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MongoDB 命令速查表 - MongoDB 数据库常用命令大全

面向用文档型数据库、需要保证读取够快的后端开发者。MongoDB 的价值是文档灵活、无固定 Schema，但这种自由要付出代价——不在筛选字段上建索引，查询就会退化成分集合扫描。读完能为某个集合设计 CRUD 查询、用 explain("executionStats") 确认是否命中索引、用 match/group/sort 搭出聚合管道，并分辨哪些能力复制集能保证、哪些必须靠分片。

数据库·共 43 条命令·最后更新 2026-07-21
mongodbnosql数据库

典型使用场景

面向使用 MongoDB 做存储的开发者。本表覆盖数据库与集合操作、文档 CRUD、查询操作符、索引管理、聚合管道与复制分片六组。真正影响生产性能的两个点在本表里被单独强调：查询操作符的使用方式（`$gt`/`$in` 等，避免拉回内存过滤）与索引创建（无索引的大集合查询是全集合扫描）。聚合管道部分值得逐段读——`$match` 放在最前、`$project` 提前裁剪字段能显著减少数据量。

数据库操作 Database 6

show dbs
列出所有数据库
use dbname
切换到指定数据库（不存在会自动创建）
db
查看当前数据库
db.stats()
查看当前数据库统计信息
db.dropDatabase()
删除当前数据库
show collections
列出当前库的所有集合

文档操作 Document CRUD 9

db.collection.insertOne({name: "tom"})
插入单个文档
db.collection.insertMany([{...}, {...}])
批量插入文档
db.collection.find()
查询所有文档
db.collection.find({age: {$gt: 18}})
条件查询
db.collection.findOne({name: "tom"})
查询单个文档
db.collection.updateOne({name: "tom"}, {$set: {age: 20}})
更新单个文档
db.collection.updateMany({age: {$lt: 18}}, {$set: {status: "minor"}})
批量更新
db.collection.deleteOne({name: "tom"})
删除单个文档
db.collection.deleteMany({age: {$lt: 18}})
批量删除

查询操作符 Query Operators 8

{field: value}
精确匹配
{field: {$gt: value}}
大于（$gte 大于等于）
{field: {$lt: value}}
小于（$lte 小于等于）
{field: {$ne: value}}
不等于
{field: {$in: [v1, v2]}}
在列表中
{$and: [{...}, {...}]}
AND 条件
{$or: [{...}, {...}]}
OR 条件
{field: /regex/i}
正则匹配

索引管理 Index 6

db.collection.createIndex({field: 1})
创建升序索引（-1 降序）
db.collection.createIndex({f1: 1, f2: 1})
复合索引
db.collection.createIndex({field: 1}, {unique: true})
唯一索引
db.collection.createIndex({field: 1}, {expireAfterSeconds: 3600})
TTL 索引（自动过期）
db.collection.getIndexes()
查看集合所有索引
db.collection.dropIndex("index_name")
删除索引

聚合管道 Aggregation 7

db.collection.aggregate([{$match: {age: {$gt: 18}}}])
过滤阶段
{$group: {_id: "$field", count: {$sum: 1}}}
分组统计
{$project: {name: 1, _id: 0}}
字段投影
{$sort: {field: -1}}
排序
{$limit: 10} / {$skip: 20}
限制数量 / 跳过记录
{$unwind: "$arrayField"}
展开数组字段
{$lookup: {from: "other", localField: "id", foreignField: "_id", as: "joined"}}
关联查询（类似 JOIN）

复制与分片 Replication & Sharding 7

rs.status()
查看复制集状态
rs.conf()
查看复制集配置
rs.initiate()
初始化复制集
rs.add("host:port")
添加成员
rs.remove("host:port")
移除成员
sh.status()
查看分片集群状态
sh.enableSharding("dbname")
启用数据库分片

参数矩阵

参数作用示例
use dbname切换数据库（不存在会自动创建）use dbname
show dbs / show collections列出数据库 / 当前库的集合show collections
insertOne / insertMany插入单条 / 批量db.c.insertMany([{...}])
findOne / find查单条 / 全部db.c.find({age: {$gt: 18}})
$gt / $gte / $lt / $lte大小比较{age: {$gte: 18}}
$ne / $in不等于 / 在列表中{_id: {$in: [1, 2]}}
$and / $or逻辑与 / 或{$or: [{a: 1}, {b: 2}]}
/regex/i正则匹配（i 忽略大小写）{name: /tom/i}
updateOne / updateMany更新单条 / 批量，配合 $setdb.c.updateMany({}, {$set: {st: "ok"}})
createIndex 复合多字段索引，顺序影响效率db.c.createIndex({f1: 1, f2: 1})
unique: true唯一索引，重复插入报错db.c.createIndex({email: 1}, {unique: true})
expireAfterSecondsTTL 索引，到期自动删除db.c.createIndex({ts: 1}, {expireAfterSeconds: 3600})
$group / $project分组统计 / 字段投影{$group: {_id: "$city", n: {$sum: 1}}}
$unwind / $lookup展开数组 / 跨集合关联{$lookup: {from: "b", localField: "id", as: "j"}}

易错点与避坑指南

现象查询大集合时响应极慢，explain 显示 COLLSCAN。

原因查询字段没有索引，MongoDB 做全集合扫描。

处置用 db.collection.getIndexes() 确认索引，对高频查询字段 createIndex；改用 explain("executionStats") 看是否走 IXSCAN。

现象updateMany 后部分字段被覆盖成了 null。

原因替换语义与更新语义混用，整对象赋值会丢掉未提及字段。

处置始终配合 $set 只写要改的字段；$set 之外的键不会被删除。

现象用 $in 查询数组字段时结果不符合预期。

原因$in 对数组字段是「包含任一元素即命中」，而不是逐个元素精确匹配。

处置需要数组包含全部元素时用 $all；需要精确匹配用字段值直接写。

现象插入时出现 duplicate key error，但数据里明明没有重复值。

原因已存在唯一索引，且重复判定按索引字段而非 _id。

处置用 getIndexes() 找出 unique 索引并检查其字段的实际取值；索引建错字段也会误报。

现象集合数据量暴涨，磁盘被占满。

原因未设置 TTL 索引，日志类文档永久保留。

处置对时间字段建 expireAfterSeconds 索引；用 db.stats() 确认实际占用。

现象聚合管道跑得很慢，内存溢出报错。

原因$sort 与 $group 在大集合上产生大量内存占用，且 allowDiskUse 未开。

处置把 $match 放到管道最前缩小数据量；必要时 allowDiskUse: true；确认排序字段有索引。

现象use 一个不存在的库后，它出现在 show dbs 里。

原因use 对不存在的库会立即创建。

处置误建后用 db.dropDatabase() 删除；只想查看库列表不要 use 不存在的名字。

排障路径

  1. 1看查询到底有没有走索引

    db.collection.find({age: {$gt: 18}}).explain("executionStats")

    关注 winningPlan 里是 IXSCAN 还是 COLLSCAN，以及 totalDocsExamined。

  2. 2确认集合的索引

    db.collection.getIndexes()

    排查慢查询第一步：查询字段是否已建索引、索引是否唯一。

  3. 3按字段分组统计

    db.collection.aggregate([{$group: {_id: "$city", n: {$sum: 1}}}])

    $match 放在管道最前可显著减少参与 $group 的数据量。

  4. 4用 TTL 索引自动清理过期数据

    db.logs.createIndex({createdAt: 1}, {expireAfterSeconds: 2592000})

    expireAfterSeconds 单位为秒；字段必须是 BSON Date 类型。

  5. 5确认数据库实际占用

    db.stats()

    含 dataSize 与 indexSize，定位磁盘占用是数据还是索引。

命令示例

先建索引再查询，否则数据一多就慢

db.orders.createIndex({ customerId: 1, createdAt: -1 }) db.orders.find({ customerId: 'c_1024' }).sort({ createdAt: -1 }).limit(20)

复合索引遵循最左前缀：只有以 customerId 开头的条件能命中。字段顺序按实际查询模式排，常查字段放前面。

输出

createdAt_-1_customerId_1
{ "customerId" : 1, "createdAt" : -1 }
{ "orderId" : "o_8821", "total" : 199.0 }

聚合管道：$match 放最前

db.orders.aggregate([ { $match: { status: "paid", createdAt: { $gte: ISODate("2026-09-01") } } }, { $group: { _id: "$customerId", total: { $sum: "$amount" }, n: { $sum: 1 } } }, { $sort: { total: -1 } }, { $limit: 10 } ])

管道按顺序执行，$match 放最前先把数据量缩小，后续 $group/$sort 的开销随之下降。这是聚合性能最关键的一条。

输出

{ "_id" : "c_1024", "total" : 1842.5, "n" : 12 }
{ "_id" : "c_2087", "total" : 1204.0, "n" : 7 }

TTL 索引自动清理过期数据

db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

适合日志与会话，过期后 MongoDB 自动删除文档，省掉清理任务。注意它是后台周期执行，删除有延迟而非准点发生。

输出

createdAt_1

常见坑与注意事项

  • 不建索引的查询是全集合扫描，数据量一大立刻变慢；上线前先确认筛选字段的索引存在。
  • 复合索引遵循最左前缀，字段顺序按实际查询模式决定，放错顺序等于没建。
  • db.collection.remove() 等旧 API 已废弃，使用 deleteMany / deleteOne。
  • TTL 索引删除是异步的，文档过期后不会立刻消失，不能依赖它做精确时点清理。
  • estimatedDocumentCount 读元数据很快但事务未提交时可能不准，要求精确用 countDocuments。
  • 对无索引字段排序并 skip 大量记录（如 skip 100000）会退化为全量扫描，改用游标分页。

提示

  • MongoDB 默认不限制 schema，但建议用 Mongoose 等 ORM 做数据校验。
  • 查询时避免全表扫描，大集合务必建索引，用 explain() 查看执行计划。
  • 复制集至少 3 个节点保证高可用，奇数节点避免脑裂。

常见问题

MongoDB 查询变慢应该先做什么？

先确认筛选字段是否建了索引，用 db.collection.getIndexes() 查看现有索引。文档型数据库的灵活-schema 是有代价的：不建索引的查询就是全集合扫描，数据量一大立刻变慢。复合索引遵循最左前缀原则，db.collection.createIndex({f1: 1, f2: 1}) 只能加速以 f1 开头的查询条件，字段顺序要按实际查询模式安排。

TTL 索引是做什么的？

db.collection.createIndex({field: 1}, {expireAfterSeconds: 3600}) 会为该字段建一个过期索引，字段值若是日期或时间戳，过期后 MongoDB 会自动删除该文档。典型场景是日志和会话：给 created_at 建 TTL 索引就能自动清理，不用另写清理任务。注意它是后台周期执行的，删除有延迟，不是准点发生。

countDocuments 和 estimatedDocumentCount 有什么区别？

estimatedDocumentCount 读取集合统计信息，速度极快但对未完成的事务写入可能不准；countDocuments 实际扫描并精确统计，慢但结果可靠。要求准确时用 countDocuments，只是想知道大概数量时用 estimatedDocumentCount。批处理脚本里通常两者都要——先用估算判断要不要继续，再用精确值做最终校验。

聚合管道和普通查询该怎么选？

简单筛选和排序用 find 即可，索引能直接生效。涉及分组统计、多字段变换或跨阶段处理时用 aggregate，它按顺序执行 $match、$group、$project、$sort、$limit 等阶段。关键点是尽量把 $match 放在最前面先缩小数据量，这样后续阶段处理的数据更少、速度更快。

TTL 索引和普通索引有什么区别？

普通索引只加速查找，TTL 索引除了加速按时间字段查询，还会在文档过期后自动删除它，相当于把数据清理交给数据库本身。唯一索引则保证字段值不重复，配合 {unique: true} 创建。三者可以组合使用，比如既唯一又会过期的会话记录。

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官方参考来源

下方为命令对应的官方权威文档，供你核对最新用法与深入查阅。

由 巧匠 维护

公开更新于 2026年7月21日，内容持续校对官方文档。

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