NodeJS简易博客系统（三）MongoDB入门学习
安装好mongodb并设置开机自启动服务，然后安装可视化软件NoSQL Manager for MongoDB Professional。
一、CRUD操作
1、创建/使用数据库
| use DATABASE_NAME |
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
2、删除数据库/集合
| db.dropDatabase() { "dropped" : "blog", "ok" : 1 } db.collection.drop() |
3、insert
db.user.insert({name:"ljw",age:23,sex:"男"}) |
4、delete
db.collection.remove( |
justOne传入删除的个数，如果remove中传入{}即为删除所有数据。
5、select
| db.collection.find(query, projection) |
- query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
- projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
6、update
db.collection.update( |
- query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
- update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
- upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
- multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
- writeConcern :可选，抛出异常的级别。
如更新
name为soleil的age为23
二、操作符
1、条件操作符号
如果查询age大于20
常用如下： |
2、 $type 操作符
$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。
MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：
| Double | 1 | |
| String | 2 | |
| Object | 3 | |
| Array | 4 | |
| Binary data | 5 | |
| Undefined | 6 | 已废弃。 |
| Object id | 7 | |
| Boolean | 8 | |
| Date | 9 | |
| Null | 10 | |
| Regular Expression | 11 | |
| JavaScript | 13 | |
| Symbol | 14 | |
| JavaScript (with scope) | 15 | |
| 32-bit integer | 16 | |
| Timestamp | 17 | |
| 64-bit integer | 18 | |
| Min key | 255 | Query with -1. |
| Max key | 127 |
如在下列数据中查询name为string类型的数据：
三、聚合
1、aggregate() 方法
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。语法如下：
| db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) |
在user表中有如下数据：
使用聚合查询语句
| db.user.aggregate([{$group : {_id : "$sex", num_total : {$sum : 1}}}]) |
得到如下结果：
其实就相当于MySQL中的select sex, count(*) from user group by sex.
常用的聚合的表达式如下:
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
2、管道
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。
如统计年龄在17到24之间的数据条数：
3、Map Reduce
Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。
语法：
| db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数 { out: collection, query: document, sort: document, limit: number } ) |
使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录, 将key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。
Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。
参数说明:
- map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
- reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。
- out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
- query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
- sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
- limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）
现在，我们将在 user集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(sex:"女")，并通过name分组，计算每个用户的sex数：
可以看到有两个sex为"女"的用户并分为两个键值对。还可以在该语句后使用find()来查询分类的结果：
掌握了这些就能基本使用MongoDB了。。
