MongoDB常用命令

选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式：

use 数据库名称


如果数据库存在则选择该数据库，如果数据库不存在则自动创建。以下语句创建commentdb数据库：

use commentdb

> use foobar
switched to db foobar


查看数据库：

show dbs


查看当前使用的数据库

> db
test



查看集合,需要先选择数据库之后，才能查看该数据库的集合：

show collections


插入文档

选择数据库后，使用集合来对文档进行操作，插入文档语法格式：

db.集合名称.insert(数据);

> post={"title":"领悟书生","content":"这是一个分享教程的网站","date":new Date()}
{
   "title" : "领悟书生",
   "content" : "这是一个分享教程的网站",
   "date" : ISODate("2016-06-06T09:38:08.995Z")
}
> db.blog.insert(post)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })


查询文档

查询集合的语法格式：

db.集合名称.find()
db.集合名称.findOne()


查询一条记录

> db.blog.findOne()
{
   "_id" : ObjectId("5755448bfceaa7879cd4d48f"),
   "title" : "领悟书生",
   "content" : "这是一个分享教程的网站",
   "date" : ISODate("2016-06-06T09:38:08.995Z")
}


查找所有记录

> db.blog.find()
{ "_id" : ObjectId("5755448bfceaa7879cd4d48f"), "title" : "领悟书生", "content" : "这是一个分享教程的网站", "date" : ISODate("2016-06-06T09:38:08.995Z") }
>

发现文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。


根据条件查找，在json参数中传入对应的条件即可，如：

 db.blog.find({userid:'1013'})


返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果，例如：

db.blog.find().limit(2)


修改文档

修改文档的语法结构：

db.集合名称.update(条件,修改后的数据)


update至少要有两个参数，一个是查询条件，第二个是新的文档对象

> db.blog.update({title:"领悟书生"},post)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.blog.find()
{ "_id" : ObjectId("5755448bfceaa7879cd4d48f"), "title" : "领悟书生", "content" : "这是一个分享教程的网站", "date" : ISODate("2016-06-06T09:38:08.995Z"), "comments" : [ ] }
>


执行后发现，这条文档未更新的其它字段都不见了。

为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

db.blog.update({title:"领悟书生"},{$set:{title:"领悟书生123"}})


删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名称.remove(条件)


以下语句可以将数据全部删除，慎用~

db.blog.remove({})


删除条件可以放到大括号中，例如删除title为领悟书生的数据，输入以下语句：

> db.blog.remove({title:"领悟书生"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.blog.find()
>


统计条数

统计记录条件使用count()方法。以下语句统计spit集合的记录数：

db.comment.count()


按条件统计 ，例如统计userid为1013的记录条数：

db.comment.count({userid:"1013"})


模糊查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

/模糊查询字符串/


查询评论内容包含“流量”的所有文档，代码如下：

db.comment.find({content:/流量/})


查询评论内容中以“加班”开头的，代码如下：

db.comment.find({content:/^加班/})


大于 小于 不等于

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value

db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value

db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value

db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value

db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value


查询评论点赞数大于1000的记录：

db.comment.find({thumbup:{$gt:1000}})


包含与不包含

包含使用$in操作符

查询评论集合中userid字段包含1013和1014的文档：

db.comment.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})


不包含使用$nin操作符

查询评论集合中userid字段不包含1013和1014的文档：

db.comment.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}})


条件连接

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联（相当于SQL的and）。格式为：

$and:[ {条件},{条件},{条件} ]


查询评论集合中thumbup大于等于1000 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[ {thumbup:{$gte:1000}} ,{thumbup:{$lt:2000} }]})


如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用操作符进行关联，与前面and的使用方式相同，格式为：

$or:[ {条件},{条件},{条件} ]


查询评论集合中userid为1013，或者点赞数小于2000的文档记录：

db.comment.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{thumbup:{$lt:2000} }]})


列值增长

对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符：

db.comment.update({_id:"2"},{$inc:{thumbup:1}})


2019-03-12 22:13

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    为了每次执行Hadoop的时候，不必须要前者加上hadoop的安装的绝对路径，要做的事情就是将其安装路径加入到PATH中，这样就可以直接执行hadoop命令。 如下： vim /etc/profile中加入一句 export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop1.1.2 注意这里要写HADOOP_INSTALL，因为如果写HADOOP_HOME会在执行命令的时候提醒该
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            Git 常用命令 - 不断更新中
                        
    
                            
    
                
    一、git clone       git clone 支持本地和远程repository，其格式如下： 本地克隆：       git clone /path/to/repo.git/ git clone file:///path/to/repo.git/       如：1）. git clonegit@github.scm.corp.ebay.com:swang6/test.git
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            Hadoop 用命令行编译URLCat
                        
    
                            
    
                
    Hadoop 用命令行编译URLCat import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.MalformedURLException; import java.net.URL; import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory; import or
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            使用命令行编译Kotlin程序
                        
    
                            
    
                
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            MySQL常用操作命令汇总
                        
    
                            
    
                
    一、打开连接 命令格式：mysql -h -u -p 参数说明：服务器地址；用户名；密码 示例：mysql -h192.168.1.1 -uroot -p123 二、增加用户 命令格式：grant select on 数据库.*
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            Hadoop 创建用户及HDFS权限，HDFS操作等常用Shell命令
                        
    
                            
    
                
    sudo addgroup Hadoop#添加一个hadoop组 sudo usermod -a -G hadoop larry#将当前用户加入到hadoop组 sudo gedit etc/sudoers#将hadoop组加入到sudoer 在root ALL=(ALL) ALL后 hadoop ALL=(ALL) ALL 修改hadoop目录的权限 sudo chown -R larry:ha
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            solr mongoDB 对比
                        
    
                            
    
                
    1 solr 字段是写死的 2 solr优势是大块文本模糊查询，mongoDB还支持正则查询以及类似js语法代码语句查询 3 mongoDB已经原生支持了局部更新，以及有个upsert,solr先查有就更新，没有就直接覆盖的 4 mongDB支持批量更新 4 mongDB工具较多，实时监控mongodstat,支持热备份、热恢复mongodump和mongorestore，还提供锁命令控制以及角色
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            传智播客maven视频教程
                        
    
                            
    
                
    maven依赖管理，maven常用命令，maven生命周期，maven依赖作用范围，maven传递依赖冲突解决
    
                            
    
                    
    

                    
    
                        
    
                            MongoDB学习（三）：MongoDB Shell的使用
                        
    
                            
    
                
    MongoDB自带简洁但功能强大的JavaScript shell。JavaScript shell键入一个变量会将变量的值转换为字符串打印到控制台上。打开命令提示(cmd.exe)。进入到MongoDB解压的目录的bin目录下，即D:\NoSQL\mongodb-win32-x86_64-2.4.3\bin;然后执行mongo.exe（或者mongo）启动MongoDB shell。
    
                            
    
                    
    
            
    

        
    
            
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                java线程状态详解(6种)
            
    
            
    
                
    java线程类为：java.lang.Thread，其实现java.lang.Runnable接口。 线程在运行过程中有6种状态，分别如下： NEW：初始状态，线程被构建，但是还没有调用start()方法 RUNNABLE：运行状态，Java线程将操作系统中的就绪和运行两种状态统称为“运行状态” BLOCK：阻塞状态，表示线程阻塞
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                redis从库只读设置-redis集群管理
            
    
            
    
                
    默认情况下redis数据库充当slave角色时是只读的不能进行写操作，如果写入，会提示以下错误：READONLY You can't write against a read only slave.  127.0.0.1:6382> set k3 111  (error) READONLY You can't write against a read only slave. 如果你要开启从库
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty环境配置
            
    
            
    
                
    netty是一个java事件驱动的网络通信框架，也就是一个jar包，只要在项目里引用即可。
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty基于流的传输处理
            
    
            
    
                
    ​在TCP/IP的基于流的传输中，接收的数据被存储到套接字接收缓冲器中。不幸的是，基于流的传输的缓冲器不是分组的队列，而是字节的队列。 这意味着，即使将两个消息作为两个独立的数据包发送，操作系统也不会将它们视为两个消息，而只是一组字节(有点悲剧)。 因此，不能保证读的是您在远程定入的行数据
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty入门实例-使用POJO代替ByteBuf
            
    
            
    
                
    使用TIME协议的客户端和服务器示例，让它们使用POJO来代替原来的ByteBuf。
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty入门实例-时间服务器
            
    
            
    
                
    Netty中服务器和客户端之间最大的和唯一的区别是使用了不同的Bootstrap和Channel实现
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty入门实例-编写服务器端程序
            
    
            
    
                
    channelRead()处理程序方法实现如下
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Netty开发环境配置
            
    
            
    
                
    最新版本的Netty 4.x和JDK 1.6及更高版本
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                电商平台数据库设计
            
    
            
    
                
    电商平台数据库表设计：商品分类表、商品信息表、品牌表、商品属性表、商品属性扩展表、规格表、规格扩展表
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                HttpClient 上传文件
            
    
            
    
                
    我们使用MultipartEntityBuilder创建一个HttpEntity。 当创建构建器时，添加一个二进制体 - 包含将要上传的文件以及一个文本正文。 接下来，使用RequestBuilder创建一个HTTP请求，并分配先前创建的HttpEntity。
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                快速了解MongoDB【基本概念与体系结构】
            
    
            
    
                
    什么是MongoDB MongoDB is a general purpose, document-based, distributed database built for modern application developers and for the cloud era. MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                windows系统安装MongoDB
            
    
            
    
                
    安装 下载MongoDB的安装包：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi，按照提示步骤安装即可。 安装完成后，软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中 我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe，为了方便我们每次启动，我
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Spring boot整合MyBatis-Plus 之二：增删改查
            
    
            
    
                
    基于上一篇springboot整合MyBatis-Plus之后，实现简单的增删改查 创建实体类 添加表注解TableName和主键注解TableId import com.baomidou.mybatisplus.annotations.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotations.TableName;
import com.baom
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                分布式ID生成器【snowflake雪花算法】
            
    
            
    
                
    基于snowflake雪花算法分布式ID生成器 snowflake雪花算法分布式ID生成器几大特点： 41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年 10bit的工作机器id可以支持1024台机器 序列号支持1毫秒产生4096个自增序列id 整体上按照时间自增排序 整个分布式系统内不会产生ID碰撞 每秒能够产生26万ID左右 Twitter的 Snowflake分布式ID生成器的JAVA实现方案
    
            
    
        
    
        
    
            
    
                Spring boot整合mybatis plus
            
    
            
    
                
    快速了解mybatis plus 是对Mybatis框架的二次封装和扩展 纯正血统：完全继承原生 Mybatis 的所有特性 最少依赖：仅仅依赖Mybatis以及Mybatis-Spring 性能损耗小：启动即会自动注入基本CURD ，性能无损耗，直接面向对象操作 自动热加载：Mapper对应的xml可以热加载，大大减少重启Web服务器时间，提升开发效率 性能分析：自带Sql性能分析插件，开发测试
    
            
    
        
    
        
    
    
    

    

    
    
    
        
    
            
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