MongoDBはNoSQLのデータベースシステムは、より一般的なデータベースの一つです。また、リレーショナルデータベースに最も近い、データベースは、リレーショナルデータベースのテーブルに類似複数組（集合）を含んでいてもよい;各セットが列を特定したレコードのセットに格納することができ、カラムを自由に定義することができ、リレーショナル・データベース・テーブル内の各レコードに類似した、非常に柔軟。以下はと一緒に、基本的な管理コマンドにMongoDBに精通。
A、MongoDBのデータベースは、一般的に使用されるコマンド
1、ヘルプビューは、コマンドプロンプト
ヘルプ
）（db.helpを、
db.yourColl.help（）;
図2は、スイッチングは/データベース作成
raykaeso使用し、コレクション（テーブル）を作成するときに、現在のデータベースが自動的に作成され
3、すべてのデータベースクエリは、
DBSを示し;
4、データベースの現在の使用削除
db.dropDatabaseを（）;
指定されたホスト上のクローンデータベースから5、
db.cloneDatabase（「127.0.0.1」）、指定されたマシン上のデータベースのデータは、現在のデータベースにクローニング
図6に示すように、指定されたデータベースのデータベースに指定されたデータから複写機
db.copyDatabase（「MYDB」、「TEMP 」、「127.0.0.1」）; MYDB複写機データベースTEMP内のデータによると
図7に示すように、現在のデータベースの修復
）（db.repairDatabaseします。
図8は、データベース現在使用中の表示
db.getName（）/ DBと、
図9は、現在の状態のdb示す
）（db.statsします。
10、現在のDBのバージョン
db.version（）。
図11は、dbの接続されたサーバマシンの現在のアドレスを表示
db.getMongoを（）;
12、クエリエラーメッセージおよびクリア前
db.getPrevError（）;
db.resetError（）。
二、MongoDBのコレクションは、コレクションを集めました
1、凝集のセットを作成する（表）
db.createCollection（ "collName"、{サイズ：20は、キャップされた:. 5、最大：100}）; //成功表示を{ "OK"：1}を作成
//がセットかどうかを判断します一定容量db.collName.isCappedは（）です。
2、（表）凝集し得るために、指定された名前のセット
db.getCollection（「アカウント」）。
現在のdBの集約セットの全て取得する3、
db.getCollectionNamesを（）;
図4は、全てのDBクラスタ化インデックスの現在のステータスを示し
db.printCollectionStatsを（）;
図5に示すように、集電のクエリデータ量
db.yourColl.count（）。
図6は、現在のデータセットの空間表示
db.yourColl.dataSizeを（）;
セットが現在のDB得るために集約7、
db.yourColl.getDBを（）;
8、凝集の現在の状態を取得する
db.coll.statsを（）;
図9は、凝集のセットの合計サイズ得
db.coll.totalSizeを（）;
10、集約ストレージ・スペースのセット
db.coll.storageSize（）。
11、凝集リネームのセット
db.coll.renameCollection（「線」）;リネーム線コル
12、現在の集約コレクション削除
）（db.coll.drop。
三、MongoDBはユーザ関連
図1に示すように、ユーザが追加される（作成）
db.createUser（{ユーザー： 'ユーザ名'、PWD： 'XXXX'、ロール：[{役割： 'READWRITE'、DB 'DBNAME'}]}）;追加のユーザ提供パスワード読み取り専用かどうか
図2に示すように、データベース認証、セキュリティモード（ログイン）
db.auth（ "光線"、 "123456"）。
3、現在のすべてのユーザーが表示され
、ユーザーを表示します。
4、削除ユーザ
db.removeUser（ "userNameに"）。
四、MongoDBの集約コレクションクエリ
1、クエリのすべてのレコード
db.userInfo.find（）;
と等価：のUserInfoから選択*;
デフォルトのページのショーは20枚のレコードは、適合しない場合には、それが次の繰り返しデータを照会するためにコマンドを使用することができます。注：それを取ることができないコマンドを入力「;」
しかし、あなたはDBQuery.shellBatchSize = 50で、ページあたりのデータのサイズを設定することができます。このページは50件のレコードが表示されます。
図2に示すように、現在の集約されたデータセットが、クエリ除去する列の後に繰り返される
db.userInfo.distinct（「名前」）、
同じデータ名に除外
に対応する：ユーザー情報の中から選択distict名。
3、クエリレコード年齢= 22
db.userInfo.find（{ "年齢"：22 }）;
に相当する：年齢=ユーザー情報SELECT * FROM 22。
図4に示すように、クエリの記録条件
のMongoDB条件演算子では、次のとおり
（>）より大きい- $ GT
（<）未満- $ LT（> =）以上- $ GTE
（<=）以下- $ LTE db.userInfo.find （{年齢：{$ GT： 22}}）; に相当する：年齢>ユーザー情報SELECT * FROM 22。
db.userInfo.find（{年齢：{$ LT：22}}）;
相当于：ユーザー情報年齢<22 SELECT * FROM。db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE：25}}）。相当于：年齢> = 25のUserInfoから選択*;
db.userInfo.find（{年齢：{$ LTE：25}}）;
相当于：ユーザー情報年齢<= 25 SELECT * FROM。5、及び查询db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE：23、$ LTE：26}}）。相当于：ユーザー情報wher年齢> = 23、年齢<= 26 SELECT * FROM
db.userInfo.find（{ 'raykaeso'、年齢：名22}）;
相当于：ユーザー情報名= 'raykaeso' SELECT * FROMと年齢=「22 ';
6、ファジー検索文字
db.userInfo.find（{名：/モンゴ/}）;
//対応%%
[コード]ユーザー情報からSELECT * WHERE '%% Mongoの'のような名前。
図7に示すように、クエリデータ指定された列
db.userInfo.find（{}、{名前： 1、年齢：1}）;
に対応する：選択名、ユーザー情報から年齢は、
コース名もtrueまたはfalseに使用することができます
8、条件によるデータのクエリは、カラム指定
db.userInfo.find（{{$ GT年齢 、{名前：1、年齢：1} 25}}）
に対応する：選択名、ユーザー情報から年齢年齢<25。
図9は、ソート
順序を昇順に：db.userInfo.find（）ソート（{年齢 ：1}）;.
降順:. Db.userInfo.find（）ソート（{年齢：-1}）。
データ5問い合わせる前に10、
db.userInfo.find（）リミット（5） 。
と等価です：ユーザ情報の制限5から選択*;
11、クエリデータの後に10
; db.userInfo.find（）スキップ（10） 。
と等価です：のUserInfo総ASからSELECT COUNT（）;
ユーザ情報の制限10、合計から選択します。
5~10の間の12、クエリデータ
Db.userInfo.find（）リミット（10）。 （5）.SKIP、
ページングのために使用することができ、制限ページサイズは、最初の数ページのpageSizeスキップ
に相当するが：ユーザー情報の制限から選択5、10。
13、又は与查询
db.userInfo.find（{$または：[{年齢：22}、{年齢：25}]}）;
相当于：年齢= 22、年齢= 25ユーザー情報SELECT * FROM。
14、最初のクエリデータ
db.userInfo.findOne（）;
db.userInfo.find（）限界;.（1）
に等しい：ユーザ情報リミット1 SELECT * FROM。
15、番号のレコードのクエリ結果セット
db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE ：25}}）カウントが（）;.
に等しい：ユーザー情報の選択数（*）年齢> = 20。
五、MongoDBのインデックス
索引作成する1
; db.userInfo.ensureIndex（{1名}）
db.userInfo.ensureIndex（{名：1、TS：-1}）。
図2は、すべてのインデックスの現在の総計組チェック
db.userInfo.getIndexesを（）;
図3は、インデックスは合計サイズを参照するレコード
db.userInfo.totalIndexSizeを（）;
4、現在のコレクションのすべてのインデックス情報読み出し
db.users.reIndexを（）;
図5は、指定されたインデックスの削除
db.users.dropIndex（ "NAME_1を"）;
図6に示すように、すべてのインデックスのインデックス削除
db.users.dropIndexesを（）;
六は、MongoDBは、変更、削除データ収集を追加します
1、加え
db.users.save（{名：「zhangsan」 、年齢：25、性別：真}）;
データを追加したデータ列が固定されておらず、データ対象を追加します
2、修改
db.users.update（{年齢：25}、{セット$ {名： 'changeName'}}、FALSE、TRUE）;
相当于：更新ユーザーセット名= 'changeName'ここで、年齢= 25。
db.users.update（{名： 'リージ'}、{$ INC：{年齢：50}}、偽、TRUE）;
相当于：更新ユーザ設定年齢=年齢+ 50ここで、NAME = 'リージ'。
db.users.update（{名： 'リージ'}、{$ INC：{年齢：50}、$集合：{名： 'HOHO'}}、偽、真）;
相当于：更新ユーザー設定年齢=年齢ここで、NAME = 'リシ' + 50、NAME = 'HOHO'。
3、削除
db.users.remove（{年齢：132}） 。
4、変更、削除、クエリ
db.users.findAndModify（{
クエリ：{年齢：{$ GTE：25}}、
並び替え：{年齢：-1}、
更新：{$ SET：{名： 'A2'}、$ incがあります：{年齢：2}}、
削除：trueに
}）。
A、MongoDBのデータベースは、一般的に使用されるコマンド
1、ヘルプビューは、コマンドプロンプト
ヘルプ
）（db.helpを、
db.yourColl.help（）;
図2は、スイッチングは/データベース作成
raykaeso使用し、コレクション（テーブル）を作成するときに、現在のデータベースが自動的に作成され
3、すべてのデータベースクエリは、
DBSを示し;
4、データベースの現在の使用削除
db.dropDatabaseを（）;
指定されたホスト上のクローンデータベースから5、
db.cloneDatabase（「127.0.0.1」）、指定されたマシン上のデータベースのデータは、現在のデータベースにクローニング
図6に示すように、指定されたデータベースのデータベースに指定されたデータから複写機
db.copyDatabase（「MYDB」、「TEMP 」、「127.0.0.1」）; MYDB複写機データベースTEMP内のデータによると
図7に示すように、現在のデータベースの修復
）（db.repairDatabaseします。
図8は、データベース現在使用中の表示
db.getName（）/ DBと、
図9は、現在の状態のdb示す
）（db.statsします。
10、現在のDBのバージョン
db.version（）。
図11は、dbの接続されたサーバマシンの現在のアドレスを表示
db.getMongoを（）;
12、クエリエラーメッセージおよびクリア前
db.getPrevError（）;
db.resetError（）。
二、MongoDBのコレクションは、コレクションを集めました
1、凝集のセットを作成する（表）
db.createCollection（ "collName"、{サイズ：20は、キャップされた:. 5、最大：100}）; //成功表示を{ "OK"：1}を作成
//がセットかどうかを判断します一定容量db.collName.isCappedは（）です。
2、（表）凝集し得るために、指定された名前のセット
db.getCollection（「アカウント」）。
現在のdBの集約セットの全て取得する3、
db.getCollectionNamesを（）;
図4は、全てのDBクラスタ化インデックスの現在のステータスを示し
db.printCollectionStatsを（）;
図5に示すように、集電のクエリデータ量
db.yourColl.count（）。
図6は、現在のデータセットの空間表示
db.yourColl.dataSizeを（）;
セットが現在のDB得るために集約7、
db.yourColl.getDBを（）;
8、凝集の現在の状態を取得する
db.coll.statsを（）;
図9は、凝集のセットの合計サイズ得
db.coll.totalSizeを（）;
10、集約ストレージ・スペースのセット
db.coll.storageSize（）。
11、凝集リネームのセット
db.coll.renameCollection（「線」）;リネーム線コル
12、現在の集約コレクション削除
）（db.coll.drop。
三、MongoDBはユーザ関連
図1に示すように、ユーザが追加される（作成）
db.createUser（{ユーザー： 'ユーザ名'、PWD： 'XXXX'、ロール：[{役割： 'READWRITE'、DB 'DBNAME'}]}）;追加のユーザ提供パスワード読み取り専用かどうか
図2に示すように、データベース認証、セキュリティモード（ログイン）
db.auth（ "光線"、 "123456"）。
3、現在のすべてのユーザーが表示され
、ユーザーを表示します。
4、削除ユーザ
db.removeUser（ "userNameに"）。
四、MongoDBの集約コレクションクエリ
1、クエリのすべてのレコード
db.userInfo.find（）;
と等価：のUserInfoから選択*;
デフォルトのページのショーは20枚のレコードは、適合しない場合には、それが次の繰り返しデータを照会するためにコマンドを使用することができます。注：それを取ることができないコマンドを入力「;」
しかし、あなたはDBQuery.shellBatchSize = 50で、ページあたりのデータのサイズを設定することができます。このページは50件のレコードが表示されます。
図2に示すように、現在の集約されたデータセットが、クエリ除去する列の後に繰り返される
db.userInfo.distinct（「名前」）、
同じデータ名に除外
に対応する：ユーザー情報の中から選択distict名。
3、クエリレコード年齢= 22
db.userInfo.find（{ "年齢"：22 }）;
に相当する：年齢=ユーザー情報SELECT * FROM 22。
図4に示すように、クエリの記録条件
のMongoDB条件演算子では、次のとおり
（>）より大きい- $ GT
（<）未満- $ LT（> =）以上- $ GTE
（<=）以下- $ LTE db.userInfo.find （{年齢：{$ GT： 22}}）; に相当する：年齢>ユーザー情報SELECT * FROM 22。
db.userInfo.find（{年齢：{$ LT：22}}）;
相当于：ユーザー情報年齢<22 SELECT * FROM。db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE：25}}）。相当于：年齢> = 25のUserInfoから選択*;
db.userInfo.find（{年齢：{$ LTE：25}}）;
相当于：ユーザー情報年齢<= 25 SELECT * FROM。5、及び查询db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE：23、$ LTE：26}}）。相当于：ユーザー情報wher年齢> = 23、年齢<= 26 SELECT * FROM
db.userInfo.find（{ 'raykaeso'、年齢：名22}）;
相当于：ユーザー情報名= 'raykaeso' SELECT * FROMと年齢=「22 ';
6、ファジー検索文字
db.userInfo.find（{名：/モンゴ/}）;
//対応%%
[コード]ユーザー情報からSELECT * WHERE '%% Mongoの'のような名前。
図7に示すように、クエリデータ指定された列
db.userInfo.find（{}、{名前： 1、年齢：1}）;
に対応する：選択名、ユーザー情報から年齢は、
コース名もtrueまたはfalseに使用することができます
8、条件によるデータのクエリは、カラム指定
db.userInfo.find（{{$ GT年齢 、{名前：1、年齢：1} 25}}）
に対応する：選択名、ユーザー情報から年齢年齢<25。
図9は、ソート
順序を昇順に：db.userInfo.find（）ソート（{年齢 ：1}）;.
降順:. Db.userInfo.find（）ソート（{年齢：-1}）。
データ5問い合わせる前に10、
db.userInfo.find（）リミット（5） 。
と等価です：ユーザ情報の制限5から選択*;
11、クエリデータの後に10
; db.userInfo.find（）スキップ（10） 。
と等価です：のUserInfo総ASからSELECT COUNT（）;
ユーザ情報の制限10、合計から選択します。
5~10の間の12、クエリデータ
Db.userInfo.find（）リミット（10）。 （5）.SKIP、
ページングのために使用することができ、制限ページサイズは、最初の数ページのpageSizeスキップ
に相当するが：ユーザー情報の制限から選択5、10。
13、又は与查询
db.userInfo.find（{$または：[{年齢：22}、{年齢：25}]}）;
相当于：年齢= 22、年齢= 25ユーザー情報SELECT * FROM。
14、最初のクエリデータ
db.userInfo.findOne（）;
db.userInfo.find（）限界;.（1）
に等しい：ユーザ情報リミット1 SELECT * FROM。
15、番号のレコードのクエリ結果セット
db.userInfo.find（{年齢：{$ GTE ：25}}）カウントが（）;.
に等しい：ユーザー情報の選択数（*）年齢> = 20。
五、MongoDBのインデックス
索引作成する1
; db.userInfo.ensureIndex（{1名}）
db.userInfo.ensureIndex（{名：1、TS：-1}）。
図2は、すべてのインデックスの現在の総計組チェック
db.userInfo.getIndexesを（）;
図3は、インデックスは合計サイズを参照するレコード
db.userInfo.totalIndexSizeを（）;
4、現在のコレクションのすべてのインデックス情報読み出し
db.users.reIndexを（）;
図5は、指定されたインデックスの削除
db.users.dropIndex（ "NAME_1を"）;
図6に示すように、すべてのインデックスのインデックス削除
db.users.dropIndexesを（）;
六は、MongoDBは、変更、削除データ収集を追加します
1、加え
db.users.save（{名：「zhangsan」 、年齢：25、性別：真}）;
データを追加したデータ列が固定されておらず、データ対象を追加します
2、修改
db.users.update（{年齢：25}、{セット$ {名： 'changeName'}}、FALSE、TRUE）;
相当于：更新ユーザーセット名= 'changeName'ここで、年齢= 25。
db.users.update（{名： 'リージ'}、{$ INC：{年齢：50}}、偽、TRUE）;
相当于：更新ユーザ設定年齢=年齢+ 50ここで、NAME = 'リージ'。
db.users.update（{名： 'リージ'}、{$ INC：{年齢：50}、$集合：{名： 'HOHO'}}、偽、真）;
相当于：更新ユーザー設定年齢=年齢ここで、NAME = 'リシ' + 50、NAME = 'HOHO'。
3、削除
db.users.remove（{年齢：132}） 。
4、変更、削除、クエリ
db.users.findAndModify（{
クエリ：{年齢：{$ GTE：25}}、
並び替え：{年齢：-1}、
更新：{$ SET：{名： 'A2'}、$ incがあります：{年齢：2}}、
削除：trueに
}）。