mongodb与mysql命令详细对比
传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列、行和关系概念,这体现了模式自由的特点。
MySQL | MongoDB | 说明 |
mysqld | mongod | 服务器守护进程 |
mysql | mongo | 客户端工具 |
mysqldump | mongodump | 逻辑备份工具 |
mysql | mongorestore | 逻辑恢复工具 |
db.repairDatabase() | 修复数据库 | |
mysqldump | mongoexport | 数据导出工具 |
source | mongoimport | 数据导入工具 |
grant * privileges on *.* to … | Db.addUser() Db.auth() | 新建用户并权限 |
show databases | show dbs | 显示库列表 |
Show tables | Show collections | 显示表列表 |
Show slave status | Rs.status | 查询主从状态 |
Create table users(a int, b int) | db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 另:可隐式创建表。 | 创建表 |
Create INDEX idxname ON users(name) | db.users.ensureIndex({name:1}) | 创建索引 |
Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC) | db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1}) | 创建索引 |
Insert into users values(1, 1) | db.users.insert({a:1, b:1}) | 插入记录 |
Select a, b from users | db.users.find({},{a:1, b:1}) | 查询表 |
Select * from users | db.users.find() | 查询表 |
Select * from users where age=33 | db.users.find({age:33}) | 条件查询 |
Select a, b from users where age=33 | db.users.find({age:33},{a:1, b:1}) | 条件查询 |
select * from users where age<33 | db.users.find({'age':{$lt:33}}) | 条件查询 |
select * from users where age>33 and age<=40 | db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}}) | 条件查询 |
select * from users where a=1 and b='q' | db.users.find({a:1,b:'q'}) | 条件查询 |
select * from users where a=1 or b=2 | db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } ) | 条件查询 |
select * from users limit 1 | db.users.findOne() | 条件查询 |
select * from users where name like "%Joe%" | db.users.find({name:/Joe/}) | 模糊查询 |
select * from users where name like "Joe%" | db.users.find({name:/^Joe/}) | 模糊查询 |
select count(1) from users | Db.users.count() | 获取表记录数 |
select count(1) from users where age>30 | db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count() | 获取表记录数 |
select DISTINCT last_name from users | db.users.distinct('last_name') | 去掉重复值 |
select * from users ORDER BY name | db.users.find().sort({name:-1}) | 排序 |
select * from users ORDER BY name DESC | db.users.find().sort({name:-1}) | 排序 |
EXPLAIN select * from users where z=3 | db.users.find({z:3}).explain() | 获取存储路径 |
update users set a=1 where b='q' | db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true) | 更新记录 |
update users set a=a+2 where b='q' | db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true) | 更新记录 |
delete from users where z="abc" | db.users.remove({z:'abc'}) | 删除记录 |
db. users.remove() | 删除所有的记录 | |
drop database IF EXISTS test; | use test db.dropDatabase() | 删除数据库 |
drop table IF EXISTS test; | db.mytable.drop() | 删除表/collection |
db.addUser(‘test', 'test') | 添加用户 readOnly-->false | |
db.addUser(‘test', 'test', true) | 添加用户 readOnly-->true | |
db.addUser("test","test222") | 更改密码 | |
db.system.users.remove({user:"test"}) 或者db.removeUser('test') | 删除用户 | |
use admin | 超级用户 | |
db.auth(‘test', ‘test') | 用户授权 | |
db.system.users.find() | 查看用户列表 | |
show users | 查看所有用户 | |
db.printCollectionStats() | 查看各collection的状态 | |
db.printReplicationInfo() | 查看主从复制状态 | |
show profile | 查看profiling | |
db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp') | 拷贝数据库 | |
db.users.dataSize() | 查看collection数据的大小 | |
db. users.totalIndexSize() | 查询索引的大小 |
mongodb语法
MongoDB的好处挺多的,比如多列索引,查询时可以用一些统计函数,支持多条件查询,但是目前多表查询是不支持的,可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。
MongoDB对数据的操作很丰富,下面做一些举例说明,内容大部分来自官方文档,另外有部分为自己理解。
查询colls所有数据
db.colls.find() //select * from colls
通过指定条件查询
db.colls.find({‘last_name': ‘Smith'});//select * from colls where last_name='Smith'
指定多条件查询
db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y='foo'
指定条件范围查询
db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10
查询不包括某内容
db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据
支持<, <=, >, >=查询,需用符号替代分别为$lt,$lte,$gt,$gte
db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );
也可对某一字段做范围查询
db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );
不等于查询用字符$ne
db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );
in查询用字符$in
db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );
db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});
not in查询用字符$nin
db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
取模查询用字符$mod
db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1
$all查询
db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时
$size查询
db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询,此查询查询a的子对象数目为1的记录
$exists查询
db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据
$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值
db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据
使用正则表达式匹配
db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like
内嵌对象查询
db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );
1.3.3版本及更高版本包含$not查询
db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );
sort()排序
db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序
limit()对限制查询数据返回个数
db.colls.find().limit(10)
skip()跳过某些数据
db.colls.find().skip(10)
snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失
count()统计查询对象个数
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).count();//效率较高
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).toArray().length;//效率很低
group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
distinct()返回不重复值
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