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MongoDB创建用户 1、创建语法：createUser(2.6之前的为addUser) 2、{ user：“name”, pwd:"<cleartext password>", customData:{<any information>}, roles:[{role:"",db:""},{role:"",db:""},…] } 3、角色类型：内建类型（read、readWrite、dbAdmin、dbOwner、userAdmin）查看全部
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创建索引的好处：加快索引查询。 创建索引的坏处：增加磁盘消耗，降低写入性能。 评判索引的4种方法： 1.mongostat 工具 2.profile集合 3.日志分析 4.使用explain查询分析器分析查看全部
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mongodb 2Dsphere索引详解 2Dsphere：球面地理位置索引 创建方法:db.collection.ensureindex({w: '2dsphere'}) 2Dsphere位置表示方式： GeoJSON：描述一个点，一条直线，多边形等形状。 格式： {type:'', coordinates:[list]} GeoJSON查询可支持多边形交叉点等，支持MaxDistance 和 MinDistance查看全部
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2D索引中的 geoNear查询 geoNear使用runCommand命令进行使用，常用使用如下： db.runCommand({ getNear:<collection>, near:[x,y], minDistance:(对2d索引无效) maxDistance: num:2//返回的数量 })查看全部
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（2）$geoWithin查询：查询某个形状内的点 --》形状的表示 a、$box:矩形，使用 {$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}//第一个坐标代表左边界，第二个右边界 db.collection.find({w:{$geowithin:{$box:[[1,1],[2,3]]}}}) b、$center:圆形 {$center:[[<x1>,<y1>],r]}//r为圆的半径 c、$polygon:多边形 {$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}查看全部
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2d索引 db.collection.ensureIndex({w:'2d'})<br> 位置表示方式：经纬度【经度，维度】<br> 取值范围：经度【-180,180】纬度【-90,90】 例如：db.collection.insert({w:[180,90]}) 查询方式： （1）$near查询：查询距离某个点最近的点,默认返回100个最近的点 //db.collection.find({w:{$near:[1,1]}}) //db.collection.find({w:{$near:[1,1]，$maxDistance:10}}) （2）$geoWithin查询：查询某个形状内的点 --》形状的表示 a、$box:矩形，使用 {$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}//第一个坐标代表左边界，第二个右边界 b、$center:圆形 {$center:[[<x1>,<y1>],r]}//r为圆的半径 c、$polygon:多边形 {$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}查看全部
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地理位置索引 概念：将一些点的位置存储在MongoDB中，创建索引后，可以按照位置来查找其他点 子分类： 2d索引：用于存储和查找平面上的点 2dsphere索引：用于存储和查找球面上的点 查找方法： 1、查找据李某个点一定距离内的点 2、查找包含在某区域内的点查看全部
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索引重要属性——稀疏性<br> 不必为不存在的字段创建索引，默认是不稀疏的，就是默认会为不存在的字段创建索引的，使用稀疏索引，有好处也有坏处会出现一些异常情况，在稀疏索引上不能够查找名字不存在的字段<br> db.collection.find({m:{$exists:true}})——至查找m属性存在的<br> db.collection.find({m:{$exists:false}}).hint('m_1')//强制使用‘m_1’的稀疏索引进行查找查看全部
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全文索引的建立方法查看全部
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全文索引的使用限制 每次查询，只能制定一个$text查询 $text查询不能出现在$nor查询中 查询中如何包含了$text，hint不在起作用 目前，MongoDB全文索引还不支持中文查看全部
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搜索排序，查询结果与你查询条件越相关的越排在前面。 MongoDB中可以使用$meta操作符完成，格式： {score:{$meta: "textScore"}} 在全文搜索的格式中加入这样一个条件，如下： >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}) 搜索出的结果会多出一个score字段，这个得分越高，相关度越高。 还可以对查询出的结果根据得分进行排序： >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}}) 加上.sort方法即可。查看全部
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全文索引<br> 定义：对字符串与字符串数组创建全文可搜索的索引<br> 适用情况：{author:'',title:'',article:''}<br> 建立方法：<br> db.collection.ensureIndex({key:"text"})//单字段建全文索引<br> db.collection.ensureIndex({key_1:"text",key_2:"text"})//多字段建全文索引<br> db.collection.ensureIndex({"$**":"text"})//全部字段建全文索引<br> <br> 使用全文索引进行查询<br> 注意：一个集合只能创建一个全文索引<br> db.article.find({$text:{$search:"coffee"}}) #查询包含coffee的内容的文档<br> db.article.find({$text:{$search:"aa bb cc"}}) #（或查询）查询包含aa或bb或cc的内容的文档<br> db.article.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}}) #-为排除包含有cc内容的文档<br> db.article.find({$text:{$search:'"aa" "bb" "cc"'}}) #（与查询）加查询内容前后用""包含，查询既包含aa又包含bb cc的内容的文档查看全部
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