mongoDB 활용하기(CRUD)

 

예제

db.employees.drop()

db.employees.insert({empno:7369 , ename : "SMITH", job : "CLERK", manager : "FORD", hiredate : "17-12-1980", sal : 800, deptno : 20 }) 
db.employees.insert({empno:7499 , ename : "ALLEN", job : "SALESMAN", manager : "BLAKE", hiredate : "20-02-1981", sal :1600, comm : 300, deptno : 30 })
db.employees.insert({empno:7521 , ename : "WARD", job : "SALESMAN", manager : "BLAKE", hiredate : "22-02-1981", sal : 1250, comm : 500, deptno : 30 })
db.employees.insert({empno:7566 , ename : "JONES", job : "MANAGER", manager : "KING", hiredate : "02-04-1981", sal : 2975, deptno : 20 })
db.employees.insert({empno:7654 , ename : "MARTIN", job : "SALESMAN", manager : "BLAKE", hiredate : "28-09-1981", sal : 1250, comm : 1400, deptno : 30 })
db.employees.insert({empno:7698 , ename : "BLAKE", job : "MANAGER", manager : "KING", hiredate : "01-05-1981", sal : 2850, deptno : 30 })
db.employees.insert({empno:7782 , ename : "CLARK", job : "MANAGER", manager : "KING", hiredate : "09-06-1981", sal : 2450, deptno : 10 })
db.employees.insert({empno:7788 , ename : "SCOTT", job : "ANALYST", manager : "JONES", hiredate : "13-06-1987", sal : 3000, deptno : 20 })
db.employees.insert({empno:7839 , ename : "KING", job : "CEO", manager : "", hiredate : "17-11-1981", sal : 5000, deptno : 10 })
db.employees.insert({empno:7844 , ename : "TURNER", job : "SALESMAN", manager : "BLAKE", hiredate : "08-09-1981", sal : 1500, deptno : 30 }) 
db.employees.insert({empno:7876 , ename : "ADAMS", job : "CLERK", manager : "SCOTT", hiredate : "13-06-1987", sal : 1100, deptno : 20 })
db.employees.insert({empno:7900 , ename : "JAMES", job : "CLERK", manager : "BLAKE", hiredate : "03-12-1981", sal : 950, deptno : 30 })
db.employees.insert({empno:7902 , ename : "FORD", job : "ANALYST", manager : "JONES", hiredate : "03-12-1981", sal : 3000, deptno : 20 })
db.employees.insert({empno:7934 , ename : "CLERK", job : "CLERK", manager : "KING", hiredate : "23-01-1982", sal : 1300, deptno : 10 })

db.employees.find()

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터 베이스 : select* from empolyees

몽고 디비 : db.employees.find({},{_id:0}).pretty()

-> 몽고디비에서 부여한 _id를 제외하여 실제 내가 입력한 값만 select

 

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터베이스 : select ename, sal from employees

몽고 디비 : db.employees.find({},{_id:0,ename:,sal:1})

db.테이블명.find({},{_id:0,출력하고싶은 key:1 ,출력하고싶은 key:1})

*_id는 별 다른 명령이 없으면 기본적으로 출력이 된다.

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터베이스 : select ename, sal from employees where sal>=2000

몽고 디비 : db.employees.find({sal:{$gte:2000}},{_id:0,ename:,sal:1})

* 항상 key, value 형태로 표현하여야 함.

 

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터베이스 : select ename, sal from employees where sal>=1000 and sal<=3000

select ename, sal from employees where sal between 1000 and 3000

=> 동일한 결과

몽고 디비 : db.employees.find({sal:{$gte:2000,$lte:3000}},{_id:0,ename:,sal:1})

 

 

 

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터 베이스 :

create index ename_idx on employees(ename) -> 인덱스 생성

select ename from employees where ename>='ALLEN' and ename < 'SCOTT'

몽고 디비 :

db.employees.createIndex({ename:1}) -> 인덱스 생성

* i 대문자여야 함!!!!!!!!!!!

 

 

db.employees.find({},{_id:0,ename:1,sal:1}).min({ename:'ALLEN'}).max({ename:'SCOTT'})

 

or

db.employees.find({ename:{$gte:'ALLEN',$lt:'SCOTT'}},{_id:0,ename:1,sal:1})

 

 

 

 

 

 

 

 

관계형 디비 : select ename, sal from employees where sal <= 1000 or sal >=3000

몽고 디비 : db.employees.find({$or:[{sal:{$lte:1000}},{sal:{$gte:3000}}]},{_id:0,ename:1,sal:1})

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터 베이스 : select ename, sal,deptno from employees where deptno=10 and sal >=2000

몽고 디비 :db.employees.find({$and:[{deptno:10},{sal:{$gte:2000}}]},{_id:0,ename:1,sal:1})

 

 

 

 

 

 

관계형 데이터 베이스 : select count(*) from employees

몽고 디비 : db.employees.find().count()

 

 

 

 

 

관계형 : select deptno sum(sal) from employees grpup by deptno

몽고 : db.employees.group({key:{deptno:true},reduce:function(obj,prev){prev.csum+=obj.sal;},initial:{csum:0}})

 

: dept가 true인 것만 모아서(값이 있는것, 10, 20, 30을 모아서 ) csum+=obj.sal 해서 csum을 출력해준다.

 

 

 

*reduce : 각각의 데이터를 통합된 데이터로 만들어 출력 해 준다.

* 연산은 find함수를 통하여 출력하게되면 호율이 떨어져서 맵 리듀스나 어드리게이션프레임워크를 통해 연산하는 경우가 많다.

 

 

 

 

 

 

 

관계형 : select ename, deptno,from employee where deptno in(10,30)

몽고 : db.employees.find({deptno:{$in:[10,30]}},{_id:0,ename:1,sal:1,deptno:1})

 

 

 

 

 

 

 

아래 처럼 comm이 있는 데이터와 없는 데이터가 섞여 있음. 널값인 것만 출력하거나 널값이 아닌 것만 출력하거나 할 수 있다.

 

관계형 : select ename, comm, sal from employees where comm is not null

몽고 : db.employees.find({comm:{$exists:true}},{_id:0,ename:1,sal:1,comm:1})

 

 

 

관계형 : select ename, sal from employees where comm is null

몽고 : db.employees.find({comm:{$exists:false}},{_id:0,ename:1,sal:1,comm:1})

 

 

 

 

 

 

 

 

db.createCollection("table_name") : 컬렉션을 만드는 명령어지만 크게 의미없다. 테이블에 값을 넣으면 테이블이 생성 된다. 그 외 관계형에서 쓰던 ALTER도 의미 없다.

몽고 디비는 숫자의 기본형은 double 형이다.

 

-- comm 의 타입이 double 인 것을 검색 db.employees.find({comm:{$type:1}},{empno:"", comm:""}) -- comm 의 타입이 string 인것을 검색 db.employees.find({comm:{$type:2}},{empno:"", comm:""}) -- ename이 S로 시작해서 H로 끝나는 것을 검색, 'i' : 대소문자 구분 없음 db.employees.find({ename:{$regex:'S.*H', $options: 'i'}},{empno:1, ename:1}) -- ename이 S로 시작해서 H로 끝나는 것을 검색, 'i' : 대소문자 구분 없음 db.employees.find({ename:{$regex:'s.*h', $options: 'i'}},{empno:1, ename:1}) -- 'm' : 대소문자 구분함 b.employees.find({ename:{$regex:'s.*h', $options: 'm'}},{empno:1, ename:1}) db.employees.find({ename:{$regex:'S.*H', $options: 'm'}},{empno:1, ename:1})

 

 

 

 

 

 

관계형 : select ename from employee where ename like '%CL%'

몽고 : db.employees.find({ename:/CL/},{_id:0,ename:1})

 

 

 

 

 

관계형 : select ename from employees wgere ename like 'CL%'

몽고 : db.employees.find({ename:/^CL/},{_id:0,ename:1})