[大数据]分布式数据库——mongoDB实验一（增删改查）

mongodb的安装
见链接：mongodb安装

1. 创建MongoDB数据库实验环境
要求：

• 服务器地址：localhost（127.0.0.1）
• 服务端口：27027
• 存储目录命名：你的姓名拼音首字母
• 日志文件：放在存储目录下，以mongod.log命名

在CMD管理员运行：

// 创建目录
mkdir D:\xpc\db
// 启动+配置环境
start "MongoDBServers" mongod --dbpath=D:\xpc\db --bind_ip=127.0.0.1 --port=27027 --logpath=D:\xpc\db\mongod.log

2. 导入数据
实验数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1MpPZzRLH5aho1SRvIZ4bFA?pwd=79a1
提取码：79a1

2.1 在cmd导入运行该js文件：

## mongo "文件路径"
mongo --host=127.0.0.1 --port=27027 C:\Users\26036\Desktop\GenerateStudents.js
mongo --host=127.0.0.1 --port=27027
show dbs

运行成功。

2.2 navicat打开外部文件：
navicat测试连接

打开外部查询，找到js文件并打开：

3. 查询students集合，只返回一条数据。
先use数据库

use db
db.students.findOne()
db.students.find().limit(1)
db.students.aggregate({$limit:1})

4. 根据你查询出来的记录的结构，使用你自己的数据，构造一个文档，并将这个文档写入students集合。

// 根据你查询出来的记录的结构，使用你自己的数据，构造一个文档，并将这个文档写入students集合。
var myself = {
    "name": "小趴菜",
    "gender": 1,
    "body": {
        "height": 170,
        "weight": 57
    },
    "phone": "1666666666",
    "sno": 2020000000,
    "major": "大数据",
    "grade": 2020,
    "class": 3,
    "courses": [
        {
            "course": "分布式数据库原理与应用",
            "credit": 4,
            "score": 99
        }
    ]
}
db.students.insert(myself)
db.students.findOne(myself)

5. 根据你自己的记录数据，查询比你长得高或者和你一样高的学生记录

// 1根据你自己的记录数据，查询比你长得高或者和你一样高的学生记录
var 我的身高 = 170
var 查询条件 = {"body.height":{$gte:我的身高}}
var 返回字段 = {_id:0,name:1,"body.height":1};
db.students.find(查询条件,返回字段)

// 2
var 查询条件 = {$match:{"body.height":{$gte:170}}}
var 返回字段 = {$project:{_id:0,"姓名":"$name","身高":"$body.height"}}
var 步骤列表 = [查询条件,返回字段]
db.students.aggregate(步骤列表)

6. 根据你自己的记录数据，查询体重和你相差不超过3kg的学生记录

// 根据你自己的记录数据，查询体重和你相差不超过3kg的学生记录
//1
var 上限 = 57+2
var 下限 = 57-2
var 查询条件 = {"body.weight":{$gte:下限,$lte:上限}}
var 返回字段 = {_id:0,name:1,"body.weight":1};
db.students.find(查询条件,返回字段)

//2
var 查询条件 = {$match:{"body.weight":{$gte:55,$lte:59}}}
var 返回字段 = {$project:{_id:0,"姓名":"$name","身高":"$body.weight"}}
var 步骤列表 = [查询条件,返回字段]
db.students.aggregate(步骤列表)

7. 统计你所在专业的学生人数

//统计你所在专业的学生人数
db.students.count({"major":"大数据"})

8. 列出大数据专业所有课程的名称

//列出大数据专业所有课程的名称
db.students.distinct("courses.course",{"major":"大数据"})

9. 将你所在班级的所有同学标记为同班同学（增加一个新字段：{‘关系’:‘同班同学’}）

//将你所在班级的所有同学标记为同班同学（增加一个新字段：{'关系':'同班同学'}）
// 1
var 查询条件 = {$match:{"major":"大数据","grade":2020,"class":3,"sno":{$ne:2020000000}}}
var 返回字段 = {$project:{_id:0,"姓名":"$name","专业":"$major","年级":"$grade","班级":"$class","关系":"同班同学"}}
var 步骤列表 = [查询条件,返回字段]
db.students.aggregate(步骤列表)

// 2
var 不包括自己 = {"major":"大数据","grade":2020,"class":3,"sno":{$ne:2020000000}}
db.students.find(不包括自己)
var 添加字段 = {$set:{"关系":"同班同学"}}
db.students.updateMany(不包括自己,添加字段)
var 返回字段 = {_id:0,name:1,major:1,grade:1,class:1,"关系":1}
db.students.find(不包括自己,返回字段)

10. 找到你班上身高最高的3名同学，并删除这些记录

//找到你班上身高最高的3名同学，并删除这些记录
var 查询条件 = {$match:{"major":"大数据","grade":2020,"class":3}}
var 返回字段 = {$project:{_id:0,sno:1,"姓名":"$name","专业":"$major","年级":"$grade","班级":"$class","身高":"$body.height"}}
var 排序高到低 = {$sort:{"身高":-1}}
var 取最高3名 = {$limit:3}
var 步骤列表 = [查询条件,返回字段,排序高到低,取最高3名]
db.students.aggregate(步骤列表)
//查找sno手动删除（这里的sno可能每个人不一样，要前面筛选处在删除对应的）
db.students.deleteMany({sno:{$in:[2020000992,2020000924,2020000457]}})

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