基于MySQL到MongoDB简易对照表的详解_PHP教程
查询:
MySQL:
SELECT * FROM user
Mongo:
db.user.find()
MySQL:
SELECT * FROM user WHERE name = 'starlee'
Mongo:
db.user.find({‘name' : 'starlee'})
插入:
MySQL:
INSERT INOT user (`name`, `age`) values ('starlee',25)
Mongo:
db.user.insert({‘name' : 'starlee', ‘age' : 25})
如果你想在MySQL里添加一个字段,你必须:
ALTER TABLE user….
但在MongoDB里你只需要:
db.user.insert({‘name' : 'starlee', ‘age' : 25, ‘email' : 'starlee@starlee.com'})
删除:
MySQL:
DELETE * FROM user
Mongo:
db.user.remove({})
MySQL:
DELETE FROM user WHERE age Mongo:
db.user.remove({‘age' : {$lt : 30}})
$gt : > ; $gte : >= ; $lt : 更新:
MySQL:
UPDATE user SET `age` = 36 WHERE `name` = 'starlee'
Mongo:
db.user.update({‘name' : 'starlee'}, {$set : {‘age' : 36}})
MySQL:
UPDATE user SET `age` = `age` + 3 WHERE `name` = 'starlee'
Mongo:
db.user.update({‘name' : 'starlee'}, {$inc : {‘age' : 3}})
MySQL:
SELECT COUNT(*) FROM user WHERE `name` = 'starlee'
Mongo:
db.user.find({‘name' : 'starlee'}).count()
MySQL:
SELECT * FROM user limit 10,20
Mongo:
db.user.find().skip(10).limit(20)
MySQL:
SELECT * FROM user WHERE `age` IN (25, 35,45)
Mongo:
db.user.find({‘age' : {$in : [25, 35, 45]}})
MySQL:
SELECT * FROM user ORDER BY age DESC
Mongo:
db.user.find().sort({‘age' : -1})
MySQL:
SELECT DISTINCT(name) FROM user WHERE age > 20
Mongo:
db.user.distinct(‘name', {‘age': {$lt : 20}})
MySQL:
SELECT name, sum(marks) FROM user GROUP BY name
Mongo:
db.user.group({
key : {‘name' : true},
cond: {‘name' : ‘foo'},
reduce: function(obj,prev) { prev.msum += obj.marks; },
initial: {msum : 0}
});
MySQL:
SELECT name FROM user WHERE age Mongo:
db.user.find(‘this.age 发现很多人在搜MongoDB循环插入数据,下面把MongoDB循环插入数据的方法添加在下面:
for(var i=0;i上面一次性插入一百条数据,大概结构如下:
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b8″), “uid” : 55, “uname” : “nosqlfan55″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6b9″), “uid” : 56, “uname” : “nosqlfan56″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6ba”), “uid” : 57, “uname” : “nosqlfan57″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bb”), “uid” : 58, “uname” : “nosqlfan58″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bc”), “uid” : 59, “uname” : “nosqlfan59″ }
{ “_id” : ObjectId(“4c876e519e86023a30dde6bd”), “uid” : 60, “uname” : “nosqlfan60″ }
简易对照表
SQL Statement Mongo Query Language Statement
CREATE TABLE USERS (a Number, b Number) implicit; can be done explicitly
INSERT INTO USERS VALUES(1,1) db.users.insert({a:1,b:1})
SELECT a,b FROM users db.users.find({}, {a:1,b:1})
SELECT * FROM users db.users.find()
SELECT * FROM users WHERE age=33 db.users.find({age:33})
SELECT a,b FROM users WHERE age=33 db.users.find({age:33}, {a:1,b:1})
SELECT * FROM users WHERE age=33 ORDER BY name db.users.find({age:33}).sort({name:1})
SELECT * FROM users WHERE age>33 db.users.find({'age':{$gt:33}})})
SELECT * FROM users WHERE ageSELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%" db.users.find({name:/Joe/})
SELECT * FROM users WHERE name LIKE "Joe%" db.users.find({name:/^Joe/})
SELECT * FROM users WHERE age>33 AND ageSELECT * FROM users ORDER BY name DESC db.users.find().sort({name:-1})
CREATE INDEX myindexname ON users(name) db.users.ensureIndex({name:1})
CREATE INDEX myindexname ON users(name,ts DESC) db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})
SELECT * FROM users WHERE a=1 and b='q' db.users.find({a:1,b:'q'})
SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20 db.users.find().limit(10).skip(20)
SELECT * FROM users WHERE a=1 or b=2 db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )
SELECT * FROM users LIMIT 1 db.users.findOne()
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE z=3 db.users.find({z:3}).explain()
SELECT DISTINCT last_name FROM users db.users.distinct('last_name')
SELECT COUNT(*y) FROM users db.users.count()
SELECT COUNT(*y) FROM users where AGE > 30 db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count()
SELECT COUNT(AGE) from users db.users.find({age: {'$exists': true}}).count()
UPDATE users SET a=1 WHERE b='q' db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)
UPDATE users SET a=a+2 WHERE b='q' db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)
DELETE FROM users WHERE z="abc" db.users.remove({z:'abc'});
###################################################
一、操作符
操作符相信大家肯定都知道了,就是等于、大于、小于、不等于、大于等于、小于等于,但是在mongodb里不能直接使用这些操作符。在mongodb里的操作符是这样表示的:
(1) $gt > (大于)
(2) $lt (3) $gte >= (大于等于)
(4) $lt (5) $ne != (不等于)
(6) $in in (包含)
(7) $nin not in (不包含)
(8) $exists exist (字段是否存在)
(9) $inc 对一个数字字段field增加value
(10) $set 就是相当于sql的set field = value
(11) $unset 就是删除字段
(12) $push 把value追加到field里面去,field一定要是数组类型才行,如果field不存在,会新增一个数组类型加进去
(13) $pushAll 同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内
(14) $addToSet 增加一个值到数组内,而且只有当这个值不在数组内才增加。
(15) $pop 删除最后一个值:{ $pop : { field : 1 } }删除第一个值:{ $pop : { field : -1 } }注意,只能删除一个值,也就是说只能用1或-1,而不能用2或-2来删除两条。mongodb 1.1及以后的版本才可以用
(16) $pull 从数组field内删除一个等于value值
(17) $pullAll 同$pull,可以一次删除数组内的多个值
(18) $ 操作符 是他自己的意思,代表按条件找出的数组里面某项他自己。这个比较坳口,就不说了。
二、CURD 增、改、读、删
增加
db.collection->insert({'name' => 'caleng', 'email' => 'admin#admin.com'});
是不是灰常简单呀,对就是这么简单,它没有字段的限制,你可以随意起名,并插入数据
db.collection.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } ); 只更新了第一条大于1记录
db.collection.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true ); 大于3的记录 全更新了
db.collection.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false ); 大于4的记录 只加进去了第一条
db.collection.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true ); 大于5的记录 全加进去
查询
db.collection.find(array('name' => 'bailing'), array('email'=>'email@qq.com'))
db.collection.findOne(array('name' => 'bailing'), array('email''email@qq.com'))
大家可以看到查询我用了两种不同的写法,这是为什么,其实这跟做菜是一样的,放不同的调料,炒出的菜是不同的味道。下面给大家说一下,这两种调料的不同作用。
findOne()只返回一个文档对象,find()返回一个集合列表。
也就是说比如,我们只想查某一条特定数据的详细信息的话,我们就可以用findOne();
如果想查询某一组信息,比如说一个新闻列表的时候,我们就可以作用find();
那么我想大家这时一定会想到我想对这一个列表排序呢,no problem mongodb会为您全心全意服务
db.collection.find().sort({age:1}); //按照age正序排列
db.collection.find().sort({age:-1}); //按照age倒序排列
db.collection.count(); //得到数据总数
db.collection.limit(1); //取数据的开始位置
db.collection.skip(10); //取数据的结束位置
//这样我们就实现了一个取10条数据,并排序的操作。
删除
删除有两个操作 remove()和drop()
db.collection.remove({"name",'jerry'}) //删除特定数据
db.collection.drop() //删除集合内的所有数据
distinct操作
db.user.distinct('name', {'age': {$lt : 20}})
2. 熟悉MongoDB的数据操作语句,类sql
数据库操作语法
mongo --path
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost) 从目标服务器克隆一个数据库
db.commandHelp(name) returns the help for the command
db.copyDatabase(fromdb,todb,fromhost) 复制数据库fromdb---源数据库名称,todb---目标数据库名称,fromhost---源数据库服务器地址
db.createCollection(name,{size:3333,capped:333,max:88888}) 创建一个数据集,相当于一个表
db.currentOp() 取消当前库的当前操作
db.dropDataBase() 删除当前数据库
db.eval(func,args) run code server-side
db.getCollection(cname) 取得一个数据集合,同用法:db['cname'] or db.cname
db.getCollenctionNames() 取得所有数据集合的名称列表
db.getLastError() 返回最后一个错误的提示消息
db.getLastErrorObj() 返回最后一个错误的对象
db.getMongo() 取得当前服务器的连接对象get the server connection object
db.getMondo().setSlaveOk() allow this connection to read from then nonmaster membr of a replica pair
db.getName() 返回当操作数据库的名称
db.getPrevError() 返回上一个错误对象
db.getProfilingLevel() ?什么等级
db.getReplicationInfo() ?什么信息
db.getSisterDB(name) get the db at the same server as this onew
db.killOp() 停止(杀死)在当前库的当前操作
db.printCollectionStats() 返回当前库的数据集状态
db.printReplicationInfo()
db.printSlaveReplicationInfo()
db.printShardingStatus() 返回当前数据库是否为共享数据库
db.removeUser(username) 删除用户
db.repairDatabase() 修复当前数据库
db.resetError()
db.runCommand(cmdObj) run a database command. if cmdObj is a string, turns it into {cmdObj:1}
db.setProfilingLevel(level) 0=off,1=slow,2=all
db.shutdownServer() 关闭当前服务程序
db.version() 返回当前程序的版本信息
数据集(表)操作语法
db.linlin.find({id:10}) 返回linlin数据集ID=10的数据集
db.linlin.find({id:10}).count() 返回linlin数据集ID=10的数据总数
db.linlin.find({id:10}).limit(2) 返回linlin数据集ID=10的数据集从第二条开始的数据集
db.linlin.find({id:10}).skip(8) 返回linlin数据集ID=10的数据集从0到第八条的数据集
db.linlin.find({id:10}).limit(2).skip(8) 返回linlin数据集ID=1=的数据集从第二条到第八条的数据
db.linlin.find({id:10}).sort() 返回linlin数据集ID=10的排序数据集
db.linlin.findOne([query]) 返回符合条件的一条数据
db.linlin.getDB() 返回此数据集所属的数据库名称
db.linlin.getIndexes() 返回些数据集的索引信息
db.linlin.group({key:...,initial:...,reduce:...[,cond:...]})
db.linlin.mapReduce(mayFunction,reduceFunction,
db.linlin.remove(query) 在数据集中删除一条数据
db.linlin.renameCollection(newName) 重命名些数据集名称
db.linlin.save(obj) 往数据集中插入一条数据
db.linlin.stats() 返回此数据集的状态
db.linlin.storageSize() 返回此数据集的存储大小
db.linlin.totalIndexSize() 返回此数据集的索引文件大小
db.linlin.totalSize() 返回些数据集的总大小
db.linlin.update(query,object[,upsert_bool]) 在此数据集中更新一条数据
db.linlin.validate() 验证此数据集
db.linlin.getShardVersion() 返回数据集共享版本号

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MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 사용자 이름 및 비밀번호를 작성하려면 : 1. 사용자 이름과 비밀번호를 결정합니다. 2. 데이터베이스에 연결; 3. 사용자 이름과 비밀번호를 사용하여 쿼리 및 명령을 실행하십시오.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

Navicat 자체는 데이터베이스 비밀번호를 저장하지 않으며 암호화 된 암호 만 검색 할 수 있습니다. 솔루션 : 1. 비밀번호 관리자를 확인하십시오. 2. Navicat의 "비밀번호 기억"기능을 확인하십시오. 3. 데이터베이스 비밀번호를 재설정합니다. 4. 데이터베이스 관리자에게 문의하십시오.

sqllimit 절 : 쿼리 결과의 행 수를 제어하십시오. SQL의 한계 절은 쿼리에서 반환 된 행 수를 제한하는 데 사용됩니다. 이것은 대규모 데이터 세트, 페이지 진화 디스플레이 및 테스트 데이터를 처리 할 때 매우 유용하며 쿼리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 구문의 기본 구문 : SelectColumn1, Collect2, ... Fromtable_namelimitnumber_of_rows; 번호_of_rows : 반환 된 행 수를 지정하십시오. 오프셋이있는 구문 : SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitOffset, number_of_rows; 오프셋 : skip

다음 명령으로 MySQL 데이터베이스를보십시오. 서버에 연결하십시오. mysql -u username -p password run show database; 기존의 모든 데이터베이스를 가져 오려는 명령 데이터베이스 선택 : 데이터베이스 이름 사용; 보기 테이블 : 테이블 표시; 테이블 구조보기 : 테이블 이름을 설명합니다. 데이터보기 : 테이블 이름에서 *를 선택하십시오.
