文章目录

一、MongoDB简介
- 1、MongoDB介绍
- 2、MongoDB中三个概念
- 3、MongoDB优势
二、环境搭建
- 1、下载
- 2、安装
- 3、安装失败问题解决
- 4、启动
- 5、图形化工具
- - 1）下载
  - 2）连接客户端
  - 3）基本操作
三、基础入门
- 1、基础命令
- 2、集合命令
- 3、数据类型
- 4、注意点
- 5、插入数据
- 6、简单查询
- 7、保存数据
- 8、修改数据
- 9、删除数据
四、高级查询
- 1、数据查询
- 2、比较运算符
- 3、范围运算符
- 4、逻辑运算符
- 5、正则表达式
- 6、limit和skip
- 7、自定义查询
- 8、投影
- 9、排序
- 10、统计个数
- 11、去除重复
五、聚合和管道
- 1、聚合简介
- 2、常用管道
- 3、表达式
- 4、$group
- 5、$project
- 6、$match
- 7、$sort
- 8、$limit
- 9、$skip
- 10、$unwind
六、索引
- 1、创建索引
- 2、索引操作
七、备份和恢复
- 1、备份
- 2、恢复

一、MongoDB简介

1、MongoDB介绍

MongoDB是为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统。

MongoDB的设许目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。

MongoDB的数据模型是面向文档的, 所谓文档是一种类似于JSON的结构，简单理解MongoDB这个数据库中存的是各种各样的JSON。( BSON )

2、MongoDB中三个概念

数据库( database )：数据库是一个仓库，在仓库中可以存放集合。

集合( collection )：集合类似于数组，在集合中可以存放文档。

文档( document )：文档数据库中的最小单位,我们存储和操作的内容都是文档。

3、MongoDB优势

易扩展： NoSQL数据库种类繁多，但是⼀个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间⽆关系，这样就⾮常容易扩展

⼤数据量，⾼性能： NoSQL数据库都具有⾮常⾼的读写性能，尤其在⼤数据量下，同样表现优秀。这得益于它的⽆关系性，数据库的结构简单

灵活的数据模型： NoSQL⽆需事先为要存储的数据建⽴字段，随时可以存储⾃定义的数据格式。⽽在关系数据库⾥，增删字段是⼀件⾮常麻烦的事情。如果是⾮常⼤数据量的表，增加字段简直就是⼀个噩梦

二、环境搭建

1、下载

官网下载地址：https://www.mongodb.com/try/download

注意：在MongoDB版本的版本偶数版为稳定版通常用于生产环境，如3.2.x、3.4.x、3.6.x，奇数版本为开发版本：3.1.x、3.3.x、3.5.x表示开发版

2、安装

点击开始安装

3、安装失败问题解决

在安装MongoDB数据库的时候，有可能出现安装速度较慢，然后取消安装以后，再一次重新去安装的时候，在安装的最后一步可能会出现无法启动服务的现象

这种情况直接点击Ignore，完成安装以后

以管理员身份运行命令行窗口，使用该命令将MongDB服务删除掉

sc delete MongoDB

删除以后我们自己在data目录下创建一个db文件夹；log目录下创建一个MongoDB.log文件，如下：

重新装一个MongoDB服务就可以了，在安装目录的bin中打开控制台窗口输入命令：

mongod --dbpath=F:mongodbdatadb  --logpath=F:mongodblogMongoDB.log --install --serviceName "MongoDB"

注意：第一个路径表示的是数据存放地址；第二个路径表示日志存放文件
如图所示：

再输入 net start MongoDB启动服务

执行结果如下图：

设置环境变量

设置完毕后，需要重启一下电脑
在cmd控制输入，mongod -version，出现版本号表示安装成功

4、启动

cmd控制输出： mongo回车，出现大于符号表示进入MongoDB数据库了

5、图形化工具

1）下载

官网下载地址（英文版，试用14天）：https://www.mongodbmanager.com/download （傻瓜式安装，一路next到完成即可）

2）连接客户端

1、确保mongodb已经启动

2、如果没有特别设置账户权限，默认情况下无需修改新建连接信息

3）基本操作

1、点击+展开数据库集合

2、输入sql语句

3、操作集合

4、集合其他操作

选择集合并右击

三、基础入门

1、基础命令

查看所有的数据库：show dbs /show databases
切换数据库：use db_name
查看使用当前的数据库：db
删除当前的数据库：db.dropDatabase()
查看数据库中所有集合（表）：show collections
查看指定集合下所有文档（JSON数据）：db.集合名称.find()

2、集合命令

不手动创建集合：向不存在的集合中第⼀次加⼊数据时，集合会被创建出来

手动创建结合：

db.createCollection(name,options)
db.createCollection("stu")
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
参数capped：默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限
参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限⼤⼩,当⽂档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节

查看集合：show collections

删除集合：db.集合名称.drop()

3、数据类型

数据类型	介绍
Object ID	⽂档ID
String	字符串，最常⽤，必须是有效的UTF-8
Boolean	存储⼀个布尔值， true或false
Integer	整数可以是32位或64位，这取决于服务器
Double	存储浮点值
Arrays	数组或列表，多个值存储到⼀个键
Object	⽤于嵌⼊式的⽂档，即⼀个值为⼀个⽂档
Null	存储Null值
Timestamp	时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
Date	存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式

4、注意点

创建⽇期语句如下：参数的格式为YYYY-MM-DD

new Date('2017-12-20')

每个⽂档都有⼀个属性，为_id，保证每个⽂档的唯⼀性

可以⾃⼰去设置_id插⼊⽂档，如果没有提供，那么MongoDB为每个⽂档提供了⼀个独特的_id，类型为objectID

objectID是⼀个12字节的⼗六进制数：

前4个字节为当前时间戳
接下来3个字节的机器ID
接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
最后3个字节是简单的增量值

5、插入数据

语法如下：

db.集合名称.insert(JSON对象)
插入1条数据：db.集合名称.insertOne(JSON对象)
插入多条数据：db.集合名称.insertMany([JSON 1，JSON 2，JSON 3，...JSON n])
指定_id参数：db.集合名称.insert({_id:"001", name:"gj", gender:1})

注意：

插入数据时不需要专门去创建集合(表)，因为插入数据时会自动创建集合
插⼊⽂档时，如果不指定_id参数， MongoDB会为⽂档分配⼀个唯⼀的ObjectId
如果⽂档的_id已经存在则报错

案例：

// 插入1条数据
db.test001.insert({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});

db.test001.insertOne({name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"});
 
 
// 插入多条数据
db.test001.insertMany([
    {name: "张三", age: 18, sex: "男", hobby: "美女"},
    {name: "李四", age: 20, sex: "男", hobby: "跑车"},
    {name: "王五", age: 21, sex: "男", hobby: "黑丝"},
]);

6、简单查询

查看当前集合所有数据（json文件）

格式：db.集合名称.find()

案例：

> db.test001.find()
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbe9"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbea"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("62177e62cec136e6f853bbeb"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }

7、保存数据

格式：db.集合名称.save(document)

注意：如果⽂档的_id已经存在则修改，如果⽂档的_id不存在则添加

案例：

8、修改数据

语法格式：

db.集合名称.update( ,,{multi: })
更新一条（字段全部替换）：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{name:'修改后数据'})
更新一条（仅更新一个字段）：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}}) ，推荐使用
更新全部：db.集合名称.update({name:'原始数据'},{$set:{name:'修改后数据'}},{multi:true})
参数query：查询条件
参数update：更新操作符
参数multi：可选，默认是false，表示只更新找到的第⼀条记录，值为true表示把满⾜条件的⽂档全部更新

注意：{multi:true}需要和$set配合使用

案例1：

//把名字为小黑的更新为小白
> db.test001.update({name: '小黑'},{name:'小白'})))
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test001.find()                         
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "王五", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }

注意：这种写法会替换掉其他的字段（全部替换），age、sex、hobby都没有了

案例2：

//把名字为王五的更新为小王
> db.test001.update({name:'王五'},{$set:{name:'小王'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test001.find()                                '}})
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "男", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "男", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "男", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }

可以看出加上$set:后仅更新了name一个字段

案例3：

//修改所有人的性别
> db.test001.update({sex: '男'},{$set:{sex: '女'}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })
> db.test001.find()                               )      }))  })
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbef"), "name" : "张三", "age" : 18, "sex" : "女", "hobby" : "美女" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }

{multi:true}：起到全部JSON替换的功能

9、删除数据

格式：db.集合名称.remove(,{justOne: })

参数query:可选，删除的⽂档的条件
参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除⼀条，默认false，表示删除多条

案例：

//先删除一条数据
> db.test001.remove({sex: '女'}, {justOne:true})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.test001.find()
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf0"), "name" : "李四", "age" : 20, "sex" : "女", "hobby" : "跑车" }
{ "_id" : ObjectId("621780b5cec136e6f853bbf1"), "name" : "小王", "age" : 21, "sex" : "女", "hobby" : "黑丝" }
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }
// 全部删除
> db.test001.remove({sex: '女'})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
> db.test001.find()            )
{ "_id" : 1, "name" : "小白" }

四、高级查询

数据准备（三国争霸）：

db.test002.insertMany([
    {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
    {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
    {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
    {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"}
]);

1、数据查询

条件查询：db.集合名称.find({条件⽂档})
查询只返回第⼀个：db.集合名称.findOne({条件⽂档})
将结果格式化：db.集合名称.find({条件⽂档}).pretty()

案例1：

// 查询年龄为50
> db.test002.find({age:50})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

// 查询年龄为45
> db.test002.find({age:45})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

案例2：

//查询一个年龄为50
> db.test002.findOne({age:50})
{
        "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
        "name" : "刘备",
        "hometown" : "蜀国",
        "age" : 50,
        "sex" : "男"
}

//查询一个年龄为45
> db.test002.findOne({age:45})
{
        "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"),
        "name" : "曹操",
        "hometown" : "魏国",
        "age" : 45,
        "sex" : "男"
}

案例3：

//美化输出年龄为50
> db.test002.find({age:50}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"),
        "name" : "刘备",
        "hometown" : "蜀国",
        "age" : 50,
        "sex" : "男"
}
{
        "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"),
        "name" : "孙权",
        "hometown" : "吴国",
        "age" : 50,
        "sex" : "男"
}

2、比较运算符

等于：默认是等于判断，没有运算符

⼩于：$lt （less than）

⼩于等于：$lte （less than equal）

⼤于：$gt （greater than）

⼤于等于：$gte

不等于：$ne

格式：db.集合名称.find({age:{$gte:18}})

案例：

//年龄小于45
> db.test002.find({age:{$lt:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

//年龄小于等于45
> db.test002.find({age:{$lte:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

//年龄大于45
> db.test002.find({age:{$gt:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

//年龄大于等于45
> db.test002.find({age:{$gte:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

//年龄不等于45
> db.test002.find({age:{$ne:45}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

3、范围运算符

判断是否在某个范围内：使⽤$in， $nin

格式：db.集合名字.find({age:{$in:[18,28]}})

案例：

//年龄为30,40,50
> db.test002.find({age:{$in:[30,40,50]}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

//年龄不为30,40,50
> db.test002.find({age:{$nin:[30,40,50]}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

4、逻辑运算符

and：在json中写多个条件即可

格式：db.集合名称.find({条件1, 条件2})

or：使⽤$or，值为数组，数组中每个元素为json

格式：db.集合名词.find({$or:[{条件1}, {条件2}]})

案例：

//年龄为40的蜀国人
> db.test002.find({age: 40, hometown: "蜀国"})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

//年龄小于50或者为吴国人
> db.test002.find({$or:[{age:{$lt:50}}, {hometown: "吴国"}]})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

5、正则表达式

使⽤//或$regex编写正则表达式

格式1：db.集合名称.find({name:/^张/})

格式2：db.集合名词.find({name:{$regex:'^张'}})

案例：

//查询姓名以张开头
> db.test002.find({name:/^张/})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
> db.test002.find({name:{$regex:'^张'}})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }

6、limit和skip

⽤于读取指定数量的⽂档：db.集合名称.find().limit(number)

⽤于跳过指定数量的⽂档：db.集合名称.find().skip(number)

同时使用：

db.集合名称.find().limit(number).skip(number)
或
db.集合名称.find().skip(number).limit(number) //推荐使用效率会更高

案例：

//查询前两条数据
> db.test002.find().limit(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

//查询除前两条以外的数据
> db.test002.find().skip(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

//查询前五条数据中后两条
> db.test002.find().limit(5).skip(3)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

//查询后三条数据中的前两条
> db.test002.find().skip(3).limit(2)
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }

7、自定义查询

使⽤$where后⾯写⼀个函数，返回满⾜条件的数据

格式：

db.集合名称.find({
    $where:function() {
        return this.条件;}
})

案例：

//查询年龄大于40
> db.test002.find({
     $where:function() {
         return this.age>40;}
  })
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

8、投影

在查询到的返回结果中，只选择必要的字段：db.集合名称.find({条件（可省略）},{字段名称:1,...})

参数为字段与值，值为1表示显示，不显示则不用写
特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0

案例1：

//显示name和age字段
> db.test002.find({},{name:1, age:1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "age" : 40 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "age" : 50 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "age" : 45 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "age" : 45 }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "age" : 50 }

可以看出_id列默认是显示的

案例2：

//仅显示name字段
> db.test002.find({},{name:1, _id:0})
{ "name" : "张飞" }
{ "name" : "关羽" }
{ "name" : "刘备" }
{ "name" : "曹操" }
{ "name" : "司马懿" }
{ "name" : "孙权" }

9、排序

对集合进⾏排序：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

参数1为升序排列
参数-1为降序排列

案例：

//根据年龄升序排序
> db.test002.find().sort({age:1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

//根据年龄降序排序
> db.test002.find().sort({age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }

//根据name降序，再根据age降序
> db.test002.find().sort({name:-1, age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e8"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e5"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3ea"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e9"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e7"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("6219a246d1ca96a61ceca3e6"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

10、统计个数

统计结果集中⽂档条数：

db.集合名称.find({条件}).count()
db.集合名称.count({条件})

案例：

//统计蜀国人个数
> db.test002.find({hometown: "蜀国"}).count()
3

> db.test002.count({hometown: "蜀国"})
3

注意：如果有find()，需要在find()中写条件

11、去除重复

数据进⾏去重：db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

案例：

//对hometown去重
> db.test002.distinct('hometown')
[ "吴国", "蜀国", "魏国" ]
//对age去重
> db.test002.distinct('age')
[ 30, 40, 45, 50 ]

//对age去重，并且为蜀国人
> db.test002.distinct('age',{hometown:"蜀国"})
[ 30, 40, 50 ]

五、聚合和管道

数据准备：

db.test003.insertMany([
    {name: "张飞", hometown: "蜀国", age: 30, sex: "男"},
    {name: "关羽", hometown: "蜀国", age: 40, sex: "男"},
    {name: "刘备", hometown: "蜀国", age: 50, sex: "男"},
    {name: "曹操", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    {name: "司马懿", hometown: "魏国", age: 45, sex: "男"},
    {name: "孙权", hometown: "吴国", age: 50, sex: "男"},
    {name: "貂蝉", hometown: "未知", age: 18, sex: "女"},
    {name: "西施", hometown: "越国", age: 18, sex: "女"},
    {name: "王昭君", hometown: "西汉", age: 18, sex: "女"},
    {name: "杨玉环", hometown: "唐朝", age: 18, sex: "女"}
]);

1、聚合简介

聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

语法格式：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

2、常用管道

在mongodb中，⽂档处理完毕后，通过管道进⾏下⼀次处理

常用管道如下：

$group：将集合中的⽂档分组，可⽤于统计结果

$match：过滤数据，只输出符合条件的⽂档

$project：修改输⼊⽂档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果

$sort：将输⼊⽂档排序后输出

$limit：限制聚合管道返回的⽂档数

$skip：跳过指定数量的⽂档，并返回余下的⽂档

$unwind：将数组类型的字段进⾏拆分

3、表达式

处理输⼊⽂档并输出

语法格式：表达式:'$列名'

常⽤表达式:

$sum：计算总和， $sum:1 表示以⼀倍计数

$avg：计算平均值

$min：获取最⼩值

$max：获取最⼤值

$push：在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中

$first：根据资源⽂档的排序获取第⼀个⽂档数据

$last：根据资源⽂档的排序获取最后⼀个⽂档数据

4、$group

将集合中的文档分组，可用于统计结果

_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’

案例：

// 返回sex有哪些值
> db.test003.aggregate(
	{$group:{
		_id:"$sex"
		}
	}
)
{ "_id" : "男" }
{ "_id" : "女" }

//统计男生、女生分别的总人数
> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:"$sex",
		count:{$sum:1}
		}
	}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6 }
{ "_id" : "女", "count" : 4 }

//统计男、女分别的平均年龄
> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:"$sex",
		count:{$sum:1},
		avg_age:{$avg:"$age"}
		}
	}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6, "avg_age" : 43.333333333333336 }
{ "_id" : "女", "count" : 4, "avg_age" : 18 }

//按照hometown进行分组，获取不同组的平均年龄
> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:"$hometown",
		avg_age:{$avg:"$age"}
		}
	}
)
{ "_id" : "蜀国", "avg_age" : 40 }
{ "_id" : "唐朝", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "越国", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "吴国", "avg_age" : 50 }
{ "_id" : "西汉", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "未知", "avg_age" : 18 }
{ "_id" : "魏国", "avg_age" : 45 }

//统计不同性别的人物名字
> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:"$sex",
		name:{$push:"$name"}
		}
	}
)
{ "_id" : "男", "name" : [ "张飞", "关羽", "刘备", "曹操", "司马懿", "孙权" ] }
{ "_id" : "女", "name" : [ "貂蝉", "西施", "王昭君", "杨玉环" ] }

// 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:"$sex",
		name:{$push:"$$ROOT"}
		}
	}
)
{ "_id" : "男", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : " 刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" } ] }
{ "_id" : "女", "name" : [ { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b39"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3a"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3b"), "name" : " 王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }, { "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b3c"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" } ] }

_id:null：将集合中所有文档分为一组

案例：求总人数、平均年龄

> db.test003.aggregate(
	{$group:
		{
		_id:null,
		count:{$sum:1},
		avg_age:{$avg:"$age"}
		}
	}
)
{ "_id" : null, "count" : 10, "avg_age" : 33.2 }

总结：

$group对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
分组依据需要放到_ id后面
取不同的字段的值需要使用$，如：$hometown、$age、$sex
取字典嵌套的字典中值的时候$_id.字段名
同时取多个键进行分组：{$group:{_id:{字段名1:"$字段名1",字段名2:"字段名2"}}}；输出结果：{_id:{字段名1:"",字段名2:""}

5、$project

修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果；简单来说就是修改输入输出的值

案例1：查询姓名、年龄

> db.test003.aggregate({$project:{_id:0, name:1, age:1}})
{ "name" : "张飞", "age" : 30 }
{ "name" : "关羽", "age" : 40 }
{ "name" : "刘备", "age" : 50 }
{ "name" : "曹操", "age" : 45 }
{ "name" : "司马懿", "age" : 45 }
{ "name" : "孙权", "age" : 50 }
{ "name" : "貂蝉", "age" : 18 }
{ "name" : "西施", "age" : 18 }
{ "name" : "王昭君", "age" : 18 }
{ "name" : "杨玉环", "age" : 18 }

案例2：查询男、女人数，输出人数


> db.test003.aggregate(
	{$group:{_id:'$sex', count:{$sum:1}}},
	{$project:{_id:0, count:1}}
)
{ "count" : 4 }
{ "count" : 6 }

6、$match

用于过滤数据，只输出符合条件的文档

使用MongoDB的标准查询操作
match是管道命令，能将结果交给后一个管道，但是find不可以

案例1：查询年龄大于20的

> db.test003.aggregate(
	{$match:{age:{$gt:20}}}
)
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b33"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b34"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b35"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b36"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b37"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("621cbd0aea5c14fd51410b38"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

案例2：查询年龄大于等于18的男生、女生人数

> db.test003.aggregate(
	{$match:{age:{$gte:18}}},
	{$group:{_id:'$sex',count:{$sum:1}}}
)
{ "_id" : "男", "count" : 6 }
{ "_id" : "女", "count" : 4 }

7、$sort

将输入文档排序后输出

例1：查询学生信息，按年龄升序

> db.test003.aggregate({$sort:{age:1}})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }

例2：查询男生、女生人数，按人数降序


> db.test003.aggregate(
	{$group:{_id:'$sex',counter:{$sum:1}}},
	{$sort:{age:-1}}
)
{ "_id" : "男", "counter" : 6 }
{ "_id" : "女", "counter" : 4 }

8、$limit

限制聚合管道返回的文档数量

案例：查询2条学生信息


> db.test003.aggregate({$limit:2})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70c"), "name" : "张飞", "hometown" : "蜀国", "age" : 30, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70d"), "name" : "关羽", "hometown" : "蜀国", "age" : 40, "sex" : "男" }

9、$skip

跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

例1：查询从第3条开始:人物信息

> db.test003.aggregate({$skip:2})
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70f"), "name" : "曹操", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da710"), "name" : "司马懿", "hometown" : "魏国", "age" : 45, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da711"), "name" : "孙权", "hometown" : "吴国", "age" : 50, "sex" : "男" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da712"), "name" : "貂蝉", "hometown" : "未知", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da713"), "name" : "西施", "hometown" : "越国", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da714"), "name" : "王昭君", "hometown" : "西汉", "age" : 18, "sex" : "女" }
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da715"), "name" : "杨玉环", "hometown" : "唐朝", "age" : 18, "sex" : "女" }

例2：查询从第3条开始，取第二条数据

> db.test003.aggregate(
	{$skip:2},
	{$limit:1}
)
{ "_id" : ObjectId("622080a6d0f7b3df134da70e"), "name" : "刘备", "hometown" : "蜀国", "age" : 50, "sex" : "男" }

注意顺序：先写skip, 再写limit

10、$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

语法格式：db. 集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称’})

案例：

> db.test004.insert({_id:1, item:'t-shirt', size:['S','M','L']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test004.aggregate({$unwind: '$size'})
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }

练习：数据库中有一条数据：{“username”:“Alex”,“tags”: [‘C#’,‘Java’,‘C++’]}，如何获取该tag列表的长度？

//先插入数据

> db.test004.insert({"username":"Alex","tags": ['C#','Java','C++']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
//查看数据
> db.test004.find()
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : [ "C#", "Java", "C++" ] }
//拆分数据
> db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"})
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C#" }
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "Java" }
{ "_id" : ObjectId("6220b04d383dd803412e9a3f"), "username" : "Alex", "tags" : "C++" }
//把上面得三条结果给$group，然后统计条数
> db.test004.aggregate({$match:{username:"Alex"}},{$unwind:"$tags"},{$group:{_id:null, sum:{$sum:1}}})
{ "_id" : null, "sum" : 3 }

属性preserveNullAndEmptyArrays值为true表示保留属性值为空的⽂档；值为false表示丢弃属性值为空的⽂档

用法：

六、索引

1、创建索引

索引：以提升查询速度

测试：插入10万条数据到数据库中

> for(i=0;i100000;i++){db.test005.insert({name:'test'+i,age:i})}
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test005.find().count()
100000

查询运行时间：语句后面+.explain('executionStats')

//案例
> db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

建立索引语法：db.集合名称.ensureIndex({字段名:1})；其中 1 表示升序， -1 表示降序

建立索引之后对比：

> db.test005.ensureIndex({name:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.test005.find({name:'test10000'}).explain('executionStats')

2、索引操作

查看当前集合的所有索引：

> db.test005.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "name" : 1
                },
                "name" : "name_1"
        }
]

删除索引：db.集合名称.dropIndex({'索引名称'})

> db.test005.dropIndex({'name':1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
//再次查看全部索引
> db.test005.getIndexes()
[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]

创建唯一索引（索引的值是唯一的；在默认情况下索引字段的值可以相同）：

> db.test005.ensureIndex({"name":1}, {"unique":true})
{
        "ok" : 0,
        "errmsg" : "Index build failed: eab854cd-330b-414f-ae86-9cfb317efbf5: Collection test.test005 ( 45744ab1-2a71-4722-8f84-99812ccc9ffb ) :: caused by :: E11000 duplicate key error collection: test.test005 index: name_1 dup key: { name: "test0" }",
        "code" : 11000,
        "codeName" : "DuplicateKey",
        "keyPattern" : {
                "name" : 1
        },
        "keyValue" : {
                "name" : "test0"
        }
}

建立联合索引（什么时候需要联合索引）

> db.test005.ensureIndex({name:1, age:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.test005.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "name" : 1,
                        "age" : 1
                },
                "name" : "name_1_age_1"
        }
]

七、备份和恢复

1、备份

备份的语法：mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

-h：指定服务器地址；如果是当前本机数据库可以去掉-h
-port ：指定端口号；如果是默认端口可以去掉
-d：需要备份的数据库名称；如果不指定则导出所有数据库
-o：备份的数据存放位置，此⽬录中存放着备份出来的数据
-c：指定集合名称；如果不指定则全部导出
-u：用户名；如果没有用户，可以不用指定
-p：密码；如果没有密码，可以不用指定

注意：

命名需要在终端输出，而不是数据库命令行
每个参数前后是有空格

mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

案例：

//保存本地数据库中test库在桌面
mongodump  -d test -o ~C:UsersymDesktop

2、恢复

恢复语法：mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

-h：服务器地址
-d：需要恢复的数据库实例
--dir：备份数据所在位置

mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 –dir ~/Desktop/test1bak/test1

文章目录

一、MongoDB简介

1、MongoDB介绍

2、MongoDB中三个概念

3、MongoDB优势

二、环境搭建

1、下载

2、安装

3、安装失败问题解决

4、启动

5、图形化工具

1）下载

2）连接客户端

3）基本操作

三、基础入门

1、基础命令

2、集合命令

3、数据类型

4、注意点

5、插入数据

6、简单查询

7、保存数据

8、修改数据

9、删除数据

四、高级查询

1、数据查询

2、比较运算符

3、范围运算符

4、逻辑运算符

5、正则表达式

6、limit和skip

7、自定义查询

8、投影

9、排序

10、统计个数

11、去除重复

五、聚合和管道

1、聚合简介

2、常用管道

3、表达式

4、$group

5、$project

6、$match

7、$sort

8、$limit

9、$skip

10、$unwind

六、索引

1、创建索引

2、索引操作

七、备份和恢复

1、备份

2、恢复

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