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。
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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
的_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 insertOne
和 insertMany
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()
和 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 size
中 uom
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)
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 | $and | AND |
Logical | $not | 反轉查詢條件 |
Logical | $nor | 所有查詢條件都不匹配 |
Logical | $or | OR |
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 | $where | JavaScript 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.uom
為cm
,status
為p
$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
db.collection.findOneAndReplace()
.db.collection.findOneAndUpdate()
.db.collection.findAndModify()
.db.collection.bulkWrite()
.
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
db.collection.findOneAndDelete()
.findOneAndDelete() 提供了一個
sort
選項,該選項允許刪除按照指定排序規則排序後匹配的第一個文件db.collection.findAndModify()
.db.collection.findAndModify()
提供了一個sort
選項,該選項允許刪除按照指定排序規則排序後匹配的第一個文件db.collection.bulkWrite()
.
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" : {
}
}