MongoDB Compass 的教程

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 这篇文章提供了MongoDB Compass的基本使用教程,包括如何建立数据库连接、创建和删除数据库、插入和修改文档数据,以及执行聚合查询来分析和排序数据。

第一步:建立连接

点击Save&Connect

增加数据库:

填写数据库名字和文档名字并点击Create Database

删除文档:

创建文档:

插入文档数据

{Id:1001,name:"cyl",age:21}

插入成功:

更改原有数据

删除原有数据

MongoDB的聚合查询

假设我们有一个存储员工信息的 MongoDB 集合,每个文档包含以下字段:name(姓名)、department(部门)、salary(薪水)、age(年龄)、tags(技能标签,是一个数组)。

现在,让我们通过一个简单的聚合查询来找出每个部门的平均薪水,并按平均薪水降序排列。以下是一个完整的简单例子:

db.employees.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$department",
      averageSalary: { $avg: "$salary" }
    }
  },
  {
    $sort: { averageSalary: -1 }
  }
])

这个聚合查询由两个阶段组成:

  1. $group 阶段: 将文档按照 department 字段分组,然后计算每个组的平均薪水。

  2. $sort 阶段: 对结果按照平均薪水降序排序。

通过执行这个聚合查询,你将得到一个按照部门分组的结果集,其中包含每个部门的平均薪水,并按照平均薪水降序排列。

记住$sort取值只有1和-1,1是升序,-1是降序

聚合查询

先插入几条数据:

[{
  "_id": {
    "$oid": "65a3f8f1919b976ec4017cda"
  },
  "id": "1001",
  "name": "zhangsan",
  "saray": 2000
},
{
  "_id": {
    "$oid": "65a3f931919b976ec4017ce0"
  },
  "id": "1002",
  "name": "wangwu",
  "saray": 1000
},
{
  "_id": {
    "$oid": "65a3f94f919b976ec4017ce2"
  },
  "id": "1004",
  "name": "wu",
  "saray": 7000
}]

复制代码到一个json文件里,然后导入即可。

升序

降序

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