玩转MongoDB 从入门到实战 pdf mongodb从入门到商业实战pdf下载

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huatechinfo2023-09-14 20:28:05

文章标签mongodb数据库数据文章分类MongoDB数据库阅读数277

目录

• MongoDB 数据库介绍

• 01、MongoDB简介

• 1、性能高
• 2、支持分布式
• 3、安装和部署容易
• 4、便于开发
• 5、NOSQL与SQL对比

• 02、文档存储结构

• 1、键值对
• 2、文档
• 3、集合
• 4、数据库

• 03、基本数据类型

• MongoDB 下载与安装

• 01、Win10 安装

• 1、下载指定版本
• 2、选择安装方式
• 3、选择安装路径
• 4、检查是否安装成功
• 5、配置系统环境变量
• 6、目录与配置文件说明
• 7、mongod 与 mongo 命令

• 02、Linux 安装

• 1、MongoDB 安装步骤
• 2、启动 MongoDB
• 3、关闭 MongoDB

• 03、Docker 安装

• 1、docker 安装
• 2、docker-compose 安装

• 账户及权限管理

• 00、用户角色介绍
• 01、创建管理员用户
• 02、开启授权访问控制
• 03、用户认证登陆
• 04、创建普通用户
• 05、查看用户信息
• 06、更新用户信息
• 07、更新用户角色
• 08、更改用户密码
• 09、删除用户

• 数据库操作-Database

• 01、数据库命名规则
• 02、创建切换数据库
• 03、查看数据库
• 04、删除数据库
• 05、查看帮助文档

• 集合操作-Collection

• 01、集合命名规则
• 02、集合创建
• 03、集合查询
• 04、集合删除
• 05、集合修改

• 文档操作-Document

• 01、文档命名规则
• 02、数据插入

• 1、insert() 方法
• 2、insertXxx() 方法

• 03、数据更新

• 1、update() 方法
• 2、updateXxx() 方法

• 04、数据删除

• 1、deleteXxx() 方法
• 2、remove() 方法

• 05、数据查询

• 1、插入测试数据
• 2、查询数据方法
• 3、查询指定字段
• 4、指定范围查询
• 5、逻辑判断查询
• 6、元素操作符查询
• 7、特定类型查询
• 8、评估操作符查询
• 9、游标方法查询

• 06、聚合查询

• 索引操作-Index

• 01、索引介绍
• 02、创建索引
• 03、查看索引
• 04、删除索引
• 05、索引的类型

• 1、单键索引
• 2、复合索引
• 3、多键索引
• 4、哈希索引
• 5、全文索引
• 6、地理空间索引

• 06、索引的属性

• 1、唯一索引
• 2、局部索引
• 3、稀疏索引
• 4、过期索引-TTL
• 5、案例实战-TTL

• 备份恢复及导入导出

• 01、导出：mongoexport
• 02、导入：mongoimport
• 03、备份：mongodump
• 04、恢复：mongorestore

• Java操作MongoDB
• SpringBoot整合MongoDB

• 1、准备工作
• 2、创建项目
• 3、测试接口

• 参考资料 & 鸣谢

MongoDB 数据库介绍

01、MongoDB简介

MongoDB官网：https://www.mongodb.com/

MongoDB 是一个开源文档数据库，提供高性能、高可用性和自动扩展的功能。是用 C++ 语言编写的非关系型数据库。

MongoDB 是免费使用的（MongoDB分 社区版 [在所有环境下都免费] 和 企业版[在开发环境免费，生产环境收费] 两个版本）

1、性能高

MongoDB 是一个开源文档数据库，是用 C++ 语言编写的非关系型数据库。其特点是高性能、高可用、可伸缩、易部署、易使用，存储数据十分方便，主要特性有：面向集合存储，易于存储对象类型的数据，模式自由，支持动态查询，支持完全索引，支持复制和故障恢复，使用高效的二进制数据存储，文件存储格式为 BSON （ 一种 JSON 的扩展）等。

MongoDB 提供高性能数据读写功能，并且性能还在不断地提升。根据官方提供的 MongoDB 3.0 性能测试报告，在 YCSB 测试中，MongoDB 3.0 在多线程、批量插入场景下的处理速度比 MongoDB 2.6 快 7 倍。

2、支持分布式

在生产过程中，因机器故障导致系统宕机的问题不可避免；集中式系统在计算能力和存储能力方面的瓶颈，也无法满足当前的数据量爆发式增长的需求。这两个问题就是系统对高可用和可伸缩架构的需求，MongoDB 在原生上就可满足这两方面的需求。

MongoDB 的高可用性体现在对副本集 Replication 的支持上，可伸缩性体现在分片集群的部署方式上。

MongoDB 的 Replication 集提供自动故障转移和数据冗余服务，Replication 结构可以保证数据库中的全部数据都会有多份备份，这与 HDFS 分布式文件系统的备份机制比较类似。采用副本集的集群中具有主（Master）、从（Slaver）、仲裁（Arbiter）三种角色。

主从关系（Master-Slaver） 负责数据的同步和读写分离；Arbiter 服务负责心跳（Heartbeat）监控，Master 宕机时可将 Slaver 切换到 Mas 血状态，继续提供数据的服务，完成了数据的高可用需求。

当需要存储大量的数据时，主从服务器都需要存储全部数据，可能会出现写性能问题。同时， Replication 主要解决的是读数据高可用方面的问题，在对数据库查询时也只限制在一台服务器上， 并不能支持一次查询多台数据库服务器，并没有满足数据库读写操作的分布式需求。

MongoDB 提供水平可伸缩性功能的是分片（Shard）。分片与在 HDFS 分布式文件系统中上传文件会将文件切成 128MB（Hadoop2.x 默认配置）相似，通过将数据切成数片（Sharding）写入不同的分片节点，完成分布式写的操作。同时，MongoDB 在读取时提供了分布式读的操作，这个功能与 HDFS 的分布式读写十分类似。

3、安装和部署容易

MongoDB 的安装十分友好，部署容易，支持多种安装方式，对第三方组件的依赖很低，用户可以使用它较容易地搭建起一个完整的生产集群。MongoDB 的单机部署十分简单，针对分片副本集安装也有第三方工具提供辅助。

4、便于开发

MongoDB 对开发者十分友好，便于使用。支持丰富的查询语言、数据聚合、文本搜索和地理空间查询，用户可以创建丰富的索引来提升查询速度，MongoDB 被称为最像关系数据库的非关系数据库。读者可以通过对比 MongoDB 与关系数据库的操作，掌握 MongoDB 的操作特点。

MongoDB 允许用户在服务端执行脚本，可以用 Javascript 编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，使用时直接调用即可。MongoDB 支持各种编程语言，包括 Ruby、Python、Java、C++、PHP、C# 等。

5、NOSQL与SQL对比

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它是可扩展的高性能数据存储解决方案，经常被用于非关系型数据的存储，能存储海量的数据。常见的非关系型数据库还有：Redis，但 MongoDB 比 redis 更具有数据库的特性。

• 关系型数据库有（SQL）：MySQL、Oracle、SQL Serve…
• 非关系型数据库有（NOSQL）：Redis、MongoDB…

传统的关系型数据库（如 MySQL）存储数据使用的是一种“行/列模型”。而 MongoDB 是一种“文档数据库”，它将数据存储在类似 JSON 的文档中。以 JSON 文档的方式存储数据，其中的好处有很多。比如，支持使用数组和对象作为值、文档间可以嵌套、查询的本身就是一个 JSON 等。

02、文档存储结构

MongoDB 文档数据库的存储结构分为四个层次：从小到大依次是：键值对、文档（document）、集合（collection）、数据库（database）

下图描述了 MongoDB 的存储与 MySQL 存储的对应关系，可以看出，MongoDB中的文档、集合、数据库对应于关系数据库中的行数据、表、数据库。

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	表/集合
row（一条记录）	document	行/文档
column	field	列/字段/域或者属性
index	index	索引
table joins	不支持	表连接，MongoDB不支持
primary key	primary key	主键，MongoDB自动将_id字段设置为主键

1、键值对

文档数据库存储结构的基本单位是键值对，具体包含数据和类型。键值对的数据包含键和值，键的格式一般为字符串，值的格式可以包含字符串、数值、数组、文档等类型。简单说就是：key/value。

"name" : "mongodb"

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2、文档

文档是 MongoDB 的核心概念，是数据的基本单元，与关系数据库中的行十分类似，但是比行要复杂。文档是一组有序的键值对集合。文档的数据结构与 JSON 基本相同，所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。BSON 是一种类 JSON 的二进制存储格式，是 Binary JSON 的简称。

{"country" : "China", "city": "BeiJing"}

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{_id: "joe",name: "Joe Bookreader",address: {street: "123 Fake Street",city: "Faketon”，state: nMAnzzip: T2345”}
}

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3、集合

MongoDB 将文档存储在集合中，一个集合是一些文档构成的对象。如果说 MongoDB 中的文档类似于关系型数据库中的“行”，那么集合就如同“表”。

集合存在于数据库中，没有固定的结构，这意味着用户对集合可以插入不同格式和类型的数据。但通常情况下插入集合的数据都会有一定的关联性，即一个集合中的文档应该具有相关性。

4、数据库

在 MongoDB 中，数据库由集合组成。一个 MongoDB 实例可承载多个数据库，互相之间彼此独立，在开发过程中，通常将一个应用的所有数据存储到同一个数据库中，MongoDB 将不同数据库存放在不同文件中。

03、基本数据类型

BSON 支持的数据类型

数据类型	描述
String	字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer	整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean	布尔值。用于存储布尔值（真/假）。
Double	双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys	将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array	用于将数组或列表或多个值存储为一个键。表示，{“x” : [“a”, “b”, “c”]}
Object	用于内嵌文档。
Null	用于创建空值。
Symbol	符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date	日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Timestamp	时间戳：var a = new Timestamp()
Object ID	对象 ID。用于创建文档的 ID。(如果不指定的话，mongodb默认会给一个 _id)
Binary Data	二进制数据。用于存储二进制数据。
Code	代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression	正则表达式

MongoDB 下载与安装

01、Win10 安装

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

历史版本下载：全部版本下载地址、32位下载地址、64位下载地址

1、下载指定版本

• MongoDB Enterprise Server：企业版（收费版）、MongoDB Community Server：社区版（免费版）
• 下载完成后，获得安装包：mongodb-windows-x86_64-4.4.2-signed.msi，双击即可安装。

2、选择安装方式

• 如果已经安装过该版本的MongoDB，会是这个界面（如果没有安装过忽略此步骤）

• 选择Complete，表示安装到默认路径（不推荐，C盘懂的都懂）
• 选择Custom，表示自定义安装路径（推荐）

3、选择安装路径

注意：MongoDB 3.x 系列版本的数据库，在安装成功后，每次在使用前都需要手动启动MongoDB服务！

现在：MongoDB 4.x 系列版本的数据库，在安装时默认安装(选中了 Install MongoD as a Service)服务 ，就是在开机时自动启动 MongoDB 服务，然后就可以直接使用啦！

然后就一直下一步、Next 直到 Flnish 安装完毕，到此就MongoDB就安装结束啦！

4、检查是否安装成功

• 方式一：

1、运行 Win + R
2、输入 services.msc 命令便可以查看到 MongoDB Server (MongoDB) 服务啦！！

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• 方式二：

1、打开任意浏览器输入：http://127.0.0.1:27017/
2、返回如下信息代表安装成功：
It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.

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• 方式三：

C:\Users\lenovo>mongod -version
db version v4.4.2
Build Info: {"version": "4.4.2","gitVersion": "15e73dc5738d2278b688f8929aee605fe4279b0e","modules": [],"allocator": "tcmalloc","environment": {"distmod": "windows","distarch": "x86_64","target_arch": "x86_64"}
}

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到此位置：windows安装mongodb已经成功了。

备注：由于我们是用.msi方式安装的，所以可以省略掉MongoDB服务的安装，还有data目录和logs文件的创建。

如果是下载 *.zip 文件安装的话，请参考下面：mongod 命令启动服务端。

5、配置系统环境变量

如果.msi安装的话默认已经配置好环境变量了

6、目录与配置文件说明

安装成功后默认生成配置文件：bin/mongod.cfg

# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# Where and how to store data.
storage:dbPath: D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\data # 数据存储目录journal:enabled: true# where to write logging data.
systemLog:destination: filelogAppend: true # 日志采用追加模式path:  D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\log\mongod.log # 日志文件地址# network interfaces
net:port: 27017bindIp: 127.0.0.1 # 数据库端口号# 开启数据库访问权限验证(注意：换行、缩进格式哦！！)默认是没有这个的
#security: 
#  authorization: enabled

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7、mongod 与 mongo 命令

一定要以管理员身份启动CMD！一定要以管理员身份启动CMD！一定要以管理员身份启动CMD！

这两个命令的作用分别是：

• mongod 启动 MongoDB 服务器
• mongo 在启动服务器后，帮助我们连接到 MongoDB 实例，也就是进入 Mongo shell（相当于让我们进入后台操作数据库）

mongod 命令启动参数：

参数	描述
-f、–config	指定配置文件路径
–bind_ip	绑定服务IP，若绑定127.0.0.1，则只能本机访问，不指定默认本地所有IP（0.0.0.0）
–dbpath	指定数据库路径
–logpath	指定MongoDB日志文件，注意是指定文件不是目录
–logappend	使用追加的方式写日志
–port	指定服务端口号，默认端口27017
–serviceName	指定服务名称
–serviceDisplayName	指定服务名称，有多个mongodb服务时执行。
–install	指定作为一个Windows服务安装。
–remove	移除MongoDB服务（Windows上使用）
–auth	表示加载认证功能

MongoDB Windows 服务安装：

######################## MongoDB方式创建win服务：########################
# 安装 MongoDB 服务，指定配置文件安装（没有指定服务名的话默认服务名为：MongoDB）
mongod --config "D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\bin\mongod.cfg" --install
# 命令行参数指定安装 MongoDB 服务
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --dbpath "D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\data\db" --logpath "D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\log\mongod.log" --logappend --serviceName "MongoDB" --install# 移除 MongoDB 服务，必须先关闭 MongoDB 服务
mongod --remove# 启动和关闭 MongoDB 服务，该名称为--serviceName设置的名称
net start MongoDB
net stop MongoDB######################## windows自带创建win服务方式：########################
# 创建 MongoDB 服务（中间几个引号很关键）
sc.exe create MongoDB binPath= "\"D:\Environment\MongoDB\bin\mongod.exe\" --service --config= \"E:\Environment\MongoDB\mongo.config"" DisplayName= "MongoDB" start= "auto"# 删除 MongoDB 服务
sc delete MongoDB

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mongo 命令：进入 MongoDB Shell界面（登录）

# 1、直接进入
mongo# 2、连接到config(任何)数据库
mongo 127.0.0.1:27017/config# 3、不连接到任何数据库
mongo --nodb# 4、启动之后，在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了：
> conn=new Mongo('127.0.0.1:27017')
connection to 127.0.0.1:27017
> db=conn.getDB('admin')
admin
# 4、help查看帮助# mongo -u admin -p password # 连接本地数据库，使用了--auth启动，输入账号密码
# 连接运程MongoDB数据库：（必须指定 绑定IP 和 端口号）
# 格式：mongo 绑定IP:端口号/数据库名 -u 用户名 -p 密码
mongo 127.0.0.1:27017/test -u admin -p password
或者
mongo --host 127.0.0.1 --port 27017# 也可以登录shell后输入用户名和密码登录
db.auth("admin", "password")

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02、Linux 安装

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

1、MongoDB 安装步骤

# 1.切换opt目录
$ cd /opt/# 2.wget下载安装包
$ wget -P /opt/ https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-amazon-4.4.2.tgz# 3.解压
$ tar -xzvf /opt/mongodb-linux-x86_64-amazon-4.4.2.tgz# 4.移动目录并且重命名
$ mv /opt/mongodb-linux-x86_64-amazon-4.4.2 /usr/local/mongodb# 5.新建data和logs目录
$ mkdir -p /usr/local/mongodb/{data,logs}# 6.授权目录
$ chmod 777 /usr/local/mongodb/{data,logs}# 7.profile配置文件中增加环境变量，然后刷新配置
$ echo "export PATH=\$PATH:/usr/local/mongodb/bin" >> /etc/profile && source /etc/profile

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2、启动 MongoDB

MongoDB 的启动方式分为两种：前置启动、后置启动

无论哪种启动方式都需要执行 bin 目录中的 mongod 命令。MongoDB 在启动时默认的查找数据库的路径为/data/db。如果我们数据库路径有变化，需要在该命令中通过–dbpath 参数来指定 db 目录的路径(该路径可以是绝对路径，也可是相对路径)

2.1、前置启动（配置参数）

# data 目录需要提前创建
mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data

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2.2、后置启动（配置参数）

所谓后置启动就是以守护进程的方式启动 MongoDB。

我们需要在执行 mongod 命令中添加 --fork 参数。需要注意的是，–fork 参数需要配合着–logpath 或者是–syslog 参数使用。–logpath 与–syslog 参数是指定 MongoDB 的日志文件。MongoDB 的日志文件可以在系统中*的任意位置，本文章中我们在 mongodb 目录下创建 log 目录，在该目录中创建一个名为mongodb.log 的日志文件。

# data和logs目录需要提交创建，mongodb.log文件可不创建。--fork后台启动
mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log --fork

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2.3、配置文件方式启动

如果觉得在启动 MongoDB 时给定的参数项太多，那么我们也可以通过配置文件来配置启动参数，配置文件可以在任意目录中，配置文件的扩展名应为.conf，配置文件中使用key=value 结构。在执行 MongoDB 时通过–config 参数来指定需要加载的配置文件。我们在 /bin 目录中创建一个名为 mongodb.conf 配置文件

# 1.创建配置文件 mongodb.conf 
$ sudo tee /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf <<-'EOF'
dbpath=/usr/local/mongodb/data
logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log
port=27017
fork=true
bind_ip=0.0.0.0
#auth=true
EOF# 1.或vim 编辑
$ vim /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf
# 增加如下配置
dbpath=/usr/local/mongodb/data                 # 指定 db 路径
logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log    # 指定日志文件
logappend=true                                 # 使用追加的方式写日志
port=27017                                     # 配置端口
fork=true                                      # 配置后端启动
bind_ip=0.0.0.0                                # 设置所有ip都可以访问
journal=true      # 每次写入会记录一条操作日志（通过journal可以重新构造出写入的数据）。
directoryperdb=true
quiet=true
bind_ip_all=true
auth=true   # 启动验证
#noauth=true # 不启用验证# 2.通过加载配置文件启动MongoDB。-f --config.效果一样
$ mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf
$ mongod --config /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf

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3、关闭 MongoDB

• Ctrl + C 关闭（安全关闭）：前置启动的话可以直接使用快捷键 Ctrl + C 就可以关闭 MongoDB
• kill 命令关闭（非安全关闭）：kill -9 PID、kill -2 PID、kill -4 PID
• MongoDB 函数关闭（安全关闭，要在admin库执行）：db.shutdownServer()、db.runCommand(“shutdown”)
• mongod 命令关闭（安全关闭）：./mongod --shutdown --dbpath<数据库路径>

示例：

## 方式一
> use admin
switched to db admin
> db.shutdownServer()
server should be down...
> ## 方式二
$ mongod --shutdown --dbpath /usr/local/mongodb/data/db

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03、Docker 安装

1、docker 安装

# 1.下载MongoDB Docker镜像
$ docker pull mongo:4.4.2
$ docker pull mongo:latest# 2.启动MongoDB服务
$ docker run -itd -p 27017:27017 --name mongodb mongo:4.4.2
$ docker run -itd -p 27017:27017 --name mongodb -v /mydata/mongo/db:/data/db mongo:4.4.2# 3.启动MongoDB服务并设置账号
$ docker run -itd -p 27017:27017 --name mongodb mongo:4.4.2 --auth
$ docker run -itd -p 27017:27017 --name mongodb -v /mydata/mongo/db:/data/db mongo:4.4.2 --auth# 4.进入容器中的MongoDB客户端
$ docker exec -it mongodb mongo# 5.在admin数据库中创建超级管理员账号
> use admin
> db.createUser({user: 'admin',pwd: 'password',roles: [{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" }] 
});
> 
# 6.创建完成后验证是否可以登录
> db.auth("admin","password")

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2、docker-compose 安装

**参考：**http://www.apgblogs.com/docker-mongodb/#4mongoDb

• docker-compose.yml

version: '3'services:mongodb:image: mongo:4.4.2        # 镜像:版本container_name: mongo_db  # 容器名environment:- MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin     # root管理员账户- MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=password  # root管理员密码- MONGO_INITDB_DATABASE=admin          # 默认的数据库volumes:- ./mongo/init-mongo.js:/docker-entrypoint-initdb.d/init-mongo.js:ro- ./mongo/mongo-volume:/data/dbports:- "27017-27019:27017-27019"restart: always

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• init-mongo.js

// db.getSiblingDB("admin") 相当于 use admin;
db.getSiblingDB('admin').createUser({user: 'user',pwd: 'user',roles: ['readWrite']
});

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• 执行启动命令即可

docker-compose up -d

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账户及权限管理

注意：安装好MongoDB数据库后，默认是**【非授权模式】**（也就是不需要任何权限验证、不需要验证账户，直接输入 mongo 命令就可以进行相关操作）

所以：为了数据的安全，我们都应该去配置数据库的访问权限 和 修改默认（mongodb://127.0.0.1:27017）连接绑定IP 和 端口号！

MongoDB是基于角色的访问控制，所以创建用户需要指定用户的角色，在创建用户之前需要满足：

1. 先在admin数据库中创建角色为 userAdmin 或 userAdminAnyDatabase 的用户作为管理用户的用户
2. 启用访问控制，进行登录用户验证，这样创建用户才有意义

00、用户角色介绍

数据库角色分类（Built-In Roles—内置角色）：

• 数据库用户角色：read、readWrite
• 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin
• 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager
• 备份恢复角色：backup、restore
• 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
• 超级用户角色：root
• 内部角色：__system
• 这几个角色直接或间接提供系统超级用户的访问权限：dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase

各角色说明：

• read：允许用户读取指定数据库
• readWrite：允许用户读写指定数据库
• dbAdmin：允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问 system.profile
• userAdmin：允许用户向 system.users 集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户
• clusterAdmin：只在 admin 数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限
• readAnyDatabase：只在 admin 数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限
• readWriteAnyDatabase：只在 admin 数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限
• userAdminAnyDatabase：只在 admin 数据库中可用，赋予用户所有数据库的 userAdmin 权限
• dbAdminAnyDatabase：只在 admin 数据库中可用，赋予用户所有数据库的 dbAdmin 权限
• root：只在 admin 数据库中可用。超级账号，超级权限
• MongoDB数据库中的内置角色：

(1)、【数据库用户角色】针对每一个数据库进行控制。
read：提供了读取所有非系统集合，以及系统集合中的system.indexes, system.js, system.namespaces
readWrite：包含了所有read权限，以及修改所有非系统集合的和系统集合中的system.js的权限.(2)、【数据库管理角色】每一个数据库包含了下面的数据库管理角色。
dbOwner：该数据库的所有者，具有该数据库的全部权限。
dbAdmin：一些数据库对象的管理操作，但是没有数据库的读写权限。（参考：http://docs.mongodb.org/manual/reference/built-in-roles/#dbAdmin）
userAdmin：为当前用户创建、修改用户和角色。拥有userAdmin权限的用户可以将该数据库的任意权限赋予任意的用户。(3)、【集群管理权限】admin数据库包含了下面的角色，用户管理整个系统，而非单个数据库。这些权限包含了复制集和共享集群的管理函数。
clusterAdmin：提供了最大的集群管理功能。相当于clusterManager, clusterMonitor, and hostManager和dropDatabase的权限组合。
clusterManager：提供了集群和复制集管理和监控操作。拥有该权限的用户可以操作config和local数据库（即分片和复制功能）
clusterMonitor：仅仅监控集群和复制集。
hostManager：提供了监控和管理服务器的权限，包括shutdown节点，logrotate, repairDatabase等。
备份恢复权限：admin数据库中包含了备份恢复数据的角色。包括backup、restore等等。(4)、【所有数据库角色】
admin：数据库提供了一个mongod实例中所有数据库的权限角色：
readAnyDatabase：具有read每一个数据库权限。但是不包括应用到集群中的数据库。
readWriteAnyDatabase：具有readWrite每一个数据库权限。但是不包括应用到集群中的数据库。
userAdminAnyDatabase：具有userAdmin每一个数据库权限，但是不包括应用到集群中的数据库。
dbAdminAnyDatabase：提供了dbAdmin每一个数据库权限，但是不包括应用到集群中的数据库。(5)、【超级管理员权限】
root: dbadmin到admin数据库、useradmin到admin数据库以及UserAdminAnyDatabase。但它不具有备份恢复、直接操作system.*集合的权限，但是拥有root权限的超级用户可以自己给自己赋予这些权限。(6)、【备份恢复角色】
backup：数据库备份
restore：数据库恢复(7)、【内部角色】
__system

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01、创建管理员用户

启用访问控制登录之前，首先需要在admin数据库中创建角色为 userAdmin 或 userAdminAnyDatabase 作为用户管理的用户，之后才能通过这个用户创建其它角色的用户，这个用户作为其它所有用户的管理者。

> # 1.切换admin数据库
> use admin> # 2.添加管理员用户：user/pwd 分别代表用户名和密码，role 代表角色，db 代表要设置的数据库。
> db.createUser({user:"admin", pwd:"password", roles:[{role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" }]})
> db.createUser({user: "admin",pwd: "password",roles: [{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" }]}
)Successfully added user: {"user" : "admin","roles" : [{"role" : "userAdminAnyDatabase","db" : "admin"}]
}

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02、开启授权访问控制

要开启访问控制，则需要在mongod进程启动时加上选项--auth或在启动配置文件加入选项auth=true，并重启mongodb实例。

Windows 环境下

方式一：配置文件方式启动

MongoDB数据库的相关配置信息，是存储在mongodb安装目录bin目录中的mongod.cfg文件中，

• 找到mongod.cfg文件，然后增加如下配置：

# 开启数据库访问权限验证(注意：换行、缩进格式哦！！)
security: authorization: enabled

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• 然后重新启动MongoDB服务.

方式二：启动时添加授权参数（以管理员身份启动CMD）

# 先关闭MongoDB服务，然后移除，最后重新安装MongoDB服务，带上--auth参数
net stop MongoDB
mongod --remove
mongod --config "D:\Environment\MongoDB\Server\4.4\bin\mongod.cfg" --install --auth
net start MongoDB

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Linux 环境下

方式一：配置文件方式启动

# 1.mongod配置文件追加如下配置：
$ echo "auth=true" >> /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf# 2.启动mongodb实例
$ mongod --conf mongodb.cnf# 3.使用mongo shell登录mongodb实例：
$ mongo 127.0.0.1:27017
MongoDB shell version v4.4.2
connecting to: mongodb://192.168.58.2:27017/test?gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("428c215c-2927-49ee-8507-573efc4a1185") }
MongoDB server version: 4.0.9
># 如果没有开启访问控制，则在登录时会提示如下警告信息
** WARNING: Access control is not enabled for the database.
**          Read and write access to data and configuration is unrestricted.

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方式二：启动时添加授权参数

# 前台启动
mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data --auth
# 后台启动
mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log --fork --auth

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03、用户认证登陆

注：重新启动mongodb服务后，用一个新的命令窗口来做操作，在配置账户权限后，直接在命令窗口中用 mongo 命令，运行相关的操作是没有响应的，只有在正确的输入账户和密码后才进行相关操作！！

可以在使用mongo shell登录时添加选项--authenticationDatabase或登录完后在admin数据库下进行验证。

• 在mongo shell登录时同时进行验证：

$ mongo 127.0.0.1:27017 -uuser_admin -p --authenticationDatabase admin
MongoDB shell version v4.0.9
Enter password:  # 输入密码adminconnecting to: mongodb://192.168.58.2:27017/test?authSource=admin&gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("94663b8d-7d88-4c97-ad1c-c3c24262ad39") }
MongoDB server version: 4.0.9
>

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• mongo shell 登录完成之后进行验证：

$ mongo 127.0.0.1:27017
MongoDB shell version v4.0.9
connecting to: mongodb://192.168.58.2:27017/test?gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("531e75df-3a5d-4f35-9e18-d7a6e090df63") }
MongoDB server version: 4.0.9> use admin
switched to db admin> # 登录认证，返回1，代表登录成功
> db.auth('user_admin','admin')
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• 连接本地MongoDB数据库（不指定IP 和端口号）：mongo -u admin -p password
• 连接远程MongoDB数据库（指定IP 和 端口号）：

• 不指定数据库名（没有输入账号登录）：mongo --host 127.0.0.1 --port 27017
• 不指定数据库名（输入账号登录）：mongo --host 127.0.0.1 --port 27017 -u admin -p password
• 指定登录数据库（输入账号登录）：mongo 127.0.0.1:27017/admin -u admin -p password

04、创建普通用户

注：各个不同的数据库之间，可以创建有一个 或 多个账户，各数据库之间账户、密码都是独立的，不能互相访问！

• 使用admin用户在admin数据库中创建基于角色dbOwner的用户test

# 方式一：
# customData 内可以设置任何描述该用户的信息
> use admin
> db.createUser({user: "test",pwd: "password",roles: [{role: "dbOwner", db: "test"}],customData: {info: "user for dbOwner"}}
)# 方式二：
> db.getSiblingDB("admin").runCommand({createUser: "test",pwd: "password",roles: [{role: "dbOwner", db: "test"}],customData: { info: "user for dbOwner"}}
)
{ "ok" : 1 }

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• 登录test数据库给创建test用户，并且赋予该用户权限

> use test
> db.createUser({user: "test_admin",pwd: "password",roles: [{role: "read", db: "test"},{role: "readWrite", db: "test"}]
})

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05、查看用户信息

1、查询当前数据库的指定用户：db.getUser(‘用户名’, args)

2、查看当前数据库的所有用户：db.getUsers()、show users

参数说明：

Field	Type	Description
showCredentials	boolean	可选的。将字段设置为 true 以显示用户的密码哈希。默认情况下，此字段为false。
showPrivileges	boolean	可选的。将字段设置为 true 以显示用户的完整特权集，包括继承角色的扩展信息。默认情况下，此字段为false。如果查看所有用户，则不能指定此字段。
showAuthenticationRestrictions	boolean	可选的。将字段设置为 true 以显示用户的身份验证限制。默认情况下，此字段为false。如果查看所有用户，则不能指定此字段。

• 查询指定用户

# 方式一：
> use admin
> db.getUser("admin", { showPrivileges: true })# 方式二：
> db.getSiblingDB("admin").runCommand({usersInfo: "admin",showPrivileges: true}
)

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• 查询所有用户：

> show users
{"_id" : "admin.admin","userId" : UUID("f4000321-33d7-43bd-b791-a42294c4a004"),"user" : "admin","db" : "admin","roles" : [{"role" : "root","db" : "admin"}],"mechanisms" : ["SCRAM-SHA-1","SCRAM-SHA-256"]
}
{"_id" : "admin.test","userId" : UUID("c6788e01-a812-4bb8-8d57-0553731e27c4"),"user" : "test","db" : "admin","roles" : [{"role" : "dbOwner","db" : "test"}],"mechanisms" : ["SCRAM-SHA-1","SCRAM-SHA-256"]
}

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06、更新用户信息

updateuser()它是完全替换之前的值：

如果要新增或添加roles而不是代替它 则使用方法： db.grantRolesToUser() 和 db.revokeRolesFromUser(）

如果只是更新密码也可以只用此方式：db.changeUserPassword()

更新用户 test 具有 admin 数据库 readWrite 角色为read角色。

> use admin
> db.updateUser("test",{customData: { info: "user for test" },roles: [{role: "read", db: "test" }]
})> use admin
> db.runCommand({updateUser: "test",roles: [{ role: "read", db: "test" }],customData: { info: "user for test" }
})

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07、更新用户角色

1、db.grantRolesToUser()：为用户增加角色

2、db.revokeRolesFromUser()：为用户回收角色

• 为用户test添加admin数据库的readWrite角色。

# 方式一：
> use admin
> db.grantRolesToUser("test",[{role: "readWrite", db: "admin"},{role: "dbOwner", db: "admin"}]
)# 方式二：
> use admin
> db.runCommand({grantRolesToUser: "test",roles:[{role: "readWrite", db: "admin" },{role: "dbOwner", db: "admin" }]}
)

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• 用户dbabd_user回收admin数据库的read角色。

# 方式一：
> use admin
> db.revokeRolesFromUser("test", [{ role: "dbOwner", db: "test"}])# 方式二：
> use admin
> db.runCommand({revokeRolesFromUser: "test",roles:[{ role: "dbOwner", db: "test"}]
})

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08、更改用户密码

• db.updateUser('username',{'pwd':'newpassword'})。必须有用户管理权限才能使用。这个方式不止可以更新密码。
• db.changeUserPassword('username','newpassword')。必须有用户管理全出现才能使用

use admin
db.changeUserPassword("addmin", "admin123")
>
use admin
db.updateUser('addmin',{'pwd':'admin123'})

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09、删除用户

use admin
db.dropUser("test")
>
use admin
db.runCommand({ dropUser: "test" })

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数据库操作-Database

01、数据库命名规则

MongoDB 数据库的命名要符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循下表所示的注意事项。

序号	注意事项
1	不能是空串
2	不得含有 /、\、?、$、空格、空字符等，基本只能使用 ASCII 中的字母和数字
3	区分大小写，建议全部小写
4	名称最多为 64 字节
5	不得使用保留的数据库名，如：admin、local、config

注意：数据库最终会成为文件，数据库名就是文件的名称。

• 由于数据库名称在 MongoDB 中不区分大小写，因此数据库名称不能仅仅区别于字符。
• 对于在 Windows 上运行的 MongoDB，数据库名称不能包含以下字符：/、\、“、$、*、＜ ＞、：、|、? 。
• 对于在 UNIX 和 Linux 系统上运行的 MongoDB，数据库名称不能包含以下字符：/、\、。、"、$。
• 虽然 UTF-8 可以提供很多国家的语言的命名格式，在 MongoDB 数据库命名时也可以使用汉字作为数据库名，但是最好尽量采用英文字母、数字、字符等为主的命名格式。

示例：

• 正确的命名格式：myDB、my_NewDB、myDB12
• 错误的命名格式：.myDB、/123

保留数据库：MongoDB 系统保留的数据库如下：

库名	作用
admin	权限数据库，添加用户到该数据库中，该用户会自动继承数据库的所有权限
local	数据库中的数据永远不会被复制
config	分片时，config 数据库在内部使用，保存分子信息
test	默认数据库，可以用来做各种测试等

02、创建切换数据库

创建、打开、切换 数据库命令：use dbname

use 
> use mydb
switched to db mydb

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注意：

1. 如果打开的这个数据库存在就是打开这个数据库。
2. 如果打开的是一个不存在的数据库(没有这个数据库名字)，那么就会创建一个同名的数据库。
3. 创建一个新的数据库时，需要向数据库中创建集合并且插入一条数据，这个数据库才能创建成功！否则show dbs查询不到此数据库

**示例：**往集合中插入一条数据。可以不用先创建集合，直接往里添加数据即可：

# user 就是集合(表)名
db.user.insert({"name": "xiaoming"})

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当命令执行后，数据库系统发现 user 是一个数据集合不存的，就自动创建一个集合，并随着数据的插入，数据库和集合也就真正的创建成功了。

要在不切换当前数据库访问其他的数据库使用 db.getSiblingDB(“db_name”) .xxx方法。

03、查看数据库

• 查看当前所在数据库（默认为test）：db
• 查看所有数据库：show dbs
• 查看当前数据库相关信息（名称、文档个数、视图、索引、大小等）：db.stats()

示例：

> db
test

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> show dbs               # 可以在任意当前数据库上执行该命令
admin   0.000GB          # 保留数据库，admin
config  0.000GB          # 保留数据库，config
local   0.000GB          # 保留数据库，local

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**备注：**为什么查询所有数据库时没有看到当前默认的test数据库呢？因为test数据库内没有数据，实际上不算真正意义上的存在

> db.stats()                       # 统计数据信息
{"db" : "test",             # 数据库名"collections" : 0,         # 集合数量"views" : 0,"objects" : 0,             # 文档数量"avgObjSize" : 0,          # 平均每个文档的大小"dataSize" : 0,            # 数据占用空间大小，不包括索引，单位为字节"storageSize" : 0,         # 分配的存储空间"totalSize" : 0,           # 总共空间大小"indexes" : 0,             # 索引个数"indexSize" : 0,           # 索引占用空间大小"scaleFactor" : 1,"fileSize" : 0,            # 物理存储文件的大小"fsUsedSize" : 0,"fsTotalSize" : 0,"ok" : 1
}

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04、删除数据库

删除当前所在的数据库：db.dropDatabase()

> db.dropDatabase()
{ "ok" : 1 }

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注：删除后集合中的所以文档、以及相关的索引等都会被删除！！

05、查看帮助文档

数据库帮助命令

• 导入工具所有操作方法：mongoexport --help
• 导出工具所有操作方法：mongoimport --help
• 备份工具所有操作方法：mongodump --help
• 恢复工具所有操作方法：mongorestore --help
• 列出MongoDB数据库所有的操作方法：db.help()
• 列出MongoDB文档（表）所有的操作方法：db.collection.help()

集合操作-Collection

01、集合命名规则

MongoDB 的集合就相当于 MySQL 的一个表 Table，集合是一组文档，是无模式的，集合名称要求符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循下表所示的注意事项。

序号	注意事项
1	集合名不能是空串
2	不能含有空字符 \0
3	不能以“system.”开头，这是系统集合保留的前缀
4	集合名不能含保留字符“$”

对于分别部署在 Windows、Linux、UNIX 系统上的 MongoDB，集合的命名方式与数据库命名方式一致。

02、集合创建

MongoDB 集合的创建有显式和隐式（推荐）两种方法。

1、显示创建集合函数：db.createCollection(name, options)

语法格式：db.createCollection(name, options)name:要创建的集合名称
options:可选参数，指定有关内存大小及索引的选项

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• options 可以是如下参数：

参数	类型	描述
capped	Boolean	（可选）如果为 true，则启用封闭的集合。上限集合是固定大小的集合，它在达到其最大时自动覆盖其最旧的条目。如果指定 true，则还需要指定 size 参数
autoindexid	Boolean	（可选）如果为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为false。
size	数字	（可选）指定上限集合的最大大小（以字节为单位）如果 capped 为 true，那么还需要指定此字段的值
max	数字	（可选）指定上限集合中允许的最大文档数

• 创建无参数的集合：

db.createCollection('day1')

1.

• 创建带参数的集合：

# 创建名为 day2 的固定集合,集合空间大小为：2000000kb(大约1.9g)，文档最大个数为：1000
db.createCollection('day2',{ capped:true, autoIndexId:true, size:2000000, max:1000 })

1.
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• 示例：

> db.createCollection('day1')
{ "ok" : 1 }
> 
> db.createCollection('day2',{capped:true,autoIndexId:true,size:2000000,max:1000})
{"note" : "The autoIndexId option is deprecated and will be removed in a future release","ok" : 1
}
> show collections
day1
day2

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2、隐式创建集合（推荐）：

当插入文档时，如果集合不存在，则 MongoDB会隐式地自动创建集合：

db.myDB.insert({"name": "tom"})

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03、集合查询

MySQL 列出的所有表都可以使用 show tables。MongoDB 列出所有集合可以使用如下三种方式：

1. show tables
2. show collections
3. db.getCollectionNames()

> db
test
>  
> show tables
day1
day2
>  
> show collections
day1
day2
>  
> db.getCollectionNames()
[ "day1", "day2" ]

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04、集合删除

集合删除（当前集合）：db.collection.drop();

> db.day1.drop()
true

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05、集合修改

集合重新命名：db.collection.renameCollection();

> db.students.renameCollection("student")
{ "ok" : 1 }

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文档操作-Document

01、文档命名规则

文档是 MongoDB 中存储的基本单元，是一组有序的键值对集合。文档中存储的文档键的格式必须是符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循以下注意事项：

• 不能包含\0字符（空字符），因为这个字符表示键的结束；
• 不能包含$和.，因为.和$是被保留的，只能在特定环境下使用；
• 键名区分大小写；
• 键的值区分类型（如字符串和整数等）；
• 键不能重复，在一条文档里起唯一的作用。

**注意：**以上所有命名规范必须符合 UTF-8 标准的字符串，文档的键值对是有顺序的，相同的键值对如果有不同顺序，也是不同的文档。

示例：

• 例1：以下两组文档是不同的，因为值的类型不同。

{ "recommend" : "5" }
{ "recommend" : 5 }

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• 例2：以下两组文档也是不同的，因为键名是区分大小写的。

{ "Recommend" : " 5 "}
{ "recommend" : "5" }

1.
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02、数据插入

注：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！！！

• save()：如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃，已使用 insertOne() 或 replaceOne() 来代替。
• insert()：若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据.

• db.collection.insert()：在指定集合中插入一个或者多个文档
• db.collection.insertOne()：在指定集合插入一个新文档
• db.collection.insertMany()：在指定集合插入一个多个文档

1、insert() 方法

db.collection.insert()

在平时的使用当中，**db.collection.insert()**是我用得最多的文档插入方式，具体的语法格式如下：

db.collection.insert(<document or array of documents>,{writeConcern: <document>,ordered: <boolean>}
)

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参数说明：

• document：指定写入的文档，可以一个或多个
• writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求
• ordered：指定是否按顺序写入（可选），默认 true

• 当指定为true时，插入多个文档时将文档排序保存在一个数组中进行插入，如果其中有一个文档插入失败，则会导致数组中余下的文档不进行插入操作；
• 当指定为false时，插入多个文档时将文档不进行排序保存在一个数组中进行插入，如果其中有一个文档插入失败，则不影响数组中余下的文档进行插入操作。

如果插入的文档当中没有指定_id字段，则MongoDB会自动为文档生成具有唯一ObjectId值的字段_id。

示例：

// insert 插入一条数据
db.student.insert({"name": "zhangsan", "age": 28, addr: "ShenZhen"});// insert 插入一条数据，并指定_id
db.student.insert({_id: 1, "name": "zhangsan", "age": 28, addr: "ShenZhen"});// insert 插入多条数据,不进行排序
db.student.insert([{"name": "zhangsan", "age": 32, addr: "GuangZhou"},{"name": "wangwu", "age": 16, addr: "ShangHai"}
]);// insert 插入多条数据,并进行排序
db.student.insert([{"name": "zhangsan", "age": 32, addr: "GuangZhou"},{"name": "wangwu", "age": 16, addr: "ShangHai"}],{ordered: false}
);

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2、insertXxx() 方法

db.collection.insertOne() 与 db.collection.insertMany()

语法格式如下：

// 单行插入
db.collection.insertOne(<document>,{writeConcern: <document>}
)
// 多行插入
db.collection.insertMany([ <document1> , <document2>, ... ],{writeConcern: <document>,ordered: <boolean>}
)

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• 参数说明：

• document：要写入的文档。
• writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。
• ordered：指定是否按顺序写入，默认 true，按顺序写入。

使用示例：

// 单行插入文档，关于_id字段指定与否也与db.collection.insert()一致
db.student.insertOne({"name": "zhangsan", "age": 28, addr: "ShenZhen"});// 插入多条数据
db.student.insertMany([{"name": "zhangsan", "age": 32, addr: "GuangZhou"},{"name": "wangwu", "age": 16, addr: "ShangHai"}
]);

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测试：关于返回确认信息

> # insert 插入一条数据
> db.student.insert({"name": "zhangsan", "age": 28, addr: "ShenZhen"});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> # insert 插入多条数据
> db.student.insert([
...     {"name": "zhangsan", "age": 32, addr: "GuangZhou"},
...     {"name": "wangwu", "age": 16, addr: "ShangHai"}
... ]);
BulkWriteResult({"writeErrors" : [ ],"writeConcernErrors" : [ ],"nInserted" : 2,"nUpserted" : 0,"nMatched" : 0,"nModified" : 0,"nRemoved" : 0,"upserted" : [ ]
})
>
> # 插入1条数据
> db.student.insertOne({"name": "zhangsan", "age": 28, addr: "ShenZhen"});
{"acknowledged" : true,"insertedId" : ObjectId("5fd4c7676817e7a0fa646b85")
}
>
> # 插入多条数据
> db.student.insertMany([
...     {"name": "zhangsan", "age": 32, addr: "GuangZhou"},
...     {"name": "wangwu", "age": 16, addr: "ShangHai"}
... ]);
{"acknowledged" : true,"insertedIds" : [ObjectId("5fd4c7706817e7a0fa646b86"),ObjectId("5fd4c7706817e7a0fa646b87")]
}
>

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03、数据更新

• db.collection.update()：更新或替换集合中符合条件的一个或多个文档；
• db.collection.updateOne()：只更新集合中符合条件的第一个文档，即使有多个文档（版本3.2新增）
• db.collection.updateMany()：更新集合中所有符合条件的文档（版本3.2新增）
• db.collection.replaceOne()：替换除 _id 字段以外的文档的所有内容

1、update() 方法

db.collection.update()

根据update指定的表达式可以修改文档中符合条件的字段或代替整个文档。具体的语法格式如下：

db.collection.update(<query>,   //查询表达式<update>,  //更新表达式{upsert: <boolean>,multi: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>,arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],hint:  <document|string>                   // 版本4.2新增}
)

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参数说明：

• query：更新文档的查询表达式；如果指定了参数upsert: true并且集合中没有符合查询条件的文档，查询条件中有关于字段_id指定了.分隔符的，并不会插入新的文档；
• update：主要包含三种格式

• 1.更新文档：只包含更新操作符表达式；
• 2.替换文档：只包含<field1>: <value1>对；
• 3.聚合管道：版本4.2新增，详细参考官方文档。

• upsert：当query查询条件没符合更新的文档，就新创建文档(可选)，默认值为false；
• multi：是否更新多个符合条件的文档(可选)，默认值为false，只更新符合条件的第一个文档；
• writeConcern：参考**db.collection.insert()**相同参数说明；
• collation：指定校对规则(可选，版本3.4新增)；
• arrayFilters：文档数组更新过滤操作符(可选，版本3.6新增)；详细参考： 官方文档
• hint：采用文档或字符串的形式指定适用于查询表达式的索引，如果索引不存在则报错(可选，版本4.2新增)。

使用示例：

使用示例将通过使用两种场景进行，一是没有使用参数选项upsert，二是使用参数选项upsert。

• 不使用选项upsert

// 测试数据
db.books.remove({});db.books.insertMany([{"_id" : 1,"item" : "TBD","stock" : 0,"info" : { "publisher" : "1111", "pages" : 430 },"tags" : [ "technology", "computer" ],"ratings" : [ { "by" : "ijk", "rating" : 4 }, { "by" : "lmn", "rating" : 5 } ],"reorder" : false},{"_id" : 2,"item" : "XYZ123","stock" : 15,"info" : { "publisher" : "5555", "pages" : 150 },"tags" : [ ],"ratings" : [ { "by" : "xyz", "rating" : 5 } ],"reorder" : false}
]);/* 使用选项参数 upsert: true
1、如果查询表达式找到匹配的文档，则执行更新操作；
2、如果查询表达式没有找到匹配的文档，则执行插入操作；
*/
db.books.update({ item: "ZZZ135" },   // 查询表达式{                     // 更新或替换文档item: "ZZZ135",stock: 5,tags: [ "database" ]},{ upsert: true }
);// 1.使用更新操作表达式
/* $set操作符
1、查询表达式指定需要更新的文档 _id;
2、$inc操作符: stock的字段值+5;
3、$set操作符: 替换item字段值，替换嵌入文档info的publisher字段值，替换tags字段值，替换数组ratings的第二个元素值
*/
db.books.update({ _id: 1 },{$inc: { stock: 5 },$set: {item: "ABC123","info.publisher": "2222",tags: [ "software" ],"ratings.1": { by: "xyz", rating: 3 }}}
);
更新之后的文档：
{"_id" : 1,"item" : "ABC123","stock" : 5,"info" : { "publisher" : "2222", "pages" : 430 },"tags" : [ "software" ],"ratings" : [ { "by" : "ijk", "rating" : 4 }, { "by" : "xyz", "rating" : 3 } ],"reorder" : false
}// 2.为已存在的数组添加元素
// $push操作符： 为指定文档数组ratings添加一个元素
db.books.update({ _id: 2 },{$push: { ratings: { "by" : "jkl", "rating" : 2 } }}
);
更新之后的文档：
{"_id" : 2,"item" : "XYZ123","stock" : 15,"info" : {"publisher" : "5555","pages" : 150},"tags" : [ ],"ratings" : [{ "by" : "xyz", "rating" : 5 },{ "by" : "jkl", "rating" : 2 }],"reorder" : false}// 3.文档移除字段
// $unset操作符： 移除文档的指定字段，为_id:1文档移除tags字段
db.books.update( { _id: 1 }, { $unset: { tags: 1 } } );
更新后的文档：
{"_id" : 1,"item" : "TBD","stock" : 0,"info" : {"publisher" : "1111","pages" : 430},"ratings" : [ { "by" : "ijk", "rating" : 4 }, { "by" : "lmn", "rating" : 5 } ],"reorder" : false}// 4.替换整个文档
// 替换_id：2的文档
db.books.update({ _id: 2 },{item: "XYZ123",stock: 10,info: { publisher: "2255", pages: 150 },tags: [ "baking", "cooking" ]}
);
更新后的文档：
{"_id" : 2,"item" : "XYZ123","stock" : 10,"info" : { "publisher" : "2255", "pages" : 150 },"tags" : [ "baking", "cooking" ]
}// 5.更新多个文档
db.books.update({ stock: { $lte: 10 } },{ $set: { reorder: true } },{ multi: true }
);
更新后的全部文档：
[{"_id" : 1,"item" : "ABC123","stock" : 5,"info" : {"publisher" : "2222","pages" : 430},"ratings" : [ { "by" : "ijk", "rating" : 4 }, { "by" : "xyz", "rating" : 3 } ],"reorder" : true}{"_id" : 2,"item" : "XYZ123","stock" : 10,"info" : { "publisher" : "2255", "pages" : 150 },"tags" : [ "baking", "cooking" ],"reorder" : true}
]

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• 使用upserts选项

/* 使用选项参数 upsert: true
1、如果查询表达式找到匹配的文档，则执行更新操作；
2、如果查询表达式没有找到匹配的文档，则执行插入操作；
*/// 1.插入未符合更新条件的文档
db.books.update({ item: "ZZZ135" },   {                     item: "ZZZ135",stock: 5,tags: [ "database" ]},{ upsert: true }      );
因为集合并未满足条件的文档，则插入的文档为：
{"_id" : ObjectId("5da78973835b2f1c75347a83"),"item" : "ZZZ135","stock" : 5,"tags" : [ "database" ]
}// 2.插入未符合更新条件并且基于更新操作符的文档
// 如果没有符合更新查询条件，并且使用的是更新操作符，则会基于当前的查询条件和更新操作符字段插入新的文档
db.books.update({ item: "BLP921" },   {                     $set: { reorder: false },$setOnInsert: { stock: 10 }},{ upsert: true }      
);
新插入的文档为：
{"_id" : ObjectId("5da79019835b2f1c75348a0a"),"item" : "BLP921","reorder" : false,"stock" : 10
}// 3.插入未符合更新条件并且基于聚合管道的文档
// 关于聚合管道请参考官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.update/#update-with-aggregation-pipeline// 4.插入未符合更新条件并且同时联合多文档操作符的文档
如果不符合查询条件，则只会插入单个文档
db.books.update({ "info.publisher": "Self-Published" },   {                                         $set: { reorder: false, tags: [ "literature", "hardcover" ], stock: 25 }},{ upsert: true, multi: true }             
);
新插入的文档：
{"_id" : ObjectId("5db337934f670d584b6ca8e0"),"info" : { "publisher" : "Self-Published" },"reorder" : false,"stock" : 25,"tags" : [ "literature", "hardcover" ]
}

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2、updateXxx() 方法

db.collection.updateOne() 与 db.collection.updateMany()

根据update指定的参数可以修改文档中符合条件的字段或代替整个文档，与**db.collection.update()**不同的是每次只更新单个文档。

根据update指定的参数可以修改文档中符合条件的字段或代替整个文档，与**db.collection.updateOne()**不同的是更新所有符合条件的文档。

语法格式如下：

// 更新单个文档语法：
db.collection.updateOne(<filter>,<update>,{upsert: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>,arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],hint:  <document|string>        }
)// 更新单个或多个文档语法：
db.collection.updateMany(<filter>,<update>,{upsert: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>,arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],hint:  <document|string>        }
)

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参数说明：参考**db.collection.update()**的参数说明。

使用示例：

// 参考db.collection.update()

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db.collection.replaceOne( filter , replacement , options )

db.collection.replaceOne(<filter>,<replacement>,{upsert: <boolean>,writeConcern: <document>,collation: <document>}
)

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参数说明：参考**db.collection.update()**的参数说明。

使用示例：

// 使用一个新的文档来替换name为B的文档
db.user.replaceOne({ name: "B" },{ name: "newB", age: 8, addr: "GuangZhou"}
)

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04、数据删除

• db.collection.deleteOne()：只删除集合中符合条件的一个文档
• db.collection.deleteMany()：删除集合中所有符合条件的文档
• db.collection.remove()：删除集合中符合条件的一个或多个文档（已废弃）

1、deleteXxx() 方法

db.collection.deleteOne() 与 db.collection.deleteMany()

根据filter选项条件删除集合中的单个或多个文档，具体语法格式如下：

// 删除单个语法
db.collection.deleteOne(<filter>,{writeConcern: <document>,collation: <document>}
)
// 删除单个或者多个语法
db.collection.deleteMany(<filter>,{writeConcern: <document>,collation: <document>}
)

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参数说明：

• filter：指定基于查询表达式的过滤条件，关于查询表达式可以查看db.collecion.find()中的<query>；
• writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。
• collation：指定校对规则(可选，版本3.4新增)；

使用示例：

// 删除指定条件的单个文档
db.user.deleteOne( { "_id" : 1 } );
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }// 删除指定条件的多个文档
db.user.deleteMany( {"addr" : "GuangZhou"} );
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 2 }

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2、remove() 方法

db.collection.remove()

根据filter选项条件删除集合中的单个或多个文档，具体语法格式如下：

db.collection.remove(<query>,{justOne: <boolean>, writeConcern: <document>}
)

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参数说明：

• query：必选项，是设置删除的文档的条件。
• justOne：布尔型的可选项，默认为false，删除符合条件的所有文档，如果设为 true，则只删除一个文档。
• writeConcem：可选项，设置抛出异常的级别。

使用示例：

// remove 删除全部
db.day.remove({})// remove 条件删除
db.day.remove({age:10})

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注意：

此方法已经过时，官方推荐使用deleteOne和deleteMany函数来实现删除操作。且remove()函数并不会真正的释放掉存储空间，需要删除后，再用管理员权限的账户执行db.repairDatabase()函数来释放存储空间！

05、数据查询

查询(Read Operations)读操作，是对集合中已存在的文档进行查询，即对应关系型数据库当中的select操作，MongoDB提供以下几种主要查询文档方法：

• db.collection.find()：查询指定集合中满足条件的一个或多个文档和视图；
• db.collection.findOne()：查询指定集合中满足条件的第一个文档
• db.collection.findXxx.pretty()：以格式化方式展现，通过pretty()方法

1、插入测试数据

插入测试数据

db.user.insert([{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" },{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "GuangZhou" },{ "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" },{ "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" },{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "ShenZhen" },{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }
])

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此时 user 表中的数据列表如下：

id	name	age	addr
1	ZhangSan	25	ShenZhen
2	XiaoMing	27	GuangZhou
3	LaoWan	30	BeiJing
4	WangWu	32	ShangHai
5	ZhaoSi	28	ShenZhen
6	LiSi	20	HangZhou

2、查询数据方法

db.collection.find() 与 db.collection.findOne()

db.collection.find() ：是使用频率最高的方法了，可以用来查询数据库集合当中的文档

db.collection.findOne()：方法显示符合条件查询的第一条文档

语法格式如下：

db.collection.find(<query>, <projection>)
db.collection.findOne(<query>, <projection>)

1.
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• query：查询表达式；
• projection：指定查询结果集中需要显示的字段。

• Col_name:1｜true 代表显示该字段;
• Col_name:0 | false 代表不显示该字段。

_id 字段是默认显示的，如果不想显示，则显式指定 {"_id" : 0}

使用示例：

// 查询全部数据的两种方式
db.collection.find()
db.collection.find({})// 查询单个文档：
db.collection.findOne()//============================查询所有文档数据============================
> db.user.find()
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" }
{ "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" }
{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }//============================查询单个文档数据============================
> db.user.findOne({addr: "ShenZhen"})
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }

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3、查询指定字段

查询返回指定字段

db.getCollection('user').find(用于过滤记录的字典，用于限定字段的字典)

1.

• 如果值为0，则表示在全部字段中剔除值为0的这些字段并返回。
• 如果值为1，则表示只返回值为1的这些字段。（默认都为1，显示）

使用示例：

// 只显示name字段和age字段
db.user.find({},{ name : 1 , age : 1 }).limit(1)
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25 }// 不显示_id字段和name字段，其他字段都显示
db.user.find({},{ _id : 0 , name : 0 }).limit(1)
{ "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }

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注意：不能0（显示字段）和1（剔除字段）在同一个语句中一起使用，不然会报错

4、指定范围查询

范围操作符

名称	操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
$eq	等于	{:}	db.col.find({“by”:“Mongo教程”})	where by = ‘Mongo教程’
$lt	小于	{:{$lt:}}	db.col.find({“likes”:{$lt:50}})	where likes < 50
$te	小于或等于	{:{$lte:}}	db.col.find({“likes”:{$lte:50}})	where likes <= 50
$gt	大于	{:{$gt:}}	db.col.find({“likes”:{$gt:50}})	where likes > 50
$gte	大于或等于	{:{$gte:}}	db.col.find({“likes”:{$gte:50}})	where likes >= 50
$ne	不等于	{:{$ne:}}	db.col.find({“likes”:{$ne:50}})	where likes != 50
$in	指定值在数组中	{:{$in:[]}}	db.col.find({“likes”:{$in:[50]}})	where likes in (50)
$nin	指定值不在数组中	{:{$nin:[]}}	db.col.find({“likes”:{$nin:[50]}})	where likes not in (50)

使用示例：

// $eq:等值查询 SQL: SELECT * FROM user WHERE name = "XiaoHei";
db.user.find( { name: "ZhangSan" } )// $ne:等值查询 SQL: SELECT * FROM user WHERE name != "XiaoHei";
db.user.find( { name: {$ne: "XiaoHei"} } )// $gt:范围查询(以大于为例) SQL: SELECT * FROM user WHERE age > 30;
db.user.find( { age: {$gt: 30} } )// $gte、$lt、$lte 同$gt// $in:或查询，可使用or代替 SQL: SELECT * FROM user WHERE addr in ("ShenZhen", "GuangZhou")
db.user.find( { addr: { $in: [ "ShenZhen", "GuangZhou" ] } } )// $nin:SQL: SELECT * FROM user addr not in ("BeiJing")
db.user.find( { addr: { $nin: [ "BeiJing"] } } )

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5、逻辑判断查询

逻辑操作符

名称	说明
$and	指定查询同时满足多个条件查询子句（默认）
$not	指定查询不满足条件查询子句
$or	指定查询满足其中某个条件查询子句
$nor	指定查询无法满足多个条件查询子句

使用实例：

// $and: 逻辑与查询 SQL: SELECT * FROM user WHERE addr = "ShenZhen" AND age < 30;
db.user.find( { $and: [ { addr: { $eq: "ShenZhen" },  age: { $lt: 30 } } ] } )// $and: 或者（一般这种形式更加常用，$and 和 $eq 默认可以省略）
db.user.find( { addr: "ShenZhen",  age: { $lt: 30 } } )// $not: 不符合查询 SQL: SELECT * FROM user WHERE addr <> "GuangZhou";
db.user.find( { addr: { $not: { $eq: "GuangZhou" } } } )// $or: 逻辑或查询 SQL: SELECT * FROM user WHERE addr = "GuangZhou" OR age < 30;
db.user.find( { $or: [ { addr: "GuangZhou" }, { age: { $lt: 30 } } ] } )/*
$nor: 无法同时满足多个条件查询,字段不存在时也符合 
SQL: SELECT * FROM user WHERE addr <> "GuangZhou" AND age > 30; 
符合以下条件之一都会出现在结果集中:
1.文档包含addr和age字段并且符合条件;
2.文档包含addr字段并且符合条件，不包含age字段;
3.文档不包含addr字段，包含age字段并且符合条件;
4.文档不包含addr字段和age字段。
*/
db.user.find( { $nor: [ { addr: { $ne: "GuangZhou" } },  { age: { $gt: 30 } } ] } )

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6、元素操作符查询

元素操作符

名称	说明
$exists	指定查询文档是否有对应的字段
$type	指定查询文档的某个字段是否是对应类型

使用示例：

// $exists: 是否存在指定字段查询,返回所有存在该字段的数据
db.user.find( { name: { $exists: true } } )// $type: 字段是否是指定类型查询,返回所有age字段为double的数据
db.user.find( { "age": { $type: "double" } } )

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$type 可以用来根据数据类型查找数据，比如我想要查找x类型为数字的文档，如下：

db.user.find( { "age": { $type: 1 } } )

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1表示数字，其他数据类型对应的数字参见下表。

类型	对应数字	别名
Double1	1	double
String	2	string
Object	3	object
Array	4	array
Binary data	5	binData
Undefined	6	undefined（弃用）
ObjectId	7	objectId
Boolean	8	bool
Date	9	date
Null	10	null
Regular Expression	11	regex
DBPointer	12	dbPointer
JavaScript	13	javascript
Symbol	14	symbol
JavaScript(with scope)	15	javascriptWithScope
32-bit integer	16	int
Timestamp	17	timestamp
64-bit integer	18	long
Min key	-1	minKey
Max key	127	maxKey

7、特定类型查询

null 类型查询

null的查询稍微有点不同，假如我想查询age为null的数据，如下：

db.user.find({age:null})

1.

这样不仅会查出age为null的文档，也会查出所有没有age字段的文档，如果只想查询z为null的字段，那就再多加一个条件，判断一下z这个字段存在不，如下：

db.user.find({age:{$in:[null],$exists:true}})

1.

正则表达式查询

这里的正则表达式语法和JavaScript中的正则表达式语法一致，比如查询所有key为name，value以Li开始的文档且不区分大小写：

db.user.find({name:/^(Li)(.[a-zA-Z0-9])+/i})

1.

数组查询

假设我有一个数据集如下：

db.books.insert([{"_id" : 1, "books" : ["三国演义", "红楼梦", "水浒传"]},{"_id" : 2, "books" : ["三国演义", "西游记", "水浒传"]},{"_id" : 3, "books" : [ "西游记", "水浒传"]},
])> db.books.find()
{ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦", "水浒传" ] }
{ "_id" : 2, "books" : [ "三国演义", "西游记", "水浒传" ] }
{ "_id" : 3, "books" : [ "西游记", "水浒传" ] }

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查询books中含有三国演义的所有文档，如下：

db.books.find({books:"三国演义"}){ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦", "水浒传" ] }
{ "_id" : 2, "books" : [ "三国演义", "西游记", "水浒传" ] }

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如果要查询既有三国演义又有红楼梦的文档，可以使用$all，如下：

db.books.find({books:{$all:["三国演义","红楼梦"]}}){ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦", "水浒传" ] }

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当然我们也可以使用精确匹配，比如查询books为"三国演义","红楼梦", "水浒传"的数据，如下：

db.books.find({books:["三国演义","红楼梦", "水浒传"]}){ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦", "水浒传" ] }

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不过这种就会一对一的精确匹配。也可以按照下标匹配，比如我想查询数组中下标为2的项的为"水浒传"的文档，如下：

db.books.find({"books.2":"水浒传"}){ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦", "水浒传" ] }
{ "_id" : 2, "books" : [ "三国演义", "西游记", "水浒传" ] }

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也可以按照数组长度来查询，比如我想查询数组长度为3的文档：

db.books.find({books:{$size:2}}){ "_id" : 3, "books" : [ "西游记", "水浒传" ] }

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如果想查询数组中的前两条数据，可以使用$slice，如下：

db.books.find({},{books:{$slice:2}}){ "_id" : 1, "books" : [ "三国演义", "红楼梦" ] }
{ "_id" : 2, "books" : [ "三国演义", "西游记" ] }
{ "_id" : 3, "books" : [ "西游记", "水浒传" ] }

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注意这里要写在find的第二个参数的位置。2表示数组中前两个元素，-2表示从后往前数两个元素。也可以截取数组中间的元素，比如查询数组的第二个到第四个元素：

db.books.find({},{books:{$slice:[1,3]}}){ "_id" : 1, "books" : [ "红楼梦", "水浒传" ] }
{ "_id" : 2, "books" : [ "西游记", "水浒传" ] }
{ "_id" : 3, "books" : [ "水浒传" ] }

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数组中的与的问题也值得说一下，假设我有如下数据：

{"_id" : ObjectId("59f208bc7b00f982986c669c"),"x" : [ 5.0, 25.0]
}

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我想将数组中value取值在(10,20)之间的文档获取到，如下操作：

db.sang_collect.find({x:{$lt:20,$gt:10}})

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此时上面这个文档虽然不满足条件却依然被查找出来了，因为5<20，而25>10，要解决这个问题，我们可以使用$elemMatch，如下：

db.sang_collect.find({x:{$elemMatch:{$lt:20,$gt:10}}})

1.

$elemMatch要求MongoDB同时使用查询条件中的两个语句与一个数组元素进行比较。

嵌套文档查询

嵌套文档有两种查询方式，比如我的数据如下：

{"_id" : ObjectId("59f20c9b7b00f982986c669f"),"x" : 1.0,"y" : {"z" : 2.0,"k" : 3.0}
}

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想要查询上面这个文档，我的查询语句如下：

db.sang_collect.find({y:{z:2,k:3}})

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但是这种写法要求严格匹配，顺序都不能变，假如写成了db.sang_collect.find({y:{k:3,z:2}})，就匹配不到了，因此这种方法不够灵活，我们一般推荐的是下面这种写法：

db.sang_collect.find({"y.z":2,"y.k":3})

1.

这种写法可以任意颠倒顺序。

8、评估操作符查询

评估操作符：参考官方文档： https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query-evaluation/

名称	说明
$expr	为同一个文档中的字段指定表达式并且符合条件的查询，比如比较同一文档当中两个字段的值
$mod	为字段值取模并且符合条件的查询

为了更好的使用这两个主要的操作符，额外创建测试文档数据：

db.monthlyBudget.insertMany([{ "_id" : 1, "category" : "food", "budget": 400, "spent": 450 },{ "_id" : 2, "category" : "drinks", "budget": 100, "spent": 150 },{ "_id" : 3, "category" : "clothes", "budget": 100, "spent": 50 },{ "_id" : 4, "category" : "misc", "budget": 500, "spent": 300 },{ "_id" : 5, "category" : "travel", "budget": 200, "spent": 650 }
]);

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使用示例：

// $expr: 允许使用聚合表达式，这里以$gt为例，更多表达式参考：
// https://docs.mongodb.com/manual/meta/aggregation-quick-reference/#aggregation-expressions
db.monthlyBudget.find( { $expr: { $gt: [ "$spent" , "$budget" ] } } )// $mod: 对字段所在值进行取模运算，显示符合条件的查询，如qty字段值对4取模，并且余数为0
db.inventory.find( { qty: { $mod: [ 4, 0 ] } } )

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9、游标方法查询

游标这个概念在很多地方都有，Java中JDBC里的ResultSet，Android中的Cursor等等都是，MongoDB中也有类似的概念。当我们调用find方法时，就可以返回一个游标。MongoDB 游标的使用：

方法名	作用
hasNext	判断是否有更多的文档
next	用来获取下一条文档
count	查询的结果为文档的总数量
limit	限制查询结果返回数量
skip	跳过指定数目的文档
sort	对查询结果进行排序
distinct	对查询结果进行去重
toArray	将查询结构放到数组中
objsLeftlnBatch	查看当前批次剩余的未被迭代的文档数量
addOption	为游标设置辅助选项，修改游标的默认行为
hint	为查询强制使用指定索引
explain	用于获取查询执行过程报告
snapshot	对查询结果使用快照

查询结果修饰

// 1.查询当前集合数据量
db.collection.find().count()
// 2.查询集合前几条数据
db.collection.find().limit(number)
// 3.限定跳过前几条结果
db.collection.find().skip(number)
// 4.对查询结果进行排序，1为升序，-1为降序
db.collection.find().sort({key, 1或-1}) 
// 5.对查询结果进行去重
db.collection.find().distinct()
// 6.将查询结构放到数组中
db.collection.find().toArray()

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使用示例：

// 相当于select count(1) from user
> db.user.find().count()
6// 查询前 1 条数据
// 相当于：SELECT * FROM user limit 10
> db.user.find().limit(1)
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }// 查询第 5 条以后的数据
> db.user.find().skip(5)
{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }/*
* 查询 10 到 20 之间的数据
* 列表分页
* limit：就是 pageSize
* skip ：就是第几页 * pageSize
*/
> db.user.find().limit(20).skip(10);// 查询某个结果集的记录条数（统计数量）
// 相当于：select count(*) from user where age >= 18;
db.user.find({age: {$gte: 18}}).count();// 如果要返回限制之后的记录数量，要使用 count(true)或者 count(非 0)
db.user.find().limit(20).skip(10).count(true);// 1为升序，-1为降序
> db.user.find().sort({"age": -1});
{ "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" }
{ "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" }
{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }> db.user.distinct('age', { 'age':{'$gte':25 } } )
[ 25, 27, 28, 30, 32 ]// 将查询结构放到数组中
> db.user.find().toArray();
[{"_id" : 1,"name" : "ZhangSan","age" : 25,"addr" : "ShenZhen"},{"_id" : 2,"name" : "XiaoMing","age" : 27,"addr" : "GuangZhou"},{"_id" : 3,"name" : "LaoWan","age" : 30,"addr" : "BeiJing"},{"_id" : 4,"name" : "WangWu","age" : 32,"addr" : "ShangHai"},{"_id" : 5,"name" : "ZhaoSi","age" : 28,"addr" : "ShenZhen"},{"_id" : 6,"name" : "LiSi","age" : 20,"addr" : "HangZhou"}
]

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06、聚合查询

参考：

MongoDB聚合框架(Aggregation Framework)是一个计算框架，它可以：

1. 可作用在一个 或 几个集合上
2. 对集合中的数据进行一系列的运算
3. 可将数据转化为所期望数据形式，如（数学计算，统计，类型，格式处理等）

对效果而言，聚合查询相录于传统SQL查询中的，ORDER BY，GROUP BY，LIMIT，LEFT OUTER JOIN，AS等！

• 聚合查询对照：（MongoDB 与 传统数据库 比对）

步骤	作用	SQL等价运算符
$match	过滤	where / having
$group	分组	group by
$project	投影（别名）	as
$limit	结果限制	limit
$skip	结果限制	skip
$sort	排序	order by
$lookup	左外连接(多表操作)	left outer join
$graphLookup	图搜索	N/A
$facet	分面搜索	N/A
$bucket	分面搜索	N/A
$unwind	展开数组	N/A

Aggregate简介

db.collection.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。

通过这张图，可以了解Aggregate处理的过程：

db.user.aggregate([{ $match : { age : 20 } },                             ==》$match stage{ $group: { _id:  '$addr', total: { $sum: '$age' } } } ==》$group stage
])
====================================================================
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" }
{ "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" }
{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 30, "addr" : "HangZhou" }
{ "_id" : 7, "name" : "KaiFa", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }
{ "_id" : 8, "name" : "QianDuan", "age" : 40, "addr" : "HangZhou" }
{ "_id" : 9, "name" : "YunWei", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 10, "name" : "CeSi", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }
===================================================================⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇$match⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇
====================================================================  
{ "_id" : 7, "name" : "KaiFa", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }
{ "_id" : 9, "name" : "YunWei", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 10, "name" : "CeSi", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }
====================================================================⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇$group⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇⬇
===========================Results==================================
{ "_id" : "HangZhou", "total" : 20 }
{ "_id" : "GuangZhou", "total" : 40 }
===========================Results==================================

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1、db.collection.aggregate() 可以用多个构件创建一个管道，对于一连串的文档进行处理。这些构件包括：筛选操作的match、映射操作的project、分组操作的group、排序操作的sort、限制操作的limit、和跳过操作的skip。
2、db.collection.aggregate()使用了MongoDB内置的原生操作，聚合效率非常高，支持类似于SQL Group By操作的功能，而不再需要用户编写自定义的JavaScript例程。
3、 每个阶段管道限制为100MB的内存。如果一个节点管道超过这个极限,MongoDB将产生一个错误。为了能够在处理大型数据集,可以设置allowDiskUse为true来在聚合管道节点把数据写入临时文件。这样就可以解决100MB的内存的限制。
4、db.collection.aggregate()可以作用在分片集合，但结果不能输在分片集合，MapReduce可以 作用在分片集合，结果也可以输在分片集合。
5、db.collection.aggregate()方法可以返回一个指针（cursor），数据放在内存中，直接操作。跟Mongo shell 一样指针操作。
6、db.collection.aggregate()输出的结果只能保存在一个文档中，BSON Document大小限制为16M。可以通过返回指针解决，版本2.6中后面：DB.collect.aggregate()方法返回一个指针，可以返回任何结果集的大小。

Aggregate语法

db.collection.aggregate(pipeline, options)

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参数说明：

参数	类型	描述
pipeline	array	一系列数据聚合操作或阶段。详见 聚合管道操作符 在版本2.6中更改：该方法仍然可以将流水线阶段作为单独的参数接受，而不是作为数组中的元素;但是，如果不将管道指定为数组，则不能指定options参数
options	document	可选。 aggregate()传递给聚合命令的其他选项。 2.6版中的新增功能：仅当将管道指定为数组时才可用。

**注意：**使用db.collection.aggregate()直接查询会提示错误，但是传一个空数组如db.collection.aggregate([])则不会报错，且会和find一样返回所有文档。

pipeline有很多stage，但这里我只记录我经常用到的几个，如果后续用到再补充。stage详见 官网。

接下来介绍这几个常用的stage

aggregate常用pipeline stage介绍

准备测试数据：

db.getCollection("user").drop()db.getCollection("user").insert([{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" },{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "ShenZhen" },{ "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" },{ "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" },{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "GuangZhou" },{ "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 30, "addr" : "HangZhou" },{ "_id" : 7, "name" : "KaiFa", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" },{ "_id" : 8, "name" : "QianDuan", "age" : 40, "addr" : "HangZhou" },{ "_id" : 9, "name" : "YunWei", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" },{ "_id" : 10, "name" : "CeSi", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }
])

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操作示例：count、skip、project

// 执行：
// 1）$match 阶段排除age小于等于80的文档，将大于80的文档传到下个阶段
// 2）$count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数，并将该值分配给名为age_count的字段。
> db.getCollection("user").aggregate([{ $match : { age : { $gt: 25} } },{ $count : "age_count" }
])
{ "age_count" : 6 }// 1.$skip和$limit 查询6-10条数据
// 2.首先按照age降序排序，然后按照_id降序排序
// 3.给name、age、addr 字段取别名
> db.getCollection("user").aggregate([{ $skip : 5 },{ $limit : 9 },{ $sort : { age : -1 , _id : -1}},{ $project : {'姓名': '$name','年龄': '$age','地址': '$addr'}} 
])
{ "_id" : 8, "姓名" : "QianDuan", "年龄" : 40, "地址" : "HangZhou" }
{ "_id" : 6, "姓名" : "LiSi", "年龄" : 30, "地址" : "HangZhou" }
{ "_id" : 10, "姓名" : "CeSi", "年龄" : 20, "地址" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 9, "姓名" : "YunWei", "年龄" : 20, "地址" : "GuangZhou" }
{ "_id" : 7, "姓名" : "KaiFa", "年龄" : 20, "地址" : "HangZhou" }

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聚合分组（$group）的表达式：

语法：

{ $group: { _id: <expression>, <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },<field2>: { <accumulator2> : <expression2> },... } 
}

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• _id字段是必填的，但是可以指定_id值为null来为整个输入文档计算累计值。
• 剩余的计算字段是可选的，并使用<accumulator>运算符进行计算。
• _id和<accumulator>\表达式可以接受任何有效的 表达式。

示例：

[{$group: {_id: {addr: '$addr'},totalCount: {$sum: 1}}}
]

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• $group是固定的，表示这里一个分组聚合操作。
• _id表示需要根据哪一些列进行聚合，其实一个JSON对象，其key/value对分别表示结果列的别名以及需要聚合的的数据库列。
• totaoCount表示聚合列的列名。
• $sum表示要进行的聚合操作，后面的1表示每次加1。

accumulator操作符

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", first_url : {url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.col.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", last_url : {url"}}}])

使用示例：avg、min、last

// 地址分组统计：个数、总和、平均数、最大、最小、首个、最后一个
db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: { userAddr: '$addr' },totalCount: { $sum: 1 },ageSum: { $sum: '$age' },ageAvg: { $avg: '$age' },ageMax: { $max: '$age' },ageMin: { $min: '$age' },ageFirst: { $first: '$age' },ageLast: { $last: '$age' }}
}])
// 返回结果
{ "_id" : { "userAddr" : "HangZhou" }, "totalCount" : 3, "ageSum" : 90, "ageAvg" : 30, "ageMax" : 40, "ageMin" : 20, "ageFirst" : 30, "ageLast" : 40 }
{ "_id" : { "userAddr" : "BeiJing" }, "totalCount" : 1, "ageSum" : 30, "ageAvg" : 30, "ageMax" : 30, "ageMin" : 30, "ageFirst" : 30, "ageLast" : 30 }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShenZhen" }, "totalCount" : 2, "ageSum" : 52, "ageAvg" : 26, "ageMax" : 27, "ageMin" : 25, "ageFirst" : 25, "ageLast" : 27 }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShangHai" }, "totalCount" : 1, "ageSum" : 32, "ageAvg" : 32, "ageMax" : 32, "ageMin" : 32, "ageFirst" : 32, "ageLast" : 32 }
{ "_id" : { "userAddr" : "GuangZhou" }, "totalCount" : 3, "ageSum" : 68, "ageAvg" : 22.666666666666668, "ageMax" : 28, "ageMin" : 20, "ageFirst" : 28, "ageLast" : 20 }
>    // 指定组_id为null，计算集合中所有文档的总价格和平均数量以及计数：
db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: null,totalCount: { $sum: 1 },ageSum: { $sum: '$age' },ageAvg: { $avg: '$age' },ageMax: { $max: '$age' },ageMin: { $min: '$age' },ageFirst: { $first: '$age' },ageLast: { $last: '$age' }}
}])
// 返回结果
{ "_id" : null, "totalCount" : 10, "ageSum" : 272, "ageAvg" : 27.2, "ageMax" : 40, "ageMin" : 20, "ageFirst" : 25, "ageLast" : 20 }

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数据转换：将集合中的数据按addr分组，然后把所有age转换成数组，ages可以自定义，是分组后的列表

使用示例：$push

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: { userAddr: '$addr' },totalCount: { $sum: 1 },ages: { $push: '$age' }}
}])
// 返回结果
{ "_id" : { "userAddr" : "HangZhou" }, "totalCount" : 3, "ages" : [ 30, 20, 40 ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "BeiJing" }, "totalCount" : 1, "ages" : [ 30 ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShenZhen" }, "totalCount" : 2, "ages" : [ 25, 27 ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShangHai" }, "totalCount" : 1, "ages" : [ 32 ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "GuangZhou" }, "totalCount" : 3, "ages" : [ 28, 20, 20 ] }// 用系统变量$$ROOT按addr对文档进行分组，生成的文档不得超过BSON文档大小限制。
// $$ROOT代表文档本身或者说文档所有字段
db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: { userAddr: '$addr' },users: { $push: '$$ROOT' }}
}])
// 返回结果
{ "_id" : { "userAddr" : "HangZhou" }, "users" : [ { "_id" : 6, "name" : "LiSi", "age" : 30, "addr" : "HangZhou" }, { "_id" : 7, "name" : "KaiFa", "age" : 20, "addr" : "HangZhou" }, { "_id" : 8, "name" : "QianDuan", "age" : 40, "addr" : "HangZhou" } ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "BeiJing" }, "users" : [ { "_id" : 3, "name" : "LaoWan", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" } ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShenZhen" }, "users" : [ { "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }, { "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "ShenZhen" } ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShangHai" }, "users" : [ { "_id" : 4, "name" : "WangWu", "age" : 32, "addr" : "ShangHai" } ] }
{ "_id" : { "userAddr" : "GuangZhou" }, "users" : [ { "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "GuangZhou" }, { "_id" : 9, "name" : "YunWei", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" }, { "_id" : 10, "name" : "CeSi", "age" : 20, "addr" : "GuangZhou" } ] }

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$match + $group

使用示例：

// 单独使用 $match
db.getCollection("user").aggregate([{ $match : { age : { $gt: 20, $lt: 30}   } }
])
{ "_id" : 1, "name" : "ZhangSan", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 2, "name" : "XiaoMing", "age" : 27, "addr" : "ShenZhen" }
{ "_id" : 5, "name" : "ZhaoSi", "age" : 28, "addr" : "GuangZhou" }// 使用 $match + $group
db.getCollection("user").aggregate([{ $match : { age : { $gt: 20, $lt: 30}   } },{$group: {_id: { userAddr: '$addr' },totalCount: { $sum: 1 }}}
])
{ "_id" : { "userAddr" : "ShenZhen" }, "totalCount" : 2 }
{ "_id" : { "userAddr" : "GuangZhou" }, "totalCount" : 1 }

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注意：$match 必须使用在 $group 之前

索引操作-Index

01、索引介绍

索引的作用是为了提升查询效率，在查询操作中，如果没有索引，MongoDB会扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询条件带有索引，MongoDB 将扫描索引， 通过索引确定要查询的部分文档，而非直接对全部文档进行扫描。

索引可以提升文档的查询速度，但建立索引的过程需要使用计算与存储资源，在已经建立索引的前提下，插入新的文档会引起索引顺序的重排。

索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL 中当然也有，本文我们就先来简单介绍下 MongoDB 中的索引。

MongoDB 的索引是基于 B-tree 数据结构及对应算法形成的。树索引存储特定字段或字段集的值，按字段值排序。索引条目的排序支持有效的等式匹配和基于范围的查询操作。

02、创建索引

• db.collection.createIndex(keys, options)：创建集合索引

参数说明：

keys：对象参数为 1 表示正序建立索引，-1 表示逆序建立索引。如果添加多个属性为联合索引

options：可选属性如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 “background” 可选参数。 “background” 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	**3.0+版本已废弃。**在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

使用示例：

// 唯一索引
> db.user.createIndex({name:1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 1,"numIndexesAfter" : 2,"ok" : 1
}// 复合索引
> db.user.createIndex({name:1, addr:1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 2,"numIndexesAfter" : 3,"ok" : 1
}

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03、查看索引

• db.collection.getIndexes()：查看集合索引
• db.collection.totalIndexSize()：查看集合索引大小

// 查看user集合索引大小
> db.user.totalIndexSize()
61440// 查看user集合索引
> db.user.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_"},{"v" : 2,"key" : {"name" : 1,"addr" : 1},"name" : "name_1_addr_1"},{"v" : 2,"key" : {"name" : 1},"name" : "name_1"}
]

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04、删除索引

• db.collection.dropIndexes()：删除集合中所有索引（除了_id字段外）
• db.collection.dropIndex({‘索引名称’})：删除集合指定索引（升序降序不能错）

// 删除所有索引，只会删除除了_id以外的所有索引
> db.user.dropIndexes()
{"nIndexesWas" : 3,"msg" : "non-_id indexes dropped for collection","ok" : 1
}// 删除name字段的索引，升序降序不能错，如果为-1，则提示无索引
> db.user.dropIndex({name:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

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05、索引的类型

MongoDB主要支持以下几种索引类型：

MongoDB的索引使用，首先准备数据：

db.userinfos.insertMany([{_id:1, name: "张三", age: 23,level:10, ename: { firstname: "san", lastname: "zhang"}, roles: ["vip","gen" ]},{_id:2, name: "李四", age: 24,level:20, ename: { firstname: "si", lastname: "li"}, roles:[ "vip" ]},{_id:3, name: "王五", age: 25,level:30, ename: { firstname: "wu", lastname: "wang"}, roles: ["gen","vip" ]},{_id:4, name: "赵六", age: 26,level:40, ename: { firstname: "liu", lastname: "zhao"}, roles: ["gen"] },{_id:5, name: "田七", age: 27, ename: { firstname: "qi", lastname: "tian"}, address:'北京' },{_id:6, name: "周八", age: 28,roles:["gen"], address:'上海' }
]);

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1、单键索引

单键索引（Single Field Indexes）顾名思义就是单个字段作为索引列，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引，我们也可以对一些经常作为过滤条件的字段设置索引，如：给age字段添加一个索引

// 给age字段添加升序索引
db.userinfos.createIndex({age:1})

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其中 {age:1} 中的1表示升序，如果想设置倒序索引的话使用：db.userinfos.createIndex({age:-1}) 即可。我们通过explain()方法查看查询计划，如下图，看到查询：age=23的document时使用了索引，如果没有使用索引的话stage=COLLSCAN。

因为document的存储是bson格式的，我们也可以给内置对象的字段添加索引，或者将整个内置对象作为一个索引，语法如下：

//1.内嵌对象的某一字段作为索引
//在ename.firstname字段上添加索引
db.userinfos.createIndex({"ename.firstname":1})
//使用ename.firstname字段的索引查询
db.userinfos.find({"ename.firstname":"san"})//2.整个内嵌对象作为索引
//给整个ename字段添加索引
db.userinfos.dropIndexes()
//使用ename字段的索引查询
db.userinfos.createIndex({"ename":1})

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2、复合索引

复合索引（Compound Indexes）指一个索引包含多个字段，用法和单键索引基本一致。使用复合索引时要注意字段的顺序，如下添加一个name和age的复合索引，name正序，age倒序，document首先按照name正序排序，然后name相同的document按age进行倒序排序。mongoDB中一个复合索引最多可以包含32个字段。

// 添加复合索引，name正序，age倒序
db.userinfos.createIndex({"name":1,"age":-1}) // 过滤条件为name，或包含name的查询会使用索引(索引的第一个字段)
db.userinfos.find({name:'张三'}).explain()
db.userinfos.find({name:"张三",level:10}).explain()
db.userinfos.find({name:"张三",age:23}).explain()// 查询条件为age时，不会使用上边创建的索引,而是使用的全表扫描
db.userinfos.find({age:23}).explain()

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执行查询时查询计划如下：

3、多键索引

多键索引（mutiKey Indexes）是建在数组上的索引，在MongoDB的ocument中，有些字段的值为数组，多键索引就是为了提高查询这些数组的效率。看一个栗子：准备测试数据，classes集合中添加两个班级，每个班级都有一个students数组，如下：

db.classes.insertMany([{"classname":"class1","students":[{name:'jack',age:20},{name:'tom',age:22},{name:'lilei',age:25}]},{"classname":"class2","students":[{name:'lucy',age:20},{name:'jim',age:23},{name:'jarry',age:26}]}])

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为了提高查询students的效率，我们给students的age字段添加索引

// 给students数组中的age字段添加索引
db.classes.createIndex({'students.age':1})
// 查询条件时student.age时，使用索引
db.classes.find({'students.age':20}).explain()

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4、哈希索引

哈希索引（hashed Indexes）就是将 field 的值进行 hash 计算后作为索引，散列索引只能用于字段完全匹配的查询，不能用于范围查询等，对于经常需要排序或查询范围查询的集合不要使用哈希索引。

// 再userinfos的name字段创建哈希索引
db.collection.createlndex( { _id : "hashed" })
// 查询条件时name时，使用索引
db.userinfos.find({'name':'张三'}).explain()

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MongoDB 支持散列任何单个字段的索引，但是不支持多键（即数组）索引。需要说明的是，MongoDB 在进行散列索引之前，需要将浮点数截断为 64 位整数。例如，散列将对 2.3、2.2 和 2.9 这些值产生同样的返回值。

5、全文索引

参考：

一般全文索引可以用：elasticsearch、solr、lucene

6、地理空间索引

地理空间索引类型：地理空间索引可以分为两类：

1、2d索引，可以用来存储和查找平面上的点。
2、2d sphere索引，可以用来存储和查找球面上的点。

06、索引的属性

1、唯一索引

唯一索引（unique indexes）用于为 Collection 添加唯一约束，即强制要求 Collection中 的索引字段没有重复值。

添加唯一索引的语法：

// 在userinfos的name字段添加唯一索引
db.userinfos.createIndex({name:1},{unique:true})

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看一个使用唯一索引的栗子：

2、局部索引

局部索引（Partial Indexes）顾名思义，只对 Collection 的一部分添加索引。创建索引的时候，根据过滤条件判断是否对 Document 添加索引，对于没有添加索引的文档查找时采用的全表扫描，对添加了索引的文档查找时使用索引。使用方法也比较简单：

//userinfos集合中age>25的部分添加age字段索引
db.userinfos.createIndex({ age:1 },{ partialFilterExpression: {age:{$gt: 25 }}}
)//查询age<25的document时，因为age<25的部分没有索引，会全表扫描查找(stage:COLLSCAN)
db.userinfos.find({age:23})//查询age>25的document时，因为age>25的部分创建了索引，会使用索引进行查找(stage:IXSCAN)
db.userinfos.find({age:26})

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当查询 age=23 的记录时，stage=COLLSCAN，当查询age=26的记录时，使用了索引，如下：

3、稀疏索引

稀疏索引（sparse indexes）在有索引字段的 Document 上添加索引，如在 address 字段上添加稀疏索引时，只有 Document 有address 字段时才会添加索引。而普通索引则是为所有的 Document 添加索引，使用普通索引时如果 Document 没有索引字段的话，设置索引字段的值为null。

稀疏索引的创建方式如下，当Document包含address字段时才会创建索引：

// 创建在address上创建稀疏索引
db.userinfos.createIndex({address:1},{sparse:true})

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看一个使用稀疏索引的栗子：

4、过期索引-TTL

TTL索引（TTL indexes）是一种特殊的单键索引，用于设置 Document 的过期时间，MongoDB 会在 Document 过期后将其删除，TTL非常容易实现类似缓存过期策略的功能。我们看一个使用TTL索引的栗子：

// 添加测试数据
db.logs.insertMany([{_id:1,createtime:new Date(),msg:"log1"},{_id:2,createtime:new Date(),msg:"log2"},{_id:3,createtime:new Date(),msg:"log3"},{_id:4,createtime:new Date(),msg:"log4"}
])// 在createtime字段添加TTL索引，过期时间是120s
db.logs.createIndex({createtime:1}, { expireAfterSeconds: 120 })// logs中的document在创建后的120s后过期，会被mongoDB自动删除
db.logs.insert( { _id: 5, createtime: new Date(), msg:"log5" } )

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注意：TTL索引只能设置在date类型字段（或者包含date类型的数组）上，过期时间为字段值 + exprireAfterSeconds；document过期时不一定就会被立即删除，因为MongoDB执行删除任务的时间间隔是60s；capped Collection不能设置TTL索引，因为MongoDB不能主动删除capped Collection中的document。

5、案例实战-TTL

实现定时删除任务：参考：

利用 TTL 集合对存储的数据进行失效时间设置：经过指定的时间段后或在指定的时间点过期，MongoDB 独立线程去清除数据。

在指定秒数后使文档过期

1、首先创建索引，设置过期时间为180秒，然后存储数据入库

// 创建 TTL 索引，过期实践为180秒
db.col.createIndex( { createDate: 1 }, { expireAfterSeconds: 180 } )
// 然后插入数据测试
db.col.insert( { _id: 1, createDate: new Date() } )

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3、mongodb 会在大于 expireAfterSeconds 指定值的秒数后，过期

// 180 秒后查看数据是否过期
db.col.find();

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在特定时钟时间使文档过期

1、首先建立索引，设置 expireAfterSeconds 为 0

// 创建索引，设置过期时间参数为0
db.col.createIndex( { createDate: 1 }, { expireAfterSeconds: 0 } )
// 然后插入数据，增加的索引字段给定指定的时间
db.col.insert( { _id: 1, "createDate": new Date('July 22, 2020 12:00:00') } )

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2、createDate 的值为特定的时间值，等时间到达expireAt的值时，这个文档就 失效了。

其他注意事项:

• 索引关键字段必须是 Date 类型。
• 非立即执行：扫描 Document 过期数据并删除是独立线程执行，默认 60s 扫描一次，删除也不一定是立即删除成功。
• 单字段索引，混合索引不支持

备份恢复及导入导出

MongoDB 4.4版本 之后 MongoDB数据库工具现在与MongoDB服务 分开发布 需要单独安装

• 下载地址：https://docs.mongodb.com/database-tools/
• 下载安装或解压，配置到环境变量 path 中，然后可以使用 mongodump、 mongorestore、 mongoimport、 mongoexport 命令
• 在导入其他人的数据库前，应该清空 -->该库下的用户 -->再创建用户后再连接

数据导出与导入：mongoexport、mongoimport

01、导出：mongoexport

1、概念：

mongoDB 中的 mongoexport 工具可以把一个 collection(集合) 导出成JSON格式或CSV格式的文件。可以通过参数指定导出的数据项，也可以根据指定的条件导出数据。

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2、语法：

mongoexport -d dbname -c cname -o file --type json/csv -f field

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参数说明：

• -d、–db：数据库名
• -c 、–collection：集合名
• -o、–out ：输出的文件名
• –type： 输出的格式，默认为json。可以为json/csv
• -f：输出的字段，如果-type为csv，则需要加上-f “字段名”
• -h：指明数据库宿主机的IP。如是本机可以去除该参数
• -u：指明数据库的用户名
• -p：指明数据库的密码

示例：

# 导出dbname数据库的cname集合中所有 _id,user_id,user_name,age,status 字段到 /mongoBack/cname.json文件中
mongoexport -d dbname -c cname -o /mongoBack/cname.json -f "_id,user_id,user_name,age,status"

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02、导入：mongoimport

当要插入的数据太多时，一条一条的insert在繁琐了。所以，我们可以在代码编辑器中以JSON格式编辑好要插入的数据，以 *.json 文件格式保存，然后导入数据库：下面就是将mydata.json文件，导入到test数据库的student集合中。

1、语法：

mongoimport -d dbname -c cname --file filename --headerline -f field

1.

参数说明：

• -d ：数据库名
• -c ：collection名
• –type ：导入的格式默认json。可以为json/csv
• -f ：导入的字段名
• –headerline ：如果导入的格式是csv，则可以使用第一行的标题作为导入的字段
• –file ：要导入的文件
• –drop：导入前把集合中的数据清空
• -h：指明数据库宿主机的IP。如是本机可以去除该参数
• -u：指明数据库的用户名
• -p：指明数据库的密码

示例：

# 把/mongoBack/cname.json中的数据导入dbname数据中的cname集合中，并且只导入_id,user_id,user_name,age,status字段
mongoimport -d dbname -c cname --file /mongoBack/cname.json -f "_id,user_id,user_name,age,status" --drop

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MongoDB备份与恢复：mongodump、mongorestore

03、备份：mongodump

1、语法：

mongodump -h host -u user -d dname -o dbdirectory

1.

参数说明：

• -d： 需要备份的数据库实例，例如：test
• -o： 备份的数据存放位置，该路径需要提前创建。例：/home/mongodump/
• -h：指明数据库宿主机的IP。如是本机可以去除该参数
• -u：指明数据库的用户名
• -p：指明数据库的密码
• –port：端口号。如是默认可以去除该参数

示例：

# 备份单个表
mongodump -u user -p 123 --authenticationDatabase admin -d dname -c cname -o /backup/mongodb/dname_d_bak_201507021701.bak# 备份单个库
mongodump -u user -p 123 --authenticationDatabase admin -d dname -o /backup/mongodb/# 备份所有库
mongodump -u user -p 123 --authenticationDatabase admin -o /backup/allbak # 备份所有库推荐使用添加--oplog参数的命令，这样的备份是基于某一时间点的快照，只能用于备份全部库时才可用，单库和单表不适用：
mongodump -h 127.0.0.1 --port 27017 --oplog -o /backup/allbak

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04、恢复：mongorestore

1、语法：

mongorestore -h host -u user -d dname --dir dbdirectory

1.

参数或名：

• -d： 需要恢复的数据库实例，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2
• –dir： 备份数据所在位置，例如：/home/mongodump/itcast/
• –drop： 恢复前把集合中的数据清空。
• -h： MongoDB所在服务器地址。如是本机可以去除该参数
• -u：指明数据库的用户名
• -p：指明数据库的密码
• –port：端口号。如是默认可以去除该参数

示例：

# 恢复单表
mongorestore -u user -p 123 --authenticationDatabase admin -d dname -c cname /backup/mongodb/dname_d_bak_201507021701.bak/myTest/d.bson  # 恢复单个库：
mongorestore -u user -p 123 --authenticationDatabase admin -d dname /backup/mongodb/# 恢复所有库：
mongorestore -u user -p 123 --authenticationDatabase admin /backup/allbak# 备份时如果加了--oplogReplay参数，恢复时也要加上--oplogReplay参数，具体命令如下(下面是恢复单库的命令)：
mongorestore -d dname --oplogReplay /home/mongo/swrdbak/swrd/

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注意：

1、mongorestore恢复数据默认是追加，如打算先删除后导入，可以加上–drop参数，不过添加–drop参数后，会将数据库数据清空后再导入，如果数据库备份后又新加入了数据，也会将新加的数据删除，它不像mysql有一个存在的判断

2、mongodump在mongo关闭时，也是可以备份的，不过需要指定数据目录，命令为：mongodump --dbpath /data/db

使用MongoDB其他命令行工具远程操作连接时，尽量加上如下参数.

--authenticationDatabase admin

Java操作MongoDB

参考：https://mongodb.github.io/mongo-java-driver/4.2/driver/getting-started/installation/

http://c.biancheng.net/view/6571.html https://www.jianshu.com/p/6d0238719919

SpringBoot整合MongoDB

Spring Boo与MongoDB集成，并通过MongoRepository以及MongoTemplate来执行CRUD操作。

1、准备工作

1.1、依赖包版本号：

Spring Boot：2.3.0.RELEASE
Spring Boot Data MongoDB：2.3.0.RELEASE
MongoDB：4.2.6
MongoDB Driver：4.0.3

1.2、要操作集合数据结构（即model）

Department：

字段名	类型
id	String
name	String
description	String
employees	Arrays

Employee：

字段名	类型
empId	String
name	String
age	int
address	String

2、创建项目

2.1、创建SpringBoot项目，并添加依赖

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.0.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional>
</dependency>

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2.2、配置文件增加MongoDB配置，application.properties

spring.data.mongodb.host=127.0.0.1
spring.data.mongodb.port=27017
spring.data.mongodb.database=test
spring.data.mongodb.username=admin
spring.data.mongodb.password=password# 简写，其中name是用户名，pwd是密码,test是数据库
# spring.data.mongodb.uri=mongodb://127.0.0.1:27017/test
# spring.data.mongodb.uri=mongodb://name:pwd@127.0.0.1:27017/test
# 如果要配置多个数据库，则中间用","分割
# spring.data.mongodb.uri=mongodb://127.0.0.1:27017,127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019/test

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备注：username不能是admin管理员用户。必须是当前database的用户才可以

2.3、测试项目能否正常启动，然后查看项目结构：

├─src
│  ├─main
│  │  ├─java
│  │  │  └─com
│  │  │      └─example
│  │  │          └─mongodb
│  │  │              │  MongodbApplication.java
│  │  │              │
│  │  │              ├─controller
│  │  │              │      DepartmentController.java
│  │  │              │      EmployeeController.java
│  │  │              │
│  │  │              ├─model
│  │  │              │      Department.java
│  │  │              │      Employee.java
│  │  │              │
│  │  │              └─repository
│  │  │                      DeptRepository.java
│  │  │                      DeptTemplate.java
│  │  │                      EmpRepository.java
│  │  │                      EmpTemplate.java
│  │  │
│  │  └─resources
│  │      │  application.properties
│  │      │
│  │      ├─static
│  │      └─templates
│  └─test
│
└─target

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2.4、创建Model Bean（Department.class、Employee.clss）

package com.example.mongodb.model;import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.DBRef;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;@Data
@Document("Department")
public class Department implements Serializable {@Idprivate String id;@Indexed(name = "deptName")private String name;private String description;@DBRefprivate List<Employee> employees;
}

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package com.example.mongodb.model;import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import java.io.Serializable;@Data
@Document("Employee")
public class Employee implements Serializable {@Idprivate String empId;private String name;private int age;private String address;
}

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2.5、两种操作数据的方式：MongoRepository、MongoTemplate

MongoRepository

DeptRepository.class、EmpRepository.class

package com.example.mongodb.repository;import com.example.mongodb.model.Department;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
import org.springframework.data.mongodb.repository.Query;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List;@Repository
public interface DeptRepository extends MongoRepository<Department,String> {@Query(value = "{'Employee.name': ?0}", fields = "{'employees' : 0}")Department findDepartmentByEmployeeName(String empName);List<Department> findDepartmentByName(String name);
}

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package com.example.mongodb.repository;import com.example.mongodb.model.Employee;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;public interface EmpRepository extends MongoRepository<Employee,String> {}

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MongoTemplate

DeptTemplate.class、EmpTemplate.class

package com.example.mongodb.repository;import com.example.mongodb.model.Department;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List;@Repository
public class DeptTemplate {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;public List<Department> findAll() {return mongoTemplate.findAll(Department.class);}public List<Department> findDepartmentByName(String deptName){Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("name").is(deptName));return mongoTemplate.find(query, Department.class);}public Department save(Department department) {mongoTemplate.save(department);return department;}public Department update(Department department){Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("id").is(department.getId()));Update update = new Update();update.set("name", department.getName());update.set("description", department.getDescription());return mongoTemplate.findAndModify(query, update, Department.class);}public void deleteById(String deptId) {Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("id").is(deptId));mongoTemplate.remove(query, Department.class);}}

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package com.example.mongodb.repository;import com.example.mongodb.model.Employee;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List;@Repository
public class EmpTemplate {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;public List<Employee> findAll() {return mongoTemplate.findAll(Employee.class);}public Employee save(Employee employee) {mongoTemplate.save(employee);return employee;}public Employee update(Employee employee){Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("empId").is(employee.getEmpId()));Update update = new Update();update.set("name", employee.getName());update.set("description", employee.getAddress());return mongoTemplate.findAndModify(query, update, Employee.class);}public void deleteById(String empId) {Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("empId").is(empId));mongoTemplate.remove(query, Employee.class);}
}

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2.6、创建Controller（DepartmentController.class、EmployeeController.class）

package com.example.mongodb.controller;import com.example.mongodb.model.Department;
import com.example.mongodb.model.Employee;
import com.example.mongodb.repository.DeptRepository;
import com.example.mongodb.repository.DeptTemplate;
import com.example.mongodb.repository.EmpRepository;
import com.example.mongodb.repository.EmpTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Optional;@RestController
public class DepartmentController {// v1的接口使用 MongoRepository 方式操作数据@Autowired DeptRepository deptRepository;@Autowired EmpRepository empRepository;// v2的接口使用 MonoTemplate 方式操作数据@Autowired DeptTemplate deptTemplate;@Autowired EmpTemplate empTemplate;/********************* MongoRepository方式 *********************/@PostMapping("/v1/dept/save")public Department v1save(@RequestBody Department department) {// 添加部门信息前首先保存员工信息List<Employee> employees = Optional.ofNullable(department.getEmployees()).orElse(Collections.emptyList());employees.forEach(employee -> empRepository.save(employee));return deptRepository.save(department);}@GetMapping("/v1/dept/list")public List<Department> v1list(){return deptRepository.findAll();}@PutMapping("/v1/dept/update/{deptId}")public Department v1update(@RequestBody Department department, @PathVariable String deptId) {department.setId(deptId);List<Employee> employees = Optional.ofNullable(department.getEmployees()).orElse(Collections.emptyList());employees.forEach(Employee -> empRepository.save(Employee));return deptRepository.save(department);}@DeleteMapping("/v1/dept/delete/{deptId}")public String v1delete(@PathVariable String deptId) {deptRepository.deleteById(deptId);return deptId;}@GetMapping("/v1/dept/get/{deptName}")public List<Department> v1getByName(@PathVariable String deptName) {return deptRepository.findDepartmentByName(deptName);}@GetMapping("/v1/dept/get/emp/{empName}")public Department v1getByEmpName(@PathVariable String empName) {return deptRepository.findDepartmentByEmployeeName(empName);}/********************* MonoTemplate方式 *********************/@PostMapping("/v2/dept/save")public Department v2save(Department department) {List<Employee> employees = Optional.ofNullable(department.getEmployees()).orElse(Collections.emptyList());employees.forEach(Employee -> empRepository.save(Employee));return deptTemplate.save(department);}@GetMapping("/v2/dept/list")public List<Department> v2list() {return deptTemplate.findAll();}@PutMapping("/v2/dept/update")public Department v2update(Department department){List<Employee> employees = Optional.ofNullable(department.getEmployees()).orElse(Collections.emptyList());employees.forEach(emp -> empRepository.save(emp));return deptTemplate.update(department);}@DeleteMapping("/v2/dept/delete/{deptId}")public void v2delete(@PathVariable String deptId) {deptTemplate.deleteById(deptId);}@GetMapping("/v2/dept/get/{deptName}")public List<Department> v2getByName(@PathVariable String deptName){return deptTemplate.findDepartmentByName(deptName);}
}

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package com.example.mongodb.controller;import com.example.mongodb.model.Department;
import com.example.mongodb.model.Employee;
import com.example.mongodb.repository.DeptRepository;
import com.example.mongodb.repository.DeptTemplate;
import com.example.mongodb.repository.EmpRepository;
import com.example.mongodb.repository.EmpTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Optional;@RestController
public class EmployeeController {// v1的接口使用 MongoRepository 方式操作数据，v2的接口使用 MonoTemplate 方式操作数据@Autowired EmpRepository empRepository;@Autowired EmpTemplate empTemplate;/********************* MongoRepository方式 *********************/@PostMapping("/v1/emp/save")public Employee v1save(@RequestBody Employee employee) {return empRepository.save(employee);}@GetMapping("/v1/emp/list")public List<Employee> v1list(){return empRepository.findAll();}@PutMapping("/v1/emp/update/{empId}")public Employee v1update(@RequestBody Employee employee, @PathVariable String empId) {//employee.setEmpId(empId);return empRepository.save(employee);}@DeleteMapping("/v1/emp/delete/{empId}")public String v1delete(@PathVariable String empId) {empRepository.deleteById(empId);return empId;}
}

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3、测试接口

v1的接口使用MongoRepository方式操作数据，v2的接口使用MonoTemplate方式操作数据。

###新增
POST http://localhost:8080/v1/dept/save
Content-Type: application/json{"id": "007","name": "阿里巴巴","description": "阿里巴巴Java开发","employees": [{"empId": "1","name": "Sam Liu","age": 28,"address": "深圳"}]
}###更新
PUT http://localhost:8080/v1/dept/update/007
Content-Type: application/json{"id": "007","name": "阿里巴巴-new","description": "阿里巴巴Web开发","employees": [{"empId": "1","name": "Sam Liu","age": 28,"address": "深圳"},{"empId": "2","name": "Tom","age": 38,"address": "杭州"}]
}###删除
DELETE http://localhost:8080/v1/dept/delete/007###查询
GET http://localhost:8080/v1/dept/list##############################################################
###新增
POST http://localhost:8080/v1/emp/save
Content-Type: application/json{"empId": "1","name": "Sam Liu","age": 28,"address": "深圳"
}###更新
PUT http://localhost:8080/v1/emp/update/1
Content-Type: application/json{"empId": "1","name": "Sam Liu-update","age": 28,"address": "深圳-update"
}###删除
DELETE http://localhost:8080/v1/emp/delete/007###查询
GET http://localhost:8080/v1/emp/list

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