这期内容当中小编将会给大家带来有关mongoDB中CRUD如何使用，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1.在存储上面，非关系型数据库可以更大规模的存储，打个比方，Facebook用的数据库就是非关系型数据库。

2.运用起来更加流畅也是这个数据库的优点，将分布式的特点发挥到极致。

当我查看官方文档的时候，简直要人命，光是一个插入方法都讲了好几条，脑袋都大了，现在我总结一下每一插入方法的特性

db.collection.insert()

db.collection.insert() 向集合插入一个或多个文档.要想插入一个文档,传递一个文档给该方法;要想插入多个文档,就可以采用该方法。

例如

db.users.insert([{name:"bob",age:42,status:"A",},{name:"ahn",age:22,status:"A",},{name:"xi",age:34,status:"D",}])

如果插入成功就会返回

WriteResult({"nInserted":3})

如果异常情况，那么就会返回如下咯：

WriteResult({"nInserted":3,"writeConcernError":{"code":64,"errmsg":"waitingforreplicationtimedoutatshard-a"}})

当我们想插入一条数据的时候，采用insert的方法据比较浪费内存，这个时候，我们久采用插入单个的语法db.collection.insertOne() 向集合插入 单个 文档 document 举个小列子来说明一下。

db.users.insertOne({name:"sue",age:19,status:"P"})

有了单个，就肯定会有多个，那么多个又是怎么样的呢？语法都很类似，db.collection.insertMany()这个语法跟上面没有区别嘛，对不对，当然是错的，你想，如果添加的数据是数组里面嵌套数组，前面两个的方法的性能就大打折扣了，影响数据库的性能。废话少说，列子走一波：

db.users.insertMany([{_id:1,name:"sue",age:19,type:1,status:"P",favorites:{artist:"Picasso",food:"pizza"},finished:[17,3],badges:["blue","black"],points:[{points:85,bonus:20},{points:85,bonus:10}]},{_id:2,name:"bob",age:42,type:1,status:"A",favorites:{artist:"Miro",food:"meringue"},finished:[11,25],badges:["green"],points:[{points:85,bonus:20},{points:64,bonus:12}]},{_id:3,name:"ahn",age:22,type:2,status:"A",favorites:{artist:"Cassatt",food:"cake"},finished:[6],badges:["blue","Picasso"],points:[{points:81,bonus:8},{points:55,bonus:20}]},{_id:4,name:"xi",age:34,type:2,status:"D",favorites:{artist:"Chagall",food:"chocolate"},finished:[5,11],badges:["Picasso","black"],points:[{points:53,bonus:15},{points:51,bonus:15}]},{_id:5,name:"xyz",age:23,type:2,status:"D",favorites:{artist:"Noguchi",food:"nougat"},finished:[14,6],badges:["orange"],points:[{points:71,bonus:20}]},{_id:6,name:"abc",age:43,type:1,status:"A",favorites:{food:"pizza",artist:"Picasso"},finished:[18,12],badges:["black","blue"],points:[{points:78,bonus:8},{points:57,bonus:7}]}])

注意:insertOne()、insertMany()是3.2版本的语法。

既然增了，就得查找，对吧，查找里面呢也有很多小东西，有许多自己自定义查询。

1、查询全部

db.users.find({})等价于db.users.find()

2、指定等于条件

一个 query filter document 可以使用 <field>:<value> 表达式指定等于条件以选择所有包含 <field> 字段并且等于特定 <value> 的所有文档：

下面的示例从 user 集合中检索 status 字段值为 “P” 或者 “D” 的所有文档：

db.users.find({status:{$in:["P","D"]}})

3、指定 AND 条件

复合查询可以在集合文档的多个字段上指定条件。隐含地，一个逻辑的 AND 连接词会连接复合查询的子句，使得查询选出集合中匹配所有条件的文档。

下面的示例在 users 集合中检索 status 等于 "A"``**并且** ``age 小于 ($lt) 30是所有文档：

db.users.find({status:"A",age:{$lt:30}})

4、指定 OR 条件

通过使用 $or 操作符，你可以指定一个使用逻辑 OR 连接词连接各子句的复合查询选择集合中匹配至少一个条件的文档。

下面的示例在 users 集合中检索 status` 等于 "A"**或者**age 小于 ($lt) 30 所有文档：

db.users.find({$or:[{status:"A"},{age:{$lt:30}}]})

5、指定 AND 和 OR 条件（可以更加精确的查询)

在下面的示例中，复合查询文档选择集合中status`` 等于 "A" 并且 要么 age 小于 ($lt) 30 要么 type 等于 1 的所有文档：

db.users.find({status:"A",$or:[{age:{$lt:30}},{type:1}]})

6、嵌入文档上的精确匹配

使用{ <field>: <value> }并且 “” 为要匹配文档的查询文档，来指定匹配整个内嵌文档的完全相等条件.(要使)相等条件匹配上内嵌文档需要指定 包括字段顺序的 精确 匹配。

在下面的例子中,查询匹配所有 favorites 字段是以该种顺序只包含 等于 "Picasso"``的 ``artist 和等于 "pizza" 的 food 字段的内嵌文档：

db.users.find({favorites:{artist:"Picasso",food:"pizza"}})

7、嵌入文档中字段上的等于匹配

在下面的例子中,查询使用 dot notation 匹配所有 favorites 字段是包含等于 "Picasso" 的字段 ``artist``(可能还包含其他字段) 的内嵌文档：

db.users.find({"favorites.artist":"Picasso"})

8、数组上的查询

采用一个参数： $elemMatch (该参数是值精确的数组)

下面的例子查询 finished 数组至少包含一个大于 ($gt) 15 并且小于 ($lt) 20 的元素的文档：

db.users.find({finished:{$elemMatch:{$gt:15,$lt:20}}})

9、嵌入文档数组

使用数组索引匹配嵌入文档中的字段

在下面的例子中,查询使用 the dot notation 匹配所有 dadges 是第一个元素为”black” 的数组的文档:

db.users.find({'points.0.points':{$lte:55}})

10、不指定数组索引匹配字段

如果你不知道文档在数组中的索引位置，用点号 (.) 将包含数组的字段的名字和内嵌文档的字段的名字连起来。

下面的例子选择出所有 points``数组中至少有一个嵌入文档包含值小于或等于 ``55 的字段 points 的文档:

db.users.find({'points.points':{$lte:55}})

11、指定数组文档的多个查询条件

单个元素满足查询条件

使用 $elemMatch 操作符为数组元素指定复合条件，以查询数组中至少一个元素满足所有指定条件的文档。

下面的例子查询 points 数组有至少一个包含 points 小于等于 70 并且字段 bonus 等于 20 的内嵌文档的文档：

db.users.find({points:{$elemMatch:{points:{$lte:70},bonus:20}}}

12、元素组合满足查询条件

下面的例子查询了 points 数组包含了以某种组合满足查询条件的元素的文档；例如，一个元素满足 points 小于等于 70 的条件并且有另一个元素满足 bonus 等于 20 的条件，或者一个元素同时满足两个条件：

db.users.find({"points.points":{$lte:70},"points.bonus":20})

接下来就是更新咯，老样子跟插入方法差不多，更新就可以看做是插入的一种。

来一段官方文档的话：

如果 db.collection.update() ，db.collection.updateOne() ， db.collection.updateMany() 或者 db.collection.replaceOne() 包含 upsert : true 并且 没有文档匹配指定的过滤器，那么此操作会创建一个新文档并插入它。如果有匹配的文档，那么此操作修改或替换匹配的单个或多个文档。

这个解释在我认为就是在没有该数据的时候就会创建相应的数据，毕竟它是插入的一种特殊方法。

1、db.collection.updateOne():修改单条数据

下面的例子对 users 集合使用 db.collection.updateOne() 方法来更新第一个 根据 过滤条件favorites.artist 等于 “Picasso” 匹配到的文档更新操作:

使用 $set 操作符更新 favorites.food 字段的值为 “pie” 并更新 type 字段的值为 3,

db.users.updateOne({"favorites.artist":"Picasso"},{$set:{"favorites.food":"pie",type:3},})

2、db.collection.update()的用法和db.collection.updateOne()类似，为了区别一下，我们采用了 { multi: true }这个参数，这样会在你修改之后的数据中有这个参数，表示修改完成。

db.users.update({"favorites.artist":"Pisanello"},{$set:{"favorites.food":"pizza",type:0,}},{multi:true})

3、 db.collection.updateMany(),这个会不会认为是修改很多，当然可以这么理解，但是我更喜欢把他理解成修改多个参数。

下面这个举例就是为了大家看的明白采用了{ upsert: true }，它可以清晰的返回你修改后的值

db.inspectors.updateMany({"Sector":{$gt:4},"inspector":"R.Coltrane"},{$set:{"Patrolling":false}},{upsert:true});

4、修改还有一个就是文档替换db.collection.replaceOne
下面的例子对 users 集合使用 db.collection.replaceOne() 方法将通过过滤条件 name 等于 "sue" 匹配到的 **第一个** 文档替换为新文档:

db.users.replaceOne({name:"abc"},{name:"amy",age:34,type:2,status:"P",favorites:{"artist":"Dali",food:"donuts"}})

走着，撸删除了：

1、删除所有文档db.collection.remove()

这个方法就干脆了，就相当于sql中的删除表结构的delete()

db.users.remove({})

作为另一种选择如下例子使用 db.collection.remove() 从 users 集合中删除所有 status 字段等于 “A” 的文档:

db.users.remove({status:"P"})

2、仅删除一个满足条件的文档db.collection.deleteOne()

如下例子使用 db.collection.deleteOne() 删除 第一个 status 字段等于 “A” 的文档:

db.users.deleteOne({status:"D"})

3、删除集合中所有文档db.collection.deleteMany()

如下的例子使用 db.collection.deleteMany() 方法从 users 集合中删除了 所有 文档:

db.users.deleteMany({})

上述就是小编为大家分享的mongoDB中CRUD如何使用了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。