MySQL到MongoDB简易对照表的深入分析
人气：309 时间：2020-12-16
这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL到MongoDB简易对照表的深入分析，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。
感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的小玲来看看吧！
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': {$lt : 20}})
MySQL:
SELECT name, sum(marks) FROM user GROUP BY name
Mongo:
db.user.group({
key : {‘name' : true},
cond: {‘name' : ‘foo'},
reduce: function(obj,prev) { prev.msum += obj.marks; },
initial: {msum : 0}
});
MySQL:
SELECT name FROM user WHERE age < 20
Mongo:
db.user.find(‘this.age < 20′, {name : 1})
发现很多人在搜MongoDB循环插入数据，下面把MongoDB循环插入数据的方法添加在下面：
for(var i=0;i<100;i++)db.test.insert({uid:i,uname:'nosqlfan'+i});
上面一次性插入一百条数据，大概结构如下：
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b8″), “uid” : 55, “uname” : “nosqlfan55″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b9″), “uid” : 56, “uname” : “nosqlfan56″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6ba”), “uid” : 57, “uname” : “nosqlfan57″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bb”), “uid” : 58, “uname” : “nosqlfan58″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bc”), “uid” : 59, “uname” : “nosqlfan59″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bd”), “uid” : 60, “uname” : “nosqlfan60″ }
简易对照表
SQL Statement Mongo Query Language Statement
CREATE TABLE USERS (a Number, b Number) implicit; can be done explicitly
INSERT INTO USERS VALUES(1,1) db.users.insert({a:1,b:1})
SELECT a,b FROM users db.users.find({}, {a:1,b:1})
SELECT * FROM users db.users.find()
SELECT * FROM users WHERE age=33 db.users.find({age:33})
SELECT a,b FROM users WHERE age=33 db.users.find({age:33}, {a:1,b:1})
SELECT * FROM users WHERE age=33 ORDER BY name db.users.find({age:33}).sort({name:1})
SELECT * FROM users WHERE age>33 db.users.find({'age':{$gt:33}})})
SELECT * FROM users WHERE age<33 db.users.find({'age':{$lt:33}})})
SELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%" db.users.find({name:/Joe/})
SELECT * FROM users WHERE name LIKE "Joe%" db.users.find({name:/^Joe/})
SELECT * FROM users WHERE age>33 AND age<=40 db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})})
SELECT * FROM users ORDER BY name DESC db.users.find().sort({name:-1})
CREATE INDEX myindexname ON users(name) db.users.ensureIndex({name:1})
CREATE INDEX myindexname ON users(name,ts DESC) db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})
SELECT * FROM users WHERE a=1 and b='q' db.users.find({a:1,b:'q'})
SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20 db.users.find().limit(10).skip(20)
SELECT * FROM users WHERE a=1 or b=2 db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )
SELECT * FROM users LIMIT 1 db.users.findOne()
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE z=3 db.users.find({z:3}).explain()
SELECT DISTINCT last_name FROM users db.users.distinct('last_name')
SELECT COUNT(*y) FROM users db.users.count()
SELECT COUNT(*y) FROM users where AGE > 30 db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count()
SELECT COUNT(AGE) from users db.users.find({age: {'$exists': true}}).count()
UPDATE users SET a=1 WHERE b='q' db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)
UPDATE users SET a=a+2 WHERE b='q' db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)
DELETE FROM users WHERE z="abc" db.users.remove({z:'abc'});
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一、操作符
操作符相信大家肯定都知道了，就是等于、大于、小于、不等于、大于等于、小于等于，但是在mongodb里不能直接使用这些操作符。在mongodb里的操作符是这样表示的：
(1) $gt > (大于)
(2) $lt < (小于)
(3) $gte >= (大于等于)
(4) $lt <= (小于等于)
(5) $ne != (不等于)
(6) $in in (包含)
(7) $nin not in (不包含)
(8) $exists exist (字段是否存在)
(9) $inc 对一个数字字段field增加value
(10) $set 就是相当于sql的set field = value
(11) $unset 就是删除字段
(12) $push 把value追加到field里面去，field一定要是数组类型才行，如果field不存在，会新增一个数组类型加进去
(13) $pushAll 同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内
(14) $addToSet 增加一个值到数组内，而且只有当这个值不在数组内才增加。
(15) $pop 删除最后一个值：{ $pop : { field : 1 } }删除第一个值：{ $pop : { field : -1 } }注意，只能删除一个值，也就是说只能用1或-1，而不能用2或-2来删除两条。mongodb 1.1及以后的版本才可以用
(16) $pull 从数组field内删除一个等于value值
(17) $pullAll 同$pull,可以一次删除数组内的多个值
(18) $ 操作符 是他自己的意思，代表按条件找出的数组里面某项他自己。这个比较坳口，就不说了。
二、CURD 增、改、读、删
增加
代码如下:
db.collection->insert({'name' => 'caleng', 'email' => 'admin#admin.com'});
是不是灰常简单呀，对就是这么简单，它没有字段的限制，你可以随意起名，并插入数据
代码如下:
db.collection.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } ); 只更新了第一条大于1记录
db.collection.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true ); 大于3的记录 全更新了
db.collection.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false ); 大于4的记录 只加进去了第一条
db.collection.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true ); 大于5的记录 全加进去
查询
代码如下:
db.collection.find(array('name' => 'bailing'), array('email'=>'email@qq.com'))
db.collection.findOne(array('name' => 'bailing'), array('email''email@qq.com'))
大家可以看到查询我用了两种不同的写法，这是为什么，其实这跟做菜是一样的，放不同的调料，炒出的菜是不同的味道。下面给大家说一下，这两种调料的不同作用。
findOne()只返回一个文档对象，find()返回一个集合列表。
也就是说比如，我们只想查某一条特定数据的详细信息的话，我们就可以用findOne();
如果想查询某一组信息，比如说一个新闻列表的时候，我们就可以作用find();
那么我想大家这时一定会想到我想对这一个列表排序呢，no problem mongodb会为您全心全意服务
代码如下:
db.collection.find().sort({age:1}); //按照age正序排列
db.collection.find().sort({age:-1}); //按照age倒序排列
db.collection.count(); //得到数据总数
db.collection.limit(1); //取数据的开始位置
db.collection.skip(10); //取数据的结束位置
//这样我们就实现了一个取10条数据，并排序的操作。
删除
删除有两个操作 remove()和drop()
代码如下:
db.collection.remove({"name",'jerry'}) //删除特定数据
db.collection.drop() //删除集合内的所有数据
distinct操作
代码如下:
db.user.distinct('name', {'age': {$lt : 20}})
2. 熟悉MongoDB的数据操作语句，类sql
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
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注：关于MySQL到MongoDB简易对照表的深入分析的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。
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