三、MongoDB入门

1.常用操作 （CRUD)

Insert

db.MyCOl.save({name:'lisi',age:'22',hobby:['Skitting','Climbing']})

Query

db.MyCol.find({age:'22'})

Update

db.MyCol.update({'name':'lisi'},{$set:{'name':'李四'}})

Remove

db.MyCol.remove({'name':'张三'})

2.aggregate(聚合)

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()

MongoDB 中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的数据结果。

有点类似 SQL 语句中的 count(*)。

表达式	描述
$match	用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$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。
$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。
$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。
$lookup	联表查询
$geoNear	输出接近某一地理位置的有序文档。
bucket	分类搜索（MongoDB 3.4以上支持）

$match

//查询条件 以某个分组查询 （可以多个查询条件累加到match里面）
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {
        $match: { "orgName" : "前端技术部" }
    }
])
//查询结果如下
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5fcb2c6cdfebd2682b2ae01b"),
    "__v" : 0,
    "time" : "2020-11-11",
    "docName" : "testPublishAll",
    "orgGroup" : "汽车事业群",
    "orgName" : "前端技术部",
    "count" : 3
}
...

$project

//删减字段
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {
        $match: { "orgName" : "前端技术部" }
    },
    {
        $project: {
            docName: true,
            orgName: true
        }
    }
])
//查询结果如下 只显示设置为true的字段
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5fcb2c6cdfebd2682b2ae01b"),
    "docName" : "testPublishAll",
    "orgName" : "前端技术部"
}
...
//定义别名 把orgGroup指定指定成count字段
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {
        $match: { "orgName" : "前端技术部" }
    },
    {
        $project: {
            docName: true,
            orgName: true,
            orgGroup: "$count"
        }
    }
])
//查询结果orgGroup字段展示count的值
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5fcb2c6cdfebd2682b2ae01b"),
    "docName" : "testPublishAll",
    "orgName" : "前端技术部",
    "orgGroup" : 3
}

$group

//聚合条件 _id ：强制必须存在。 
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {
        $group: { 
            _id: { name: "$docName", orgName: "$orgName" },
           total: { $sum: "$count" } 
        }
    }

])
//1、_id: null  _id为null的查询结果
/* 1 */
{
    "_id" : null,
    "total" : 474
}
//2、_id: "$docName" _id为某字段
/* 1 */
{
    "_id" : "gch-gitbook",
    "total" : 8
}
...
//3、_id: { name: "$docName", orgName: "$orgName" } _id查询条件并为字段定义别名
/* 1 */
{
    "_id" : {
        "name" : "vuepress-hjw-test",
        "orgName" : "前端技术部"
    },
    "total" : 2
}

skip、$limit

//列表分页的时候一般三个联合使用来做数据分页
//sort列表排序 skip指定跳过多少条 limit每次查询条数
//skip的计算方式：(当前页码-1)*每页大小 如：(pageIndex - 1) * pageSize
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {$sort: {_id: -1}},
    {$skip:Number(100)},
    {$limit:Number(10)} 
])
//查询结果如下
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("604ecc57b3b65a411b5600de"),
    "__v" : 0,
    "time" : "2021-02-25",
    "docName" : "abgFeedback",
    "docType" : "vuepress",
    "orgGroup" : "汽车事业群",
    "orgName" : "前端技术部",
    "count" : 1
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("604ecc57b3b65a411b5600dd"),
    "__v" : 0,
    "time" : "2021-02-24",
    "docName" : "testtestdocs",
    "docType" : "docsify",
    "orgGroup" : "汽车事业群",
    "orgName" : "前端技术部",
    "count" : 1
}

$lookup

//联表查询
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {$sort: {_id: -1}},
    {$skip:Number(100)},
    {$limit:Number(10)},
    {$lookup:{
        from: "docs",
        localField: "docName",
        foreignField: "name",
        as: "child"
    }}
])
//查询结果
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("604ecc57b3b65a411b5600de"),
    "__v" : 0,
    "time" : "2021-02-25",
    "docName" : "abgFeedback",
    "docType" : "vuepress",
    "orgGroup" : "汽车事业群",
    "orgName" : "前端技术部",
    "count" : 1,
    "child" : [ 
        {
            "_id" : ObjectId("5f6da851a18a783210da7a16"),
            "docType" : "vuepress",
            "name" : "abgFeedback",
            "description" : "二手车问题反馈收集问题",
            "owner" : "gongchenghui",
            "orgGroup" : "汽车事业群",
            "orgName" : "前端技术部",
            "newGit" : false,
            "toTop" : ISODate("2020-11-20T02:41:33.742Z"),
            "realName" : "龚成辉",
            "dest" : "abgFeedback",
            "opendFiles" : [],
            "createTime" : ISODate("2020-09-25T08:20:33.373Z")
        }
    ]
}

$facet 分类查询

//根据条件 分类一次查询出想要的数据和数据的总数
db.getCollection('doc_views').aggregate([
    {$match: {"orgName" : "前端技术部"}},
    {
        $facet: {
            respData: [
                {$sort: {_id: -1}},
                {$skip:Number(100)},
                {$limit:Number(1)},
            ],
            total: [
                {
                    $count: "total"
                }
            ]
        }
    }
//查询结果如下
  /* 1 */
{
    "respData" : [ 
        {
            "_id" : ObjectId("604ecc57b3b65a411b5600de"),
            "__v" : 0,
            "time" : "2021-02-25",
            "docName" : "abgFeedback",

3.索引

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构

createIndex() 方法

MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

语法

createIndex()方法基本语法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。

实例

>db.col.createIndex({"title":1})
>

createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

>db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
>

createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

实例

在后台创建索引：

db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

通过在创建索引时加 background:true 的选项，让创建工作在后台执行