MongoDB Shell CRUD

MongoDB 描述等存在参考官网及其他作者

系统环境：

• MongoDB 版本：community-4.4

参考地址：

• 文档地址

相关配置等就不赘述了

一、MongoDB 简介

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，且与关系数据库的最为相像的。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo 最大的特点是它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。

CRUD

CURD操作指的是文档的创建、读、更新以及删除操作。

插入文档

创建或插入操作会将新文档添加到集合中。 如果该集合当前不存在，则插入操作将创建该集合。

具体参数详情可见文章头部文档，不展开理解。

插入行为:

• _id Field
  在MongoDB中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的_id字段作为主键。 如果插入的文档省略_id字段，则MongoDB驱动程序会自动为_id字段生成ObjectId。
  这也适用于通过upsert：true通过更新操作插入的文档。

• 原子性
  MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子操作。

• 写确认书
  对于写入问题，您可以指定从MongoDB请求的写入操作的确认级别。

insert()

db.collection.insert(
   <document or array of documents>, #可以单个文档以及多个文档
   {
     writeConcern: <document>,
     ordered: <boolean> # 
   }
)

返回: 包含操作状态的WriteResult对象

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# insert table(collection)(field1, field2)value(value1, value2)
db.collection.insert({ field1: value1, field2: value2 })

save()

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# insert table(collection)(field1, field2)value(value1, value2)
db.collection.insert({ field1: value1, field2: value2 })

insertOne()

[推荐][version >= 3.2] 插入单条数据,返回一个文档，其中包含新插入的文档的_id字段值

db.collection.insertOne(
   <document>,
   {
      writeConcern: <document>
   }
)

返回值：

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# insert table(collection)(field1, field2) values (value1, value2)
db.collection.insertOne({ field1: value1, field2: value2 })

insertMany()

[推荐] [version >= 3.2] 插入多条数据

db.collection.insertMany(
   [ <document 1> , <document 2>, ... ],
   {
      writeConcern: <document>,
      ordered: <boolean>
   }
)

返回值：

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# insert into table(collection)(field1, field2) values (value1, value2),(value1, value2)
db.collection.insertMany(
    [
        { field1: value1, field2: value2 },
        { field1: value1, field2: value2 }
    ]
})

查询文档

find()

db.collection..find(query, projection)

projection 语法

{ <field1>: <value>, <field2>: <value> ... }

返回: 文档对象

简单示例(对比 SQL):

#SELECT * FROM table(collection)
db.collection.find({})

# = [相等]
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 = value1
db.collection.find({ <field1>: <value1>, ... })

# and
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 = value1 and field2 = value2
db.collection.find({ <field1>: <value1>, <field2>: <value2>, ... })

# and
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 = value1 and field2 = value2
db.collection.find({ <field1>: <value1>, <field2>: <value2>, ... })

# OR
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 = value1 OR field2 = value2
db.collection.find(
   { 
     <field1>: <value1>, 
     $or: [{<field2>: <value2>}, ...]
   } 
})

# < 
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 < value1
db.collection.find({ <field1>: { $lt: value1 }, ... })

# > 
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 > value1
db.collection.find({ <field1>: { $gt: value1 }, ... })

# > and < [between] 
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 > value1 and field1 < value2
#SELECT * FROM table(collection) WHERE field1 between value1 and value2

db.collection.find({
    <field1>: { $gt: value1 },
    <field1>: { $lt: value2 } 
})

查询条件相关语法后续会通过其他文章细说，可见官方文档

更新文档

update()

更新符合条件的所有数据

# update
db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>
   }
)

返回值：

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# update table(collection) where field1 = value1 SET field2 = value2 ,field3 = value3

db.collection.updateMany(
   { field1: value1 }, # update table(collection) where field1 = value1
   {    # set field2 = value2 ,field3 = value3
        field2: value2,
      field3: value3
   }
)

db.collection.updateMany(
   { field1: value1 }, # update table(collection) where field1 = value1
   {    
     $set :{ # set field2 = value2 ,field3 = value3
        field2: value2,
      field3: value3
     }
   }
)

updateOne()

只会更新第一条数据

# updateOne
db.collection.updateOne(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>
   }
)

参数、返回值同 update()

简单示例(对比 SQL):

# update table(collection) where field1 = value1 SET field2 = value2 ,field3 = value3 limit 1
db.collection.updateOne( # limit 1
   { field1: value1 }, # update table(collection) where field1 = value1
   {    
        field2: value2,
      field3: value3
   }
)

updateMany()

更新符合条件的所有数据

db.collection.updateMany(
   <filter>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>
   }
)

参数、返回值同 update()

简单示例(对比 SQL):

# update table(collection) where field1 = value1 SET field2 = value2 ,field3 = value3
db.collection.updateMany(
   { field1: value1 }, # update table(collection) where field1 = value1
   {  # set field2 = value2 ,field3 = value3
        field2: value2,
      field3: value3
   }
)

replaceOne()

替换除 _id 字段以外的文档的全部内容,第二个参数将新的文档赋值。

db.collection.replaceOne(
   <filter>,
   <replacement>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     hint: <document|string>
   }
)

返回值：

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# 用 SQL 的话，大致步骤分为，1、获取匹配的条件第一条的 id;2、通过主键更新所有值，存在删除及新增操作。【SQL不好描述】
# select id from table(collection) where field1 = value1 limit 1
# update table(collection) where id = {{id}} SET field1 = value1, field2 = value2 ,field3 = value3
db.collection.replaceOne(
   { field1: value1 },
   {    
      field1: value1,
        field2: value2,
      field3: value3
   }
)

MongoDB 另外提供 unset 的更新操作符来修改、删除字段值。格式如下:

update 格式如下：

{
  <update operator>: { <field1>: <value1>, ... },
  <update operator>: { <field2>: <value2>, ... },
  ...
}

详情可见文档

删除文档

指定过滤器(查询条件)，以标识要删除的文档。 filter使用与读取操作相同的语法

deleteOne()

只会删除第一条数据

# deleteOne
db.collection.deleteOne(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>,
      hint: <document|string>
   }
)

filter 格式：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

返回值：

仅简单介绍，详情其他参数可见[文档](https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.deleteOne/

简单示例(对比 SQL):

# delete table(collection) where field1 = value1 limit 1
db.collection.deleteOne({ field1: value1 })

deleteMany()

*删除所有复合条件的数据

db.collection.deleteMany(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>
   }
)

参数、返回值同 deleteOne()

仅简单介绍，详情其他参数可见文档

简单示例(对比 SQL):

# delete table(collection) where field1 = value1 
db.collection.deleteMany({ field1: value1 })

示例数据

查阅完上面的文档，在根据示例数据就更清晰。

# 创建集合 post
db.createCollection("post");
# 删除集合 post
db.post.drop();

# 插入测试数据
db.post.insert({
    content: 'Content of Post One',
        remark:'test1',
        field01:'test1'
})
db.post.insert({
    content: 'Content of Post Two',
        remark:'test2',
        field02:'test2'
})

# 批量插入测试数据 [10 万]
for (var i = 0; i < 100000; i++) {
    db.post.insert({
        "title": "title" + i,
        "content": "content" + i,
        "remark": "remark" + i
    });
}

# 更新数据
db.post.update(
  {"title":"Post one"},
  {
    $set:{"content":"content of test for update"}
  }
);

db.post.update({"field02":"test"}, {$unset:{"field02":"test"}});
db.post.update({"title":"Post one"}, {$set:{"test_list":[1,2,3,4,5]}});
db.post.updateMany({"content":"Content of Post tree"}, {$push:{"test_list":[1,2,3,4,5]}});

# 删除数据
db.collection.remove(
 {"title":"Content of Post Two"}
 )

简单的测试数据示例下，后续会通过集成项目来演示。

备注：个人博客同步至简书。