> 作者：幻好
>
> 來源：[恆生LIGHT雲社群](https://developer.hs.net/thread/1744)

## 概述

MongoDB 是一種持久化的面向文件的資料庫，用於以文件的形式儲存和處理資料。

![image-20211212183815976.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/12/12/kbe5jzH2faLkrzu2zJW8oKaQICP7sqVyIQTL6K9k_thumb.png "4131")

與其他的資料庫管理系統一樣，MongoDB 可以透過四種基本型別的資料操作來管理資料並與資料互動：

- **C**：建立操作，涉及將資料寫入資料庫
- **R**：讀取操作，查詢資料庫以從中檢索資料
- **U**：更新操作，更改資料庫中已存在的資料
- **D**：刪除操作，從資料庫中永久刪除資料

以上四種操作統稱為 CRUD 操作，本文主要講解這四種操作的原理和命令等相關知識。

## 具體操作

### 連線 MongoDB Server

首先在操作前，先連線到本地或遠端可使用的 MongoDB Server ，如下圖：

![image-20211212183853801.png](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/12/12/FvAp6ovUxE6qboTq5fvNik6HM3MkoSDBuUEXkPHK_thumb.png "4132")

連線 MongoDB 資料庫成功後，就可以開始建立新文件（`documents`）。

### 建立文件

首先先重點介紹如何在 MongoDB 中建立資料文件（`documents`）

比如建立一個東方明珠景點物件，可能相關資訊有所在國家，城市，座標等：

```shell
{
    "name": "東方明珠",
    "country": "中國",
    "city": "上海",
    "location": {
        "lat": 121.537,
        "lng": 31.258
    }
}
```

MongoDB 的文件是用 `BSON` 編寫的， `BSON` 是 `JSON` 的二進位制形式，是方便可讀的資料格式。 `BSON` 或 `JSON` 文件中的所有資料都表示為採用 `field: value` 形式的欄位和值對。

該文件由四個欄位組成，首先是景點的名稱，其次是城市和國家。所有這三個欄位都包含字串。最後一個欄位座標：location，是一個巢狀文件，詳細說明了景點的位置座標。

#### insertOne

使用 `insertOne` 方法將此文件插入到名為 `spots` 的新集合中。顧名思義，`insertOne` 用於建立單個文件，而不是一次建立多個文件。

在命令列中，執行以下指令：

```shell
db.spots.insertOne(
    {
        "name": "東方明珠",
        "country": "中國",
        "city": "上海",
        "location": {
            "lat": 121.537,
            "lng": 31.258
        }
    }
)

# 輸出
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a")
}
```

> 在執行此 insertOne 方法之前，需要保證未建立 spots 集合。

透過執行這個示例 `insertOne()` 方法，它不僅會將文件插入到集合中，還會自動建立集合。該操作的輸出將通知您它已成功執行，並提供它為新文件自動生成的 ObjectId：`61b5d4963d2fc20a8483df1a`

在 MongoDB 中，集合中的每個文件都必須有一個唯一的 `_id` 欄位作為主鍵，所以 `_id` 欄位是唯一的。如果新文件插入時為設定 `_id` 欄位，MongoDB 將自動生成一個物件識別符號（以 ObjectId 物件的形式）作為 `_id` 欄位的值。

在文件建立後，可以透過下面命令檢查 spots 集合中的物件計數來驗證文件是否已插入：

```shell
> db.spots.count()

# 輸出：
1
```

#### insertMany

如果需要建立多個文件，如果透過 `insertOne` 方法一個一個地插入文件，會變的非常麻煩。所以， MongoDB 提供了 `insertMany` 方法，您可以使用該方法在單個操作中插入多個文件。

執行以下示例命令，該命令使用 `insertMany` 方法將新的景點資訊插入 spots 集合中：

```shell
db.spots.insertMany([
  {"name": "故宮", "city": "北京", "country": "中國", "gps": { "lat": 116.403, "lng": 39.924 }},
  {"name": "長城", "city": "北京", "country": "中國", "gps": { "lat": 106.384, "lng": 39.031 }},
  {"name": "白宮", "city": "華盛頓", "country": "美國", "gps": { "lat": 116.652, "lng": 40.121 }},
  {"name": "倫敦之眼", "city": "倫敦", "country": "英國", "gps": { "lat": 116.348, "lng": 34.430 }}
])
```

請注意圍繞六個文件的方括號 `([  ])`，這些括號表示文件陣列。在方括號內，多個物件可以一個接一個出現，以逗號分隔。在 MongoDB 方法需要多個物件的情況下，可以像這樣以陣列的形式提供物件列表。

MongoDB 將響應多個物件識別符號，每個新插入的物件一個：

```shell
# 輸出
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1d"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1e")
        ]
}
```

您可以透過檢查 spots 集合中的物件個數，來驗證文件是否已插入：

```shell
> db.spots.count()
# 輸出：
5
```

### 查詢文件

透過建立操作，spots 集合中儲存了一些文件，可以查詢資料庫以檢索這些文件並讀取它們的資料。此步驟首先概述如何查詢給定集合中的所有文件，然後描述如何使用過濾器縮小檢索到的文件列表。

#### find

完成上一步後，可以使用 `find()` 方法透過單個操作檢索所有文件：

```shell
> db.spots.find()

# 輸出：
{ "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"), "name" : "東方明珠", "country" : "中國", "city" : "上海", "location" : { "lat" : 121.537, "lng" : 31.258 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"), "name" : "故宮", "city" : "北京", "country" : "中國", "gps" : { "lat" : 116.403, "lng" : 39.924 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"), "name" : "長城", "city" : "北京", "country" : "中國", "gps" : { "lat" : 106.384, "lng" : 39.031 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1d"), "name" : "白宮", "city" : "華盛頓", "country" : "美國", "gps" : { "lat" : 116.652, "lng" : 40.121 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1e"), "name" : "倫敦之眼", "city" : "倫敦", "country" : "英國", "gps" : { "lat" : 116.348, "lng" : 34.43 } }
```

此方法在不帶任何引數的情況下使用時，不應用任何過濾並要求 MongoDB 返回指定集合中可用的所有物件: spots。

> 需要注意，這些物件中的每一個都有一個您未定義的 _id 屬性。如前所述，_id 欄位用作它們各自文件的主鍵，並且是在上一步中執行 insertMany 方法時自動建立的。

為了使 find() 方法的輸出更具可讀性，您可以使用其 `pretty` 方法列印功能，如下所示：

```shell
db.spots.find().pretty()

# 輸出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "東方明珠",
        "country" : "中國",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
        "name" : "故宮",
        "city" : "北京",
        "country" : "中國",
        "gps" : {
                "lat" : 116.403,
                "lng" : 39.924
        }
}
```

```
以下 find() 方法透過接受查詢過濾器文件作為引數來返回單個物件。查詢過濾器文件遵循與插入到集合中的文件相同的結構，由欄位和值組成，但它們用於過濾查詢結果。

使用的查詢過濾器文件包括 _id 欄位，以物件識別符號作為值，查詢指定的物件：

```shell
db.spots.find({"_id": ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a")}).pretty()

# 輸出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "東方明珠",
        "country" : "中國",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}
```

也可以在文件中透過其他欄位，進行有效過濾：

shell
db.spots.find({"country": "中國"}).pretty()

# 輸出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "東方明珠",
        "country" : "中國",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
        "name" : "故宮",
        "city" : "北京",
        "country" : "中國",
        "gps" : {
                "lat" : 116.403,
                "lng" : 39.924
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"),
        "name" : "長城",
        "city" : "北京",
        "country" : "中國",
        "gps" : {
                "lat" : 106.384,
                "lng" : 39.031
        }
}
```

查詢過濾器文件非常強大和靈活，能夠幫助我們高效的查詢資料。

## 總結

MongoDB 提供了一個強大的查詢系統，允許根據複雜的標準精確選擇感興趣的文件，後續會繼續對於MongoDB的使用技巧進行詳細分享。

透過學習本文筆記，能夠使我們對mongo的基本CRUD操作，快速入門，當然學習完之後還需自己動手實踐。

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【MongoDB學習筆記】-使用 MongoDB 進行 CRUD 操作（上）

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