MongoDB 新手入門 - CRUD

mylxsw 發表於 2022-05-31
MongoDB

本文是 MongoDB 新手入門 系列的第一篇,在本文中,我們將會講解 MongoDB 基本的增刪改查操作,在學習完本文後,讀者將會掌握對 MongoDB 的集合文件進行基本的新增,修改,刪除以及基於多種條件的查詢操作。

本文將會持續修正和更新,最新內容請參考我的 GITHUB 上的 程式猿成長計劃 專案,歡迎 Star,更多精彩內容請 follow me

插入文件

在 MongoDB shell 中,插入文件有以下兩個方法:

  • 使用 db.collection.insertOne() 插入單個文件
  • 使用 db.collection.insertMany() 插入多個文件

在插入文件時,如果 collection 不存在,插入操作將會自動建立 collection。如果文件沒有 _id 欄位, MongoDB 將會自動新增一個 _id 欄位,型別為 ObjectId

在 MongoDB 中,每一個文件都需要一個唯一的 _id 欄位作為主鍵,如果插入時沒有指定 _id 欄位,MongoDB 驅動將會自動生成一個型別為 ObjectId_id 欄位。

ObjectId 是一種能夠快速生成的,有序的,12 位元組大小的唯一值,包含:

  • 一個 4 位元組的時間戳,代表了 ObjectId 的建立時間,取值為 Unix 時間戳(秒)
  • 一個 5 位元組的隨機值,該值每個程式都只會生成一次,對每臺伺服器和程式來說該值是唯一的
  • 一個 3 位元組的自增值,初始為一個隨機數
use sample_mflix

// 插入單個文件
db.movies.insertOne(
  {
    title: "The Favourite",
    genres: [ "Drama", "History" ],
    runtime: 121,
    rated: "R",
    year: 2018,
    directors: [ "Yorgos Lanthimos" ],
    cast: [ "Olivia Colman", "Emma Stone", "Rachel Weisz" ],
    type: "movie"
  }
)

// 插入多個文件
db.movies.insertMany([
   {
      title: "Jurassic World: Fallen Kingdom",
      genres: [ "Action", "Sci-Fi" ],
      runtime: 130,
      rated: "PG-13",
      year: 2018,
      directors: [ "J. A. Bayona" ],
      cast: [ "Chris Pratt", "Bryce Dallas Howard", "Rafe Spall" ],
      type: "movie"
    },
    {
      title: "Tag",
      genres: [ "Comedy", "Action" ],
      runtime: 105,
      rated: "R",
      year: 2018,
      directors: [ "Jeff Tomsic" ],
      cast: [ "Annabelle Wallis", "Jeremy Renner", "Jon Hamm" ],
      type: "movie"
    }
])

除了常用的 insertOneinsertMany 方法之外,還可以用以下方式插入文件

  • db.collection.bulkWrite()
  • 配合 upsert: true 選項

    • db.collection.updateOne()
    • db.collection.updateMany()
    • db.collection.findAndModify()
    • db.collection.findOneAndUpdate()

查詢文件

最基本的查詢方法是 db.collection.find()db.collection.findOne() ,在 MongoDB 中插入以下文件

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

查詢 Collection 中所有文件

// 等價 SQL:SELECT * FROM inventory
db.inventory.find({})
// 等價 SQL:SELECT * FROM inventory LIMIT 1
db.inventory.findOne({})

指定查詢條件

等值查詢

// 等價 SQL:SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"
db.inventory.find({status: "D"})
// 等價 SQL:SELECT * FROM inventory WHERE status != "D"
db.inventory.find({ status: { $ne: "D" } })

IN 查詢

// 等價 SQL:SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")
db.inventory.find({status: { $in: ["A", "D"]}})
// 等價 SQL: SELECT * FROM inventory WHERE status NOT IN ("A", "D")
db.inventory.find({ status: { $nin: ["A", "D"] } })

範圍查詢

// SQL: SELECT * FROM inventory WHERE qty >= 50 AND qty < 100
db.inventory.find({ qty: { $gte: 50, $lt: 100 } })

比較操作符支援這些: $lt$gt$gte$lte

AND 查詢

// SQL:SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND qty < 30
db.inventory.find({ status: "A", qty: { $lt: 30 } })

OR 查詢

// SQL:SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30
db.inventory.find({ $or: [ { status: "A"}, { qty: { $lt: 30 } } ] })

同時使用 AND 和 OR

// SQL: SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty < 30 OR item LIKE "p%" )
db.inventory.find({
  status: "A",
  $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
})

NOT

// 查詢 qty 模 5 值為 1 的所有文件,這裡匹配的 qty 可能值為 1, 6, 11, 16 等
db.inventory.find({ qty: { $mod: [5, 1] } })
// 查詢 qty 模 5 值部位 1 的所有文件,可能值為2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12 等
db.inventory.find({ qty: { $not: { $mod: [5, 1] } } })

查詢巢狀的文件

查詢所有 size 等於 { h: 14, w: 21, uom: "cm" } 的文件

db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )

查詢所有 sizeuom 等於 in 的文件

db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )

查詢陣列

在 MongoDB 中插入以下文件

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "notebook", qty: 50, tags: ["red", "blank"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "paper", qty: 100, tags: ["red", "blank", "plain"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 22.85, 30 ] },
   { item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 15.25 ] }
]);

下面的示例查詢所有欄位 tags 值只包含元素 "red" 和 "blank"(順序一致) 的文件

db.inventory.find({ tags: ["red", "blank"]})

如果只是查詢同時包含 "red" 和 "blank" 兩個值,並且不關心排序或者陣列中是否包含其它元素,則可以使用 $all 操作符

db.inventory.find({ tags: { $all: ["red", "blank"] } })

查詢 tags 包含 "red" 的文件

db.inventory.find({ tags: "red" })

查詢所有 dim_cm 包含至少一個大於值 25 的所有文件

db.inventory.find({ dim_cm: { $gt: 25} })

查詢所有 dim_cm 包含至少一個值大於 15 或者 小於 20 的所有文件

db.inventory.find({ dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } })

查詢所有 dim_cm 包含至少一個值大於 22 且小於 30 的所有文件

db.inventory.find({ dim_cm: { $elemMatch: { $gt: 22, $lt: 30} } })

查詢陣列 dim_cm 的第二個值大於 25

db.inventory.find({ "dim_cm.1": { $gt: 25 }})

查詢陣列 tags 擁有 3 個元素的所有文件

db.inventory.find({ "tags": { $size: 3 } })

查詢返回指定欄位

預設情況下,MongoDB 的查詢會返回匹配文件中所有的欄位,通過 projection 可以返回指定的欄位。

返回指定欄位

// SQL: SELECT _id, item, status FROM inventory WHERE status = "A"
db.inventory.find({ status: "A" }, { item: 1, status: 1 })

查詢結果中會自動返回 _id 欄位,可以通過設定 _id: 0 來主動消除該欄位。

// SQL: SELECT item, status FROM inventory WHRE status = "A"
db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, _id: 0 } )

排除指定欄位

db.inventory.find({ status: "A" }, { status: 0, instock: 0 })

返回陣列中指定元素

使用 $slice 操作符返回 instock 陣列中最後一個元素

db.inventory.find({ status: "A" }, { item: 1, status: 1, instock: { $slice: -1 } })

查詢值為 NULL 或者缺失欄位

在 MongoDB 中,不同的查詢操作符對 null 的處理方式是不同的。在 MongoDB 中插入以下文件

db.inventory.insertMany([
   { _id: 1, item: null },
   { _id: 2 }
])

等值查詢

查詢 item 值為 null 或者不包含 item 欄位的所有文件

db.inventory.find({ item: null })

型別檢查

查詢所有 item 值為 null 的文件

db.inventory.find({ item: { $type: 10} })
這裡的 $type = 10 對應了 BSON 型別 Null

存在性檢查

查詢所有不包含欄位 item 的文件

db.inventory.find({ item: { $exists: false } })

查詢所有包含 item 欄位,但是值為 null 的文件

db.inventory.find({ item: { $eq: null, $exists: true } })

限制查詢結果數量

// 只查詢 3 條資料
db.inventory.find({}).limit(3)
// 從第 2 條開始,查詢 3 條資料
db.inventory.find({}).limit(3).skip(2)

排序

排序方向 1 為正序, -1 為倒序。

db.inventory.find({}).sort({item: 1, qty: -1})

查詢集合中的文件數量

該方法用於查詢匹配條件的文件數量,語法為

db.collection.count(query, options)

示例

db.orders.count( { ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') } } )

查詢欄位的唯一值 distinct

查詢集合中欄位的唯一值,語法為

db.collection.distinct(field, query, options)

image-20220530161334807

附錄:支援的查詢操作符

類別操作符用途
Comparison$eq等值判斷
Comparison$gt大於某個值
Comparison$gte大於等於某個值
Comparison$in當前值在陣列中
Comparison$lt小於某個值
Comparison$lte小於等於某個值
Comparison$ne不等於某個值
Comparison$nin當前值不再陣列中
Logical$andAND
Logical$not反轉查詢條件
Logical$nor所有查詢條件都不匹配
Logical$orOR
Element$exists欄位存在性檢查
Element$type欄位型別檢查
Evaluation$expr在查詢表示式中使用聚合語法
Evaluation$jsonSchema驗證文件符合指定的 JSON 模型
Evaluation$mod對欄位值進行取模運算
Evaluation$regex選擇匹配正規表示式的文件
Evaluation$text執行文字搜尋
Evaluation$whereJavaScript 表示式匹配
Geospatial$geoIntersects地理座標匹配
Geospatial$geoWithin地理座標匹配
Geospatial$near地理座標匹配
Geospatial$nearSphere地理座標匹配
Array$all匹配包含查詢中指定的所有元素的陣列
Array$elemMatch陣列中的元素匹配表示式則返回文件
Array$size選擇陣列大小為 size 的文件
Bitwise$bitsAllClear二進位制匹配
Bitwise$bitsAllSet二進位制匹配
Bitwise$bitsAnyClear二進位制匹配
Bitwise$bitsAnySet二進位制匹配
Miscellaneous$comment在查詢中新增註釋
Miscellaneous$rand隨機生成一個 0-1 之間的浮點值

更新文件

常用的文件更新方法有以下三種

  • db.collection.updateOne(<filter>, <update>, <options>) 更新單個文件
  • db.collection.updateMany(<filter>, <update>, <options>) 更新多個文件
  • db.collection.replaceOne(<filter>, <update>, <options>) 替換單個文件

我們這裡以 updateOne() 方法為例進行講解,updateOne() 方法的語法如下

db.collection.updateOne(
   <filter>, // 要更新的文件篩選條件
   <update>, // 文件更新命令
   {
     upsert: <boolean>, // 設定為 true 時,如果 filter 沒有匹配到文件,則自動新增文件
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>        // Available starting in MongoDB 4.2.1
   }
)

更新 item=paper 的文件

db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

更新操作符如下

  • $set 操作符指定了要更新匹配文件的 size.uomcmstatusp
  • $currentDate 操作符用於更新 lastModified 欄位為當前的日期,如果 lastModified 欄位不存在,則自動建立

更新文件,如果不存在則新增

db.restaurant.updateOne(
    { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" },
    { $set: {"_id" : 4, "violations" : 7, "borough" : "Manhattan" } },
    { upsert: true }
);

更多欄位操作符如下

操作符用途
$currentDate設定欄位值為當日期,可以是日期或者是時間戳
$inc將欄位的值加上某個數值
$min只有指定的值小於已經存在的值時才更新
$max只有指定的額值大於已經存在的值才更新
$mul將欄位的值乘以某個數值
$rename重新命名指定欄位
$set設定文件中要更新的欄位值
$setOnInsert如果當前操作新增了文件,則設定欄位的值。如果更新操作只是修改一個已經存在的文件,則該操作符無效
$unset從文件中移除指定欄位

除了常用的三個方法,還有以下方法也可以用於更新文件

刪除文件

在 MongoDB 中,通常使用以下方法刪除文件

刪除所有為文件

db.inventory.deleteMany({})

刪除所有匹配條件的文件

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })

刪除匹配條件的一個文件

db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )

除了常用的兩個方法外,還可以用以下方法刪除文件

批量寫操作

MongoDB 提供了一種對單個 Collection 執行批量寫入的操作能力,使用 db.collection.bulkWrite() 方法實現批量的插入、更新和刪除操作。

有序和無序操作

批量寫操作可以試有序的(ordered)或者無序(unordered)的,對於有序操作,MongoDB 會序列的執行操作,如果寫操作過程中發生錯誤,MongoDB 將會直接返回,後面的操作將不會被執行。無序操作則無法保證這種行為,當發生錯誤的時候,MongoDB 將會繼續處理剩餘的文件。

對於分片的集合來說,執行有序的批量操作通常會比較慢,因為每一個操作都必須等待上一個操作的完成。預設情況下,bulkWrite() 執行的是有序的操作,可以通過設定 ordered: false 選項來啟用無序操作模式。

bulkWrite() 方法

bulkWrite() 支援以下寫操作

假設一個名為 characters 的集合中包含下面的文件

{ "_id" : 1, "char" : "Brisbane", "class" : "monk", "lvl" : 4 },
{ "_id" : 2, "char" : "Eldon", "class" : "alchemist", "lvl" : 3 },
{ "_id" : 3, "char" : "Meldane", "class" : "ranger", "lvl" : 3 }

下面的 bulkWrite() 方法對該集合執行多個操作

db.characters.bulkWrite(
   [
      { insertOne :
         {
            "document" :
            {
               "_id" : 4, "char" : "Dithras", "class" : "barbarian", "lvl" : 4
            }
         }
      },
      { insertOne :
         {
            "document" :
            {
               "_id" : 5, "char" : "Taeln", "class" : "fighter", "lvl" : 3
            }
         }
      },
      { updateOne :
         {
            "filter" : { "char" : "Eldon" },
            "update" : { $set : { "status" : "Critical Injury" } }
         }
      },
      { deleteOne :
         { "filter" : { "char" : "Brisbane" } }
      },
      { replaceOne :
         {
            "filter" : { "char" : "Meldane" },
            "replacement" : { "char" : "Tanys", "class" : "oracle", "lvl" : 4 }
         }
      }
   ]
);

操作返回以下內容

{
   "acknowledged" : true,
   "deletedCount" : 1,
   "insertedCount" : 2,
   "matchedCount" : 2,
   "upsertedCount" : 0,
   "insertedIds" : {
      "0" : 4,
      "1" : 5
   },
   "upsertedIds" : {
   }
}

參考文件