科研部建設(shè)中，覆蓋歌云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)于Neoj4、MongoDB?的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目
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Neo4j? 實(shí)驗(yàn)一、二
MonGoDB實(shí)驗(yàn)三、四
實(shí)驗(yàn)五六、redis文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-729970.html
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Neo4j? 實(shí)驗(yàn)一、二
//NoSQL專項(xiàng)
1. 第1關(guān)：創(chuàng)建第一個(gè)Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)
CREATE (
TomC:Person
{
name:'Tom Cruise',
born:1962
}
)
2. 第2關(guān)：一次創(chuàng)建多個(gè)演員節(jié)點(diǎn)
UNWIND [
{name:'Tom Hanks',born:1956},
{name:'Keanu Reeves',born:1964},
{name:'Tom Cruise',born:1962}
] AS row
CREATE (p:Person)
SET p.name=row.name, p.born=row.born
3. 第3關(guān)：一次創(chuàng)建多個(gè)電影節(jié)點(diǎn)
UNWIND [
{title:"You've Got Mail", released:1998,tagline:'At odds in life... in love on-line.'},
{title:'Sleepless in Seattle', released:1993,tagline:'What if someone you never met, someone you never saw, someone you never knew was the only someone for you?'},
{title:'The Da Vinci Code', released:2006,tagline:'Break The Codes'}
] AS row
CREATE (m:Movie) SET m.title=row.title, m.released=row.released , m.tagline=row.tagline
4. 第4關(guān)：查找所有標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)
MATCH (n:Person)
RETURN n
5. 第5關(guān)：查找名字為T(mén)om Cruise的節(jié)點(diǎn)
MATCH (n)
WHERE n.name = 'Tom Cruise'
RETURN n
6. 第6關(guān)：查找數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)行年在1990與2000之間的電影
MATCH (n:Movie)
WHERE n.released > 1900 and n.released <2000
RETURN n
查找數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)行年在1990與2000之間的電影。
7. 第7關(guān)：修改節(jié)點(diǎn)的屬性
MATCH(n)
WHEREID(n)= 116
SET n.age = 40
RETURN n
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找 ID為116 的節(jié)點(diǎn)，修改或新建age屬性，并賦值為40。
MATCH(n)
WHERE name(n)= 'Tom Cruise'
SET n.gender = 'male'
SET n.roles = 'Forrest Gump'
修改 名字為T(mén)om Cruise的節(jié)點(diǎn) 的gender屬性為male，roles屬性為Forrest Gump。
MATCH(n)
WHERE n.name= 'Tom Cruise'
SET n.gender = 'male'
SET n.roles = 'Forrest Gump'
8. 第8關(guān)：為節(jié)點(diǎn)增加標(biāo)簽
MATCH (n)
WHERE ID(n)= 116
SET n : Actor
RETURN n
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找ID為116的節(jié)點(diǎn)，為節(jié)點(diǎn)n增加Actor標(biāo)簽。
MATCH (n)
WHERE n.name = 'Tom Cruise'
SET n : Actor
為T(mén)om Cruise節(jié)點(diǎn)增加標(biāo)簽Actor。
9. 第9關(guān)：刪除節(jié)點(diǎn)屬性
MATCH (yyds{name:’Tiger’})
REMOVE yyds.age
return yyds
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找name為T(mén)iger的節(jié)點(diǎn)，刪除其age屬性。
MATCH (t)
where t.name = 'Tom Cruise'
REMOVE t.gender
刪除Tom Cruise節(jié)點(diǎn)的gender屬性。
10. 第10關(guān)：刪除節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽
MATCH (n)
WHERE ID(n)= 116
REMOVE n : Actor
RETURN n
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找ID為116的節(jié)點(diǎn)，刪除節(jié)點(diǎn)n的Actor標(biāo)簽。
MATCH (n)
WHERE n.name = 'Tom Cruise'
REMOVE n : Actor
刪除Tom Cruise節(jié)點(diǎn)的Actor標(biāo)簽。
1. 第1關(guān)：增加節(jié)點(diǎn)與聯(lián)系
CREATE
(<node1>:<label1>)-
[<relationship1>:<relationship-label>]->
(<node2>:<label2>)
RETURN <relationship>
功能：創(chuàng)建一個(gè)新節(jié)點(diǎn)node1,node2，并在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間建立聯(lián)系relationship1。
CREATE
(fb1:Student{name:"Tom"})-
[like:LIKES]->
(fb2:Student{name:"Jerry"})
在數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)，并在Tom和Jerry兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立了聯(lián)系，該聯(lián)系的標(biāo)簽為L(zhǎng)IKES。
CREATE
(fb1:Person{name:"Tom Hanks",born:1956})-
[like:ACTED_IN]->
(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code', released:2006 , tagline:'Break The Codes'})
1）增加標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks，born值為1956。
2）增加標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code', released值為2006, tagline為'Break The Codes'。
3）在這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
2. 第2關(guān)：為已有節(jié)點(diǎn)增加聯(lián)系
MATCH
(<node1>:<label1>), (<node2>:<label2>)
WHERE
<condition>
CREATE
(node1)-[<relationship1>:<relationship-label>]->(node2)
功能：匹配節(jié)點(diǎn)node1,node2，并在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間建立聯(lián)系relationship1。
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"}),(fb2:Student{name:"Jerry"})
CREATE
(fb1)-[like:LIKES]->(fb2)
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)，并在Tom和Jerry兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立了聯(lián)系，該聯(lián)系的標(biāo)簽為L(zhǎng)IKES。
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"}),(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code'})
CREATE
(fb1)-[like:ACTED_IN]->(fb2)
1）查找標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）查找標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code'。
3）在這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
3. 第3關(guān)：查找節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系
MATCH
(<node1>:<label1>)-
[<relationship1>:<relationship-label>]->
(<node2>:<label2>)
WHERE <condition>
RETURN node1,node2,relationship1
功能：先匹配節(jié)點(diǎn)node1,node2及聯(lián)系relationship1，然后返回node1,node2,relationship1。
示例如下：
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"})-
[like:LIKES]->
(fb2:Student{name:"Jerry"})
RETURN fb1,fb2,like;
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)
以及Tom和Jerry兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系like，然后返回節(jié)點(diǎn)及聯(lián)系
MATCH
(fb1:Person{})-
[r:ACTED_IN]->
(fb2:Movie{})
where fb1.name = "Tom Hanks"
RETURN r;
1）匹配標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）匹配標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)。
3）返回符合條件節(jié)點(diǎn)之間標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
4. 第4關(guān)：刪除節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"})-
[r:LIKES]->
(fb2:Student{name:"Jerry"})
DELETE r;
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)，以及Tom和Jerry兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系like，然后刪除該聯(lián)系。
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})-
[r:ACTED_IN]->
(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code'})
DELETE r;
請(qǐng)使用MATCH-CREATE語(yǔ)句，
1）查找標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）查找標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code'。
3）刪除這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
5. 第5關(guān)：為聯(lián)系增加屬性
MATCH
(<node1>:<label1>), (<node2>:<label2>)
WHERE <condition>
CREATE (node1)-[<relationship1>:<relationship-label>
{property1:value1},
...
{propertyn:valuen}]->
(node2)
功能：匹配節(jié)點(diǎn)node1,node2，并在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間建立聯(lián)系relationship1。
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"}),(fb2:Student{name:"Jerry"})
CREATE
(fb1)-
[like:LIKES{startdate:'2000-1-1'}]->
(fb2)
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)
并在Tom和Jerry兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立了聯(lián)系，該聯(lián)系的標(biāo)簽為L(zhǎng)IKES,開(kāi)始時(shí)間是2000-1-1。
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"}),(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code'})
CREATE
(fb1)-
[r1:ACTED_IN{roles:['Dr. Robert Langdon']}]->
(fb2)
請(qǐng)使用MATCH-CREATE語(yǔ)句，
1）查找標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）查找標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code'。
3）在這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系，聯(lián)系屬性是roles:['Dr. Robert Langdon']。
6. 第6關(guān)：修改聯(lián)系屬性
MATCH
(<node1>:<label1>)-[<r>:<relationship-label>]->(<node2>:<label2>)
WHERE <condition>
SET r.property1 = value1,
...
r.propertyn = valuen;
功能：匹配節(jié)點(diǎn)node1,node2及聯(lián)系r，并未聯(lián)系r設(shè)置一組屬性及值
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"})-
[r1:LIKES]->
(fb2:Student{name:"Jerry"})
SET
r1.startdate = '2000-1-1'
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)及聯(lián)系like
該聯(lián)系的標(biāo)簽為L(zhǎng)IKES,設(shè)置like聯(lián)系的屬性開(kāi)始時(shí)間是2000-1-1。
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})-
[r1:ACTED_IN]->
(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code'})
SET
r1.roles = ['Dr. Robert Langdon']
1）查找標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）查找標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code'。
3）查找兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
4）設(shè)置聯(lián)系屬性roles的值為['Dr. Robert Langdon']。
7. 第7關(guān)：刪除聯(lián)系屬性
示例如下：
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"})-
[like:LIKES]->
(fb2:Student{name:"Jerry"})
REMOVE
like.startdate
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)、
名稱為Jerry標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)及聯(lián)系like，
該聯(lián)系的標(biāo)簽為L(zhǎng)IKES,刪除like聯(lián)系的屬性開(kāi)始時(shí)間。
題目要求
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})-
[r1:ACTED_IN]->
(fb2:Movie{title:'The Da Vinci Code'})
REMOVE
r1.roles
請(qǐng)使用MATCH-CREATE語(yǔ)句，
1）查找標(biāo)簽為Person的節(jié)點(diǎn)，其name值為T(mén)om Hanks。
2）查找標(biāo)簽為Movie的節(jié)點(diǎn)，其title為'The Da Vinci Code'。
3）查找兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間標(biāo)簽為ACTED_IN的聯(lián)系。
4）刪除聯(lián)系屬性roles。
8. 第8關(guān)：查找節(jié)點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)
查找聯(lián)系的一般語(yǔ)法如下：
MATCH
(<node1>:<label1>)-[<relationship1>:<relationship-label>]->(<node2>:<label2>)
WHERE <condition>
RETURN node1,node2
功能：先匹配節(jié)點(diǎn)node1,node2及聯(lián)系relationship1，然后返回node1,node2。
node2即是node1的鄰接節(jié)點(diǎn)。
示例如下：
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})
-[s:Study]->
(fb2:Database)
RETURN fb2;
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om、標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn),再查找Tom所學(xué)的數(shù)據(jù)庫(kù)課程
MATCH
(n:Person{name:"Tom Hanks"})
-[r1:ACTED_IN]->
(m:Movie)
RETURN m.title,r1.roles
order by m.title
limit 10
查詢Tom Hanks參演過(guò)電影
返回電影title、及其角色roles
并按照title排序
最終結(jié)果返回前10個(gè)
9. 查找節(jié)點(diǎn)的共同鄰接節(jié)點(diǎn)
MATCH
(fb1:Student{name:"Tom"})
-[s:Study]->
(r1:Database{name:"Neo4j"})
<-[s:Study]-
(fb2:Student)
RETURN fb1,r1,fb2;
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找名稱為T(mén)om、標(biāo)簽是Student的節(jié)點(diǎn)
再查找與Tom一起學(xué)習(xí)neo4j的學(xué)生。
MATCH
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})
-[s1:ACTED_IN]->
(m:Movie{})
<-[r2:ACTED_IN]-
(fb2:Person)
RETURN m.title , fb2.name , r2.roles
order by m.title , fb2.name
limit 10
查詢和Tom Hanks共同參演過(guò)電影的演員
返回電影title、共同參演的演員name及其角色roles
并按照title，name排序，最終結(jié)果返回前10個(gè)
10. 最短路徑
MATCH
p=shortestPath(
(fb1:Student{name:"Tom"})
-[*1..4]-
(fb2:Student{name:"Jerry"})
)
RETURN p;
在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找Tom和Jerry之間的最短路徑。
MATCH
P=shortestPath(
(fb1:Person{name:"Tom Hanks"})
-[*1..4]-
(fb2:Person{name:"Tom Cruise"})
)
RETURN P;
1）查詢Tom Hanks和Tom Cruise之間5步之內(nèi)的最短路徑。
MonGoDB實(shí)驗(yàn)三、四
第1關(guān)：數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建
創(chuàng)建或切換 use Testdb
刪除 db.dropDatabase()
插入 db.Testdb.insert({_id:1,name:"王小明"})
在命令行操作
mongo
use mydb
db.mydb.insert({_id:1,name:"李小紅"})
第2關(guān)：創(chuàng)建集合
先進(jìn)入指定數(shù)據(jù)庫(kù)，在 Testdb 數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建創(chuàng)建固定集合 test ，整個(gè)集合空間大小512000KB，文檔最大個(gè)數(shù)為1000個(gè)
use Testdb
db.createCollection("test", { capped : true, autoIndexId : true, size : 512000, max : 1000 } )
創(chuàng)建集合命令（推薦）：db.集合名.insert()
（注意：一條數(shù)據(jù)用大括號(hào)“ {} ”括起來(lái)，多條數(shù)據(jù)用“ [] ”將所有數(shù)據(jù)括起來(lái)）
db.mytest2.insert([{"name" : "王小明","sex":"男"},{"name" : "李小紅","sex":"女"}])
MongoDB 中存儲(chǔ)的文檔 必須 有一個(gè)_id鍵
查詢集合命令：db.集合名.find()
刪除集合命令：db.集合名.drop()
創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù) Testdb2，創(chuàng)建集合 t_stu ，內(nèi)容如圖3所示
mongo
use Testdb2
db.createCollection("t_stu", { capped : true, autoIndexId : true, size : 512000, max : 1000 } )
db.testdb2.insert([
{"_id" :1,"name" : "小明","sex":"男","hobbies":["乒乓球","羽毛球"]},
{"_id" :2,"name" : "小紅","sex":"女","hobbies":["畫(huà)畫(huà)","唱歌"]}
])
第3關(guān)：文檔操作一
插入文檔命令：db.集合名.insert(文檔)
數(shù)據(jù)定義為一個(gè)變量，之后再插入
document=({_id:1,
name: '王小明',
sex: '男',
hobbies: ['乒乓球','羽毛球'],
birthday: '1996-02-14'
});
db.person.insert(document)
update方法
db.person2.update({birthday:"1996-02-14"},{$set:{birthday:"1996"}})
.find(). pretty() 可以保持整齊格式輸出
save方法
db.person3.save({
"_id" :1,
"name" : "李小紅",
"sex" : "女",
"hobbies" : [
"畫(huà)畫(huà)",
"唱歌",
"跳舞"
],
"birthday" : "1996-06-14"
})
如果 save() 法也指定了_id，則對(duì)文檔進(jìn)行更新;
未指定_id則會(huì)執(zhí)行插入功能，MongoDB 默認(rèn)自動(dòng)生成一個(gè)不重復(fù)的_id
update() 方法僅適用于修改某條數(shù)據(jù)中的某個(gè)鍵值；
save() 方法適用于修改整條數(shù)據(jù)。
mongo
use Testdb3
document=({
_id:1,
name: '張小華',
sex: '男',
phone: '12356986594',
hobbies: [
"打籃球",
"踢足球",
"唱歌"
]
});
db.stu1.insert(document)
db.stu2.insert(document)
db.stu3.insert(document)
db.stu2.update({phone:"12356986594"},{$set:{phone:"18356971462"}})
db.stu3.save({
_id:1,
name: '張曉曉',
sex: '女',
phone: '12365498704',
hobbies: [
"跳舞",
"羽毛球",
"唱歌"
]
});
第4關(guān)：文檔操作二
db.集合名稱.find().pretty()
操作 格式 范例 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中類似的語(yǔ)句
等于 {<key>:<value>} db.stu1.find({"name":"李小紅"}).pretty() where name = '李小紅'
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.stu1.find({"age":{$lt:18}}).pretty() where age < 18
小于等于{<key>:{$lte:<value>}} db.stu1.find({"age":{$lte:18}}).pretty() where age <= 18
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.stu1.find({"age":{$gt:18}}).pretty() where age > 18
大于等于{<key>:{$gte:<value>}} db.stu1.find({"age":{$gte:18}}).pretty() where age >= 18
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.stu1.find({"age":{$ne:18}}).pretty() where age != 18
and db.stu1.find({"age":20, "sex":"男"}).pretty()
刪除指定的數(shù)據(jù) db.stu1.remove({'age':20})
刪除全部數(shù)據(jù)但是保留集合 db.remove({})
定義多個(gè)數(shù)據(jù)
document=([{
name:'張小華',
sex:'男',
age:20,
phone:'12356986594',
hobbies:['打籃球','踢足球','唱歌']
},{
name:'李小紅',
sex:'女',
age:18,
phone:'12355487536',
hobbies:['跳舞','唱歌']
}])
插入集合 db.stu1.insert(document)
測(cè)試開(kāi)始 放入echo內(nèi)
echo "
document=([{
_id:1,
name:'西西',
sex:'女',
age:23,
national:'漢族'
},{
_id:2,
name:'東東',
sex:'男',
age:20,
national:'苗族'
},{
_id:3,
name:'北北',
sex:'男',
age:19,
national:'漢族'
},{
_id:4,
name:'南南',
sex:'女',
age:15,
national:'傣族'
}]);
db.stu1.insert(document);
db.stu2.insert(document);
db.stu1.find({'age':{\$gte:15},'sex':'女'});
db.stu1.find({'national':'苗族'});
db.stu1.find({'age':{\$lt:20},'sex':'男'});
db.stu2.remove({});
"
上述操作共有六條命令，請(qǐng)按要求填入右側(cè)代碼欄 Begin-End 中
每條命令以英文分號(hào)“ ;”號(hào)隔開(kāi)
（由于測(cè)試需要，請(qǐng)?jiān)凇?$ ” 前加 “ \ ” （轉(zhuǎn)義符））。
第1關(guān)：數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
mongoimport -d Testdb1 -c score --type csv --headerline --ignoreBlanks --file test.csv
-d Testdb1 ：指定將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Testdb1 數(shù)據(jù)庫(kù)；
-c score ：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到集合 score ，如果這個(gè)集合之前不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)
（如果省略 --collection 這個(gè)參數(shù)，那么會(huì)自動(dòng)新建一個(gè)以 CSV 文件名為名的集合）；
--type csv ：文件類型，這里是 CSV；
--headerline ：這個(gè)參數(shù)很重要，加上這個(gè)參數(shù)后創(chuàng)建完成后的內(nèi)容會(huì)以 CSV 文件第一行的內(nèi)容為字段名
（導(dǎo)入json文件不需要這個(gè)參數(shù)）
--ignoreBlanks ：這個(gè)參數(shù)可以忽略掉 CSV 文件中的空缺值（導(dǎo)入json文件不需要這個(gè)參數(shù)）；
--file 1.csv ：這里就是 CSV 文件的路徑了，需要使用絕對(duì)路徑
導(dǎo)出數(shù)據(jù)
mongoimport -d Testdb1 -c score --type csv --headerline --ignoreBlanks --file test.csv
-d Testdb1 ：指定將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Testdb1 數(shù)據(jù)庫(kù)；
-c score ：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到集合 score ，如果這個(gè)集合之前不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)
（如果省略 --collection 這個(gè)參數(shù)，那么會(huì)自動(dòng)新建一個(gè)以 CSV 文件名為名的集合）；
--type csv ：文件類型，這里是 CSV；
--headerline ：這個(gè)參數(shù)很重要，加上這個(gè)參數(shù)后創(chuàng)建完成后的內(nèi)容會(huì)以 CSV 文件第一行的內(nèi)容為字段名
（導(dǎo)入json文件不需要這個(gè)參數(shù)）
--ignoreBlanks ：這個(gè)參數(shù)可以忽略掉 CSV 文件中的空缺值（導(dǎo)入json文件不需要這個(gè)參數(shù)）；
--file 1.csv ：這里就是 CSV 文件的路徑了，需要使用絕對(duì)路徑。
導(dǎo)出 json 格式文件：
mongoexport -d Testdb1 -c score -o /file.json --type json
-o /file.json ：輸出的文件路徑/（根目錄下）和文件名；
--type json ：輸出的格式，默認(rèn)為 json。
導(dǎo)出 csv 格式的文件：
mongoexport -d Testdb1 -c score -o /file.json --type csv -f "_id,name,age,sex,major"
-f ：當(dāng)輸出格式為 csv 時(shí)，需要指定輸出的字段名。
將 /home/example 路徑下的文件 student.csv 導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù) mydb1 的 test 集合中；
mongoimport -d mydb1 -c test --type csv --headerline --ignoreBlanks --file /home/example/student.csv
將數(shù)據(jù)庫(kù) mydb1 的 test 集合以 json 格式導(dǎo)出到 /home/test1.json 的 json 文件中；
mongoexport -d mydb1 -c test -o /home/test1.json --type json
將數(shù)據(jù)庫(kù) mydb1 的 test 集合以 csv 格式導(dǎo)出到 /home/test1.csv 的 CSV 文件中。
mongoexport -d mydb1 -c test -o /home/test1.csv --type csv -f "_id,name,age,sex,major"
第2關(guān)：高級(jí)查詢（一）
匹配所有 db.hobbies.find({hobbies:{$all:["唱歌","羽毛球"]}})
判斷存在 $exists
mod運(yùn)算 db.hobbies.find({age:{$mod:[7,4]}})
包含 db.hobbies.find({age:{$in:[17,20]}})
不包含 db.hobbies.find({age:{$nin:[17,20]}})
長(zhǎng)度查詢 db.hobbies.find({hobbies:{$size:2}})
結(jié)果排序 db.collection.find().sort({_id:1}) #將查詢結(jié)果按照_id升序排序
db.collection.find().sort({_id:-1}) #將查詢結(jié)果按照_id降序排序
將 /home/example/person.json 文件導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù) mydb2 中的 test 集合中
mongoimport -d mydb2 -c test --type json --file /home/example/person.json
執(zhí)行查詢命令，查找 所有喜歡唱歌和跳舞的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 所有喜歡羽毛球和跳舞的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 有3個(gè)愛(ài)好的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 文檔中存在 hobbies 字段的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 19歲和23歲的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 不是20歲的人的信息， 并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 age 取模9等于2的人的信息， 并按照_id升序排序
echo "
db.test.find({hobbies:{\$all:['唱歌','跳舞']}}) .sort({_id:1});
db.test.find({hobbies:{\$all:['羽毛球','跳舞']}}) .sort({_id:1});
db.test.find({hobbies:{\$size:3}}) .sort({_id:1});
db.test.find({hobbies:{\$exists:true}}) .sort({_id:1});
db.test.find({age:{\$in:[19,23]}}) .sort({_id:1});
db.test.find({age:{\$nin:[20]}}) .sort({_id:1});
db.test.find({age:{\$mod:[9,2]}}) .sort({_id:1});
"
第3關(guān)：高級(jí)查詢（二）
或查詢 db.student.find({$or:[{sex:"男"},{age:18}]})db.student.find({$or:[{sex:"男"},{age:18}]})
且查詢 db.student.find({$and:[{age:{$gt:18}},{age:{$lt:21}}]})
取反 db.student.find({age:{$not:{$gte:20}}})
匹配 db.student.find({major:{$not:/^計(jì).*/}})
數(shù)數(shù) db.student.find({major:{$not:/^計(jì).*/}}).count()
將 /home/example/person.json 文件導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù) mydb3 中的 test 集合中。
執(zhí)行查詢命令，查找 年齡為20歲男生的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 年齡為20歲或者性別為男生的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 name = 韓*開(kāi)頭的人的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 年齡19 =< age < 22的人的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 年齡age < 19或age >21的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 name != 韓*開(kāi)頭的人的信息 ，并按照_id升序排序
執(zhí)行查詢命令，查找 name != 韓*開(kāi)頭的人 的個(gè)數(shù)
執(zhí)行查詢命令，查找 年齡19 =< age < 22的人 的個(gè)數(shù)
mongoimport -d mydb3 -c test --type json --file /home/example/person.json
echo "
db.test.find({\$and:[{age:20},{sex:'男'}]}) .sort({_id:1});
db.test.find({\$or: [{age:20},{sex:'男'}]}) .sort({_id:1});
db.test.find({name:/^韓.*/}) .sort({_id:1});
db.test.find({\$and:[{age:{\$gte:19}},{age:{\$lt:22}}]}) .sort({_id:1});
db.test.find({\$or: [{age:{\$lt:19}} ,{age:{\$gt:21}}]}) .sort({_id:1});
db.test.find({name:{\$not:/^韓.*/}}) .sort({_id:1});
db.test.find({name:{\$not:/^韓.*/}}) .count();
db.test.find({\$and:[{age:{\$gte:19}},{age:{\$lt:22}}]}) .count();
"
第4關(guān)：游標(biāo)
使用循環(huán)插入數(shù)據(jù)
for(var i=0;i<10000;i++)db.items.insert({_id:i,text:"Hello MongoDB"+i})
申明游標(biāo)，ind 的查詢結(jié)果（_id<=5）賦值給了游標(biāo) cursor 變量
var cursor=db.items.find({_id:{$lte:5}})
mongo
use mydb4
for(var i=0;i<10000;i++)db.test.insert({_id:i,title:"MongoDB"+i,content:"hello"+i});
exit
mongoexport -d mydb4 -c test -f _id.title,content -o /home/test/test4.csv --type csv實(shí)驗(yàn)五六、redis
【實(shí)驗(yàn)5】
1.聚合管道操作符將文檔定制格式輸出（一）
mongo
use test1
db.educoder.insert({_id:1,course:'Python表達(dá)式問(wèn)題求解實(shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','求解'],learning_num:1882})
db.educoder.insert({_id:2,course:'Java語(yǔ)言之基本語(yǔ)法',author:'余躍',tags:['Java基礎(chǔ)','語(yǔ)法'],learning_num:814})
db.educoder.insert({_id:3,course:'Python面向?qū)ο缶幊虒?shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','面向?qū)ο?],learning_num:143})
db.educoder.insert({_id:4,course:'Android綜合實(shí)訓(xùn)之物聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（1）',author:'prophet5',tags:['Android','物聯(lián)網(wǎng)','移動(dòng)開(kāi)發(fā)'],learning_num:207})
db.educoder.aggregate({\$project:{_id:0,course:1,learning_num:1}});
db.educoder.aggregate({\$match:{learning_num:1882}});
2.聚合管道操作符將文檔定制格式輸出（二）?
use test2
db.educoder.insert({_id:1,course:'Python表達(dá)式問(wèn)題求解實(shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','求解'],learning_num:1882})
db.educoder.insert({_id:2,course:'Java語(yǔ)言之基本語(yǔ)法',author:'余躍',tags:['Java基礎(chǔ)','語(yǔ)法'],learning_num:814})
db.educoder.insert({_id:3,course:'Python面向?qū)ο缶幊虒?shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','面向?qū)ο?],learning_num:143})
db.educoder.insert({_id:4,course:'Android綜合實(shí)訓(xùn)之物聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（1）',author:'prophet5',tags:['Android','物聯(lián)網(wǎng)','移動(dòng)開(kāi)發(fā)'],learning_num:207})
db.educoder.aggregate({\$limit:3});
db.educoder.aggregate({\$sort:{learning_num:1}});
db.educoder.aggregate({\$skip:2});
3.第3關(guān)：聚合表達(dá)式對(duì)文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)
use test3
db.educoder.insert([
{_id:1,course:'Python表達(dá)式問(wèn)題求解實(shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','求解'],learning_num:1882},
{_id:2,course:'Java語(yǔ)言之基本語(yǔ)法',author:'余躍',tags:['Java基礎(chǔ)','語(yǔ)法'],learning_num:814},
{_id:3,course:'Python面向?qū)ο缶幊虒?shí)訓(xùn)',author:'李暾',tags:['Python基礎(chǔ)','面向?qū)ο?],learning_num:143},
{_id:4,course:'Android綜合實(shí)訓(xùn)之物聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（1）',author:'prophet5',tags:['Android','物聯(lián)網(wǎng)','移動(dòng)開(kāi)發(fā)'],learning_num:207}])
BulkWriteResult({
"writeErrors" : [ ],
"writeConcernErrors" : [ ],
"nInserted" : 4,
"nUpserted" : 0,
"nMatched" : 0,
"nModified" : 0,
"nRemoved" : 0,
"upserted" : [ ]
})
db.educoder.aggregate([{\$group:{_id:'\$author',first_course:{\$first:'\$course'}}}]);
db.educoder.aggregate([{\$group:{_id:'\$author',learning_avg:{\$avg:'\$learning_num'}}}]);
db.educoder.aggregate([{\$unwind:'\$tags'},{\$group:{_id:'\$tags',course_num:{\$sum:1}}}]);
【實(shí)驗(yàn)6】 redis-cli啟動(dòng)服務(wù)器
1.Redis中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
set hello redis
lpush educoder-list hello
rpush educoder-list educoder
rpush educoder-list bye
rpop educoder-list
sadd educoder-set c
sadd educoder-set python
sadd educoder-set redis
srem educoder-set c
hset educoder-hash python language
hset educoder-hash ruby language
hset educoder-hash redis database
hdel educoder-hash ruby
zadd educoder-zset 200 jack
zadd educoder-zset 400 rose
zadd educoder-zset 100 lee
2. 使用 Python 與 Redis 交互
import redis
pool= redis.ConnectionPool(host='localhost',port=6379,decode_responses=True)
r=redis.Redis(connection_pool=pool)
def write_redis():
r.set("test1", "hello")
r.set("test2", "Redis")
3. 字符串、列表與集合
import redis
conn = redis.Redis()
def task_empty():
return int(conn.llen("task_list"))==0
def get_task():
task = conn.rpop("task_list")
conn.set("current_task",task)
def get_unallocated_staff():
staff=conn.srandmember("unallocated_staff")
conn.smove("unallocated_staff","allocated_staff",staff)
return staff
def allocate_task(staff):
conn.append("current_task",':'+str(staff))
conn.lpush("task_queue",conn.get("current_task"))
conn.set("current_task","None")
4. 哈希與有序集合
import redis
conn = redis.Redis()
def set_task_info(task_id):
conn.hset("task_status",task_id,"init")
def add_task_to_queue(task_id, priority):
conn.zadd("task_queue",task_id,int(priority))
set_task_info(task_id)
def get_task():
task_list_by_priority=conn.zrevrange('task_queue',0,-1)
current_task=task_list_by_priority[0]
conn.zrem('task_queue',current_task)
conn.hset("task_status",current_task,"processing")
return current_task
到了這里，關(guān)于頭歌 · NoSQL系列課程 · Neo4J / MongoDB 實(shí)驗(yàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
