MongoDB 的增删改查（CRUD）操作是其核心功能，主要通过 mongo shell 或驱动（如 Node.js、Python 等）实现。以下是最常用操作的详细说明及示例（基于 mongo shell 语法）。
一、插入操作（Insert）
用于向集合中添加文档，支持插入单条或多条数据。
**1. 插入单条文档：insertOne()**
向集合中插入一个文档，返回操作结果（包含是否成功、插入的 _id 等信息）。
语法：
db.collection.insertOne({<field1>: <value1>,<field2>: <value2>,...
})示例：
向 users 集合插入一条用户记录：
// 若集合不存在，MongoDB 会自动创建
db.users.insertOne({name: "Alice",age: 25,email: "alice@example.com",hobbies: ["reading", "hiking"],isStudent: false
})输出结果：
{"acknowledged": true, // 操作是否被服务端确认（默认开启写确认）"insertedId": ObjectId("650a8b9d0f7d0e1a2c3b4d5e") // 自动生成的唯一 _id
}**2. 插入多条文档：insertMany()**
向集合中批量插入多个文档，适合初始化数据或批量导入。
语法：
db.collection.insertMany([{ <doc1> },{ <doc2> },...
])示例：
插入 3 条用户记录：
db.users.insertMany([{name: "Bob",age: 30,email: "bob@example.com",hobbies: ["gaming", "coding"]},{name: "Charlie",age: 22,email: "charlie@example.com",isStudent: true},{name: "Diana",age: 28,email: "diana@example.com",hobbies: ["painting"],isStudent: false}
])输出结果：
{"acknowledged": true,"insertedIds": [ObjectId("650a8ba90f7d0e1a2c3b4d5f"),ObjectId("650a8ba90f7d0e1a2c3b4d60"),ObjectId("650a8ba90f7d0e1a2c3b4d61")]
}二、查询操作（Query）
用于从集合中检索符合条件的文档，核心方法是 find() 和 findOne()。
**1. 基础查询：find()**
返回所有符合条件的文档（默认返回所有字段），支持条件过滤、投影（指定返回字段）、排序、分页等。
语法：
db.collection.find(<query>, <projection>)<query>：查询条件（类似 SQL 的WHERE子句）。<projection>：可选，指定返回的字段（1表示包含，0表示排除，不能混合使用_id与其他字段外的1和0）。
示例：
(1) 无过滤查询（返回所有文档）
db.users.find() // 返回 users 集合的所有文档(2) 条件查询（过滤文档）
使用 查询操作符（如 $eq、$gt、$lt、$in 等）定义条件。
-
示例 1：精确匹配（
$eq）
查询name为 "Alice" 的文档：db.users.find({ name: { $eq: "Alice" } }) // 等价于简写：db.users.find({ name: "Alice" }) -
示例 2：范围查询（
$gt大于，$lt小于）
查询年龄大于 25 岁的用户：db.users.find({ age: { $gt: 25 } }) -
示例 3：包含查询（
$in匹配数组中的任意值）
查询邮箱在["alice@example.com", "diana@example.com"]中的用户：db.users.find({ email: { $in: ["alice@example.com", "diana@example.com"] } }) -
示例 4：嵌套字段查询（点符号
.访问嵌套字段）
假设文档有嵌套结构（如address.city）：// 插入一条带嵌套字段的文档： db.users.insertOne({name: "Eve",address: { city: "Beijing", zip: "100000" } })// 查询城市为 Beijing 的用户： db.users.find({ "address.city": "Beijing" }) -
示例 5：正则表达式查询（
$regex）
查询name以 "A" 开头的用户：db.users.find({ name: { $regex: "^A" } }) // 输出 Alice（假设存在）
2. 投影（Projection）
控制返回的字段，减少网络传输量。
语法：
db.collection.find(<query>, { <field1>: 1, <field2>: 0 })_id字段默认返回，若需排除需显式设置"_id": 0。
示例：
查询所有用户，但只返回 name 和 email 字段：
db.users.find({}, { name: 1, email: 1, _id: 0 })输出结果：
{ "name" : "Alice", "email" : "alice@example.com" }
{ "name" : "Bob", "email" : "bob@example.com" }
...3. 排序、分页与统计
-
排序：使用
sort()方法（1升序，-1降序）。
示例：按年龄升序排序：db.users.find().sort({ age: 1 }) -
分页：使用
skip(n)（跳过前 n 条）和limit(m)（限制返回 m 条）。
示例：查询第 2 页（每页 2 条）：db.users.find().skip(2).limit(2) // 跳过前 2 条，取 2 条 -
统计数量：使用
countDocuments()（统计符合条件的文档数）。
示例：统计年龄大于 25 岁的用户数量：db.users.countDocuments({ age: { $gt: 25 } })
**4. 单条文档查询：findOne()**
返回符合条件的第一条文档（适合快速获取单条数据）。
语法：
db.collection.findOne(<query>, <projection>)示例：
查询 name 为 "Bob" 的第一条文档：
db.users.findOne({ name: "Bob" })三、更新操作（Update）
用于修改集合中的文档，支持部分更新（仅修改指定字段）或全量替换。核心方法是 updateOne()、updateMany() 和 replaceOne()。
**1. 更新单条文档：updateOne()**
更新第一条符合条件的文档，返回操作结果（包含是否成功、修改的文档数等）。
语法：
db.collection.updateOne(<query>, // 查询条件（匹配要更新的文档）<update>, // 更新操作（使用更新操作符）<options> // 可选参数（如 upsert: true 表示不存在则插入）
)关键更新操作符（必须配合使用，否则会覆盖整个文档）：
$set：设置字段的值（若字段不存在则创建）。$inc：对数值型字段递增/递减。$push：向数组字段末尾添加元素。$pull：从数组字段中移除指定元素。$unset：删除指定字段。
示例：
(1) 使用 $set 修改字段
将 name 为 "Alice" 的用户的 email 修改为 "alice.new@example.com"：
db.users.updateOne({ name: "Alice" },{ $set: { email: "alice.new@example.com" } }
)输出结果：
{"acknowledged": true,"matchedCount": 1, // 匹配到的文档数"modifiedCount": 1 // 实际修改的文档数（若字段未变化则为 0）
}(2) 使用 $inc 递增数值
将 name 为 "Bob" 的用户的 age 加 1：
db.users.updateOne({ name: "Bob" },{ $inc: { age: 1 } }
)(3) 使用 $push 向数组添加元素
为 name 为 "Charlie" 的用户的 hobbies 数组添加 "swimming"：
db.users.updateOne({ name: "Charlie" },{ $push: { hobbies: "swimming" } }
)(4) 使用 $unset 删除字段
删除 name 为 "Diana" 的用户的 isStudent 字段：
db.users.updateOne({ name: "Diana" },{ $unset: { isStudent: "" } } // 值可以是任意（通常用空字符串）
)**2. 更新多条文档：updateMany()**
更新所有符合条件的文档（与 updateOne() 仅匹配数量不同）。
示例：
将所有年龄小于 28 岁的用户的 isStudent 字段设为 true：
db.users.updateMany({ age: { $lt: 28 } },{ $set: { isStudent: true } }
)**3. 全量替换文档：replaceOne()**
用新文档完全替换匹配到的第一条文档（原字段会被覆盖，仅保留 _id）。
语法：
db.collection.replaceOne(<query>, // 查询条件<replacementDoc> // 替换的新文档（不能包含操作符如 $set）
)示例：
将 name 为 "Eve" 的用户替换为新文档（仅保留 _id）：
db.users.replaceOne({ name: "Eve" },{newName: "Eve Smith", // 原 name 字段被覆盖age: 30,email: "eve.smith@example.com"}
)四、删除操作（Delete）
用于删除集合中的文档，核心方法是 deleteOne() 和 deleteMany()。
**1. 删除单条文档：deleteOne()**
删除第一条符合条件的文档。
语法：
db.collection.deleteOne(<query>)示例：
删除 name 为 "Charlie" 的第一条文档：
db.users.deleteOne({ name: "Charlie" })输出结果：
{"acknowledged": true,"deletedCount": 1 // 实际删除的文档数
}**2. 删除多条文档：deleteMany()**
删除所有符合条件的文档。
示例：
删除所有年龄大于 30 岁的用户：
db.users.deleteMany({ age: { $gt: 30 } })注意：
- 删除操作不可逆，建议先使用
find()确认匹配的文档，再执行删除。 - 若需清空集合，可使用
db.collection.deleteMany({})（谨慎！）。
五、聚合查询（Aggregate）
用于复杂数据处理（如分组、统计、关联等），通过聚合管道（多个阶段依次处理）实现。
核心阶段（Stage）
$match：过滤文档（类似find()）。$group：按指定字段分组，计算聚合值（如求和、计数）。$project：投影（指定输出字段）。$sort：排序。$limit：限制输出数量。
示例：统计各城市的用户数量
需求：按 address.city 分组，统计每个城市的用户数。
聚合管道：
db.users.aggregate([{ $match: { "address.city": { $exists: true } } }, // 过滤有城市的文档{ $group: { // 分组统计_id: "$address.city", // 分组依据（城市名）count: { $sum: 1 } // 每组计数 +1}},{ $sort: { count: -1 } } // 按数量降序排序
])输出结果（假设）：
[{ "_id" : "Beijing", "count" : 2 },{ "_id" : "Shanghai", "count" : 1 }
]总结
MongoDB 的 CRUD 操作围绕文档的增删改查展开，核心方法包括：
- 插入：
insertOne()、insertMany() - 查询：
find()（含投影、排序、分页）、findOne() - 更新：
updateOne()（部分更新）、updateMany()（批量更新）、replaceOne()（全量替换） - 删除：
deleteOne()、deleteMany() - 高级查询：聚合管道（
aggregate()）处理复杂统计。
实际使用中，需根据业务需求选择合适的操作方法，并注意索引优化（如为常用查询字段创建索引）以提升性能。
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