mongodb和mysql语法对比

MySQL:
SELECT * FROM user
Mongo:
db.user.find()
——————————————
MySQl:
SELECT * FROM user WHERE name = ‘foobar‘
Mongo:
db.user.find({ ‘name‘ : ‘foobar‘ })
——————————————
MySql:
INSERT INTO user (‘name‘,‘age‘) VALUES (‘foobar‘,25)
Mongo:
db.user.insert({ ‘name‘ : ‘foobar‘ , ‘age‘ : 25})
——————————————
如果想增加email这一列
MySql:
ALTER TABLE user ...
Mongo:
db.user.insert({ ‘name‘ : ‘foobar‘ , ‘age‘ : 25 , ‘email‘ : ‘[email protected]‘ })
——————————————
MySql:
DELETE * FROM user
Mongo:
db.user.remove({})
——————————————
MySql:
DELETE FROM user WHERE age < 30
Mongo:
db.user.remove({ ‘age‘ : {$lt : 30}})
$gt:> ; $gte:>= ; $lt:< ; $lte:<= ; $ne:!=
——————————————
MySql:
UPDATE user SET `age` = 36 WHERE `name` = ‘foobar‘
Mongo:
db.user.update({ ‘name‘ : ‘foobar‘} , {$set : { ‘age‘ : 36}})
——————————————
MySQL:
UPDATE user SET `age` = ‘age‘ + 3 WHERE `name` = ‘foobar‘
Mongo:
db.user.update({ ‘name‘ : ‘foobar‘} , {$inc : {‘age‘ : 3}})
——————————————
MySQl:
SELECT COUNT(*) FROM user WHERE `name` = ‘foobar‘
Mongo:
db.user.find({ ‘name‘ : ‘foobar‘}).count()
——————————————
MySql:
SELECT * FROM user limit 10,20
Mongo:
db.user.find().skip(10).limit(20)
——————————————
MySQl:
SELECT * FROM user WHERE `age` IN (25,35,45)
Mongo:
db.user.find({ ‘age‘ : {$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‘ : {$lt : 20}})
——————————————
MySQL:
SELECT name, sum(marks) FROM  user GROUP BY name
Mongo:
db.user.group({
key:{‘name‘:true},
cond:{‘name‘:‘foo‘},
reduce:function(obj,prev){prev.msum += obj.marks;},
initial:{msum : 0}
})
——————————————
MySQL:
SELECT name FROM user WHERE age < 20
Mongo:
db.user.find(‘this.age < 20‘ , {name : 1})
db.users.find() select * from users
db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27
db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "username" = "joe" and age = 27
db.users.find({}, {"username" : 1, "email" : 1}) select username, email from users
db.users.find({}, {"username" : 1, "_id" : 0}) // no case  // 即时加上了列筛选,_id也会返回;必须显式的阻止_id返回
db.users.find({"age" : {"$gte" : 18, "$lte" : 30}}) select * from users where age >=18 and age <= 30 // $lt(<) $lte(<=) $gt(>) $gte(>=)
db.users.find({"username" : {"$ne" : "joe"}}) select * from users where username <> "joe"
db.users.find({"ticket_no" : {"$in" : [725, 542, 390]}}) select * from users where ticket_no in (725, 542, 390)
db.users.find({"ticket_no" : {"$nin" : [725, 542, 390]}}) select * from users where ticket_no not in (725, 542, 390)
db.users.find({"$or" : [{"ticket_no" : 725}, {"winner" : true}]}) select * form users where ticket_no = 725 or winner = true
db.users.find({"id_num" : {"$mod" : [5, 1]}}) select * from users where (id_num mod 5) = 1
db.users.find({"$not": {"age" : 27}}) select * from users where not (age = 27)
db.users.find({"username" : {"$in" : [null], "$exists" : true}}) select * from users where username is null // 如果直接通过find({"username" : null})进行查询,那么连带"没有username"的纪录一并筛选出来
db.users.find({"name" : /joey?/i}) // 正则查询,value是符合PCRE的表达式
db.food.find({fruit : {$all : ["apple", "banana"]}}) // 对数组的查询, 字段fruit中,既包含"apple",又包含"banana"的纪录
db.food.find({"fruit.2" : "peach"}) // 对数组的查询, 字段fruit中,第3个(从0开始)元素是peach的纪录
db.food.find({"fruit" : {"$size" : 3}}) // 对数组的查询, 查询数组元素个数是3的记录,$size前面无法和其他的操作符复合使用
db.users.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : 10}}) // 对数组的查询,只返回数组comments中的前十条,还可以{"$slice" : -10}, {"$slice" : [23, 10]}; 分别返回最后10条,和中间10条
db.people.find({"name.first" : "Joe", "name.last" : "Schmoe"})  // 嵌套查询
db.blog.find({"comments" : {"$elemMatch" : {"author" : "joe", "score" : {"$gte" : 5}}}}) // 嵌套查询,仅当嵌套的元素是数组时使用,
db.foo.find({"$where" : "this.x + this.y == 10"}) // 复杂的查询,$where当然是非常方便的,但效率低下。对于复杂查询,考虑的顺序应当是 正则 -> MapReduce -> $where
db.foo.find({"$where" : "function() { return this.x + this.y == 10; }"}) // $where可以支持javascript函数作为查询条件
db.foo.find().sort({"x" : 1}).limit(1).skip(10); // 返回第(10, 11]条,按"x"进行排序; 三个limit的顺序是任意的,应该尽量避免skip中使用large-number
时间: 2024-10-10 06:17:30

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mongodb与mysql命令对比

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MongoDB与MySQL的操作对比表及区别介绍

MongoDB与MySQL的操作对比表及区别介绍 MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点,关键是看用在什么地方.所以我们所熟知的那些SQL(全称Structured Query Language)语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 以我们公司项目为例,在早期的项目中,都在使用关系型数据库,用过SQLServer,Orac

MongoDB与Mysql常用命令解释

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MongoDB与MySQL对比

MongoDB语法 MySql语法 db.test.find({'name':'foobar'}) <==> select * from test where name='foobar' db.test.find() <==> select * from test db.test.find({'ID':10}).count() <==> select count(*) from test where ID=10 db.test.find().skip(10).limit

Mongodb 与 MySQL对比

在数据库存放的数据中,有一种特殊的键值叫做主键,它用于惟一地标识表中的某一条记录.也就是说,一个表不能有多个主键,并且主键不能为空值. 无论是MongoDB还是MySQL,都存在着主键的定义. 对于MongoDB来说,其主键名叫"_id",在生成数据的时候,如果用户不主动为其分配一个主键的话,MongoDB会自动为其生成一个随机分配的值. 在MySQL中,主键的指定是在MySQL插入数据时指明PRIMARY KEY来定义的.当没有指定主键的时候,另一种工具 -- 索引,相当于替代了主键

非替代品,MongoDB与MySQL对比分析

IT168 评论]对于只有SQL背景的人来说,想要深入研究NoSQL似乎是一个艰巨的任务,MySQL与MongoDB都是开源常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL数据库.它们各有优点,关键看用在什么地方. 什么情况下,MongoDB是最好的选择? 很多人认为MongoDB难以置信的强大,是一个可扩展,界面交互友好的数据库解决方案.当开发人员需要负责管理数据库环境时,MongoDB是一个不错的选择.起码在小型企业和初创公