MongoDB

发布时间：2020-12-12 00:03:12 所属栏目：MySql教程来源：网络整理

导读：div class="blogpost-body" div class="blogpost-body" div style="text-align: right;" 一简介 MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库 1、易用性 MongoDB是一个面向文档（document- 不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其

一简介

MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库
1、易用性

MongoDB是一个面向文档（document-不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处，与关系数据库相比，面向文档的数据库不再有“行“（row）的概念取而代之的是更为灵活的“文档”（document）模型。
通过在文档中嵌入文档和数组，面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系，这与现代的面向对象语言的开发者对数据的看法一致。另外，不再有预定义模式（predefined schema）：文档的键（key）和值（value）不再是固定的类型和大小。由于没有固定的模式，根据需要添加或删除字段变得更容易了。通常由于开发者能够进行快速迭代，所以开发进程得以加快。而且，实验更容易进行。开发者能尝试大量的数据模型，从中选一个最好的。

2、易扩展性

3、丰富的功能

#2、聚合
支持聚合管道，用户能通过简单的片段创建复杂的集合，并通过数据库自动优化

#3、特殊的集合类型
支持存在时间有限的集合，适用于那些将在某个时刻过期的数据，如会话session。类似地，MongoDB也支持固定大小的集合，用于保存近期数据，如日志

#4、文件存储
支持一种非常易用的协议，用于存储大文件和文件元数据。MongoDB并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能，如链接join和复杂的多行事务。省略
这些的功能是处于架构上的考虑，或者说为了得到更好的扩展性，因为在分布式系统中这两个功能难以高效地实现

4、卓越的性能

二 MongoDB基础知识

1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集{'msg':'hello','foo':3}。类似于python中的有序字典。

2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行，那么一个集合就是相当于一张表

#2、组织子集合的方式就是使用“.”，分隔不同命名空间的子集合。
比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合，分别是blog.posts和blog.authors，这是为了使组织结构更清晰，这里的blog集合（这个集合甚至不需要存在）跟它的两个子集合没有任何关系。
在MongoDB中，使用子集合来组织数据非常高效，值得推荐

#3、当第一个文档插入时，集合就会被创建。合法的集合名：
集合名不能是空字符串""。
集合名不能含有字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

3、数据库：在MongoDB中，多个文档组成集合，多个集合可以组成数据库

数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-

如果要使用cms数据库中的blog.posts集合，这个集合的命名空间就是 cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节，且在实际使用中应该小于100个字节

三安装

1、安装

#2、新建目录与文件
D:MongoDBdatadb
D:MongoDBlog

#3、新建配置文件mongod.cfg,参考：https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
systemLog:
destination: file
path: D:MongoDBlogmongod.log
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: D:MongoDBdatadb
net:
bindIp: 0.0.0.0
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

#4、制作系统服务
mongod --config "D:MongoDBmongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install # 按照指定的配置文件进行配置
或者直接在命令行指定配置
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:MongoDBlogmongod.log --logappend --dbpath D:MongoDBdatadb --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install #执行完会在D:MongoDBlog下生成mongod.log文件

#5、启动关闭
net start MongoDB
net stop MongoDB

#6、登录
mongo

链接：http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

2、账号管理

创建用户，要先进入到某个数据库中才能进行创建，管理员账号要在admin数据库中创建

,db: use test
db.createUser(
{
user: "egon",roles: [ { role: "readWrite",db: "test" },{ role: "read",db: "db1" } ]
}
)

#2、重启数据库,开启认证机制
mongod --remove
mongod --config "D:MongoDBmongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install --auth
或
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:MongoDBlogmongod.log --logappend --dbpath D:MongoDBdatadb --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth

#3、登录：注意使用双引号而非单引号
mongo --port 27017 -u "root" -p "123" --authenticationDatabase "admin"

也可以在登录之后用db.auth("账号","密码")登录
mongo
use admin
db.auth("root","123")

#推荐博客:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.html

https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052

3、命令行shell

#2、mongo --nodb #不连接到任何数据库

#3、启动之后，在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了：

conn=new Mongo('127.0.0.1:27017')
connection to 127.0.0.1:27017
db=conn.getDB('admin')
admin

#4、help查看帮助

#5、mongo时一个简化的JavaScript shell，是可以执行JavaScript脚本的

四基本数据类型

1、在概念上，MongoDB的文档与Javascript的对象相近，因而可以认为它类似于JSON。JSON（http://www.json.org）是一种简单的数据表示方式：其规范仅用一段文字就能描述清楚（其官网证明了这点），且仅包含六种数据类型。

2、这样有很多好处：易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型，所以JSON的表达能力有一定的局限。

3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力，但绝大数应用（尤其是在于数据库打交道时）都还需要其他一些重要的类型。例如，JSON没有日期类型，这使得原本容易日期处理变得烦人。另外，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。

4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上，添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下，这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型，以及如何正在文档中使用它们

d={ d={:true, d={:3,:3.1415926 d={: d={ d={:/^egon.*?nb$/正则写在／／内，后面的i代表:
i 忽略大小写
m 多行匹配模式
x 忽略非转义的空白字符
s 单行匹配模式

#7、数组
d={'x':[1,'a','v']}

#8、内嵌文档
user={'name':'egon','addr':{'country':'China','city':'YT'}}
user.addr.country

#9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识，不可变
d={'x':ObjectId()}

5、_id和ObjectId

MongoDB中存储的文档必须有一个的值可以重复，但同一集合内#1、ObjectId
ObjectId是"_id"的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库，所以能够在分片环境中生成
唯一的标识符非常重要，而常规的做法：在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力，这就是MongoDB采用
ObjectId的原因。
ObjectId采用12字节的存储空间，是一个由24个十六进制数字组成的字符串
0|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11
时间戳机器 PID 计数器
如果快速创建多个ObjectId，会发现每次只有最后几位有变化。另外，中间的几位数字也会变化（要是在创建过程中停顿几秒）。
这是ObjectId的创建方式导致的，如上图

时间戳单位为秒，与随后5个字节组合起来，提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间，绝大多数驱动程序都会提供
一个方法，用于从ObjectId中获取这些信息。

因为使用的是当前时间，很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要，因为时间戳的实际值并不重要，只要它总是不停增加就好。
接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId，不产生冲突

接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的

前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的计数器。确保相同进程的同一秒产生的
ObjectId也是不一样的。

#2、自动生成_id
如果插入文档时没有"_id"键，系统会自帮你创建一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。
但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学：能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。
这种理念背后的原因是：即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库，扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就
减轻了数据库扩展的负担。

五 CRUD操作

1、数据库操作

use config

#2、查
show dbs #查看所有数据库
可以看到，我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中，要显示它，我们需要向config数据库插入一些数据。
db.table1.insert({'a':1})

#3、删
use config #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库

2、集合操作

>> db.table1.insert({:1 : 1> db.table2.insert({:2 : 1#2、查

show tables #查看当前数据库中所有的集合
table1
table2
> db.table1.find() #查看table1中所有的数据

#3、删

db.table1.drop()
true
> show tables
table2

3、文档操作

增

#2、插入单条
user0={
"name":"egon","age":10,'hobbies':['music','read','dancing'],'addr':{
'country':'China','city':'BJ'
}
}

db.test.insert(user0)
db.test.find()

#3、插入多条
user1={
"_id":1,"name":"alex",'city':'weifang'
}
}

user2={
"_id":2,"name":"wupeiqi","age":20,'run'],'city':'hebei'
}
}

user3={
"_id":3,"name":"yuanhao","age":30,'drink'],'city':'heibei'
}
}

user4={
"_id":4,"name":"jingliyang","age":40,'dancing','tea'],'city':'BJ'
}
}

user5={
"_id":5,"name":"jinxin","age":50,'read',],'city':'henan'
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

查（查询时在最后加上.pretty()可以对查询结果进行美化）

,<,>=,<=

#1、select * from db1.user where name = "alex";
db.user.find({'name':'alex'})

#2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})

#3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({'_id':{'$gt':2}})

#4、select * from db1.user where id < 3;
db.user.find({'_id':{'$lt':3}})

#5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})

#6、select * from db1.user where id <= 2;
db.user.find({"_id":{"$lte":2}})

#1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;
db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})

#2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})

#3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
db.user.find({
"$or":[
{'_id':{"$gte":5}},{"name":"alex"}
]
})

#4、select * from db1.user where id % 2=1;
db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})

#5、上题，取反
db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})

#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,31]}})

#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})

#1、select from db1.user where name regexp '^j.?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})

db.user.find({:3},{:0,:1,:1})

db.user.find({:#2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
'hobbies':{
"$all":['dancing','tea']
}
})

#3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({"hobbies.3":'tea'})

#4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})

#5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"addr":0})

> db.blog.find().pretty()
{
"_id" : 1,"name" : "alex意外死亡的真相","comments" : [
{
"name" : "egon","content" : "alex是谁？？？","thumb" : 200
},{
"name" : "wxx","content" : "我去，真的假的","thumb" : 300
},{
"name" : "yxx","content" : "吃喝嫖赌抽，欠下两个亿","thumb" : 40
},{
"name" : "egon","content" : "xxx","thumb" : 0
}
]
}
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2

db.user.find().sort({:1:-1,:1})

db.user.find().sort({:1}).limit(1).skip(2)

db.user.count({:{:30--或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

db.t2.insert({:10,:111:20> db.t2.find({"b":null})
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"),"a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"),"b" : null }

#2、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()

#3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})

改

=,sex= where name= age=18query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的
upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。
multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。

db.user.update({:20},{:,:3:2,:,:3#2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({"_id":2})

obj.username=obj.name+'SB'
obj.hobbies_count++
delete obj.age

db.user.update({"_id":2},obj)

#1、update db1.user set name="WXX" where id = 2
db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}})

#2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true})

#3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})

#4、修改内嵌文档，把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})

#5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})

#6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})

#1、所有人年龄增加一岁
db.user.update({},{
"$inc":{"age":1}
},{
"multi":true
}
)
#2、所有人年龄减少5岁
db.user.update({},{
"$inc":{"age":-5}
},{
"multi":true
}
)

db.user.update({:},{:{:#2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing
db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{
"hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop
#3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素

db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
"hobbies":1}
})

#4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
"hobbies":-1}
})

#5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
"hobbies":"read"}
},{
"multi":true
}
)

:1,db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})

db.urls.update({"_id":1},{
"$addToSet":{
"urls":{
"$each":[
'http://www.baidu.com','http://www.baidu.com','http://www.xxxx.com'
]
}
}
}
)

:5:{:[,,:-2#2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({"_id":5},"$slice":-1,"$sort":-1
}
}
})

#注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"

删

db.user.deleteOne({ : 8#2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} )

#3、删除全部
db.user.deleteMany({})

4、聚合

#聚合框架：
可以使用多个构件创建一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括（括号内为构件对应的操作符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道操作符可以任意组合，重复使用

pymongo client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()

l=[
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1),#以下是教学部
('alex',78,'20150302','teacher',1000000.31,1),('wupeiqi',81,'20130305',8300,('yuanhao',73,'20140701',3500,('liwenzhou',28,'20121101',2100,('jingliyang','female','20110211',9000,('jinxin','19000301',30000,('成龙',48,'20101111',10000,('歪歪','20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫',38,'20101101',2000.35,2),('丁丁','20110312',1000.37,('星星','20160513',3000.29,('格格','20170127',4000.33,('张野','20160311','operation',10000.13,403,3),#以下是运营部门
('程咬金','19970312',20000,3),('程咬银','20130311',19000,('程咬铜','20150411',18000,('程咬铁','20140512',17000,3)
]

for n,item in enumerate(l):
d={
"_id":n,'name':item[0],'sex':item[1],'age':item[2],'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),'post':item[4],'salary':item[5]
}
table.save(d)

{:{:#例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}})

#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)

#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)

{:{:1,:0,:#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,"post":1,"new_age":{"$add":["$age",1]}
}
})

#2、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

#3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second

例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)

#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},{"$year":"$hire_date"}
]
}}}
)

#4、字符串表达式
{"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

{:{:分组字段,#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组

#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last

例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;

db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})

#例2：去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复

#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

{:{:1,:-1}} {:n}

#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},{
"$sort":{"平均工资":-1}
},{
"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post",{
"$limit":2
},{
"$skip":1
}
)

{ : 1, : , : true, : 2, : , : false, : 3, : , : 4, : , : 5, : , : 6, : 7, : ,#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3 } } ]
)

练习题：

1234567891011. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

1:{:,:{:2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

3. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}})

4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}})

6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}}
},{"$match":{"count":{"$lt":2}}},{"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}}
)

7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post",{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}},"avg_salary":1}}
)

9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}}
)

10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post",{"$sort":{"avg_salary":1}}
)

11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,取前1个
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post",{"$sort":{"avg_salary":-1}},{"$limit":1},{"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}}
)

六可视化工具

七 pymongo

pymongo #1、链接
client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017/')
# client = MongoClient('localhost',27017)

#2、use 数据库
db=client['db2'] #等同于：client.db1

#3、查看库下所有的集合
print(db.collection_names(include_system_collections=False))

#4、创建集合
table_user=db['userinfo'] #等同于：db.user

#5、插入文档
import datetime
user0={
"_id":1,"name":"egon","birth":datetime.datetime.now(),'city':'BJ'
}
}

user1={
"_id":2,'city':'weifang'
}
}
# res=table_user.insert_many([user0,user1]).inserted_ids

print(res)

print(table_user.count())

#6、查找

# from pprint import pprint#格式化细

pprint(table_user.find_one())

for item in table_user.find():

pprint(item)

# print(table_user.find_one({"_id":{"$gte":1},"name":'egon'}))

#7、更新
table_user.update({'_id':1},{'name':'EGON'})

#8、传入新的文档替换旧的文档
table_user.save(
{
"_id":2,"name":'egon_xxx'
}
)

（编辑：李大同）

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MongoDB

一简介

二 MongoDB基础知识

三安装

1、安装

2、账号管理

https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052

3、命令行shell

四基本数据类型

五 CRUD操作

1、数据库操作

2、集合操作

3、文档操作

4、聚合

<span style="color: #008000;">例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

<span style="color: #008000;">例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;

六可视化工具

七 pymongo

<span style="color: #008000;"> print(res)<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> print(table_user.count())

<span style="color: #008000;"> pprint(table_user.find_one())<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> for item in table_user.find():<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> pprint(item)

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1、安装

2、账号管理

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3、命令行shell

四 基本数据类型

五 CRUD操作

1、数据库操作

2、集合操作

3、文档操作

4、聚合

<span style="color: #008000;">例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp

<span style="color: #008000;">例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post;

六 可视化工具

七 pymongo

<span style="color: #008000;"> print(res)<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> print(table_user.count())

<span style="color: #008000;"> pprint(table_user.find_one())<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> for item in table_user.find():<span style="color: #008000;">

<span style="color: #008000;"> pprint(item)

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