官网提供的软件下载地址:https://www.mongodb.com/try/download/community
在网页 “On-premises” 中,分别提供企业版和社区版。
- MongoDB-Enterprise-Server:收费的企业版
- MongoDB-Community-Server:免费的社区版
MongoDB 近期强行修改了免费开源政策(主要针对云厂商),企业版目前为收费版(所有云服务商提供的MongoDB产品都需要给他们交钱),社区版为免费版。MongoDB企业版收费之后,会对MongoDB流行度会有一定的影响。
根据操作系统,选择适合的版本和文件格式,并开始下载。
点击下载之后网页会跳转到输入个人信息的页面,无需理会。
大约3秒后,会自动开始下载刚才选择的软件安装包。
目前最新稳定版本为 MongoDB 4.2.7
本人的服务器为腾讯云 CentOS 7.6,所以下载时,Platform 这一项选择:RedHat/CentOS 7.0
咨询过腾讯技术人员,腾讯云 yum 默认安装的 MongDB 版本为2.6.12,由于版本过低,所以需要我们手工创建 yum源文件,以便自定义安装MongoDB的版本。
第1步:使用 vim 命令创建 yum源文件
文件保存路径为 /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo,文件内容为:
[mongodb-org-4.2]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/7Server/mongodb-org/4.2/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc
注意:
上面代码baseurl中 “redhat/7Server/”,“7Server”对应本人的系统版本,你需要根据你的系统版本来修该值。
建议:
- 不建议将 mongodb-org-4.2.repo 放到别的目录中,虽然没问题但也没什么意义。
- 本人根本不建议使用 yum安装,因为 yum 安装虽然简单,但也伴随着其他一些问题,例如我不希望yum自动升级该软件,或者我希望自定义 MongoDB 的安装目录等。
第2步:执行安装命令
yum install -y mongodb-org
耐心等待,执行完成后即安装成功。
第1步:在指定的目录中,下载 MongoDB对应的 .tgz 安装包
目前最新版本文件安装包地址:https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7.tgz
假设我希望将来 MongoDB 安装目录为系统根目录下的 /software/mongodb/,那么我可以先将 .tgz 文件下载到 software目录中。
- 下载方法1:先下载该文件,然后通过 xftp 软件上传到服务器指定的目录中(例如根目录下的 software)
- 下载方法2:直接在服务器中,执行下面命令:
wget -P /software/ https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7.tgz
注意:
如果你不确定服务器上是否安装 wget,可执行 rpm -qa|grep wget,若已安装会显示wget版本号。若未安装则执行 yum install -y wget 即可安装。
第2步:解压 .tgz 安装包
cd 到 .tgz 下载目录(例如 /software/),然后执行:
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7.tgz
解压即安装成功,MongoDB主程序就在 /software/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7/bin/ 中。
第3步:重命名
默认MongoDB目录名字有点长,我们可以将其重命名,改为"mongodb",进入 software 目录中,执行:
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7 mongodb
这样修改以后,目录名看着清爽简洁多了。
当然你也可以完全忽略这一步,不进行重命名,这样目录名虽然有点长,但是版本标注的很清晰。
第4步:创建软连接
执行:
ln -s /software/mongodb/bin/* /usr/local/bin/
软连接创建好后,这样以后在任意目录,都可以执行 mongo 命令。
注意:
若你没有修改默认的 .tgz 解压后的目录名,则执行:
ln -s /software/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.7/bin/* /usr/local/bin/
第5步:检测并连接 MongoDB
任意目录执行:
mongo
当看到:
MongoDB shell version v4.2.7
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?compressors=disabled&gssapiServiceName=mongodb
...
即表示 MongoDB 安装成功。
下载软件:https://fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2012plus-4.2.6-signed.msi
安装软件:下一步 下一步,在倒数第2步界面左下角有一个选项“Install MongoDB Compass”,可以取消勾选,稍后单独安装 MongoDB Compass
运行软件:安装完成后,找到 安装目录\MongoDB\Server\4.2\bin\mongo.exe,运行mongo.exe
编写测试:
var message = 'hello mongodb'
pritejson(message)
注意:当MongoDB安装成功后,会默认自动创建3个数据库 admin、config、local 无需删除这3个,自己可以再新建别的数据库使用。
MongoDB Compass 是图形可视化管理MongoDB数据库的工具。若服务器系统为 CentOS 肯定就不用考虑安装这个了,因为服务器根本就没有图形化窗口,但是在 Windows 系统下,非常有必要安装这个软件。
若在安装 MongoDB 过程中,没有同步安装 MongoDB Compass,需要手工下载并安装。
下载软件:https://downloads.mongodb.com/compass/mongodb-compass-1.21.2-win32-x64.msi
安装软件:下一步 下一步
运行软件:运行MongoDBCompass.exe,进入软件后,先看完软件介绍后,点击继续按钮,即可看到当前本机MongoDB数据状态。
mongod 是 MongoDB 的服务程序,用来创建启动数据库;
mongo 是连接和操作 mongod 创建的数据库的工具;
推荐使用 配置文件(mongod.conf) 的方式启动 mongod。
Linux系统下启动:
mongod -f mongod.conf
Windows系统下启动 (cmd命令窗口,右键,以管理员身份运行):
mongod.exe -f mongod.conf
若不使用配置文件启动 mongod,采用直接 mongod + 参数 的形式,则需要输入多项对应的参数,略显麻烦。
mongod.conf 配置参考:
#数据库目录设置
storage:
dbPath: ../data
journal:
enabled: true
#日志相关设置
systemLog:
destination: file
logAppend: true
path: ../log/mongod.log
#网络端口设置
net:
port: 27027
bindIp: 127.0.0.1
#是否后台运行设置。 特别说明:windows系统不支持该项,不可以有此项设置
processManagement:
fork: true
#用户认证设置
security:
authorization: enabled
- 可以使用 mongo.exe 直接连接 mongod所创建的数据库,但是直接运行 mongo.exe 连接时无法设置连接参数,例如端口为27017,无法设置账户密码等。如果 mongod 创建的数据库端口不是 27017,则 mongo.exe 连接失败,窗口会自动关闭,此时只能通过 cmd 命令窗口来连接。
- windows系统命令窗口下执行 mongod -f mongod.conf 之后,即使成功启动,也不会有任何文字提示。
- windows系统命令窗口不支持后台运行(fork:true),因此 启动 mongod 之后,千万不要关闭当前 cmd 命令窗口,因为一旦关闭就相当于把 mongod 也关闭了。 想进行 mongo 命令连接 mongod,只能再新建一个 cmd 命令窗口进行操作。
特别注意:
- 需要用 管理员账户 运行 cmd命令窗口
- 启动时,执行的代码是
mongod.exe -f mongod.conf
,一定要注意是mongod.exe
执行以下代码:
killall -9 mongod
MongoDB以JSON文档形式储存数据。
以下笔记来源于:唐建法的《MongoDB高手课》视频教程
对于JSON而言:
1、简单直观:以自然的方式来建模(自由定义数据模型),以直观的方式与数据库交互(JSON与Object可直接相互转换)。
2、结构灵活:弹性模式从容相应需求的频繁变化(不要求某集合中所有元素属性都必须一致)。
3、快速开发:做更少的事,写更少的代码(可直接把数据以Object形式传递给数据库,而不像Mysql那样需要把一条数据中的各个属性拆分出来)。
不需要考虑错综复杂的关系模型、一目了然的对象模型。
对于开发人员而言:
1、灵活:快速响应业务变化,具体表现为:
- 多形性:同一个集合中可以包含不同字段(类型)的文档对象。即JSON的特性,例如允许某集合中前100名用户有一个属性,而100名以后的用户没有该属性。
- 动态性:线上修改数据模式,修改时应用和数据库均无需下线。 例如某集合所有数据由原来的每条10个属性增加到12个属性,这个操作可以直接在线上操作,无需让数据库先关停修改好后再上线。
- 数据治理:支持使用JSON Schema 来规范数据模式。在保证模式灵活动态的前提下,提供数据治理能力。 简单来说就是MongoDB也可以像Mysql那样对每个表(在MongoDB中叫集合)进行数据格式规范。
2、快速:JSON模型的快速特性(数据库运行效率、程序员开发效率)
- 数据库引擎只需要在一个存储区读写:相对Mysql需要建立多个关联表而言,MongoDB某一集合所有数据均在同一个存储区里。
- 反范式、无关联的组织极大优化查询速度:对于计算机而言,修改一条数据需要“定位和读写”,而“定位”和“读写”所需要消耗的性能占比,分别为95%和5%。 也就是说对于修改某条数据而言“定位”是最花费时间的。而Mysql通常为多表,不同表之间相互切换定位所花费时间会更多。最为关键的是开发者编写的代码,如果是Mysql需要编写多个表的操作代码,如果是MongoDB则直接操作一个集合即可。
- 程序API自然,开发快速:JSON非常接近程序员原本的对象操作方式,所以开发效率高。
对于运维人员而言:
1、原生的高可用和横向扩展能力:
- 节点 复制集(Replica Set)数量可以是2-50个,默认安装为3个(1个Primary和2个Secondary)
- 自动恢复,若主节点发生故障,从节点可自动恢复替换主节点。
- 支持多中心部署,多中心容灾,数据同步。
- 滚动服务。 例如先只修改其中一个副节点,然后通过 MongoDB复制集 的方式将其他节点都进行修改,从而实现数据库不下线的情况下进行数据库改造升级。
2、横向扩展能力:
- 通过分片集群,可以无缝扩展
- 应用全透明
- 多种数据分布策略
- 轻松支持TB-PB数量级
MongoDB技术优势总结:
1、JSON结构和对象模型接近、开发代码量低
2、JSON的动态模型意味着更容易响应新的业务变化需求
3、复制集提供高可用
4、分片架构支持海量数据和无缝扩容
MongoDB数据结构为:
1、MongoDB下面有若干个数据库(db)
2、每个数据库下有若干个集合(collection)
3、每个集合里储存若干个文档(JSON格式的数据)
即:dbs -> db -> collection -> JSON document
因此,如果想操作某条数据(增删改查),正确的流程是:
1、先使用 use xxx 切换到该数据库
2、明确要修改的集合名字 db.xx
3、再使用具体的增删改查函数进行操作
举例:假设moodmap数据库中的user集合要新增一条数据,对应的执行命令为:
1、use moodmap 切换到moodmap数据库
2、db.user.insert({'name':'puxiao'}) db.user表示要修改的集合名字为user,insert()为添加数据的函数
请注意:不可以直接给某数据库添加数据,只能给该数据库下某集合添加数据。
1、当MongoDB安装成功后,会自动创建3个数据库 admin、config、local
2、与此同时MongoDB还会隐形存在一个数据库 test。若未切换到某具体的数据库,此时若执行向某集合中添加数据命令,那么MongoDB会启用一个名为 test 的数据库,并把数据添加到 test 中。基于这个原因,你自己创建数据库时切忌不要使用 test 来当数据库名字。
3、如果只创建但是从未添加过数据,则该数据库不会在 MongoDB Compass中出现,使用 use dbs 查看全部数据库也看不到。就好像默认的 test数据库最开始是不显示的,只有在未指定数据库前提下进行某集合数据添加后,MongoDB把这条添加的数据归类到test中,此时 test 数据库才可以被查看到。
4、在MongoDB的shell命令中,属性名是可以不加引号的,属性值需要加引号,既可以是单引号也可以是双引号。如果属性值是数字,则可不加引号。
开启某数据库:use xxx
查看当前所在数据库:db
查看全部数据库:show dbs
关闭当前数据库:db.shutdownServer() 此为优雅关闭数据库的方式,即数据库先把当前全部认为执行完毕后才真正关闭数据库
查看当前所在数据库中的所有集合:show collections 打印出所有集合名字
返回当前所有数据库中集合名字:db.getCollectionNames() 将所有集合名字以数组形式返回
配置端口:--port xxxx
以进程守护方式启动:--fork
日志输出路径:--loppath xxxx
数据库路径:--dbpath xxxx
启动代码示例:mongodb --port 27017 --fork --logpath data/log/mongodb.log --dbpath data/db
命令代码:use xxx
详细说明:
1、创建或切换数据库语法关键词:use
2、xxx 即要创建或切换的数据库名字
3、若数据库不存在,MongoDB则会创建名为xxx的数据库并切换到该数据库
4、若数据库已存在,则切换到该数据库
5、也就是说:无论新创建或是本身已存在,执行use xxx 后都会自动切换到该数据库
例如,创建数据库moodmap:use moodmap
若没有moodmap数据库则会创建,若moodmap已存在则切换到该数据库,命令面板会提示:switched to db moodmap
再次提醒:若数据库没有任何内容,则使用 use dbs 是不会出现的。 就好像上面代码中 执行 use moodmap 创建新的数据库,此时执行 use dbs,moodmap是不会出现在结果列表中的。
删除数据库
命令代码:db.dropDatabase()
详细说明:
1、删除数据库是危险操作,需要谨慎
2、首先需要确认删除哪个数据库,可以切换到该数据库,例如 use moodmap 或者 查看当前所在数据库 db
3、执行db.dropDatabase() 即可删除该数据库
删除集合
命令代码:db.collection.drop()
MongoDB并未提供直接函数可以重命名数据库,但是有针对集合的重命名函数renameCollection()
针对集合的重命名
命令代码:db.adminCommand({renameCollection:"dbname.oldname",to:"dbname.newname"})
详细说明:
1、"dbname"为当前数据库的名字
2、"dbname.oldname"为某集合的当前名字,"dbname.newname"为某集合新的名字
例如 db.adminCommand({renameCollection:"moodmap.user",to:"moodmap.users"}),将数据库moodmap中集合user名字改为users
2、不光可以修改集合名,还可以修改集合对应的数据库名 dbname
例如 db.adminCommand({renameCollection:"moodmap.user",to:"mymap.user"}),将数据库moodmap中的集合user 转移到 数据库mymap中的集合user。
注意:这种“转移”属于“修改元数据”,是对索引的修改,并不会真正重新复制出一份,因此这种修改消耗很小。
修改集合对应的数据库,存在以下几种结果:
1、若mymap.user本身就存在,则会转移失败,反之则会成功。
2、若mymap本身不存在,则会自动创建mymap。
3、若moodmap里面只有user 一个集合,那么转移成功后 moodmap 即为空数据库,那么此时 show dbs 或在 MongoDB Compass中将无法再看到 moodmap。
基于上面对于某数据库中的集合重命名操作,我们可以变相实现对数据库的重命名。
假设当前数据库为moodmap,我们希望将数据库重命名为mymap。
实施思路:将moodmap中所有的集合都通过重命名形式,转移到mymap中,这样moodmap为空数据库则会消失(use dbs 或在 MongoDB Compass中消失),而新的数据库mymap总拥有原moodmap所有集合,变相实现将moodmap重命名为mymap。
示例代码:
let source = "source";
let dest = "dest";
let colls = db.getSiblingDB(source).getCollectionNames();
for (let i = 0; i<colls.length; i++) {
let from = `${source}.${colls[i]}`;
let to = `${dest}.${colls[i]}`;
db.adminCommand({renameCollection: from, to: to});
}
备注:MongoDB 4.2 支持ES6中的新语法,例如 let 和 模板字符串
对数据库进行 增删改查,例如“添加数据”准确含义为“向某数据库中的某个集合中添加JSON文档类型的数据”。
命令代码:db.xxx.insert(json)
详细说明:
1、添加数据语法关键词:insert
2、json即要添加的数据,格式为JSON
3、若要添加多条数据,则可使用数据,例如:[json1,json2]
4、添加时MongoDB会自动为该条数据添加 _id 的属性值。
5、若不想使用MongoDB默认的_id值,需要提前在json数据中心设定 _id属性。
特别强调:
1、若我们向db.xxx添加数据时,db.xxx根本不存在,MongoDB会自动为我们创建 xxx 这个集合。
2、对于比较新的MongoDB版本,可以使用insertOne(json)和insertMany([json1,json2,...])来分别添加1条或多条数据。
命令代码:db.xxx.find({})
详细说明:
1、查找数据语法关键词:find
2、{}为查找条件
- db.xxx.find() 参数为空,则表示条件不限,查找全部
- {} 空对象,则表示条件不限,查找全部
- {name:'puxiao'} 包含某属性值得JSON对象,则表示查找name为‘puxiao’的数据
命令代码:db.xxx.find({age:{$xx:value}})
详细说明:
1、满足对比条件才可以被查询到
2、$xx:value中 $xx为比较计算的类型,value为比较的对象值
$xx 对应含义:
- $gt 存在并大于
- $gte 存在并大于等于
- $lt 存在并小于
- $lte 存在并小于等于
- $eq 存在并等于
- $ne 不存在 或 存在并不等于
- $in 存在并在指定数组中
- $nin 不存在 或 存在但不在指定数组中
- $exists:false 不存在(未定义)
- $exists:true 存在(有定义)
and条件查询
命令代码:db.xxx.find({name:'puxiao',age:18}) 或 db.xxx.find($and:[{name:'puxiao'},{age:18}])
详细说明:
1、多个条件(属性值)必须同时满足才可以被查询到
or条件查询
命令代码:db.xxx.find($or:[{name:'puxiao'},{age:{$lt:30}}])
详细说明:
1、只要有1个条件(属性值)满足要求即可被查询到
命令代码:db.xxx.find({name:/xxxxx/})
详细说明:
1、/xxxxx/ 为一个正则表达式,只要满足该表达式的值都可以被查询到。
举例:db.xxx.find({name:/^p/}) 查找属性name值是以p为开头的数据
所谓子文档值:JSON文档数据中某属性值依然为一个JSON对象。
例如使用下面命令插入一条数据:
db.mood.insert({type:'happy',why:{wealth:'500w',wife:'beautiful'}})
其中属性why的值也是一个JSON文档,那么why就是这条数据的子文档。
针对子文档里的数据查询,使用命令代码:
db.mood.find({'why.wealth':'500w'})
请注意:上述代码中属性名为 'why.wealth',即表示 mood集合下属性why下的子文档属性wealth
命令代码:db.xxx.find({'why.wealth':'500w','why.wife':'beautiful'})
可写成另外一种形式:
db.xxx.find({'why':{$elemMatch:{wealth:'500w',wife:'beautiful'}}})
详细说明:
1、$elemMatch 为关键词,表示必须全部满足
命令代码:'$xxx"
详细说明:
1、假设有一条数据为 {"name":"puxiao","age":34},那么 'age' 表示属性名,属性名前面加上 $ 即表示属性值,例如 '$age' 表示age的属性值。
命令代码:xxx.hasNext()、xxx.next()
详细说明:
1、声明 xxx 为某个查询结果
2、可通过 while(xxx.hasNext()){xxx.next()} 来循环遍历查询结果
3、hasNext()即表示‘是否还有下一个’
4、next()即表示‘将游标切换到下一个’
命令代码:limit(num)、sort({name:-1|1})
详细说明:
limit(num) 用来限定返回结果数量,例如limit(10)表示最多返回10条结果即可。
举例:db.xx.find({}).limit(10)
sort({xxx:-1}) 用来设定按降序排序,如果是sort({xxx:1})则表示按升序排序。
举例:db.xx.find({}).sort({age:-1}) 按属性age的降序排序
命令代码:db.xxx.find({}).count()
详细说明:使用count()函数可对结果数量进行统计
命令代码:db.xxx.find({},{_id:0,name:1})
详细说明:
1、在find()函数中添加第2个参数,该参数为一个JSON对象
2、若属性值为1,表示可以返回该属性名和属性值
3、若属性值为0,表示不返回该属性名和属性值
4、由于默认一定会返回_id,所以若不需要返回_id则需要显式声明 _id:0
5、没有提及的属性名,均不会返回
限定返回字段这个在MongoDB里被称为 投影(projection)。
命令代码:pretty()
详细说明:
1、在查找命令结尾处,添加.pretty()即可格式化输出打印结果
例如:db.xxx.find().pretty()
命令代码:db.xxx.remove(json)
详细说明:
1、删除数据语法关键词:remove
2、json为我们要删除对象的条件
3、删除对象的条件和查找数据的条件,语法一模一样
- db.xxx.remove() 参数为空,运行则会报错
- {} 删除所有数据
- {age:28} 删除所有属性age值为28的数据
- {age:{$lt:18}) 删除所有属性age值小于18的数据
注意:删除默认是‘批量多条’的操作行为。
命令代码:db.xxx.update(json,{$set:json2},{xx})
详细说明:
1、update()函数有2个必填参数和1个可选参数
2、第1、第2个参数为必填,第3个参数为可选参数
3、第1个参数为查询条件
4、第2个参数为需要修改的属性与值,格式需要遵循 {$set:{'xx':value}} 的格式。若不使用$set:而是第2个参数直接为{'xx':value},那么意味着直接整体覆盖。
5、第3个参数为可选参数,为更新选项设置
举例:db.xxx.update({age:18},{$set:{'age':34}}) 将属性age值为18的数据修改为age值为34
第3个更新选项配置,一共有3个属性,分别是:
- upsert 当原本不存在要修改对象时是否添加该对象,默认为false,即不添加。请注意这里说的是 对象不存在,而不是对象属性不存在
- multi 是否为更新多条数据,默认为false,即只更新1条
举例:db.xxx.update({age:18},{$set:{'age':34}},{multi:true}) 查找属性age值为18的数据,并将他们的属性age值全部修改为34
如果要同时修改多条数据,除了设置第3个参数multi为true之外,还可通过使用db.xxx.updateMany()。
对于insertOne()和insertMany()来说,函数中必须使用到以下关键词之一,若不使用则会报错:
$set 如果匹配到,则 设置该值
$unset 如果匹配到,则删除该属性
$push 如果匹配到,则 添加一个值到数组结尾
$pushall 如果匹配到,则 添加多个值到数组结尾
$pop 如果匹配到,则 从数组结尾处剔除一个值
$pull 如果匹配到,则 从数组中删除一个值
$pullall 如果匹配到,则 从数组中删除全部对应的值
$addToSet 如果不存在则增加一个值到数组
命令代码:db.xxx.save(json)
详细说明:
1、json表示一个JSON格式的文档数据
2、若json中没有_id属性,则插入该条数据
3、若json中有_id属性,则会通过_id查找是否存在该_id的数据
4、若_id对应的数据原本存在,则将json完全替换原来数据
5、若_id对应的数据原本不存在,则插入该条数据,但是该数据的_id不再使用MongoDB默认的,而是使用json本身中的_id属性值
以上为MongoDB基础用法,接下来才会真正触及MongodDB真正核心,高级用法:聚合查询
MongoDB聚合框架(Aggregation Framework)是一个计算框架,可以作用在一个或几个集合中,对集合中的数据进行一系列运算,并将运算结果转化为期望的形式。这种多集合、多维度、多条件、多形式、多组合的查询方式就称为聚合查询。
注意:聚合查询也称为聚合运算,名字不同但是表示的是同一个意思。
补充说明:
1、像db.xxx.find(query) 这种只是针对单一集合进行一些条件查询,并返回原始数据的,可以称之为“最简单基础的查询”
2、像db.xxx.find(query).sort(xxx) 或 db.xxx.find(query).limit(10) 针对查询结果又进行了处理,例如排序或只获取限定数量的查询,姑且称之为“稍微复杂点的查询”
3、而聚合查询则是设定多项查询条件、逐层筛检、累计运算、设定返回结果格式的,就可以称之为“比较复杂的查询”。现实中项目开发肯定使用最多的还是聚合查询。
举例:假设有一个数据库存放全班学生的数学考试成绩
1、使用db.xxx.find()可以查找出所有人的数学成绩
2、使用db.xxx.find().sort()可以列出所有人的数学成绩排名
3、若此时想查询所有学生的数学平均成绩,平均成绩这个字段原本是不存在的,此时就需要通过聚合查询,计算并返回出平均成绩。
聚合查询(聚合运算)的整个查询(运算)过程称为管道,查询(运算)过程由多个步骤组成。
聚合查询整个过程是:
1、从第一个步骤开始,计算得到结果
2、从第一个结果开始,进行第二个步骤,并得到第二步骤的结果
3、依次类推,直到最后一个步骤计算完成
4、将最终的计算结果返回给查询主体
原始数据 -> 步骤1 -> 结果1 -> 步骤2 -> 结果2 -> ... -> 最终结果
数据结果就好像是水,流经一个又一个管道,经过每个管道的过滤,最终剩下的水到达目标出口。
命令代码:db.xxx.aggregate([stage1,stage2,...],{options})
详细说明:
1、聚合查询使用关键词 aggregate
2、aggregate函数共2个参数
3、第1个参数为一个数组,数组中每一项均代表一个查询运算步骤
4、第2个参数为一个对象,是查询运算的配置选项
- $sort 排序
- $limit 限定返回结果数量
- $unwind 将某个数组拆分成独立的元素(类似JS中的...array)
- $match 过滤数据,必须全部满足条件
- $skip 跳过指定数量,返回剩余的结果
- $group 将集合中的文档分组,可用于统计结果
- $project 修改输出的文档解构,可以重命名、增加、删除域,也可以创建计算结果
- $geoNear 输出接近某一地理位置的有序文档
- $lookup 多表关联操作
$match、$project、$group 这3个是常见的、核心的、包裹其他查询的运算符。
$bucket这个步骤可用于将数据按照某一种维度自动分组查询。常见的应用场景是搜索商品时,按不同价格区间进行查询。
$facet这个步骤是将多组$bucket进行查询,从而实现多维度查询。例如搜索商品时,按不同价格区间、不同品牌、不同类型等多维度分组查询。
MongoDB全部API请访问:https://docs.mongodb.com/manual/reference/
补充:无论是MongoDB中文网(https://www.mongodb.org.cn/) 还是 MongoDB中文社区(https://mongoing.com/) ,他们上面关于MongoDB的中文API文档都存在版本比较滞后、不是最新、不够全面的问题。
因此学习时,还是以英文官方API文档为好。