mongovue查询字段_mongodb查询速度

mongovue查询字段_mongodb查询速度{“ei”:”AW4BROILANDSTART1″,//条件一”cd”:{$elemMatch:{“0004″:{$gte:0}}}, //条件二,cd为集合,0004为集合中的key”st”:{$gte:ISODate(“2013-09-05T00:00:00.958Z”)}//时间条件,”im”:{$exists:true},”cn”:{$ne:””},

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{“ei”:”AW4BROILANDSTART1″, //条件一


“cd”:{$elemMatch:{“0004”:{$gte:0}}},  //条件二,cd为集合 ,0004为集合中的key

“st”:{$gte:ISODate(“2013-09-05T00:00:00.958Z”)} //时间条件,

“im”:{$exists:true},

“cn”:{$ne:””},

{$and:[ {“cn”:{$ne:null}}, {“cn”:{$ne:””}}, 

{“sv”:”40″}, 

{“ltm”:{$gt:ISODate(“2014-03-17T16:00:00Z”)}}

]}

}

mysql 和 mongo db 语法对比

本文描述了MySQL中的常用SQL语句在MongoDB中的写法,如果你长期使用MySQL而对MongoDB跃跃欲试,这篇简单的文章可以帮助你更快的进入角色。
查询:
MySQL:
SELECT * FROM user
Mongo:
db.user.find()
MySQL:
SELECT * FROM user WHERE name = ’starlee’
Mongo:
db.user.find({‘name’ : ’starlee’})
插入:
MySQL:
INSERT INOT user (`name`, `age`) values (’starlee’,25)
Mongo:
db.user.insert({‘name’ : ’starlee’, ‘age’ : 25})
如果你想在MySQL里添加一个字段,你必须:
ALTER TABLE user….
但在MongoDB里你只需要:
db.user.insert({‘name’ : ’starlee’, ‘age’ : 25, ‘email’ : ’starlee@starlee.com’})
删除:
MySQL:
DELETE * FROM user
Mongo:
db.user.remove({})
MySQL:
DELETE FROM user WHERE age < 30
Mongo:
db.user.remove({‘age’ : {$lt : 30}})
$gt : > ; $gte : >= ; $lt : < ; $lte : <= ; $ne : !=
更新:
MySQL:
UPDATE user SET `age` = 36 WHERE `name` = ’starlee’
Mongo:
db.user.update({‘name’ : ’starlee’}, {$set : {‘age’ : 36}})
MySQL:
UPDATE user SET `age` = `age` + 3 WHERE `name` = ’starlee’
Mongo:
db.user.update({‘name’ : ’starlee’}, {$inc : {‘age’ : 3}})
MySQL:
SELECT COUNT(*) FROM user WHERE `name` = ’starlee’
Mongo:
db.user.find({‘name’ : ’starlee’}).count()
MySQL:
SELECT * FROM user limit 10,20
Mongo:
db.user.find().skip(10).limit(20)
MySQL:
SELECT * FROM user WHERE `age` IN (25, 35,45)
Mongo:
db.user.find({‘age’ : {$in : [25, 35, 45]}})
MySQL:
SELECT * FROM user ORDER BY age DESC
Mongo:
db.user.find().sort({‘age’ : -1})
MySQL:
SELECT DISTINCT(name) FROM user WHERE age > 20
Mongo:
db.user.distinct(‘name’, {‘age’: {$lt : 20}})
MySQL:
SELECT name, sum(marks) FROM user GROUP BY name
Mongo:
db.user.group({

key : {‘name’ : true},
cond: {‘name’ : ‘foo’},
reduce: function(obj,prev) { prev.msum += obj.marks; },
initial: {msum : 0}
});
MySQL:
SELECT name FROM user WHERE age < 20
Mongo:
db.user.find(‘this.age < 20′, {name : 1})
发现很多人在搜MongoDB循环插入数据,下面把MongoDB循环插入数据的方法添加在下面:
for(var i=0;i<100;i++)db.test.insert({uid:i,uname:’nosqlfan’+i});
上面一次性插入一百条数据,大概结构如下:
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b8″), “uid” : 55, “uname” : “nosqlfan55″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b9″), “uid” : 56, “uname” : “nosqlfan56″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6ba”), “uid” : 57, “uname” : “nosqlfan57″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bb”), “uid” : 58, “uname” : “nosqlfan58″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bc”), “uid” : 59, “uname” : “nosqlfan59″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bd”), “uid” : 60, “uname” : “nosqlfan60″ }
php 下推荐的mongo 客户端: http://code.google.com/p/rock-php/
mongo语法
http://wangjc-opal.javaeye.com/blog/802571
启动服务
mongod.exe –dbpath D:/MongoDB/mongodbwin321.6.0/data
–dbpath 数据文件存放路径
–port 数据服务端口
启动客户端
mongo.exe cclove
cclove  所连接的数据库名称
数据库操作语法
mongo –path
db.AddUser(username,password)  添加用户
db.auth(usrename,password)  设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)  从目标服务器克隆一个数据库
db.commandHelp(name)     returns the help for the command
db.copyDatabase(fromdb,todb,fromhost)  复制数据库fromdb—源数据库名称,todb—目标数据库名称,fromhost—源数据库服务器地址
db.createCollection(name,{size:3333,capped:333,max:88888})  创建一个数据集,相当于一个表
db.currentOp()     取消当前库的当前操作
db.dropDataBase()     删除当前数据库
db.eval(func,args)    run code server-side
db.getCollection(cname)  取得一个数据集合,同用法:db[‘cname’] or db.cname
db.getCollenctionNames()    取得所有数据集合的名称列表
db.getLastError()     返回最后一个错误的提示消息
db.getLastErrorObj()     返回最后一个错误的对象
db.getMongo()      取得当前服务器的连接对象get the server connection object
db.getMondo().setSlaveOk()  allow this connection to read from then nonmaster membr of a replica pair
db.getName()       返回当操作数据库的名称
db.getPrevError()     返回上一个错误对象
db.getProfilingLevel()   ?什么等级
db.getReplicationInfo()  ?什么信息
db.getSisterDB(name)     get the db at the same server as this onew
db.killOp()     停止(杀死)在当前库的当前操作
db.printCollectionStats()   返回当前库的数据集状态
db.printReplicationInfo()
db.printSlaveReplicationInfo()
db.printShardingStatus()    返回当前数据库是否为共享数据库
db.removeUser(username)  删除用户
db.repairDatabase()   修复当前数据库
db.resetError()
db.runCommand(cmdObj)    run a database command. if cmdObj is a string, turns it into {cmdObj:1}
db.setProfilingLevel(level) 0=off,1=slow,2=all
db.shutdownServer()   关闭当前服务程序
db.version()       返回当前程序的版本信息
数据集(表)操作语法
db.linlin.find({id:10})    返回linlin数据集ID=10的数据集
db.linlin.find({id:10}).count()  返回linlin数据集ID=10的数据总数
db.linlin.find({id:10}).limit(2) 返回linlin数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集
db.linlin.find({id:10}).skip(8)  返回linlin数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集
db.linlin.find({id:10}).limit(2).skip(8)  返回linlin数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据
db.linlin.find({id:10}).sort()   返回linlin数据集ID=10的排序数据集
db.linlin.findOne([query])    返回符合条件的一条数据
db.linlin.getDB()    返回此数据集所属的数据库名称
db.linlin.getIndexes()     返回些数据集的索引信息
db.linlin.group({key:…,initial:…,reduce:…[,cond:…]})
db.linlin.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,<optional params>)
db.linlin.remove(query)       在数据集中删除一条数据
db.linlin.renameCollection(newName)    重命名些数据集名称
db.linlin.save(obj)        往数据集中插入一条数据
db.linlin.stats()       返回此数据集的状态
db.linlin.storageSize()       返回此数据集的存储大小
db.linlin.totalIndexSize()       返回此数据集的索引文件大小
db.linlin.totalSize()      返回些数据集的总大小
db.linlin.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据
db.linlin.validate()       验证此数据集
db.linlin.getShardVersion()      返回数据集共享版本号
db.linlin.find({‘name’:’foobar’}) select * from linlin where name=’foobar’
db.linlin.find()      select * from linlin
db.linlin.find({‘ID’:10}).count() select count(*) from linlin where ID=10
db.linlin.find().skip(10).limit(20)  从查询结果的第十条开始读20条数据  select * from linlin limit 10,20  ———-mysql
db.linlin.find({‘ID’:{$in:[25,35,45]}})  select * from linlin where ID in (25,35,45)
db.linlin.find().sort({‘ID’:-1})   select * from linlin order by ID desc
db.linlin.distinct(‘name’,{‘ID’:{$lt:20}})   select distinct(name) from linlin where ID<20
db.linlin.group({key:{‘name’:true},cond:{‘name’:’foo’},reduce:function(obj,prev){prev.msum+=obj.marks;},initial:{msum:0}})
select name,sum(marks) from linlin group by name
db.linlin.find(‘this.ID<20’,{name:1})  select name from linlin where ID<20
db.linlin.insert({‘name’:’foobar’,’age’:25})  insert into linlin (‘name’,’age’) values(‘foobar’,25)
db.linlin.insert({‘name’:’foobar’,’age’:25,’email’:’cclove2@163.com’})
db.linlin.remove({})       delete * from linlin
db.linlin.remove({‘age’:20})     delete linlin where age=20
db.linlin.remove({‘age’:{$lt:20}})  delete linlin where age<20
db.linlin.remove({‘age’:{$lte:20}}) delete linlin where age<=20
db.linlin.remove({‘age’:{$gt:20}})  delete linlin where age>20
db.linlin.remove({‘age’:{$gte:20}}) delete linlin where age>=20
db.linlin.remove({‘age’:{$ne:20}})  delete linlin where age!=20
db.linlin.update({‘name’:’foobar’},{$set:{‘age’:36}})  update linlin set age=36 where name=’foobar’
db.linlin.update({‘name’:’foobar’},{$inc:{‘age’:3}})   update linlin set age=age+3 where name=’foobar’
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/firetaker/archive/2010/08/12/5806628.aspx
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MongoDB的好处挺多的,比如多列索引,查询时可以用一些统计函数,支持多条件查询,但是目前多表查询是不支持的,可以想办法通过数据冗余来解决多表 查询的问题。
MongoDB对数据的操作很丰富,下面做一些举例说明,内容大部分来自官方文档,另外有部分为自己理解。
查询colls所有数据
db.colls.find() //select * from colls
通过指定条件查询
db.colls.find({‘last_name’: ‘Smith’});//select * from colls where last_name=’Smith’
指定多条件查询
db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y=’foo’
指定条件范围查询
db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10
查询不包括某内容
db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据
支持<, <=, >, >=查询,需用符号替代分别为$lt,$lte,$gt,$gte
db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );
也可对某一字段做范围查询
db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );
不等于查询用字符$ne
db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );
in查询用字符$in
db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );
db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});
not in查询用字符$nin
db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
取模查询用字符$mod
db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1
$all查询
db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时
$size查询
db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询,此查询查询a的子对象数目为1的记录
$exists查询
db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据
$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值
db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据
使用正则表达式匹配
db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like
内嵌对象查询
db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );
1.3.3版本及更高版本包含$not查询
db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );
sort()排序
db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序
limit()对限制查询数据返回个数
db.colls.find().limit(10)
skip()跳过某些数据
db.colls.find().skip(10)
snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失
count()统计查询对象个数
db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).count();//效率较高
db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).toArray().length;//效率很低
group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
distinct()返回不重复值
/***************************************************************************/
时间检索
//检索 7月12 到 8月1号的数据
db.cpc_common.cpc_click_detail_log.count({date_created:{$gte:new Date(2010, 6,12), $lt:new Date(2010,7,1)}})
//删除 7月12 到 8月1号的数据
 db.cpc_common.cpc_click_detail_log.remove({date_created:{$gte:new Date(2010, 6,12), $lt:new Date(2010,7,1)}})

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