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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章mongodb数据库实验之增删查改由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
mongodb 数据库实验 。
一：增加数据 。
操作1：单条插入：Yelp数据库中的User数据集插入符和如下要求的数据 。
_id：自定义为自己的班级； 。
user_id：自己的学号+任意字符（多于22个字符取前22位，不足22个字符补充字母，数字或下划线）； 。
name：姓名拼音； 。
review_count：任意随机数； 。
yelping_since：实验时间； 。
操作2：多条插入:
随机构建4条User数据，有序插入User数据集中； 。
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db.
user
.
insert
(
{
_id: 2018211,
user_id: 201821057900000000000000000000000,
name
:
"xiao"
,
review_count: 100,
"yelping_since"
: ISODate(
"2020-11-17 07:58:51"
),
}
)
|
the result 。
2: 插入多项数据:
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db.
user
.insertMany(
[ {
_id: 201821112,
user_id: 201811111111111111111111,
name
:
"xiaoxiao"
,
review_count: 1,
"yelping_since"
: ISODate(
"2020-11-18 07:58:51"
),
},
{
_id: 201821114,
user_id: 201822222222222222222,
name
:
"xuexiao"
,
review_count: 344,
"yelping_since"
: ISODate(
"2030-11-18 07:58:51"
),
},
{
_id: 201821117,
user_id: 201833333333333333333,
name
:
"xiaoxiao"
,
review_count: 56,
"yelping_since"
: ISODate(
"2020-11-19 07:58:51"
),
},]
)
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the result 。
二：删除数据 。
删除指定条件的数据：删除business数据集中 stars小于3且city位于Las Vegas的记录； 。
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db.business.remove({
"city"
:
"Las Vegas"
,
stars: {
$lt:3
}
})
|
result
三： 更新数据 。
整体更新：将1.1中插入的数据整体更新 。
user_id：自己的班级+任意字符（多于22个字符取前22位，不足22个字符补充字母，数字或下划线）； 。
name：姓名拼音倒序； 。
review_count：任意随机数（与之前不同）； 。
yelping_since：当前实验时间（与之前不同）； 。
操作5：局部更新 。
将business数据集内business_id为"8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ"的记录对应的stars增加0.5 。
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db.
user
.
update
({_id: 2018211125},
{
name
:
"xiaoxiao"
, review_count: 0,yelping_since: ISODate(
"2020-11-18 21:58:51"
)})
|
result: 查询后 。
部分更新 。
初始:
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db.business.
update
({business_id:8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ},
{
"$inc"
:{stars:0.5}
}
)
|
进行部分更新， 再次查询结果为:
四：查询 。
1： 查询business集合内latitude大于30，longitude小于50，state位于AZ的10条记录 。
查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或“Scottsdale”的记录（跳过前510条数据） 。
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db.business.find({
latitude: {
"$gte"
: 30,
"$lte"
: 50
},
state:
"AZ"
}).limit(10)
|
result
查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或“Scottsdale”的记录（跳过前510条数据） 。
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db.business.find({
city: {
"$in"
: [
"Charlotte"
,
"Toronto"
,
"cottsdale"
]
}
}).skip(150)
|
result
五索引:
创建索引：friend数据集上，建立user_id（升序）与friend_id（降序）多字段唯一索引 。
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db.friend.createIndex({user_id:1 ,friend_id: -1})
|
result 。
查看索引:
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1
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db.friend.getIndexes()
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六聚合:
统计review数据集中stars大于2.0对应的不同user_id(作为_id)的stars评分总和（重命名为starSum） 。
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db.review.aggregate([
{
$match: {
"stars"
: {
"$gte"
: 2.0
}
}
},
{
$
group
: {
_id:
"$user_id"
,
starSum:{
$
sum
:
"$stars"
}
}
},
])
|
result
统计friend数据集中friend_id为"BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ"的不同用户的总数（count）从第10条开始统计 。
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db.friend.aggregate([
{
$match: {
friend_id:
"BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ"
}
},
{
$
group
: {
_id:
"$friend_id"
,
Sum
:{
$
sum
:
"$count"
,
}
}
},
]).skip(10)
|
result
统计friend数据集中不同的friend_id（distinct） 。
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db.friend.
distinct
(
"friend_id"
)
|
result
总结 。
到此这篇关于mongodb数据库实验之增删查改的文章就介绍到这了,更多相关mongodb增删查改 内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000038218558 。
最后此篇关于mongodb数据库实验之增删查改的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于mongodb数据库实验之增删查改的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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