MongoDB指令大全

聲明：這是一份查看指令的文檔而不是教程，對於一些不多用的操作不錄入。

文章目錄

一、系統操作

二、基本操作

2.1 數據類型

2.2 數據庫操作

2.3 集合操作

2.4 文檔操作

2.5 算數運算

三、高級操作

3.1 索引

四、操作符

4.5 算數操作符

五 Java Driver

5.2 文檔操作

一、系統操作

假設MongoDB路徑爲：E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10

1.1 啓動服務器

E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\bin\mongod.exe --dbpath E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\data

1.2 連接服務器

E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\bin\mongo.exe

E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\bin\mongo.exe localhost:port/db -u user -p password

1.3 安裝服務

需要管理員權限打開cmd

E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\bin\mongod.exe --bind_ip 0.0.0.0 --logpath E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\data\logs\mongodb.log --logappend --dbpath E:\JavaWeb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.10\data\db --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install

1.4 使用場景

應用特徵	YES / NO
應用不需要事務及複雜 join 支持	必須 Yes
新應用，需求會變，數據模型無法確定，想快速迭代開發	？
應用需要2000-3000以上的讀寫QPS（更高也可以）	？
應用需要TB甚至 PB 級別數據存儲	?
應用發展迅速，需要能快速水平擴展	?
應用要求存儲的數據不丟失	?
應用需要99.999%高可用	?
應用需要大量的地理位置查詢、文本查詢	？

如果上述有1個 Yes，可以考慮 MongoDB，2個及以上的 Yes，選擇 MongoDB 絕不會後悔。

二、基本操作

2.1 數據類型

2.1.1 浮點數

shell默認使用64位浮點型數值，如下：

db.collection.insert({x:3.1415926})
db.collection.insert({x:3})

2.1.2 整數

我們可以使用NumberInt或者NumberLong表示整數：

db.collection.insert({x:NumberInt(10)})
db.collection.insert({x:NumberLong(12)})

2.1.3 字符串

db.collection.insert({x:"hello MongoDB!"})

2.1.4 正則表達式

正則表達式主要用在查詢裏邊，查詢時我們可以使用正則表達式，語法和JavaScript中正則表達式的語法相同，比如查詢所有key爲x，value以hello開始的文檔且不區分大小寫：

db.collection.find({x:/^(hello)(.[a-zA-Z0-9])+/i})

2.1.5 數組

db.collection.insert({x:[1,2,3,4,new Date()]})

2.1.6 日期

MongoDB支持Date類型的數據，可以直接new一個Date對象：

db.collection.insert({x:new Date()})

2.1.7 內嵌文檔

一個文檔也可以作爲另一個文檔的value：

db.sang_collect.insert({name:"三國演義",author:{name:"羅貫中",age:99}});

2.1.8 ObjectId

我們每次插入一條數據系統都會自動幫我們插入一個_id鍵，這個鍵的值不可以重複，它可以是任何類型的，我們也可以手動的插入，默認情況下它的數據類型是ObjectId，由於MongoDB在設計之初就是用作分佈式數據庫，所以使用ObjectId可以避免不同數據庫中_id的重複（如果使用自增的方式在分佈式系統中就會出現重複的_id的值）。

ObjectId使用12字節的存儲空間，每個字節可以存儲兩個十六進制數字，所以一共可以存儲24個十六進制數字組成的字符串，在這24個字符串中，前8位表示時間戳，接下來6位是一個機器碼，接下來4位表示進程id，最後6位表示計數器。

2.1.9二進制

二進制數據的存儲不能在shell中操作

2.1.10 JS代碼

db.sang_collect.insert({x:function f1(a,b){return a+b;}});

2.2 數據庫操作

2.2.1 創建與切換數據庫

use db：如果數據庫不存在，則創建數據庫，否則切換到指定數據庫。只有在內容插入後纔會真正創建

2.2.2 查看數據庫

show dbs：顯示所有數據的列表。

db ：用於查看當前操作的文檔（數據庫）

2.2.3 刪除數據庫

db.dropDatabase()：刪除當前數據庫

2.3 集合操作

2.3.1 創建集合

db.createCollection(“collection”, {name, options)：創建capped collections

db.runCommand({convertToCapped:“collection”,size:10})：將一個普通集合轉爲一個固定集合

options 可以是如下參數：

字段	類型	描述
capped	布爾	（可選）如果爲 true，則創建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，當達到最大值時，它會自動覆蓋最早的文檔。當該值爲 true 時，必須指定 size 參數。
autoIndexId	布爾	（可選）如爲 true，自動在 _id 字段創建索引。默認爲 false。
size	數值	（可選）爲固定集合指定一個最大值（以字節計）。如果 capped 爲 true，也需要指定該字段。
max	數值	（可選）指定固定集合中包含文檔的最大數量。

舉例：db.createCollection(“mycoll”, {capped:true,autoIndexId:true,size:100000,max:1000})

在插入文檔時，MongoDB 首先檢查固定集合的 size 字段，然後檢查 max 字段。

2.3.2 刪除集合

db.collection.drop()：刪除集合

2.3.3 查看集合

show tables：查看全部集合

show collections：查看全部集合

2.4 文檔操作

2.4.1 插入文檔

db.collection.insert({x:10})：往集合中插入文檔

2.4.2 更新文檔

update：更新文檔

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

參數	說明
query	update的查詢條件，類似sql update查詢內where後面的。
update	update的對象和一些更新的操作符（如 $,$ inc…）等，也可以理解爲sql update查詢內set後面的
upsert	（可選）這個參數的意思是，如果不存在update的記錄，會新建一個文檔並插入update的數據,true爲插入，默認是false，不插入。
multi	（可選）mongodb 默認是false,只更新找到的第一條記錄，如果這個參數爲true,就把按條件查出來多條記錄全部更新。
writeConcern	（可選）拋出異常的級別。

save：傳入文檔以替換已有文檔

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

參數	說明
document	文檔數據。
writeConcern	可選，拋出異常的級別。

2.4.3 查看文檔

db.collection.find(query, projection)

參數	說明
query	（可選）使用查詢操作符指定查詢條件
projection	（可選）使用投影操作符指定返回的鍵。查詢時返回文檔中所有鍵值，只需省略該參數即可（默認省略）。

舉例：db.collection.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()，多個條件用逗號隔開

db.collection.find()：查看集合內的文檔

db.collection.find().pretty()：格式化查看集合內的文檔

db.collection.find({“title” : {$type : 2}})：獲取 “collection” 集合中 title 爲 String 的數據

db.collection.find({“title” : {$type : ‘string’}})：獲取 “collection” 集合中 title 爲 String 的數據

db.collection.find().limit(number)：限制 “collection” 集合讀取的數據記錄條數爲number條

db.collection.find().skip(number)：跳過 “collection” 集合的前number條數據記錄

db.collection.find().sort({KEY:1})：對數據進行排序，1 爲升序排列， -1 爲降序排列

db.collection.find({},{x:1})：查找文檔返回指定數據，參數1表示返回某一個字段，0表示不返回某一個字段，當我們設置只返回x的時候，_id默認還是返回的，如果不想返回_id，我們可以設置_id爲0

查詢NULL值

db.collection.find({<field>:{ $in:[null],$ exists:true}})：使用$exists判斷該字段是否存在，避免查找到字段不存在的文檔

查詢正則表達式

db.collection.find({x:/^(hello)(.[a-zA-Z0-9])+/i})：查詢所有key爲x，value以hello開始的文檔且不區分大小寫

查詢數組

{<field>:{$all:[<value>,<value>]}}：查詢包含以上value的文檔

{<field>:[<value>,<value>]}：精確查詢存儲以上value的文檔

{<field>.<num>:<value>}：查詢指定下標num值爲value的數文檔

{<field>:{$size:<num>}}：查詢數組長度爲num的文檔

{},{<field>:{$slice:<num>}}：查詢數組中的前num條數據，整數表示數組中前num個元素，負數表示從後往前數num個元素，也可以使<num>=[<num>,<num>]表示範圍數據

查詢嵌套文件

{<field>.<field>:<num>,<field>.<field>:<num>}：可以在查詢使忽視文檔中字段的順序

2.4.4 刪除文檔

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

2.6版本後：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

參數	說明
query	（可選）刪除的文檔的條件。
justOne	（可選）如果設爲 true 或 1，則只刪除一個文檔，如果不設置該參數，或使用默認值 false，則刪除所有匹配條件的文檔。
writeConcern	（可選）拋出異常的級別。

舉例：db.collection.remove(document,1)

2.5 算數運算

MongoDB支持簡單的算數運算

三、高級操作

3.1 索引

3.1.1 創建索引

db.collection.createIndex(keys, options)： Key 值爲要創建的索引字段，1 升序，-1爲降序。如{“title”:1}。options具體參數後面可查。

db.collection.ensureIndex({:,:})：創建複合索引

db.collection.ensureIndex({:“text”})：創建全文索引

db.collection.ensureIndex({:“2d”})：創建2D索引

db.collection.ensureIndex({:“2dsphere”})：創建2D spere索引s

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引過程會阻塞其它數據庫操作，background可指定以後臺方式創建索引，即增加 “background” 可選參數。 “background” 默認值爲false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定爲true創建唯一索引。默認值爲false.
name	string	索引的名稱。如果未指定，MongoDB的通過連接索引的字段名和排序順序生成一個索引名稱。
dropDups	Boolean	3.0+版本已廢棄。在建立唯一索引時是否刪除重複記錄,指定 true 創建唯一索引。默認值爲 false.
sparse	Boolean	對文檔中不存在的字段數據不啓用索引；這個參數需要特別注意，如果設置爲true的話，在索引字段中不會查詢出不包含對應字段的文檔.。默認值爲 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一個以秒爲單位的數值，完成 TTL設定，設定集合的生存時間。
v	index version	索引的版本號。默認的索引版本取決於mongod創建索引時運行的版本。
weights	document	索引權重值，數值在 1 到 99,999 之間，表示該索引相對於其他索引字段的得分權重。
default_language	string	對於文本索引，該參數決定了停用詞及詞幹和詞器的規則的列表。默認爲英語
language_override	string	對於文本索引，該參數指定了包含在文檔中的字段名，語言覆蓋默認的language，默認值爲 language.

使用 hint()：

可以使用 hint 來強制 MongoDB 使用一個指定的索引。

這種方法某些情形下會提升性能。一個有索引的 collection 並且執行一個多字段的查詢(一些字段已經索引了)。

舉例：

db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

3.1.2 查看索引

默認情況下，集合中的_id字段就是索引

db.collection.getIndexes()：查看指定集合中的索引

db.collection.totalIndexSize()：查看指定集合中的索引的大小

3.1.3 刪除索引

db.collection.dropIndex(“xIndex”)：按名稱刪除索引

db.collection.dropIndexes()：刪除所有索引

3.1.4 全文索引

db.collection.ensureIndex({:“text”})：創建全文索引

db.collection.find({ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: text:{$ search:}})：查詢文檔，value用空格間隔表示包含下一個單詞，用-間隔表示不包含下一個單詞。

db.collection.find({ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: text:{$ search:}},{score:{$meta:“textScore”}})：查看查詢結果的相似度

3.1.5 地理空間索引

地理空間索引可以分爲兩類：

1、2d索引，可以用來存儲和查找平面上的點。

2、2d sphere索引，可以用來存儲和查找球面上的點。

2d索引

db.collection.ensureIndex({:“2d”})：創建2D索引

db.collection.find({:{ $near:[90,0],$ maxDistance:10}})：使用 $near查詢某一個點附近的點，默認是100個點。可以通過$ maxDistance來設置返回的最遠距離：

db.collection.find({:{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: geoWithin:{$ box:[[0,0],[91,1]]}}})：通過 $geoWithin查詢某個形狀內的點，$ box爲矩陣

db.collection.find({:{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: geoWithin:{$ center:[[0,0],90]}}})：通過 $geoWithin查詢某個形狀內的點，$ center爲圓

db.collection.find({:{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: geoWithin:{$ polygon:[[0,0],[100,0],[100,1],[0,1]]}}})：通過 $geoWithin查詢某個形狀內的點，$ polygon爲多邊形

2d sphere索引

db.collection.ensureIndex({:“2dsphere”})：創建2D spere索引

db.collection.find({location:{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: within:{$ geometry:.location}}})：查詢與value區域有交集的

db.collection.find({location:{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: near:{$ geometry:.location}}})：查詢在value區域附件的

3.2 聚合

操作：db.collection.aggregate(options)

舉例：db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

相當於：select by_user, count(*) from mycol group by by_user

聚合表達式：

表達式	描述	實例
$sum	計算總和。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", num_tutorial : { $sum : "$ likes"}}}])
$avg	計算平均值	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", num_tutorial : { $avg : "$ likes"}}}])
$min	獲取集合中所有文檔對應值得最小值。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", num_tutorial : { $min : "$ likes"}}}])
$max	獲取集合中所有文檔對應值得最大值。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", num_tutorial : { $max : "$ likes"}}}])
$push	在結果文檔中插入值到一個數組中。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", url : { $push: "$ url"}}}])
$addToSet	在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", url : { $addToSet : "$ url"}}}])
$first	根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", first_url : { $first : "$ url"}}}])
$last	根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據	db.mycol.aggregate([{ $KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "$ by_user", last_url : { $last : "$ url"}}}])

管道操作：

$project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
$match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$ match使用MongoDB的標準查詢操作。
$limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
$skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
$unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
$group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
$sort：將輸入文檔排序後輸出。
$geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

3.3 查看執行計劃

3.3.1 explains

explain()：用在查詢語句中，只適用於find()。explain()的用法和sort()、limit()用法差不多，不同的是explain()必須放在最後面。

舉例：db.collection.find({:}).explain()

返回結果：

1、queryPlanner：查詢計劃

2、serverInfo：MongoDB服務的一些信息

其中各個參數的含義爲：

參數	含義
plannerVersion	查詢計劃版本
namespace	要查詢的集合
indexFilterSet	是否使用索引
parsedQuery	查詢條件，此處爲x=1
winningPlan	最佳執行計劃
stage	查詢方式，常見的有COLLSCAN/全表掃描、IXSCAN/索引掃描、FETCH/根據索引去檢索文檔、SHARD_MERGE/合併分片結果、IDHACK/針對_id進行查詢
filter	過濾條件
direction	搜索方向
rejectedPlans	拒絕的執行計劃
serverInfo	MongoDB服務器信息

添加參數：

除了默認的explain()之外，explain還支持輸入參數

舉例：explain(“queryPlanner”)

參數類型：

1、queryPlanner：默認參數，與不添加無異

2、executionStats：會返回最佳執行計劃的一些統計信息，多了**“executionStats”：{…}**

3、allPlansExecution：獲取所有的執行計劃

其中executionStats中包含的參數有：

參數	含義
executionSuccess	是否執行成功
nReturned	返回的結果數
executionTimeMillis	執行耗時
totalKeysExamined	索引掃描次數
totalDocsExamined	文檔掃描次數
executionStages	這個分類下描述執行的狀態
stage	掃描方式，具體可選值與上文的相同
nReturned	查詢結果數量
executionTimeMillisEstimate	預估耗時
works	工作單元數，一個查詢會分解成小的工作單元
advanced	優先返回的結果數
docsExamined	文檔檢查數目，與totalDocsExamined一致

3.3.2 Profiling

explains只適用find方法，對於一些聚合查詢之類的查詢方法就無法統計耗時時間了。可以使用profiling來記錄耗時。

開啓Profiling的方法：

1、直接在啓動參數裏直接進行設置。啓動MongoDB時加上–profile=級別

2、在客戶端調用db.setProfilingLevel(級別)命令來實時配置。

之後便可以通過db.getProfilingLevel()命令來獲取當前的Profile級別。

Profiling一共分爲3個級別：
0 - 不開啓。
1 - 記錄慢命令 (默認爲>100ms)
3 - 記錄所有命令

設置慢命令：

1、直接在啓動參數裏直接進行設置。啓動MongoDB時加上–slowms=毫秒數

2、db.setProfilingLevel( level , slowms)

db.system.profile.find()：查詢profile記錄

profile 部分字段解釋：

op：操作類型
ns：被查的集合
commond：命令的內容
docsExamined：掃描文檔數
nreturned：返回記錄數
millis：耗時時間，單位毫秒
ts：命令執行時間
responseLength：返回內容長度

3.4 MapReduce

var map=function(){emit(this.<field>,this.<value>)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"totalPrice"}
db.collection.mapReduce(map,reduce,options);
db.totalPrice.find()

emit函數主要用來實現分組，接收兩個參數，第一個參數表示分組的字段，第二個參數表示要統計的數據。

reduce來做具體的數據處理操作，接收兩個參數，對應emit方法的兩個參數，這裏使用了Array中的sum函數對price字段進行自加處理。

options中定義了將結果輸出的集合。

屆時我們將在這個集合中去查詢數據，默認情況下，這個集合即使在數據庫重啓後也會保留，並且保留集合中的數據。

runCommand實現：

也可以利用runCommand命令來執行MapReduce。格式如下：

db.runCommand(
               {
                 mapReduce: <collection>,
                 map: <function>,
                 reduce: <function>,
                 finalize: <function>,
                 out: <output>,
                 query: <document>,
                 sort: <document>,
                 limit: <number>,
                 scope: <document>,
                 jsMode: <boolean>,
                 verbose: <boolean>,
                 bypassDocumentValidation: <boolean>,
                 collation: <document>
               }
             )

含義如下：

參數	含義
mapReduce	表示要操作的集合
map	map函數
reduce	reduce函數
finalize	最終處理函數
out	輸出的集合
query	對結果進行過濾
sort	對結果排序
limit	返回的結果數
scope	設置參數值，在這裏設置的值在map、reduce、finalize函數中可見
jsMode	是否將map執行的中間數據由javascript對象轉換成BSON對象，默認爲false
verbose	是否顯示詳細的時間統計信息
bypassDocumentValidation	是否繞過文檔驗證
collation	其他一些校對

3.5 集羣（副本集）

3.5.1 單臺服務器配置副本集

創建數據存儲目錄：

mkdir /data/db

啓動Mongo Shell：

# —nodb表示啓動時不連接任何數據庫
mongo --nodb

創建一個副本集：

replicaSet=new ReplSetTest({nodes:3})

在創建的日誌中，我們可以看到三個實例的端口號，我這裏分別是20000、20001、20002，此時我們的副本集創建好了，但是並未啓動，接下來執行如下命令啓動三個mongodb實例：

replicaSet.startSet()

再執行如下命令配置複製功能：

replicaSet.initiate()

這樣環境基本就配好了，此時當前的shell不要關閉，我們重新打開一個Linux命令窗口，執行如下命令：

mongo 192.168.248.128:20000/collection

表示連接端口爲20000的那個實例中的collection數據庫，連接成功後，我們可以執行如下命令查看當前實例的身份，如下：

db.isMaster()

返回的數據很多，其中有一條是"ismaster" : true，表示這是一個主節點，此時我們再分別打開兩個Linux窗口，分別執行如下兩條命令，進入另外兩個節點：

mongo 192.168.248.128:20001/collection
mongo 192.168.248.128:20002/collection

連接成功之後，依然可以通過db.isMaster()命令來查看備份節點的身份，我們發現此時"ismaster" : false，表示這是一個備份節點，此時我們可以先做個簡單的測試了，此時我在主節點(端口爲20000)那個節點上寫一個文檔，寫完之後，我們看看其他副本集成員上是否有我剛纔的寫的文檔的副本，執行命令順序如下：

主節點寫入數據：

db.collect1.insert({x:"hahaha"})

任意一個副本節點，先執行如下命令表示可以從備份節點讀取數據：

db.setSlaveOk()

然後再在備份節點中執行如下命令讀取數據：

db.collect1.find()

此時，我們發現數據已經備份成功了。
如果此時我們嘗試向備份節點中直接寫入文檔，會發現寫入失敗，這裏需要注意備份節點中的數據都是備份來的，不可以直接寫入，想寫入，除非等它的身份轉爲主節點纔可以。

此時，我們嘗試通過如下命令關閉主節點：

use admin
db.shutdownServer()

然後查看兩個備份節點的db.isMaster(),發現有一個備份節點自動上位成爲了主節點。

最後如果想關閉副本集，可以回到第一個shell命令行中，輸入如下命令：

replicaSet.stopSet()

3.5.2 多臺服務器配置副本集

首先準備好三臺裝好了MongoDB的服務器，地址分別如下：

192.168.248.128
192.168.248.135
192.168.248.136

修改每臺服務器的配置文件mongodb.conf，添加replSet=rs，表示副本集的名稱，修改後的配置文件內容如下：

dbpath=/opt/mongodb/db
logpath=/opt/mongodb/logs/mongodb.log
port=27017
fork=true
replSet=rs

修改完成之後，分別啓動三臺服務器上的MongoDB，啓動成功之後，連接上任意一臺的shell，連接成功之後，先定義配置文件，如下：

config={_id:"rs",members:[{_id:0,host:"192.168.248.128:27017"},{_id:1,host:"192.168.248.135:27017"},{_id:2,host:"192.168.248.136:27017"}]}

id後面跟着的是副本集的名稱，也就是我們在mongodb.conf中定義的名稱，後面三個是副本集的成員，定義好之後，再執行如下命令初始化副本集：

rs.initiate(config)

初始化成功之後，我們就可以通過rs.status()來查看副本集的狀態，也可以看到每個服務器的角色，部分日誌內容如下：

{
    "members" : [
    	{
            "_id" : 0,
            "name" : "192.168.248.128:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 1,
            "stateStr" : "PRIMARY"
    	},
    	{
            "_id" : 1,
            "name" : "192.168.248.135:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 2,
            "stateStr" : "SECONDARY",
            "syncingTo" : "192.168.248.128:27017"
    	}
    ]
}

我們可以看到每臺服務器的角色，有primary，也有secondary，secondary上還註明了從哪個服務器上同步數據。

3.5.3 副本集成員添加刪除

我們可以利用如下命令刪除一個副本集成員：

rs.remove('ip:port')

上面的命令執行完成後，我們可以通過rs.status()命令來查看是否刪除成功：

rs.status()

也可以通過如下命令來爲副本集添加一個成員：

rs.add('ip:port')

我們可以在添加節點時指定優先級:

rs.add({_id:0,host:'ip:port',priority:2})

也可以爲已有的節點設置優先級：

config=rs.config()
config.members[0].priority=99
rs.reconfig(config)

當然，副本集也是可以更新的，使用reconfig命令即可，如下：

首先定義config，如下：

config={_id:"rs",members:[{_id:0,host:"ip"},{_id:1,host:"ip"}]}

然後執行更新操作：

rs.reconfig(config)

我們也可以利用config=rs.config()獲取原始的config文件，然後進行修改，修改之後再執行 rs.reconfig(config)，如下：

config=rs.config()
config.members[0].host="192.168.248.136"
rs.reconfig(config)

3.5.4 選舉仲裁者

向副本集中添加仲裁者：

rs.addArb('192.168.248.128:27017')

config=rs.config()
config.members[2]={_id:2,host:'ip',arbiterOnly:true}
rs.reconfig(config)

3.5.5 數據同步方式

db.getCollection(‘oplog.rs’).stats()

四、操作符

4.1 條件操作符

操作	格式	範例	RDBMS中的類似語句
等於	`{<key>:<value>`}	`db.col.find({"by":"菜鳥教程"}).pretty()`	`where by = '菜鳥教程'`
小於	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()`	`where likes < 50`
小於或等於	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()`	`where likes <= 50`
大於	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()`	`where likes > 50`
大於或等於	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()`	`where likes >= 50`
不等於	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()`	`where likes != 50`

4.2 邏輯操作符

操作	格式	示例
或者	$or	`{$or: [{<key>: <value>}, {<key>:<value>}]}`
A或B包含	$in	`{<key>:{$in:[<value>,<value>]}}`
都不包含	$nin	`{<key>:{$nin:[<value>,<value>]}}`
類型查找	$type	`{<key>:{$type:<value>}}`
取反	$not	`{<key>:{$not:<value>}}`
A和B包含	$all	`{<key>:{$all:[<value>,<value>]}}`
同時比較	$elemMatch	`{<key>:{$elemMatch:{$lt:<num>,$gt:<num>}}}`

4.3 類型操作符

類型	數字	備註
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已廢棄。
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

類型操作

var newObject = ObjectId()：定義唯一主鍵

newObject.getTimestamp()：查看文檔的時間戳

newObject.str：ObjectId轉字符串輸出

newObject.toString()：ObjectId轉字符串輸出

4.4 修改器

4.4.1 更新操作

$set：可以用來修改一個字段的值，如果這個字段不存在，則創建它。

{$set:{<field>:<value>}}

$unset：可以用來刪除一個字段。

{$unset:{<field>:<value>}}

$inc：用來增加已有鍵的值，如果該鍵不存在就新創建一個。注意$ inc只能用來操作數字，不能用來操作null、布爾等。

{$inc:{<field>:<value>}}

$sort：用以排序，-1表示降序，1表示升序。

{$sort:{score:-1}}

4.1.2 數組更新操作

$push：可以向已有數組末尾追加元素，要是不存在就創建一個數組。

{$push:{<field>:<value>}}

$addToSet：可以向已有數組末尾追加其不存在的元素，要是不存在就創建一個數組。

{$addToSet:{<field>:<value>}}

$each：適用於$ addToSet操作符和$push操作符：

{$addToSet: { <field>: { $each: [ <value1>, <value2> ... ] } } }

{$push: { <field>: { $each: [ <value1>, <value2> ... ] } } }

$slice：固定數組的長度，假設我固定數組的長度爲5，如果數組中的元素不足5個，則全部保留，如果數組中的元素超過5個，則只會保留最新的5個，

{$push:{<field>:{<value>,$slice:5}}}

$pop：可以用來刪除數組中的數據，1表示從數組的末尾刪除一條數據，-1表示從數組的開頭刪除一條數據。

{$pop:{<field>:1}}

$pull：按條件刪除數組中的某個元素

{$pull:{<field>:"1"}}

4.5 算數操作符

操作	格式	示例
增加	$add	`{$add: [<value>,<value>...]}`
減去	$subtract	`{$subtract:[<value>,<value>...]}`
相乘	$multiply	`{$multiply:[<value>,<value>...]}`
求商	$divide	`{$divide:[<value>,<value>...]}`
求模	$mod	`{$mod:[<value>,<value>...]}`

五 Java Driver

5.1 Maven依賴

<dependency>
    <groupId>org.mongodb</groupId>
    <artifactId>mongodb-driver</artifactId>
    <version>3.5.0</version>
</dependency>

5.2 連接操作

5.2.1 建立連接

首先需要一個MongoClient：

MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);

然後通過如下方式獲取一個數據庫，如果要獲取的數據庫本身就存在，直接獲取到，不存在MongoDB會自動創建：

MongoDatabase database = client.getDatabase("test");

然後通過如下方式獲取一個名爲collection的集合，這個集合存在的話就直接獲取到，不存在的話MongoDB會自動創建出來，如下：

MongoCollection<Document> collection = sang.getCollection("collection");

5.2.2 登錄操作

// 登錄地址
ServerAddress serverAddress = new ServerAddress("127.0.0.1", 27017);
// MongoCredential是一個憑證，第一個參數爲用戶名，第二個參數是要在哪個數據庫中驗證，第三個參數是密碼的char數組，
List<MongoCredential> credentialsList = new ArrayList<MongoCredential>();
MongoCredential mc = MongoCredential.createScramSha1Credential("root","test","123456".toCharArray());
credentialsList.add(mc);
MongoClient client = new MongoClient(serverAddress,credentialsList);

5.2.3 設置超時

// 登錄地址
ServerAddress serverAddress = new ServerAddress("192.168.248.128", 27017);
// 身份憑證
List<MongoCredential> credentialsList = new ArrayList<MongoCredential>();
MongoCredential mc = MongoCredential.createScramSha1Credential("rwuser","sang","123".toCharArray());
credentialsList.add(mc);
// 配置參數設置
MongoClientOptions options = MongoClientOptions.builder()
        //設置連接超時時間爲10s
        .connectTimeout(1000*10)
        //設置最長等待時間爲10s
        .maxWaitTime(1000*10)
        .build();
// 建立連接
MongoClient client = new MongoClient(serverAddress,credentialsList,options);

5.2 文檔操作

5.2.1 增加文檔

單條數據：

Document document = new Document();
document.append("name", "三國演義").append("author", "羅貫中");
collection.insertOne(document);

多條數據：

List<Document> documentList = new ArrayList<Document>();
Document d1 = new Document();
d1.append("name", "三國演義").append("author", "羅貫中");
documentList.add(d1);
Document d2 = new Document();
d2.append("name", "紅樓夢").append("author", "曹雪芹");
documentList.add(d2);
collection.insertMany(documentList);

5.2.2 修改文檔

修改查到的第一條數據：

collection.updateOne(Filters.eq("author", "羅貫中"), new Document("$set", new Document("name", "三國演義123")));

修改查到的所有數據：

collection.updateMany(Filters.eq("author", "羅貫中"), new Document("$set", new Document("name", "三國演義456")));

5.2.3 刪除文檔

刪除查到的一條數據：

c.deleteOne(Filters.eq("author", "羅貫中"));

刪除查到的所有數據：

c.deleteMany(Filters.eq("author", "羅貫中"));

5.2.4 查看文檔

直接查詢所有文檔：

FindIterable<Document> documents = collection.find();
for (Document value : documents) {
	System.out.println(value);
}

按照條件查詢：

FindIterable<Document> documents = collection.find(Filters.eq("author", "羅貫中"));
for (Document value : documents) {
	System.out.println(value);
}