关于mongodb:mongodb-增删查改-数据库实验

mongodb 数据库试验

一：减少数据

操作 1：单条插入：Yelp 数据库中的 User 数据集插入符和如下要求的数据

_id：自定义为本人的班级；

user_id：本人的学号 + 任意字符（多于 22 个字符取前 22 位，有余 22 个字符补充字母，数字或下划线）；

name：姓名拼音；

review_count：任意随机数；

yelping_since：试验工夫；

操作 2：多条插入：

随机构建 4 条 User 数据，有序插入 User 数据集中；

db.user.insert(
    {
        _id: 2018211,
        user_id: 201821057900000000000000000000000,
        name: "xiao",
        review_count: 100,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-17 07:58:51"),
    }
)

the result

2: 插入多项数据：

db.user.insertMany(
   [ {
        _id: 201821112,
        user_id: 201811111111111111111111,
        name: "xiaoxiao",
        review_count: 1,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-18 07:58:51"),
    },
         {
        _id: 201821114,
        user_id: 201822222222222222222,
        name: "xuexiao",
        review_count: 344,
        "yelping_since": ISODate("2030-11-18 07:58:51"),
    },
         {
        _id: 201821117,
        user_id: 201833333333333333333,
        name: "xiaoxiao",
        review_count: 56,
        "yelping_since": ISODate("2020-11-19 07:58:51"),
    },]
        
)

the result

二：删除数据

删除指定条件的数据：删除 business 数据集中 stars 小于 3 且 city 位于 Las Vegas 的记录；

db.business.remove({
    "city": "Las Vegas",
    stars: {$lt:3}
})

result :

三：更新数据

整体更新：将 1.1 中插入的数据整体更新

user_id：本人的班级 + 任意字符（多于 22 个字符取前 22 位，有余 22 个字符补充字母，数字或下划线）；

name：姓名拼音倒序；

review_count：任意随机数（与之前不同）；

yelping_since：以后试验工夫（与之前不同）；

操作 5：部分更新

​ 将 business 数据集内 business_id 为 ”8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ” 的记录对应的 stars 减少 0.5

db.user.update({_id: 2018211125},

 {name:"xiaoxiao", review_count: 0,yelping_since: ISODate("2020-11-18 21:58:51")})

result: 查问后

局部更新

初始：

db.business.update({business_id:8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ},
{"$inc":{stars:0.5}
}
)

进行局部更新，再次查问后果为：

四：查问

1：查问 business 汇合内 latitude 大于 30，longitude 小于 50，state 位于 AZ 的 10 条记录

查问 business 汇合内 city 为 ”Charlotte” 或 ”Toronto” 或“Scottsdale”的记录（跳过前 510 条数据）

db.business.find({
    latitude: {
        "$gte": 30,
        "$lte": 50
    },
    state: "AZ"
}).limit(10)

result:

查问 business 汇合内 city 为 ”Charlotte” 或 ”Toronto” 或“Scottsdale”的记录（跳过前 510 条数据）

db.business.find({
    city: {"$in": ["Charlotte", "Toronto", "cottsdale"]
    }
}).skip(150)

result :

五索引：

创立索引：friend 数据集上，建设 user_id（升序）与 friend_id（降序）多字段惟一索引

db.friend.createIndex({user_id:1 ,friend_id: -1}) 

result

查看索引：

db.friend.getIndexes()

六聚合：

统计 review 数据集中 stars 大于 2.0 对应的不同 user_id(作为_id) 的 stars 评分总和（重命名为 starSum）

db.review.aggregate([
    {
        $match: {
                "stars": {"$gte": 2.0}
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$user_id",
      starSum:{$sum: "$stars"}
        }
    },
 
])

result :

统计 friend 数据集中 friend_id 为 ”BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ” 的不同用户的总数（count）从第 10 条开始统计

db.friend.aggregate([
    {
        $match: {friend_id:"BI4jBJVto2tEQ0NiaR0rNQ"}
    },
    {
        $group: {
            _id: "$friend_id",
      Sum:{$sum: "$count",}
        }
    },
 
]).skip(10)

result :

统计 friend 数据集中不同的 friend_id（distinct）

db.friend.distinct("friend_id")

result :