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【MongoDB学习笔记】-使用 MongoDB 进行 CRUD 操作（上）

2021-12-21 12:33:01 作者：互联网

作者：幻好

来源：恒生LIGHT云社区

概述

MongoDB 是一种持久化的面向文档的数据库，用于以文档的形式存储和处理数据。
在这里插入图片描述
与其他的数据库管理系统一样，MongoDB 可以通过四种基本类型的数据操作来管理数据并与数据交互：

C：创建操作，涉及将数据写入数据库
R：读取操作，查询数据库以从中检索数据
U：更新操作，更改数据库中已存在的数据
D：删除操作，从数据库中永久删除数据

以上四种操作统称为 CRUD 操作，本文主要讲解这四种操作的原理和命令等相关知识。

具体操作

连接 MongoDB Server

首先在操作前，先连接到本地或远程可使用的 MongoDB Server ，如下图：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ad1BqIIy-1640060734067)(https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/12/12/FvAp6ovUxE6qboTq5fvNik6HM3MkoSDBuUEXkPHK_thumb.png “4132”)]

连接 MongoDB 数据库成功后，就可以开始创建新文档（documents）。

创建文档

首先先重点介绍如何在 MongoDB 中创建数据文档（documents）

比如创建一个东方明珠景点对象，可能相关信息有所在国家，城市，坐标等：

{
    "name": "东方明珠",
    "country": "中国",
    "city": "上海",
    "location": {
        "lat": 121.537,
        "lng": 31.258
    }
}

MongoDB 的文档是用 BSON 编写的， BSON 是 JSON 的二进制形式，是方便可读的数据格式。 BSON 或 JSON 文档中的所有数据都表示为采用 field: value 形式的字段和值对。

该文档由四个字段组成，首先是景点的名称，其次是城市和国家。所有这三个字段都包含字符串。最后一个字段坐标：location，是一个嵌套文档，详细说明了景点的位置坐标。

insertOne

使用 insertOne 方法将此文档插入到名为 spots 的新集合中。顾名思义，insertOne 用于创建单个文档，而不是一次创建多个文档。

在命令行中，运行以下指令：

db.spots.insertOne(
    {
        "name": "东方明珠",
        "country": "中国",
        "city": "上海",
        "location": {
            "lat": 121.537,
            "lng": 31.258
        }
    }
)

# 输出
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a")
}

在执行此 insertOne 方法之前，需要保证未创建 spots 集合。

通过执行这个示例 insertOne() 方法，它不仅会将文档插入到集合中，还会自动创建集合。该操作的输出将通知您它已成功执行，并提供它为新文档自动生成的 ObjectId：61b5d4963d2fc20a8483df1a

在 MongoDB 中，集合中的每个文档都必须有一个唯一的 _id 字段作为主键，所以 _id 字段是唯一的。如果新文档插入时为设置 _id 字段，MongoDB 将自动生成一个对象标识符（以 ObjectId 对象的形式）作为 _id 字段的值。

在文档创建后，可以通过下面命令检查 spots 集合中的对象计数来验证文档是否已插入：

> db.spots.count()

# 输出：
1

insertMany

如果需要创建多个文档，如果通过 insertOne 方法一个一个地插入文档，会变的非常麻烦。所以， MongoDB 提供了 insertMany 方法，您可以使用该方法在单个操作中插入多个文档。

运行以下示例命令，该命令使用 insertMany 方法将新的景点信息插入 spots 集合中：

db.spots.insertMany([
  {"name": "故宫", "city": "北京", "country": "中国", "gps": { "lat": 116.403, "lng": 39.924 }},
  {"name": "长城", "city": "北京", "country": "中国", "gps": { "lat": 106.384, "lng": 39.031 }},
  {"name": "白宫", "city": "华盛顿", "country": "美国", "gps": { "lat": 116.652, "lng": 40.121 }},
  {"name": "伦敦之眼", "city": "伦敦", "country": "英国", "gps": { "lat": 116.348, "lng": 34.430 }}
])

请注意围绕六个文档的方括号 ([ ])，这些括号表示文档数组。在方括号内，多个对象可以一个接一个出现，以逗号分隔。在 MongoDB 方法需要多个对象的情况下，可以像这样以数组的形式提供对象列表。

MongoDB 将响应多个对象标识符，每个新插入的对象一个：

# 输出
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1d"),
                ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1e")
        ]
}

您可以通过检查 spots 集合中的对象个数，来验证文档是否已插入：

> db.spots.count()
# 输出：
5

查询文档

通过创建操作，spots 集合中存储了一些文档，可以查询数据库以检索这些文档并读取它们的数据。此步骤首先概述如何查询给定集合中的所有文档，然后描述如何使用过滤器缩小检索到的文档列表。

find

完成上一步后，可以使用 find() 方法通过单个操作检索所有文档：

> db.spots.find()

# 输出：
{ "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"), "name" : "东方明珠", "country" : "中国", "city" : "上海", "location" : { "lat" : 121.537, "lng" : 31.258 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"), "name" : "故宫", "city" : "北京", "country" : "中国", "gps" : { "lat" : 116.403, "lng" : 39.924 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"), "name" : "长城", "city" : "北京", "country" : "中国", "gps" : { "lat" : 106.384, "lng" : 39.031 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1d"), "name" : "白宫", "city" : "华盛顿", "country" : "美国", "gps" : { "lat" : 116.652, "lng" : 40.121 } }
{ "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1e"), "name" : "伦敦之眼", "city" : "伦敦", "country" : "英国", "gps" : { "lat" : 116.348, "lng" : 34.43 } }

此方法在不带任何参数的情况下使用时，不应用任何过滤并要求 MongoDB 返回指定集合中可用的所有对象: spots。

需要注意，这些对象中的每一个都有一个您未定义的 _id 属性。如前所述，_id 字段用作它们各自文档的主键，并且是在上一步中运行 insertMany 方法时自动创建的。

为了使 find() 方法的输出更具可读性，您可以使用其 pretty 方法打印功能，如下所示：

db.spots.find().pretty()

# 输出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "东方明珠",
        "country" : "中国",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
        "name" : "故宫",
        "city" : "北京",
        "country" : "中国",
        "gps" : {
                "lat" : 116.403,
                "lng" : 39.924
        }
}

以下 find() 方法通过接受查询过滤器文档作为参数来返回单个对象。查询过滤器文档遵循与插入到集合中的文档相同的结构，由字段和值组成，但它们用于过滤查询结果。

使用的查询过滤器文档包括 _id 字段，以对象标识符作为值，查询指定的对象：

```shell
db.spots.find({"_id": ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a")}).pretty()

# 输出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "东方明珠",
        "country" : "中国",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}

也可以在文档中通过其他字段，进行有效过滤：

db.spots.find({"country": "中国"}).pretty()

# 输出：
{
        "_id" : ObjectId("61b5d4963d2fc20a8483df1a"),
        "name" : "东方明珠",
        "country" : "中国",
        "city" : "上海",
        "location" : {
                "lat" : 121.537,
                "lng" : 31.258
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1b"),
        "name" : "故宫",
        "city" : "北京",
        "country" : "中国",
        "gps" : {
                "lat" : 116.403,
                "lng" : 39.924
        }
}
{
        "_id" : ObjectId("61b5d7ba3d2fc20a8483df1c"),
        "name" : "长城",
        "city" : "北京",
        "country" : "中国",
        "gps" : {
                "lat" : 106.384,
                "lng" : 39.031
        }
}

查询过滤器文档非常强大和灵活，能够帮助我们高效的查询数据。

总结

MongoDB 提供了一个强大的查询系统，允许根据复杂的标准精确选择感兴趣的文档，后续会继续对于MongoDB的使用技巧进行详细分享。

通过学习本文笔记，能够使我们对mongo的基本CRUD操作，快速入门，当然学习完之后还需自己动手实践。

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标签：name,ObjectId,MongoDB,CRUD,笔记,文档,country,lng,id
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44433834/article/details/122059376