本文是 MongoDB 新手入门 系列的第一篇，在本文中，我们将会讲解 MongoDB 基本的增删改查操作，在学习完本文后，读者将会掌握对 MongoDB 的集合文档进行基本的新增，修改，删除以及基于多种条件的查询操作。

本文将会持续修正和更新，最新内容请参考我的 GITHUB 上的 程序猿成长计划 项目，欢迎 Star，更多精彩内容请 follow me。

插入文档

在 MongoDB shell 中，插入文档有以下两个方法：

• 使用 db.collection.insertOne() 插入单个文档
• 使用 db.collection.insertMany() 插入多个文档

在插入文档时，如果 collection 不存在，插入操作将会自动创建 collection。如果文档没有 _id 字段， MongoDB 将会自动添加一个 _id 字段，类型为 ObjectId。

在 MongoDB 中，每一个文档都需要一个唯一的 _id 字段作为主键，如果插入时没有指定 _id 字段，MongoDB 驱动将会自动生成一个类型为 ObjectId 的 _id 字段。

ObjectId 是一种能够快速生成的，有序的，12 字节大小的唯一值，包含：

• 一个 4 字节的时间戳，代表了 ObjectId 的创建时间，取值为 Unix 时间戳（秒）
• 一个 5 字节的随机值，该值每个进程都只会生成一次，对每台服务器和进程来说该值是唯一的
• 一个 3 字节的自增值，初始为一个随机数

use sample_mflix

// 插入单个文档
db.movies.insertOne(
  {
    title: "The Favourite",
    genres: [ "Drama", "History" ],
    runtime: 121,
    rated: "R",
    year: 2018,
    directors: [ "Yorgos Lanthimos" ],
    cast: [ "Olivia Colman", "Emma Stone", "Rachel Weisz" ],
    type: "movie"
  }
)

// 插入多个文档
db.movies.insertMany([
   {
      title: "Jurassic World: Fallen Kingdom",
      genres: [ "Action", "Sci-Fi" ],
      runtime: 130,
      rated: "PG-13",
      year: 2018,
      directors: [ "J. A. Bayona" ],
      cast: [ "Chris Pratt", "Bryce Dallas Howard", "Rafe Spall" ],
      type: "movie"
    },
    {
      title: "Tag",
      genres: [ "Comedy", "Action" ],
      runtime: 105,
      rated: "R",
      year: 2018,
      directors: [ "Jeff Tomsic" ],
      cast: [ "Annabelle Wallis", "Jeremy Renner", "Jon Hamm" ],
      type: "movie"
    }
])

除了常用的 insertOne 和 insertMany 方法之外，还可以用以下方式插入文档

• db.collection.bulkWrite()

• 配合 upsert: true 选项

  • db.collection.updateOne()

  • db.collection.updateMany()

  • db.collection.findAndModify()

  • db.collection.findOneAndUpdate()

查询文档

最基本的查询方法是 db.collection.find() 和 db.collection.findOne() ，在 MongoDB 中插入以下文档

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

查询 Collection 中所有文档

// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory
db.inventory.find({})
// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory LIMIT 1
db.inventory.findOne({})

指定查询条件

等值查询

// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"
db.inventory.find({status: "D"})
// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status != "D"
db.inventory.find({ status: { $ne: "D" } })

IN 查询

// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")
db.inventory.find({status: { $in: ["A", "D"]}})
// 等价 SQL: SELECT * FROM inventory WHERE status NOT IN ("A", "D")
db.inventory.find({ status: { $nin: ["A", "D"] } })

范围查询

// SQL: SELECT * FROM inventory WHERE qty >= 50 AND qty < 100
db.inventory.find({ qty: { $gte: 50, $lt: 100 } })

比较操作符支持这些： $lt，$gt，$gte，$lte。

AND 查询

// SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND qty < 30
db.inventory.find({ status: "A", qty: { $lt: 30 } })

OR 查询

// SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30
db.inventory.find({ $or: [ { status: "A"}, { qty: { $lt: 30 } } ] })

同时使用 AND 和 OR

// SQL: SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty < 30 OR item LIKE "p%" )
db.inventory.find({
  status: "A",
  $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
})

NOT

// 查询 qty 模 5 值为 1 的所有文档，这里匹配的 qty 可能值为 1， 6， 11， 16 等
db.inventory.find({ qty: { $mod: [5, 1] } })
// 查询 qty 模 5 值部位 1 的所有文档，可能值为2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12 等
db.inventory.find({ qty: { $not: { $mod: [5, 1] } } })

查询嵌套的文档

查询所有 size 等于 { h: 14, w: 21, uom: "cm" } 的文档

db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )

查询所有 size 中 uom 等于 in 的文档

db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )

查询数组

在 MongoDB 中插入以下文档

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "notebook", qty: 50, tags: ["red", "blank"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "paper", qty: 100, tags: ["red", "blank", "plain"], dim_cm: [ 14, 21 ] },
   { item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "red"], dim_cm: [ 22.85, 30 ] },
   { item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], dim_cm: [ 10, 15.25 ] }
]);

下面的示例查询所有字段 tags 值只包含元素 "red" 和 "blank"（顺序一致） 的文档

db.inventory.find({ tags: ["red", "blank"]})

如果只是查询同时包含 "red" 和 "blank" 两个值，并且不关心排序或者数组中是否包含其它元素，则可以使用 $all 操作符

db.inventory.find({ tags: { $all: ["red", "blank"] } })

查询 tags 包含 "red" 的文档

db.inventory.find({ tags: "red" })

查询所有 dim_cm 包含至少一个大于值 25 的所有文档

db.inventory.find({ dim_cm: { $gt: 25} })

查询所有 dim_cm 包含至少一个值大于 15 或者 小于 20 的所有文档

db.inventory.find({ dim_cm: { $gt: 15, $lt: 20 } })

查询所有 dim_cm 包含至少一个值大于 22 且小于 30 的所有文档

db.inventory.find({ dim_cm: { $elemMatch: { $gt: 22, $lt: 30} } })

查询数组 dim_cm 的第二个值大于 25

db.inventory.find({ "dim_cm.1": { $gt: 25 }})

查询数组 tags 拥有 3 个元素的所有文档

db.inventory.find({ "tags": { $size: 3 } })

查询返回指定字段

默认情况下，MongoDB 的查询会返回匹配文档中所有的字段，通过 projection 可以返回指定的字段。

返回指定字段

// SQL: SELECT _id, item, status FROM inventory WHERE status = "A"
db.inventory.find({ status: "A" }, { item: 1, status: 1 })

查询结果中会自动返回 _id 字段，可以通过设置 _id: 0 来主动消除该字段。

// SQL： SELECT item, status FROM inventory WHRE status = "A"
db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1, _id: 0 } )

排除指定字段

db.inventory.find({ status: "A" }, { status: 0, instock: 0 })

返回数组中指定元素

使用 $slice 操作符返回 instock 数组中最后一个元素

db.inventory.find({ status: "A" }, { item: 1, status: 1, instock: { $slice: -1 } })

查询值为 NULL 或者缺失字段

在 MongoDB 中，不同的查询操作符对 null 的处理方式是不同的。在 MongoDB 中插入以下文档

db.inventory.insertMany([
   { _id: 1, item: null },
   { _id: 2 }
])

等值查询

查询 item 值为 null 或者不包含 item 字段的所有文档

db.inventory.find({ item: null })

类型检查

查询所有 item 值为 null 的文档

db.inventory.find({ item: { $type: 10} })

这里的 $type = 10 对应了 BSON 类型 Null

存在性检查

查询所有不包含字段 item 的文档

db.inventory.find({ item: { $exists: false } })

查询所有包含 item 字段，但是值为 null 的文档

db.inventory.find({ item: { $eq: null, $exists: true } })

限制查询结果数量

// 只查询 3 条数据
db.inventory.find({}).limit(3)
// 从第 2 条开始，查询 3 条数据
db.inventory.find({}).limit(3).skip(2)

排序

排序方向 1 为正序， -1 为倒序。

db.inventory.find({}).sort({item: 1, qty: -1})

查询集合中的文档数量

该方法用于查询匹配条件的文档数量，语法为

db.collection.count(query, options)

示例

db.orders.count( { ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') } } )

查询字段的唯一值 distinct

查询集合中字段的唯一值，语法为

db.collection.distinct(field, query, options)

[图片上传失败...(image-5a985-1653901669910)]

附录：支持的查询操作符

类别	操作符	用途
Comparison	$eq	等值判断
Comparison	$gt	大于某个值
Comparison	$gte	大于等于某个值
Comparison	$in	当前值在数组中
Comparison	$lt	小于某个值
Comparison	$lte	小于等于某个值
Comparison	$ne	不等于某个值
Comparison	$nin	当前值不再数组中
Logical	$and	AND
Logical	$not	反转查询条件
Logical	$nor	所有查询条件都不匹配
Logical	$or	OR
Element	$exists	字段存在性检查
Element	$type	字段类型检查
Evaluation	$expr	在查询表达式中使用聚合语法
Evaluation	$jsonSchema	验证文档符合指定的 JSON 模型
Evaluation	$mod	对字段值进行取模运算
Evaluation	$regex	选择匹配正则表达式的文档
Evaluation	$text	执行文本搜索
Evaluation	$where	JavaScript 表达式匹配
Geospatial	$geoIntersects	地理坐标匹配
Geospatial	$geoWithin	地理坐标匹配
Geospatial	$near	地理坐标匹配
Geospatial	$nearSphere	地理坐标匹配
Array	$all	匹配包含查询中指定的所有元素的数组
Array	$elemMatch	数组中的元素匹配表达式则返回文档
Array	$size	选择数组大小为 size 的文档
Bitwise	$bitsAllClear	二进制匹配
Bitwise	$bitsAllSet	二进制匹配
Bitwise	$bitsAnyClear	二进制匹配
Bitwise	$bitsAnySet	二进制匹配
Miscellaneous	$comment	在查询中添加注释
Miscellaneous	$rand	随机生成一个 0-1 之间的浮点值

更新文档

常用的文档更新方法有以下三种

• db.collection.updateOne(<filter>, <update>, <options>) 更新单个文档
• db.collection.updateMany(<filter>, <update>, <options>) 更新多个文档
• db.collection.replaceOne(<filter>, <update>, <options>) 替换单个文档

我们这里以 updateOne() 方法为例进行讲解，updateOne() 方法的语法如下

db.collection.updateOne(
   <filter>, // 要更新的文档筛选条件
   <update>, // 文档更新命令
   {
     upsert: <boolean>, // 设置为 true 时，如果 filter 没有匹配到文档，则自动新增文档
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>        // Available starting in MongoDB 4.2.1
   }
)

更新 item=paper 的文档

db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

更新操作符如下

• $set 操作符指定了要更新匹配文档的 size.uom 为 cm，status 为 p
• $currentDate 操作符用于更新 lastModified 字段为当前的日期，如果 lastModified 字段不存在，则自动创建

更新文档，如果不存在则新增

db.restaurant.updateOne(
    { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" },
    { $set: {"_id" : 4, "violations" : 7, "borough" : "Manhattan" } },
    { upsert: true }
);

更多字段操作符如下

操作符	用途
$currentDate	设置字段值为当日期，可以是日期或者是时间戳
$inc	将字段的值加上某个数值
$min	只有指定的值小于已经存在的值时才更新
$max	只有指定的额值大于已经存在的值才更新
$mul	将字段的值乘以某个数值
$rename	重命名指定字段
$set	设置文档中要更新的字段值
$setOnInsert	如果当前操作新增了文档，则设置字段的值。如果更新操作只是修改一个已经存在的文档，则该操作符无效
$unset	从文档中移除指定字段

除了常用的三个方法，还有以下方法也可以用于更新文档

• db.collection.findOneAndReplace().
• db.collection.findOneAndUpdate().
• db.collection.findAndModify().
• db.collection.bulkWrite().

删除文档

在 MongoDB 中，通常使用以下方法删除文档

• db.collection.deleteMany()
• db.collection.deleteOne()

删除所有为文档

db.inventory.deleteMany({})

删除所有匹配条件的文档

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })

删除匹配条件的一个文档

db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )

除了常用的两个方法外，还可以用以下方法删除文档

• db.collection.findOneAndDelete().

  findOneAndDelete() 提供了一个 sort 选项，该选项允许删除按照指定排序规则排序后匹配的第一个文档

• db.collection.findAndModify().

  db.collection.findAndModify() 提供了一个 sort 选项，该选项允许删除按照指定排序规则排序后匹配的第一个文档

• db.collection.bulkWrite().

批量写操作

MongoDB 提供了一种对单个 Collection 执行批量写入的操作能力，使用 db.collection.bulkWrite() 方法实现批量的插入、更新和删除操作。

有序和无序操作

批量写操作可以试有序的（ordered）或者无序（unordered）的，对于有序操作，MongoDB 会串行的执行操作，如果写操作过程中发生错误，MongoDB 将会直接返回，后面的操作将不会被执行。无序操作则无法保证这种行为，当发生错误的时候，MongoDB 将会继续处理剩余的文档。

对于分片的集合来说，执行有序的批量操作通常会比较慢，因为每一个操作都必须等待上一个操作的完成。默认情况下，bulkWrite() 执行的是有序的操作，可以通过设置 ordered: false 选项来启用无序操作模式。

bulkWrite() 方法

bulkWrite() 支持以下写操作

• insertOne
• updateOne
• updateMany
• replaceOne
• deleteOne
• deleteMany

假设一个名为 characters 的集合中包含下面的文档

{ "_id" : 1, "char" : "Brisbane", "class" : "monk", "lvl" : 4 },
{ "_id" : 2, "char" : "Eldon", "class" : "alchemist", "lvl" : 3 },
{ "_id" : 3, "char" : "Meldane", "class" : "ranger", "lvl" : 3 }

下面的 bulkWrite() 方法对该集合执行多个操作

db.characters.bulkWrite(
   [
      { insertOne :
         {
            "document" :
            {
               "_id" : 4, "char" : "Dithras", "class" : "barbarian", "lvl" : 4
            }
         }
      },
      { insertOne :
         {
            "document" :
            {
               "_id" : 5, "char" : "Taeln", "class" : "fighter", "lvl" : 3
            }
         }
      },
      { updateOne :
         {
            "filter" : { "char" : "Eldon" },
            "update" : { $set : { "status" : "Critical Injury" } }
         }
      },
      { deleteOne :
         { "filter" : { "char" : "Brisbane" } }
      },
      { replaceOne :
         {
            "filter" : { "char" : "Meldane" },
            "replacement" : { "char" : "Tanys", "class" : "oracle", "lvl" : 4 }
         }
      }
   ]
);

操作返回以下内容

{
   "acknowledged" : true,
   "deletedCount" : 1,
   "insertedCount" : 2,
   "matchedCount" : 2,
   "upsertedCount" : 0,
   "insertedIds" : {
      "0" : 4,
      "1" : 5
   },
   "upsertedIds" : {
   }
}

参考文档

• MongoDB 官方文档