linux 中mongodb设置登录验证

1.显示MongoDB的服务器统计：db.stats()

2.创建数据库：use dbname  

3.删除数据库：db.dropDatabase()

4.检查当前选择的数据库：db

5.检查数据库列表：show dbs //创建的数据库dbname 列表中是不存在的。要显示的数据库，需要把它插入至少一个文件。

6.插入数据：db.collectionname.insert({"name":"hello world"})

7.创建集合：db.createCollection(name,) //在MongoDB中，不需要创建集合。当插入一些文件 MongoDB 自动创建的集合。

8.检查创建的集合命令： show collections

9.删除集合：db.collection_name.drop()

9.查询集合数据：db.collection.find()

10.结果显示在一个格式化的方式:db.collection.find().pretty()

11.更新数据：db.collectionname.update() 

　　　　　　  db.collectionname.save()

12.删除数据：db.collectionname.remove()

13.数据投影：db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})

14.记录数限制、跳过记录：db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)

15.排序：db.mycol.find().sort({KEY:1})

16.聚合：db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

在上面的例子中，我们已分组字段 by_user 文档，并在每个的次数by_user先前的值总和递增。没有聚集表达式列表。 

表达式	描述	实例
$sum	总结从集合中的所有文件所定义的值.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	从所有文档集合中所有给定值计算的平均.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中的所有文件中的相应值最小.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中的所有文件中的相应值的最大.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	值插入到一个数组生成文档中.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	值插入到一个数组中所得到的文档，但不会创建重复.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据分组从源文档中获取的第一个文档。通常情况下，这才有意义，连同以前的一些应用 “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据分组从源文档中获取最后的文档。通常，这才有意义，连同以前的一些应用 “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

11.Where条件

RDBMS Where子句和MongoDB等同语句

要查询文件的一些条件的基础上，可以使用下面的操作

操作	语法	例子	RDBMS 等同
Equality	{<key>:<value>}	db.mycol.find({"by":"tutorials yiibai"}).pretty()	where by = 'tutorials yiibai'
Less Than	{<key>:{$lt:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
Less Than Equals	{<key>:{$lte:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
Greater Than	{<key>:{$gt:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
Greater Than Equals	{<key>:{$gte:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
Not Equals	{<key>:{$ne:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

AND 在MongoDB中用法

语法:

在  find() 方法，如果通过多个键分离','，那么 MongoDB 处理 AND 条件。AND 基本语法如下所示：

>db.mycol.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

例子

下面给出的例子将显示所有的教程，标题是“MongoDB Overview“

>db.mycol.find({"by":"tutorials yiibai","title": "MongoDB Overview"}).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "yiibai",
   "url": "http://www.yiibai.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

对于上面给出的例子相当于where子句 ' where by='yiibai' AND title='MongoDB Overview' ， 可以通过任意数量的键值对在 find 子句。 

MongoDB中OR

语法:

OR条件的基础上要查询文件，需要使用$or关键字。OR 基本语法如下所示：  

>db.mycol.find(
   {
      $or: [
	     {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

AND 和 OR 一起使用

例子

下面给出的例子将显示有像的文件大于100，其标题是“MongoDB Overview'或者是'yiibai' 。等效于 SQL where子句 为 'where likes>10 AND (by = 'yiibai' OR title = 'MongoDB Overview')'

>db.mycol.find("likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "yiibai"}, {"title": "MongoDB Overview"}] }).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "yiibai",
   "url": "http://www.yiibai.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>