mongodb数据库实验之增删查改
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；
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：
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"),
},]
)
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；
db.business.remove({
"city": "Las Vegas",
stars: {
$lt:3
}
})
result :
三： 更新数据
整体更新：将1.1中插入的数据整体更新
user_id：自己的班级+任意字符（多于22个字符取前22位，不足22个字符补充字母，数字或下划线）；
name：姓名拼音倒序；
review_count：任意随机数（与之前不同）；
yelping_since：当前实验时间（与之前不同）；
操作5：局部更新
将business数据集内business_id为"8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ"的记录对应的stars增加0.5
db.user.update({_id: 2018211125},
{name:"xiaoxiao", review_count: 0,yelping_since: ISODate("2020-11-18 21:58:51")})
result: 查询后
部分更新
初始： 
db.business.update({business_id:8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ},
{ "$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）
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）
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
db.friend.createIndex({user_id:1 ,friend_id: -1})
result
查看索引：
db.friend.getIndexes()
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）
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
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）
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 内容请搜索脚本之家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脚本之家！
相关文章
修复 Mac brew 安装 mongodb 报 Error: No available formula with th
最近在同事新的 Mac 电脑上安装 mongodb，报了错误 Error: No available formula with the name ‘mongodb’，今天就说说这个问题如何解决,需要的朋友可以参考下2020-02-02
我们经常使用的MySQL是最流行的关系型数据库管理系统,随着时代的进步,互联网的发展关系型数据库已经不满足于互联网的需求,因此出现了非关系数据库,下面这篇文章主要给大家总结介绍了关于MongoDB数据库常用28条查询语句,需要的朋友可以参考下2023-05-05
前面我们介绍了mongoDB的安装与配置，接下来我们讲一讲如何使用mongo的可视化工具Navicat对mongo数据库进行操作和如何在终端进行mongo数据库对数据的批量操作2021-09-09
MongoDB快速入门笔记(三)之MongoDB插入文档操作
这篇文章主要介绍了MongoDB快速入门笔记(三)之MongoDB插入文档操作 的相关资料,非常不错具有参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2016-06-06
下面小编就为大家带来一篇基于MongoDB数据库索引构建情况全面分析。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-07-07
vs2019 下用 vb.net编写窗体程序连接 mongodb4.2的方法
这篇文章主要介绍了vs2019 下用 vb.net编写窗体程序连接 mongodb4.2,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2020-08-08
今天小编就为大家分享一篇关于mongodb使用c#驱动数据插入demo，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧2019-01-01
本文详细讲解了MongoDB实现增删改查的方法，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2022-04-04
这篇文章主要介绍了mongodb数据库的6个安全设置命令,如安全模式启动、安全认证、数据读写加锁、解锁等,需要的朋友可以参考下2014-05-05
这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB释放空闲空间的几种常用方法，分别包括compact、db.repairDatabase()、secondary节点重同步以及db.copyDatabase()这几种方法，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧2018-07-07
最新评论