mongoDB

#切换数据库use database_Name#列出数据库show dbs#列出collectionsshow collections#查询db.collection_Name.find({})

查询结果排序

db.collection_Name.find().sort({KEY:1})

对查询结果进行排序，需要用到sort语句，语句中需要用到排序的字段，并且使用1表示正序，-1表示逆序。

查询检索数量

db.collection_Name.find().count();

删除数据

db.col.remove({
   'name':'123'})

创建索引

db.collection.createIndex(keys,options)

keys:创建的索引字段 , options：1代表升序； -1代表降序, 可以创建多个字段变成复合索引

过滤检索数量

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}).limit(num)

批量插入

# 使用Roto 3T工具时如果要批量插入数据，可以写shell命令for(var i=0;i<100;i++){    db.col.insert({         "timestmap" : NumberLong(1535623212000),        ...    })}

去重查询

# 去重db.consumerecords.distinct("userId")# 对应sqlselect distinct userId from consumerecords# 加过滤条件db.consumerecords.distinct("userId",{act:"charge"})# 对应sqlselect distinct userId from consumerecords where act="charge"# 检索数量db.consumerecords.distinct("userId").length# 对应sqlselect count(distinct userId) from consumerecords

聚合查询

db.col.aggregate([{$match:{timestamp:{$gte:1536854400000,$lt:1536897600000}}},{$group:{_id:"$symbol",count:{$sum:1}}}}]) db.bar_60s.aggregate([{$match:{eob:{$gte:1536854400000,$lt:1536897600000}}},{$group:{_id:"$symbol",count:{$sum:1}}},{$group:{_id:"$symbol",num:{$sum:1}}}]) # 按照条件过滤并输出数量

  db.trade.aggregate([

    {$match:{symbol:"aaa",created_at:{$gte:1537597135000,$lt:1537597140000}}},

    {$group:{_id:"$symbol",count:{$sum:"$volume"}}}

  ])

# python中使用aggregate要用for循环输出结果for doc in collection.aggregate(pipeline):    print(doc) # python中使用sort管道from bson.son import SONpipeline = [     {
    "$unwind": "$tags"},     {
    "$group": {
   "_id": "$tags", "count": {
   "$sum": 1}}},     {
    "$sort": SON([("count", -1), ("_id", -1)])}]import pprintpprint.pprint(list(db.things.aggregate(pipeline)))

 配置文件启动Mongo

mongod -f /etc/mongod.conf

修改数据

db.col.update(   {
    '_id':ObjectId("5c07e32df65a79053ae44f74")},    --query条件   {$set:{
    'create_at':'2018-12-10 13:44:30'}}       -- update得内容)