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社交项目--day03
阅读量:5025 次
发布时间:2019-06-12

本文共 1151 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

一、

mongodb概述:

mongodb是一种非关系型数据库(表与表之间没有关系)

特点:

数据量大

读写频繁

数据价值不高

组成:

数据库

集合

文档(相当于一行数据)

使用bson操作数据

安装:傻瓜式安装,略。需要设置环境变量

 

本地指定存储数据位置

mongod --dpath=f:\data

登陆命令

mongo 192.168.12.128

创建数据库

use spitdb

更新

db.spit.update({_id:"2"},{$set:{visits:NumberInt(2000)}})

db.spit.update({"_id",1},{$set:{content,"今天有点冷"}})

查询语法

查询所有

db.spit.find();

条件查询

db.spit.find({“content”,“今天有点冷”})

模糊搜索

db.spit.find({"content",/今天/})

以加班为开头的

db.spit.find({content:/^加班/})

<> !条件查询

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于:field >value

db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value

db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value

db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value

db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

db.spit.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})

$and:[ { },{ },{ } ]

db.spit.find({$and:[ {visits:{$gte:1000}} ,{visits:{$lt:2000} }]})

db.spit.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{visits:{$lt:2000} }]})

 

 

 

 

 

 

插入数据:

 

 

实际功能中的crud就不再赘述了

只列出复杂一点的功能:

根据上级id查询吐槽列表

 吐槽点赞优化,不需要每次findById再自增,可以用mongodb本身的自增长实现

 控制不能重复点赞

发布吐槽:

如果吐槽有父节点,则父节点的评论数加1

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gzjinxiao/p/10372354.html

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