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：
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：
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" }])
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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" }]);
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查询 Collection 中所有文档
// 等价 SQL：SELECT * FROM inventorydb.inventory.find({})// 等价 SQL：SELECT * FROM inventory LIMIT 1db.inventory.findOne({})
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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" } })
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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"] } })
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范围查询
// SQL: SELECT * FROM inventory WHERE qty >= 50 AND qty < 100db.inventory.find({ qty: { $gte: 50, $lt: 100 } })
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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 < 30db.inventory.find({ status: "A", qty: { $lt: 30 } })
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OR 查询
// SQL：SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30db.inventory.find({ $or: [ { status: "A"}, { qty: { $lt: 30 } } ] })
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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/ } ]})
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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] } } })
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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" } } )
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查询所有 size 中 uom 等于 in 的文档
db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )
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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 ] }]);
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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"]})
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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"] } })
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查询 tags 包含 "red" 的文档
db.inventory.find({ tags: "red" })
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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} })
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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 } })
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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} } })
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查询数组 dim_cm 的第二个值大于 25
db.inventory.find({ "dim_cm.1": { $gt: 25 }})
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查询数组 tags 拥有 3 个元素的所有文档
db.inventory.find({ "tags": { $size: 3 } })
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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 })
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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 } )
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排除指定字段
db.inventory.find({ status: "A" }, { status: 0, instock: 0 })
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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 } })
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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 }])
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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 })
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类型检查
查询所有 item 值为 null 的文档
db.inventory.find({ item: { $type: 10} })
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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 } })
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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 } })
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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)
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排序
排序方向 1 为正序， -1 为倒序。
db.inventory.find({}).sort({item: 1, qty: -1})
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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)
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示例
db.orders.count( { ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') } } )
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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)
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附录：支持的查询操作符
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 })
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更新 item=paper 的文档
db.inventory.updateOne( { item: "paper" }, { $set: { "size.uom": "cm", status: "P" }, $currentDate: { lastModified: true } })
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更新操作符如下
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 });
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更多字段操作符如下
除了常用的三个方法，还有以下方法也可以用于更新文档
删除文档
在 MongoDB 中，通常使用以下方法删除文档
删除所有为文档
db.inventory.deleteMany({})
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删除所有匹配条件的文档
db.inventory.deleteMany({ status : "A" })
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删除匹配条件的一个文档
db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )
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除了常用的两个方法外，还可以用以下方法删除文档
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
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 }
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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 } } } ]);
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操作返回以下内容
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1, "insertedCount" : 2, "matchedCount" : 2, "upsertedCount" : 0, "insertedIds" : { "0" : 4, "1" : 5 }, "upsertedIds" : { }}
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