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标题: MongoDB下载与基本使用（mac图文详解） [打印本页]

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作者: 兜兜零元    时间: 2024-9-5 10:50
标题: MongoDB下载与基本使用（mac图文详解）
目录
一、下载安装
1.1 官网下载mongoDB
1.1.1 mongoDB
1.1.2 MongoDB GUI
1.2 下载流程
二、基本使用
2.1 创建数据库和聚集
2.2 插入
2.3 查询
2.4 修改
2.5 删除
三、case
3.1 销售case
3.1.1 实操
3.1.2 全部指令汇总

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背景：
个人训练用
一、下载安装

1.1 官网下载mongoDB

1.1.1 mongoDB

Download MongoDB Community Server | MongoDB
1.点进去什么好像可以自动给你选好，下载安装包的同学可以参考Mac 最新安装MongoDB数据库步骤+ 可视化软件MongoDB Compass - 简书
2.我电脑装好了brew，所以选择的终端实行指令下载，建议大家多看看指令安装过程中的提示，很详细

1.1.2 MongoDB GUI

可视化软件  ---> MongoDB Compass下载，下载链接
MongoDB Compass Download (GUI) | MongoDB
1.2 下载流程

1.下载

2.提示的很清楚，去网站创建账，然后把终端验证码贴到网页里，资助你创建Atlas databas

3.终端提示的指令举行毗连。毗连成功

1.下载  MongoDB Compass 待更新

点击

二、基本使用

2.1 创建数据库和聚集

1.指令：

1. -- 切换到要使用的数据库（如果不存在则会自动创建）
2. use yanhan_db
3. -- 创建集合
4. db.createCollection("test")

复制代码

2.实操：

2.2 插入

1.指令：

1. -- 插入单个文档：
2. db.yanhan_db.insertOne({name:"john", age: 21})
3. -- 插入多个文档：（要用中括号包起来）
4. db.yanhan_db.insertMany([{name:"miky", age: 18}, {name:"king", age: 19}])

复制代码

2.实操：
插入一条

插入多条

2.3 查询

1.指令

1. -- 查询所有文档：
2. db.yanhan_db.find()
3. -- 查询满足条件的文档：gt是greater than
4. db.yanhan_db.find({age:{$gt:18}})

复制代码

2.实操：
查询全部

条件查询：查询 yanhan_db 数据库中年事大于 18 岁的文档，符合条件的两个文档的详细信息。

2.4 修改

1.指令：

1. -- 更新单个文档：
2. db.yanhan_db.updateOne({name:"miky"},{$set:{age:100}})
3. -- 更新多个文档：lt小于，$set 更新
4. db.yanhan_db.updateMany({ age: { $lt: 35 } }, { $set: { status: "Active" } })

复制代码

2.实操：
更新一个文档，

更新了 yanhan_db 数据库中年事小于 35 岁的全部文档，将它们的 status 字段设置为 "Active"。

2.5 删除

1.指令：

1. -- 删除单个文档，name值为'Sally'的记录：
2. db.yanhan_db.deleteOne({ name: "miky" })
3. -- 删除多个文档，status值为'Active'的记录：
4. db.yanhan_db.deleteMany({ status: "Active" })

复制代码

2.实操：

三、case

3.1 销售case

3.1.1 实操

1.创建

2.插入数据

3.查询全部

4.聚合指令，计算每个客户的总销售额和订单数目
   指令表明：
  

• $group ：
  
  
  
  • { $group: { _id: "$customer", ... } }：按照 customer 举行分组。
    
  • totalSales 字段： $multiply 计算每个订单的销售额，用"$quantity", "$unit_price"相乘，然后用 $sum 把计算好的结果相加。
    
  • totalOrders 字段：每当遇到一个订单就加一，使用 { $sum: 1 } 计算总订单数目。
    
  
  
• $sort ：
  
  
  
  • { $sort: { totalSales: -1 } }：按照 totalSales 字段举行降序排序，总销售额最高在前。-1降序，1升序
    
  
  

  实操展示：

5.查找每种产物的均匀销售价格和销售数目
   指令表明：
  

• $group ：
  
  
  
  • _id: "$product"：按照 product 字段的值举行分组，每个唯一的产物名称作为分组的依据。
    
  • avgPrice: { $avg: "$unit_price" }：计算每个产物的均匀单价。
    
  • totalQuantity: { $sum: "$quantity" }：计算每个产物的总销售数目。
    
  
  
• $sort ：
  
  
  
  • 按照 _id 字段（产物名称）举行升序排序。
    
  
  

  实操：

6.筛选特定日期范围内的销售订单并投影字段，从 sales 聚集中选择指定日期范围内的订单数据，然后计算每个订单项的销售总额，并保存 order_id、product、quantity 和 totalAmount 这些字段。
   指令表明：
  

• $match 阶段：
  
  
  
  • 使用 $match 阶段筛选 order_date 字段在 2024-06-01 到 2024-06-30 之间的订单。
    
  
  
• $project 阶段：
  
  
  
  • 使用 $project 阶段重塑输出文档，保存 order_id、product 和 quantity 字段，并计算新的字段 totalAmount。
    
  • totalAmount:计算销售总额，和上面的一个查询相同。
    
  
  

  其他：
  

• 使用字段投影，通过指定字段名和值 1 或 0 控制输出文档中是否包罗特定字段。
  
• gte：表示 "greater than or equal"，即大于或便是
  
• lte：表示 "less than or equal"，即小于或便是
  

  实操

7.删除表

1. db.sales.drop()

复制代码

3.1.2 全部指令汇总

1. -- 创建 sales
2. use sale
3. -- 创建 sales 集合并插入示例文档
4. db.sales.insertMany([
5.   {
6.     "order_id": 1001,
7.     "product": "Laptop",
8.     "quantity": 2,
9.     "unit_price": 1200,
10.     "customer": "Alice",
11.     "order_date": ISODate("2024-06-07T08:30:00Z")
12.   },
13.   {
14.     "order_id": 1002,
15.     "product": "Monitor",
16.     "quantity": 1,
17.     "unit_price": 500,
18.     "customer": "Bob",
19.     "order_date": ISODate("2024-06-10T10:15:00Z")
20.   },
21.   {
22.     "order_id": 1003,
23.     "product": "Keyboard",
24.     "quantity": 3,
25.     "unit_price": 50,
26.     "customer": "Alice",
27.     "order_date": ISODate("2024-06-15T14:45:00Z")
28.   },
29.   {
30.     "order_id": 1004,
31.     "product": "Mouse",
32.     "quantity": 5,
33.     "unit_price": 20,
34.     "customer": "Charlie",
35.     "order_date": ISODate("2024-07-09T09:30:00Z")
36.   }
37. ])
38. -- 查询sales全部
39. db.sales.find()
40. -- 计算每个客户的总销售额和订单数量
41. db.sales.aggregate([
42.   {
43.     $group: {
44.       _id: "$customer", // 按客户分组
45.       totalSales: { $sum: { $multiply: ["$quantity", "$unit_price"] } }, // 计算总销售额，使用 $multiply 计算每个订单的销售额，然后用 $sum 计算每个客户的总销售额
46.       totalOrders: { $sum: 1 } // 计算总订单数量，每次遇到一个订单就加一
47.     }
48.   },
49.   { $sort: { totalSales: -1 } } // 根据 totalSales 字段进行降序排序，显示总销售额最高的客户在前面
50. ])
51. -- 查找每种产品的平均销售价格和销售数量
52. db.sales.aggregate([
53.   {
54.     $group: {
55.       _id: "$product",
56.       avgPrice: { $avg: "$unit_price" },
57.       totalQuantity: { $sum: "$quantity" }
58.     }
59.   },
60.   { $sort: { _id: 1 } } // 按产品名称升序排序
61. ])
63. --筛选特定日期范围内的销售订单并投影字段
64. db.sales.aggregate([
65.   {
66.     $match: {
67.       order_date: {
68.         $gte: ISODate("2024-06-01"),
69.         $lte: ISODate("2024-06-30")
70.       }
71.     }
72.   },
73.   {
74.     $project: {
75.       order_id: 1,
76.       product: 1,
77.       quantity: 1,
78.       totalAmount: { $multiply: ["$quantity", "$unit_price"] }
79.     }
80.   }
81. ])
82. -- 删除 sales 集合
83. db.sales.drop()

复制代码

参考：MongoDB安装、基础操纵和聚合实例先容_MongoDB_脚本之家

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