query query =  new   Query();

02

03	//添加日期限制，只获取当天的信息

04	SimpleDateFormat format =  new   SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd 00:00:00" );

05	Date date =  new   Date();

06

07

try   {

08	query.addCriteria(Criteria.where( "monitorDate" ).gte(format.parse(format.format(date))));

09	}  catch   (ParseException e) {

10	e.printStackTrace();

11

}

参考推荐：

mongodb常用命令

MongoDB 安装配置

8篇MongoDB教程快速学会入门

Mongo 翻译 官方文档（推荐）

Mongo 官方文档（英文）

MongoDB 日期查询与mongodump 按日期范围导出数据

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)
http://blog.csdn.net/ithomer/article/details/17111943