MongoDB的基础查询和索引操作方法总结-猿码集

1. MongoDB基础查询操作

1.1 查询文档

MongoDB查询操作使用find()方法，可指定查询条件，如：

db.collection_name.find(query, projection)

query参数指定筛选条件，如果查询全部则传递空对象{}。

projection参数是可选的，用于指定结果包含或排除的字段。

例如，查询所有文档：

db.user.find({})

查询条件可以用多种逻辑运算符组合，例如：


db.user.find(
   {
      $or: [
         { name: "Bob" },
         { age: { $lt: 30 } }
      ]
   }
)

上面的例子查询name为"Bob"或age小于30的文档。

1.2 限制查询结果数量

MongoDB查询操作默认返回满足条件的所有文档。如果要限制结果数量，可以使用limit()方法。

db.user.find().limit(5)

上面的例子查询并返回最多五个文档。

1.3 排序查询结果

默认排序是返回文档插入的顺序。可以通过sort()方法按照指定字段排序。

db.user.find().sort({ age: -1 })

上面的例子按age字段降序排列文档。

1.4 聚合查询

聚合查询用于处理数据并返回计算结果。常用聚合方法包括：

count(): 返回文档数量

sum(): 返回文档字段的和

avg(): 返回文档字段的平均值

min(): 返回文档字段的最小值

max(): 返回文档字段的最大值

例如，查询所有文档数量：

db.user.count()

聚合查询可以通过aggregate()方法执行，其参数是聚合管道数组。聚合管道包括多个阶段，每个阶段用于处理数据并输出结果。

db.user.aggregate( [ { $group: { _id: "$type", count: { $sum: 1 } } } ] )

上面的例子根据type字段聚合数据并输出每个类型的文档数量。

2. MongoDB索引操作

2.1 创建索引

索引可以提高查询效率，MongoDB支持多种类型索引。可以使用createIndex()方法创建索引。

db.users.createIndex( { type: 1 } )

上面的例子创建一个基于type字段的升序索引。

2.2 优化查询

索引可以通过explain()方法来优化查询。当执行查询时，使用explain()方法可以输出查询详细信息，包括是否使用索引和执行计划。

db.users.find( { type: "admin" } ).explain()

上面的例子输出查询type字段为"admin"的文档的详细信息。

2.3 索引类型

MongoDB支持多种类型索引，常用索引类型包括：

单键索引：对一个字段创建索引

复合索引：对多个字段创建索引

全文索引：基于文本内容创建索引

地理空间索引：基于地理空间位置创建索引

例如，创建全文索引：

db.articles.createIndex( { content: "text" } )

上面的例子按文档内容content创建全文索引。

2.4 删除索引

使用dropIndex()方法删除索引。

db.users.dropIndex( { type: 1 } )

上面的例子删除名为"type"的索引。

3. 总结

MongoDB是一种灵活、可扩展的NoSQL数据库，支持各种查询和索引操作。通过正确使用查询和索引，可以提高查询效率并优化数据存储。

MongoDB的基础查询和索引操作方法总结