MonogoDb学习笔记

备份：
   mongodump -h 127.0.0.1 -d spm -o /home/liuwei
还原：
   mongorestore -h dbhost -d dbname -directoryperdb /home/liuwei/spm
显示所有数据库：
　　show dbs;
创建数据库： 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
　 use dbname;
删除数据库：
  db.dropDatabase();
创建集合: capped 是否固定集合 配合size autoindexid 自动为_id添加索引 max集合中包含文档的最大数量
  db.createCollection('student');
  db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 
   6142800, max : 10000 } )
删除集合:
 db.student.drop(); 
显示所有集合
show collections;
插入文档：
 db.student.insert({code:"201517020119",name:"zhangsan",age:20});
删除文档：
 db.student.remove({code:"201517020119"});
更新文档：
db.update({条件}，{更改的值key：value}，如果不存在是否新建(true|false-默认),只找匹配的第一条记录-默认false);

$inc
 db.student.update({"code":"111"},{"$inc":{"age":1}});
 
$set 没有就新建
 db.student.update({"code":"111"},{"$set":{"score":100}})
 
$unset 删除字段
 db.student.update({"code":"112"},{"$unset":{"score":11}}) 

$rename  { $rename : { old_field_name : new_field_name } }

$push 往集合的数组中插入数据
 db.student.update({"code":"111"},{"$push":{"books":"数据结构"}})

$pushAll
 db.student.update({"code":"111"},{"$pushAll":{"books":["数据结构","语文"]}})
 
$addToSet 往集合的数组中插入数据 --避免重复
 db.student.update({"code":"111"},{"$addToSet":{"books":["数据结构"]}})
 
$pop 删除制定位置的元素 -1:头部  1:末尾
 db.student.update({"code":"111"},{"$pop":{"books":-1}})
 
$pull 删除指定名称的数据  
 db.student.update({"code":"111"},{"$pull":{"books":"数据结构"}})

$gt >  $gte >=   $lt <   $lte <=   $ne !=

$in
db.student.find({"code":{"$in":["111","112"]}}); 

$nin
db.student.find({"code":{"$nin":["111","112"]}}); 

$or
db.student.find({"$or":[{"code":"111"},{"code":"112"}]}); 

$mod [n,m] *%n==m
db.student.find({"age":{"$mod":[10,7]}}); 

$not
 db.student.find({"age":{"$not":{"$mod":[10,7]}}});

 正则查询  i表示忽略大小写
 db.student.find({"name":/z/i});
 
$all 满足数组所有元素
 db.student.find({"books":{"$all":["数据结构","语文"]}}); 

$elemMatch 匹配数组的内嵌文档
db.student.find({"books":{"$elemMatch":{"name":"语文","auth":"zhangsan"}}})

$size 数组的大小
 db.student.find({"books":{"$size":2}});

$slice 返回数组指定记录条数 [10,3] 返回11~13  -1从后计算
 db.student.find({},{"books":{"$slice":1}}).pretty();
 
游标：
  var students = db.student.find();
  while(students.hasNext()){
   print(students.next().code);
  }

sort() 1从小到大   -1 从大到小
  db.student.find().sort("code":1);

索引：
  ①创建索引  1按照升序  -1 降序
   db.student.ensureIndex({"code":1});
   db.student.ensureIndex({"code":1},{"unique":true}); //唯一索引
  db.student.ensureIndex({"code":1},{"dropDups",true});     Boolean    在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
   db.student.ensureIndex({"name":1},{"name":"ind_name"});  //制定名称
  ②删除索引  -- db.student.dropIndex( "indexName" ) or db.student.dropIndex( { "indexKey" : 1 } )
   db.student.dropIndex(name); 
   db.studeng.dropIndexs(); // 删除全部索引
   
   
数量查询 .count() 
db.student.count({"code":"111"});

查询分页：
db.student.find().limit(2),skip(1);
去除重复数据 distant
 db.student.distinct("code")  --> [112,113]
aggregate
   一、group
        1、按照code分组  在返回每一组的总个数
      db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_count" : {"$sum" : 1}}}])
    2、按照code分组  在返回每一组中age的总和
      db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_sum" : {"$sum" : "$age"}}}])
     3、按照code分组  在返回每一组中age的总和 并升序排序    
     db.student.aggregate([{$group : {_id : "$code", "age_max" : {"$max" : "$age"}}},{$sort: {"_id": 1}}])
    总结：$sum $max $min $avg $first $last
   etc：
    $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
      db.article.aggregate( { $project : {  "code" : 1 ,  "name" : 1}});
    $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
    db.articles.aggregate( [  { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] );


    $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
    $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
    db.article.aggregate( { $skip : 5 });
    $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
    $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
    $sort：将输入文档排序后输出。
    $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档
    



按日、按月、按年、按周、按小时、按分钟聚合操作如下：

db.getCollection('m_msg_tb').aggregate(
[
    {$match:{m_id:10001,mark_time:{$gt:new Date(2017,8,0)}}},
    {$group: {
       _id: {$dayOfMonth:'$mark_time'},
        pv: {$sum: 1}
        }
    },
    {$sort: {"_id": 1}}
])    
$dayOfYear: 返回该日期是这一年的第几天（全年 366 天）。
$dayOfMonth: 返回该日期是这一个月的第几天（1到31）。
$dayOfWeek: 返回的是这个周的星期几（1：星期日，7：星期六）。
$year: 返回该日期的年份部分。
$month： 返回该日期的月份部分（ 1 到 12）。
$week： 返回该日期是所在年的第几个星期（ 0 到 53）。
$hour： 返回该日期的小时部分。
$minute: 返回该日期的分钟部分。
$second: 返回该日期的秒部分（以0到59之间的数字形式返回日期的第二部分，但可以是60来计算闰秒）。
$millisecond：返回该日期的毫秒部分（ 0 到 999）。
$dateToString： { $dateToString: { format: , date: } }。


文档引用：
   {
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), 
   "address_ids": [
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
   ]
  }
var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1})
var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})



explain()
 
    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。