
MongoDB用户和密码登录
一、MongoDB中内置角色
角色 | 介绍 |
read | 提供读取所有非系统的集合(数据库) |
readWrite | 提供读写所有非系统的集合(数据库)和读取所有角色的所有权限 |
dbAdmin | 提供执行管理任务的功能,例如与架构相关的任务,索引编制,收集统计信息。此角色不授予用户和角色管理权限。 |
dbOwner | 提供对数据库执行任何管理操作的功能。此角色组合了readWrite,dbAdmin和userAdmin角色授予的权限。 |
userAdmin | 提供在当前数据库上创建和修改角色和用户的功能。由于userAdmin角色允许用户向任何用户(包括他们自己)授予任何权限,因此该角色还间接提供对数据库的超级用户访问权限,或者,如果作用于管理数据库,则提供对群集的访问权限。 |
clusterAdmin | 提供最佳的集群管理访问。此角色组合了clusterManager,clusterMonitor和hostManager角色授予的权限。此外,该角色还提供了dropDatabase操作。 |
readAnyDatabase | 仅在admin 数据库中使用,提供所有数据库的读权限。 |
readWriteAnyDatabase | 尽在admin 数据库中使用,提供所有数据库的读写权限 |
userAdminAnyDatabase | 尽在admin 数据库中使用,提供与userAdmin相同的用户管理操作访问权限,允许用户向任何用户(包括他们自己)授予任何权限,因此该角色还间接提供超级用户访问权限。 |
dbAdminAnyDatabase | 仅在admin 数据库中使用,提供与dbAdmin相同的数据库管理操作访问权限,该角色还在整个群集上提供listDatabases操作。 |
root | 尽在admin 数据库中使用,提供超级权限 |
二、创建管理员用户
创建管理员
连接mongodb
mongo --host 127.0.0.1
use admin
db.createUser(
{
user: "root",
pwd: "aaa123",
roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" }, "readWriteAnyDatabase" ]
}
)
创建管理员账号:root 密码:aaa123
查看创建的管理员账号
use admin
db.getUser("root")
连接MongoDB
1、类似Mysql一样连接
mongosh -u root -p aaa123 --host 127.0.0.1/admin
结果:
Current Mongosh Log ID: 6229ad5b6102a1b279cf3860
Connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/admin?directConnection=true&serverSelectionTimeoutMS=2000&appName=mongosh+1.2.2
Using MongoDB: 5.0.6
Using Mongosh: 1.2.2
For mongosh info see: https://docs.mongodb.com/mongodb-shell/
To help improve our products, anonymous usage data is collected and sent to MongoDB periodically (https://www.mongodb.com/legal/privacy-policy).
You can opt-out by running the disableTelemetry() command.
Warning: Found ~/.mongorc.js, but not ~/.mongoshrc.js. ~/.mongorc.js will not be loaded.
You may want to copy or rename ~/.mongorc.js to ~/.mongoshrc.js.
2、登录后进行验证
admin> db.auth("root","aaa123")
{ ok: 1 }
三、创建普通用户
创建一个普通用户
用户名:redseanet
密码:red123
权限:读写数据库 test, 只读数据库 cache
use test
db.createUser(
{
user: "redseanet",
pwd: "red123",
roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
{ role: "read", db: "cach" } ]
}
)
结果:
admin> use test
switched to db test
test> db.createUser(
... {
..... user: "redseanet",
..... pwd: "red123",
..... roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
..... { role: "read", db: "cach" } ]
..... }
... )
{ ok: 1 }
test>
在test集合中插入、查询数据
test> db.test.insertOne({name:"sue",age:29,status:'p'})
{
acknowledged: true,
insertedId: ObjectId("6229b015d5b25dc231c82a2b")
}
test> db.test.find({name:"sue"})
[
{
_id: ObjectId("6229afdcd5b25dc231c82a2a"),
name: 'sue',
age: 19,
status: 'p'
},
{
_id: ObjectId("6229b015d5b25dc231c82a2b"),
name: 'sue',
age: 29,
status: 'p'
}
]
test>
数据库——MongoDB增删改查
数据库操作
#1、增
use config #如果数据库不存在,则创建并切换到该数据库,存在则直接切换到指定数据库。
#2、查
show dbs #查看所有数据库,相当于Mysql的show databases
#空数据库不会显示在列表中比如默认创建的数据库config, 要显示,就必须在库中插入数据
db #查看当前所在库
#3、删
use config #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库
集合操作
#1、增
use db1#选择所在数据库
#方式一:
db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时,集合就会被创建并包含该文档
#方式二:
db.table2#创建一个空集合
#2、查
show collections
show tables#两者等价
#3、删
db.table1.drop()
#集合没有改的操作
文档操作
文档的操作可以看成是对字典的操作
增:增加时没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变
单条增加
user0={
"name":"Redseanet agent",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'Shenzhen'
}
}
db.test.insert(user0)
多条批量增加:db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式
user1={
"_id":1,
"name":"alex",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'weifang'
}
}
user2={
"_id":2,
"name":"wupeiqi",
"age":20,
'hobbies':['music','read','run'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'hebei'
}
}
user3={
"_id":3,
"name":"yuanhao",
"age":30,
'hobbies':['music','drink'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'heibei'
}
}
user4={
"_id":4,
"name":"jingliyang",
"age":40,
'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
user5={
"_id":5,
"name":"jinxin",
"age":50,
'hobbies':['music','read',],
'addr':{
'country':'China',
'city':'henan'
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
删:
#1、删除符合条件的第一个文档
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档
#2、删除符合条件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档,且内容含有country': 'China'的全都删除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有
#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合(表)
查:
查的形式有很多,如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量,还有排序、分页等等。下面我们针对十种查的形式进行详细说明。
注:在MongoDB中,用到方法都得用 $ 符号开头
一、比较运算:=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')
=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})
#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})
#3、select * from db1.user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})
#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})
#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})
#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})
二、逻辑运算:MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系,或者直接用$and,$o,r$not(与或非)
#逻辑运算:$and,$or,$not
#1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}})
#2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
db.user.find({
"_id":{"$gte":3,"$lte":4},
"age":{"$gte":40}
})
db.user.find({"$and":[
{"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
{"age":{"$gte":40}}
]})
#3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
db.user.find({"$or":[
{"_id":{"$lte":1,"$gte":0}},
{"_id":{"$gte":4}},
{"name":"yuanhao"}
]})
#4 select * from db1.user where id % 2 = 1;
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})
db.user.find({
"_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
})
三、成员运算:成员运算无非in和not in,MongoDB中形式为$in , $nin
#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})
#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})
四、正则:正则定义在/ /内
# MongoDB: /正则表达/i
#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则:j开头、g或n结尾,不区分大小写
五、查看指定字段:0表示不显示1表示显示
#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
"name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
"_id":0,
"name":1,
"age":1
}
)
六、对数组的查询:
#查询数组相关
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
"hobbies":"dancing"
})
#查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
"hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})
#查看第2个爱好为dancing的人
db.user.find({
"hobbies.2":"dancing"
})
#查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find(
{},
{
"_id":0,
"name":0,
"age":0,
"addr":0,
"hobbies":{"$slice":[1,2]},
}
)
#查看所有人最后两个爱好,第一个{}表示查询条件为所有,第二个是显示条件
db.user.find(
{},
{
"_id":0,
"name":0,
"age":0,
"addr":0,
"hobbies":{"$slice":-2},
}
)
#查询子文档有"country":"China"的人
db.user.find(
{
"addr.country":"China"
}
)
七、对查询结果进行排序:sort() 1代表升序、-1代表降序
db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
八、分页:limit表示取多少个document,skip代表跳过几个document
#这样就做到了分页的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个
九、获取数量:count()
#查询年龄大于30的人数
#方式一:
db.user.count({'age':{"$gt":30}})
#方式二:
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
十、其他:查找所有、去重、查找key为null的项
#1、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()
#3、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
改:
对已有的问当今进行修改的操作也叫更新,用upsate(),具体格式和参数如下:
#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(
,
,
{
upsert: ,
multi: ,
writeConcern:
}
)
#参数说明:对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
"""
query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录则不更新也不插入,设置为true代表不存在则添加。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true时,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
"""
#更新操作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。
1、常规修改操作:
#设数据为{'name':'武松','age':18,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}}
#update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松";
#1、覆盖式
db.user.update(
{"name":"武松"},
{"age":23,"name":"武大郎"}
)
#得到的结果为{"age":23,"name":"武大郎"}
#2、局部修改:$set
db.user.update(
{"name":"武松"},
{"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}}
)
#得到的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['做煎饼','吃煎饼','卖煎饼']}
#3、改多条:将multi参数设为true
db.user.update(
{"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},
{"$set":{"age":53,}},
{"multi":true}
)
#4、有则修改,无则添加:upsert参数设为true
db.user.update(
{"name":"EGON"},
{"$set":{"name":"EGON","age":28,}},
{"multi":true,"upsert":true}
)
#5、修改嵌套文档:将国家改为日本
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$set":{"addr.country":"Japan"}}
)
#6、修改数组:将第一个爱好改为洗澡
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}}
)
#删除字段:不要爱好了
db.user.update(
{"name":"潘金莲"},
{"$unset":{"hobbies":""}}
)
2、加减操作:$inc
#增加和减少$inc
#年龄都+1
db.user.update(
{},
{"$inc":{"age":1}},
{"multi":true}
)
#年龄都-10
db.user.update(
{},
{"$inc":{"age":-10}},
{"multi":true}
)
3、添加删除数组内元祖$push $pop $pull
$push的功能是往现有数组内添加元素
#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})
#2、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
"hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})
$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素,类似于队列。1代表尾,-1代表头
#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
"hobbies":1}
})
#2、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
"hobbies":-1}
})
$pull可以自定义条件删除
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
"hobbies":"read"}
},
{
"multi":true
}
)
4、避免重复添加 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
db.urls.update(
{"_id":1},
{
"$addToSet":{
"urls":{
"$each":[
'http://www.redseanet.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.xxxx.com'
]
}
}
}
)
5、了解部分
#1、了解:限制大小"$slice",只留最后n个
db.user.update({"_id":5},{
"$push":{"hobbies":{
"$each":["read",'music','dancing'],
"$slice":-2
}
}
})
#2、了解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({"_id":5},{
"$push":{"hobbies":{
"$each":["read",'music','dancing'],
"$slice":-1,
"$sort":-1
}
}
})
#注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$each"
$slice $sort $each
聚合操作:
我们在查询时肯定会用到聚合,在MongoDB中聚合为aggregate,聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat
设我们的数据库中有这样的数据
from pymongo import MongoClient
import datetime
client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()
l=[
('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1),
('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1),
('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1),
('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1),
('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1),
('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1),
('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1),
('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1),
('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),
('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3),
('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
('朱贵','female',18,'20140512','文人',17000,403,3)
]
for n,item in enumerate(l):
d={
"_id":n,
'name':item[0],
'sex':item[1],
'age':item[2],
'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
'post':item[4],
'salary':item[5]
}
table.save(d)
数据
$match和 $group:相当于sql语句中的where和group by
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
#例1、select * from db1.emp where post='公务员';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}})
#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)
#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}
#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组,比如按照州市分组
#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
#例2:取每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})
#例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})
#例4:求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
#例5:求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}#不重复
{"$push":expr}#重复
#例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
$group具体
$project:用于投射,即设定该键值对是否保留。1为保留,0为不保留,可对原有键值对做操作后增加自定义表达式
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}
#select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}
})
#1、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
#2、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)
#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},
{"$year":"$hire_date"}
]
}}}
)
#3、字符串表达式
{"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}
db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})
#4、逻辑表达式
$and
$or
$not
更多自定义表达式
排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip
{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序,-1降序
{"$limit":n}
{"$skip":n} #跳过多少个文档
#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":2
},
{
"$skip":1
}
)
排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip
随机选取n个:$sample
#集合users包含的文档如下
{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false }
{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false }
{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true }
{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true }
#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3 } } ]
)
随机选取n个:$sample
总结一下 MongoDB 跟 MySQL 的语法对比
MySQL | MongoDB |
CREATE TABLE USERS(a Number, b Number) |
db.users |
INSERT INTO USERS VALUES(1, 1) | db.users.insert({'a':1, 'b':1}) |
SELECT a, b FROM USERS | db.users.find({}, {'a';1, 'b':1}) |
SELECT * FROM USERS | db.users.find() |
SELECT a, b FROM USERS WHERE age=33 and name='Jack' | db.users.find({'age':33, 'name':'Jack'}, {'a';1, 'b':1}) |
SELECT * FROM USERS WHERE age=33 ORDER BY name | db.users.find({'age':33}).sort({'name': 1}) |
SELECT * FROM USERS WHERE age>33 | db.users.find({'age':{'$gt':33}}) |
SELECT * FROM USERS WHERE age<33 | db.users.find({'age':{'$lt':33}}) |
SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE '%Jack%' | db.users.find({'name': '/Jack/'}) |
SELECT * FROM USERS WHERE name LIKE 'Jack%' | db.users.find({'name': '/^Jack/'}) |
SELECT * FROM USERS WHERE age>33 AND age < 40 | db.users.find({'age':{'$gt':33, '$lt':40}}) |
SELECT * FROM USERS ORDER BY name DESC | db.users.find().sort({'name': -1}) |
SELECT * FROM USERS LIMIT 1 | db.users.findOne() |
SELECT * FROM USERS LIMIT 10 SKIP 20 | db.users.find().limit(10).skip(20) |
SELECT * FROM USERS WHERE age=33 or name='Jack' | db.users.find({'$or:[{'age':33}, {'name':'Jack'}]}) |
SELECT DISTINCT last_name FROM USERS | db.users.distinct('last_name') |
SELECT COUNT(*) FROM USERS | db.users.count() |
SELECT COUNT(*) FROM USERS WHERE age=33 | db.users.find({'age':33}).count() |
UPDATE USERS SET name='LEE' WHERE age=33 | db.user.update({'age':33}, {'$set':{'name':'LEE',}} false, true) |
UPDATE USERS SET age=age+10 WHERE name='LEE' | db.user.update({'name':'LEE'}, {'$inc':{'age':10}}, false, true) |
CREATE INDEX myindex ON users(name) | db.user.ensureIndex({'name':1}) |
CREATE INDEX myindex ON users(name, ts DESC) | db.user.ensureIndex({'name':1, 'ts':-1}) |
DELETE FROM USERS WHERE name='Alex' | db.users.remove({'name':'Alex'}) |