mongodb 数据库 实验
一：增加数据
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：自定义为自己的班级；
user_id：自己的学号+任意字符（多于22个字符取前22位，不足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：实验时间；
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；
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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：
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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；
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db.business.remove({ "city" : "Las Vegas" , stars: { $lt:3 } }) |
result :
三： 更新数据
整体更新：将1.1中插入的数据整体更新
user_id：自己的班级+任意字符（多于22个字符取前22位，不足22个字符补充字母，数字或下划线）；
name：姓名拼音倒序；
review_count：任意随机数（与之前不同）；
yelping_since：当前实验时间（与之前不同）；
操作5：局部更新
将business数据集内business_id为"8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ"的记录对应的stars增加0.5
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db. user . update ({_id: 2018211125},
{ name : "xiaoxiao" , review_count: 0,yelping_since: ISODate( "2020-11-18 21:58:51" )}) |
result: 查询后
部分更新
初始：
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db.business. update ({business_id:8mIrX_LrOnAqWsB5JrOojQ}, { "$inc" :{stars:0.5} } ) |
进行部分更新， 再次查询结果为：
四：查询
1： 查询business集合内latitude大于30，longitude小于50，state位于AZ的10条记录
查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或[Scottsdale]的记录（跳过前510条数据）
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db.business.find({ latitude: { "$gte" : 30, "$lte" : 50 }, state: "AZ" }).limit(10) |
result:
查询business集合内city为"Charlotte"或"Toronto"或[Scottsdale]的记录（跳过前510条数据）
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1 2 3 4 5 |
db.business.find({ city: { "$in" : [ "Charlotte" , "Toronto" , "cottsdale" ] } }).skip(150) |
result :
五索引：
创建索引：friend数据集上，建立user_id（升序）与friend_id（降序）多字段唯一索引
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1 |
db.friend.createIndex({user_id:1 ,friend_id: -1}) |
result
查看索引：
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1 |
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）
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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
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
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）
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1 2 3 |
db.friend. distinct ( "friend_id" ) |
result :
总结
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