MongoDB学习笔记~客户端命令行的使用

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当我们从MongoDB网站下载安装包之后，它会伴随有一系列的工具，服务器程序mongod是我们耳熟能详的了，客户端mongo和性能检测mongostat我们可能就没有用过了，今天主要是介绍一下mongo这个客户端命令行工具的使用。

测试环境：服务端：linux版的mongod 2.6.9

              客户端：window版的mongo 2.6.9

下面介绍一些常用的命令

1 建立一个新的链接

var x=new Mongo("192.168.2.4:27017")      

2 显示所有数据库

show dbs      

3 指定当前要使用的数据库

var db=x.getDB("background")      

4 得到当前数据库的名称

db.getName()      

5 得到数据库的所有集合

db.getCollectionNames()      

6 得到数据库中集合的详细信息

db.getCollectionInfos()      

7 得到指定的集合

db.getCollection("background")      

8 得到集合中元素的数量

db.getCollection("background").count()      

9 得到服务器相关信息

db.hostInfo()      

10 得到当前Mongo服务器的连接信息

db.getMongo()      

11 为排序和查询的字段添加索引

了解数据库的朋友对索引应该不会陌生吧，当数据量比较小时，它起不到什么作用，当数据量大时500W以上，你的字段就需要加索引了，性能提升相当的明显，如果你不加，那你就等着昙花开吧，呵呵！

db.TableName.ensureIndex({FieldName:1})//1为升序，-1为降序
db.TableName.getIndexes()      

12 删除索引

db.TableName.dropIndex({"LoginName":1})      

13 查看数据表的状态，同步显示分片的状态和每个片被命中的数量

db.WebManageUsers.stats()      

14 查看数据库的状态，它会把相关分片的信息显示出来

db.stats()      

15 在路由服务器查询分片完整的信息

var db=x.getDB("admin");
db.runCommand({listshards:1});//需要在admin数据库下      

16 设置数据库的分片状态，让它生效

#指定databaseName分片生效
db.runCommand( { enablesharding :"databaseName"});      

17 设置数据库下的数据表(Collection)分片状态，让它生效

#指定数据库里需要分片的集合和片键
db.runCommand( { shardcollection : "databaseName.tableName",key : {_id: 1} } )      

18 对数据表进行分组

db.tableName.aggregate([{ "$group" : { "_id" : "$DepartmentID", "userCount" : { "$sum" : 1 } } }])      

19 分组第二种方法group强大命令

db.M_Partner_Footprints.group({
    key: function (doc) { PartnerInfoID: true },//分组的key
    cond: { PartnerInfoID: 6, Login: { ClientType: 0 } },//条件过滤
    initial: { "count": 0 },
    reduce: function (doc, out) {//聚合方式
        out.count += 1;
    },
    finalize: function (out) {//结果处理
        return out;
    }
});      

20 group对多个字段进行分组，使用keyf函数来实现

db.M_User_Footprints.group({
    keyf: function (doc) { return { UserInfoID: doc.UserInfoID, TeacherID: doc.TeacherID } },
    cond: { UserInfoID: 6, Type: 6 },
    initial: { "count": 0 },
    reduce: function (doc, out) {
        out.count += 1;
    },
    finalize: function (out) {
        return out;
    }
});      

22 使用aggregate进行聚合操作

db.M_User_Footprints.aggregate([{ $group: { _id: "$UserInfoID", num_tutorial: { $sum: 1 } } }])      

23 管道，MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

一 $project选择指定的列，_id被默认选中

db.M_User_Footprints.aggregate(
    {
        $project: {
            UserInfoID: 1,
            TeacherID: 1,
        }
    }
 );      

二 $match选择某个范围的数据,并将结果传到下一个管道中

db.M_User_Footprints.aggregate([
                        { $match: { UserInfoID: { $gt: 1, $lte: 100 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
]);      

各位对索引一定要引起重视，因为在大数据情况下，如果没有索引，在进行排序，查询等操作时就引发全表扫描，那代价是非常大的！

作者：仓储大叔，张占岭，

荣誉：微软MVP

QQ：853066980

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