# MongoDB 安装启动，Compass 图形界面，命令行交互
TIP
从本节开始正式学习 MongoDB 数据库相关概念、安装、使用 及 项目中的实践等
- 关于数据库
- MongoDB 的环境安装 与 启动
- 使用 MongoDB Compass 图形界面
- MongoDB 命令行交互
- 数据库操作应用场景
# 一、关于数据库
TIP
- 存储数据，要用专业的数据库软件
- 数据库是一个独立的系统，与服务端语言无关
- 数据库有很多，本次我们选择 MongoDB
# 1、专业的数据库软件
TIP
- 数据库（DataBase）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的 应用程序
- 数据库是一个非常复杂的软件，而非随便几行代码就能搞定的
- 提供高效的存储和查询操作（还有条件、排序等）
- 能满足各个业务场景的复杂操作
# 2、数据库是一个独立的系统
TIP
- 因为复杂，所以独立
- 独立安装在操作系统上
- 和 任何 web server 的语言、框架，都可连接
注：
- 定义前端请求的 url 规则 —— 路由
- 用 Request 获取数据，用 Response 返回数据
- 读取和存储数据 —— 数据库
从上图中可以看到，数据库是独立于 NodeJS 存在的，与任何业务逻辑 和 语言都没有关系，它们是相互独立的。
如果业务非常复杂，需要建很多 web server
注：
- 上图中，web server 1、web server 2、web server 3 都可连接两个数据库，它们之间是相互独立连接的
- 对数据库来说，用一个 web server 连接后，还可以用第 2 个 web server 连接
我们大部分简单的项目都是一个 web server 连接 一个 数据库，或多个 web server 连接一个数据库。但我们在认知上要知道它是可以做到上图中的连接方式。
# 3、数据库管理数据的特点 与 作用
TIP
相对于纯文件管理数据，数据库管理数据有如下特点
- 速度更快
- 扩展性更强
- 安全性更强
数据库的主要作用：管理数据，对数据进行 增、删、改、查
# 4、为什么选择 MongoDB
TIP
- 常见的数据库有 MongoDB、MySQL、SQLserver、oracle
- 分类：非关系型数据库（MongoDB ... ），关系型数据库（MySQL、SQLserver、oracle）
- MongoDB 易学易用，适合初学者学习，关系型数据库学习成本会更高
- 但并不代表 MongoDB 就简单，在实际项目开发中应用也非常的广泛，性能也非常好
- 关系型数据库（如：MySQL）需要学习 SQL 语言，NoSQL 数据库则无需用 SQL 语句查询，易易学易用
- MongoDB 的操作语法 与 JavaScript 类似，容易上手，学习成本低
# 5、MongoDB 是什么
TIP
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库
由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是 NoSQL 数据库的一种，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构，其支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
MongoDB 最大的特点
它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
总的来说，MongoDB 非常适合于存储对象形式的数据，如 JSON 或 BSON 格式的数据，以及需要高性能、可扩展性和灵活查询的应用场景。
# 6、MongoDB 的核心概念
TIP
- 数据库（database）：数据库是一个数据仓库，数据库服务下可以创建很多数据库，数据库中可以存放很多集合
- 集合（collection）：集合类似于 JS 中的数组，在集合中可以存放很多文档
- 文档（document）：文档是数据库中的最小单位，类似于 JS 中的对象
以下是一个 JSON 文件
{
"category": [
{ "id": 1, "name": "Web 前端" },
{ "id": 2, "name": "Java 架构" },
{ "id": 3, "name": "Python 实战" },
{ "id": 4, "name": "Node 后端" },
{ "id": 5, "name": "GO 语言" },
{ "id": 6, "name": "云原生" },
{ "id": 7, "name": "前端架构" }
],
"users": [
{ "id": 1, "name": "ibc", "age": 18 },
{ "id": 2, "name": "allen", "age": 28 },
{ "id": 3, "name": "david", "age": 30 }
]
}
注：
可通过 JSON 文件来理解 MongoDB 中的概念
- 一个 JSON 文件好比是一个 数据库 ，一个 MongoDB 服务下可以有 N 个 数据库
- JSON 文件中的 一级属性的数组值 好比是 集合
- 数组中的对象好比是 文档
- 对象中的属性有时也称之为 字段
一般情况
- 一个项目使用一个数据库
- 一个集合会存储同一种类型的数据
# 二、安装 与 启动 MongoDB
TIP
MongoDB 数据库下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community (opens new window)
推荐选择 zip 类型，通用性更强
# 1、MongoDB 配置步骤
TIP
- ①、将压缩包放到
C:\Program Files下，然后解压缩 - ②、创建
C:\data\db目录，MongoDB 会将数据默认保存在这个文件夹内 - ③、以 MongoDB 中的 bin 目录作为工作目录，启动命令行
- ④、运行命令
mongod
直接在命令行中运行 mongod ，实际上就是在运行 该目录中的 mongod.exe 文件（即：MongoDB 的服务端程序）
看到运行日志中出现 Waiting for connections ，端口号为 27017，表明 MongoDB 服务已启动成功
注：
为了方便后续在系统的任意目录中都可随时启动 MongoDB 数据库服务，推荐配置好环境变量
将 MongoDB 服务的 bin 目录 C:\Program Files\mongodb-win32-x86_64-windows-7.0.5\bin 配置在环境变量的 path 中
# 2、连接 MongoDB 服务端
注：
从 MongoDB 6.0 版本开始，MongoDB Shell (mongo.exe) 不再自动包含在 MongoDB 的二进制发行版中，需要用户单独下载和安装。
下载 MongoDB Shell 客户端，地址：https://www.mongodb.com/try/download/shell (opens new window)
# 2.1、MongoDB Shell 客户端 - 配置步骤
TIP
- 将压缩包放到
C:\Program Files下，然后解压缩 - 以 MongoDB Shell 的
bin目录作为工作目录，启动命令行 - 运行命令
mongosh启动 MongoDB Shell 客户端 连接本机的 MongoDB 服务
注：
为了方便后续在系统的任意目录中都可随时启动并连接 MongoDB 数据库服务，推荐配置好环境变量
将 MongoDB Shell 客户端的 bin 目录 C:\Program Files\mongosh-2.1.5-win32-x64\bin 配置在环境变量的 path 中
一定不要选中 MongoDB 服务端黑窗口的内容，选中后服务会停止，可以按 “回车” 取消选中，服务即恢复
# 2.2、日常启动连接 MongoDB 服务
TIP
日常本地启动连接 MongoDB 服务，只需要 cmd 任意目录打开黑窗口
- cmd 打开黑窗口 ① ，输入
mongod命令，启动 MongoDB 数据库服务（注：使用期间不能关闭此窗口） - cmd 打开黑窗口 ②，输入
mongosh命令，启动 MongoDB Shell 客户端连接，即可直接使用 命令行的方式对 MongoDB 进行 增、删、查、改 的操作
平时若使用 命令行交互，需要打开两个黑窗口；若使用 图形界面操作，只需要打开并 保持黑窗口 ① 一直打开即可
# 三、使用 Compass 图形界面
TIP
Compass 是一种用于查询、优化和分析 MongoDB 数据的免费交互式工具。获取关键见解，拖放以构建管道等。
# 1、下载安装 Compass
TIP
Compass 下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/compass (opens new window)
直接下一步安装即可，安装成功后，会打开 Compass 的 GUI 界面
启动 MongoDB 服务，并使用 MongoDB Compass 客户端连接 MongoDB 数据库服务端
- cmd 打开黑窗口 ，输入
mongod命令，启动 MongoDB 数据库服务（注：使用期间不能关闭此窗口） - 点击 Compass 客户端 GUI 界面中的 “Connect” 按钮，连接 MongoDB 数据库服务端
# 2、使用 Compass 创建数据库
TIP
- 创建一个数据库（database）
- 创建集合（collection）
- 文档（document）的增删查改
# 2.1、数据分层管理
TIP
根据前面分析过的评论系统项目的数据库为例，观察 MongoDB 数据的分层管理
注：
- 最外层：安装好的 MongoDB 数据库（数据库是一个独立的系统、与业务 和 web server 无关，目的就是用来存储 和 管理数据）
- 数据库中可以存储多个项目的数据，不同项目数据之间会分开管理（即：数据分层管理）
- 如：评论系统项目：用户数据、留言数据 ...... ，其他项目
- 项目数据层级：每个项目的数据也是单独管理，如：评论系统项目（分别存储不同类型的数据，用户数据、留言数据 ..... 等）
# 2.2、创建数据库
TIP
在 MongoDB 中，admin、config 和 local 是默认的数据库，它们在 MongoDB 安装后自动创建（一般情况，不要去动它们）。每个数据库都有其特定的用途：
admin 数据库：
- 这是一个特殊的数据库，用于存储系统级的信息，如用户、角色和权限等。
- 当启用 MongoDB 的认证功能时，需要在
admin数据库中创建用户，以便进行身份验证和授权。 - 一些特定的服务器命令，如列出所有数据库或关闭服务器，只能从
admin数据库运行。
config 数据库：
- 当 MongoDB 用于分片设置时，
config数据库用于存储分片集群的基础信息。 - 分片是 MongoDB 中将数据分布到多个服务器上的过程，而
config数据库则存储了与分片相关的配置信息。
local 数据库：
local数据库主要用于存储与副本集相关的元数据。- 副本集是 MongoDB 中用于实现数据冗余和高可用性的机制，而
local数据库则存储了与副本集配置和操作相关的信息。 - 值得注意的是，
local数据库中的数据不会被复制到副本集中的其他节点上，因为它是特定于每个 MongoDB 实例的。
在 MongoDB 中，可以创建多个自定义数据库来存储应用程序的数据，但这些自定义数据库与 admin、config 和 local 这样的系统数据库是分开的，并且具有不同的用途和特性。
在 Compass 中，点击 “+” 创建项目的数据库 comment-system
- 创建数据库：输入数据库名称
comment-system - 创建集合：输入集合名称
users - 点击
Create Database按钮完成创建
注：
按照数据分层管理，comment-ststem 为第二层（评论系统数据库）；users 为第三层（评论系统数据集合）
# 2.3、创建集合
TIP
在 comment-ststem 数据库中再次创建 留言信息集合 comments
输入集合名称，创建新的集合
创建完成后，即可看到左侧列表中的集合列表（comments 和 users 集合）
# 3、新增文档
TIP
在 Compass 中，新增 users 文档（document）数据，点击 insert document
在输入框中输入文档数据（JSON 类型），点击 insert 按钮
文档数据
{
"username": "icoding",
"password": "123",
"age": 18,
"city": "beijing"
}
插入文档数据完成，可查看
注：
我们并没有手写 _id 这个字段，系统会自动生成一个随机且不重复的字符串（id）。_id字段具有以下主要特性：
唯一性：每个文档的
_id值必须是唯一的，这是 MongoDB 保证数据唯一性的基础。在集合中，每个文档都有一个唯一的_id值，以确保集合中的每个文档都能被唯一标识。自动索引：
_id字段会自动被索引，这有助于快速查询和检索文档。自动生成：当插入一个新的文档时，如果
_id字段为空，MongoDB 会自动为其生成一个唯一的_id值。这个值是一个 12 位的 BSON 类型，其中包括一个时间戳和一个自增序列号。这个 BSON 类型被称为ObjectId，是 MongoDB 的 BSON 类型之一。不可更改性：
_id类型的值一旦生成，就无法更改。如果需要更改_id值，需要先删除原有文档，再插入一个新的文档。组成与含义：
ObjectId由以下部分组成：- 一个 4 字节的值，表示自 Unix 时代以来的秒数；
- 一个 3 字节的机器标识符，用于确保不同主机生成的
ObjectId是唯一的； - 一个 2 字节的进程 ID，用于确保同一机器上并发的多个进程产生的
ObjectId是唯一的； - 一个 3 字节的计数器，以随机值开头，用于确保同一机器上同一进程同一秒产生的
ObjectId是唯一的；
再次插入文档数据
{
"username": "allen",
"password": "123",
"age": 20,
"city": "shanghai"
}
成功创建了 2 个用户文档数据
# 4、删除一条数据（文档）
TIP
鼠标滑到其中的一个文档上，即会显示删除按钮，直接点击删除即可。（删除集合 与 数据库类似，谨慎操作 ！）
# 5、更新数据
点击需要修改的数据，修改完成后 -> 点击 UPDATE 按钮
# 6、查询数据
根据条件查询数据，在 Compass 的文本框中输入查询条件，点击 Find 按钮
// 单查询条件
{city: 'beijing'}
// 多条件查询
{city: 'beijing', username: 'icoding'}
# 7、排序
从小到大排序，如：根据 age 从小到大排序
注：
{age: 1}按从小到大排序
从大到小排序，如：根据 age 从大到小排序
注：
{age: -1}按 age 从大到小排序
# 四、MongoDB 命令行交互
TIP
命令行交互一般是学习数据库的第一步，不过这些命令在实际开发中会用的比较少，了解即可
# 1、MongoDB Shell 客户端
TIP
使用 cmd 黑窗口，通过 MongoDB Shell 客户端连接 MongoDB 服务端
在黑窗口中输入 mongosh 命令，启动 MongoDB Shell 客户端 连接 MongoDB 服务端，即可直接使用 命令行的方式对 MongoDB 进行 增、删、查、改 的操作
# 2、Compass 命令行客户端
TIP
使用 MongoDB Compass GUI 图形界面中的 命令行客户端，直接输入命令即可对数据库进行相关操作（推荐使用）
注：
在使用任何客户端连接 MongoDB 数据库服务时，都要保证 MongoDB 数据库服务端是开启状态。（本地数据库服务启动的黑窗口不能关闭）
# 3、数据库命令
显示所有的数据库
show dbs
切换到指定的数据库，如果数据库不存在会自动创建数据库
# 语法
use 数据库名
# 如果数据库不存在会自动创建数据库
use icoding
# 再次显示所有的数据库（此时，不会显示新创建的数据库 icoding，原因是：该数据库内还没有集合）
show dbs
# 在 icoding 数据库中创建一个集合
db.createCollection('users')
# 再次显示所有数据库（此时，即可显示刚刚创建的 icoding 数据库了）
show dbs
显示当前所在的数据库
db
删除当前数据库
# 语法
use 库名
# 删除当前数据库
db.dropDatabase()
# 4、集合命令
创建集合
db.createCollection('集合名称')
先创建一个数据库，在创建一个集合
# 如果数据库不存在会自动创建数据库
use icoding
# 创建集合
db.createCollection('users')
db.createCollection('product')
显示当前数据库中的所有集合
show collections
删除某个集合
# 语法
db.集合名.drop()
# 删除商品集合
db.product.drop()
重命名集合
// 语法
db.集合名.renameCollection("newName");
// 重命名用户集合
db.user.renameCollection("user");
# 5、文档命令
插入单个文档
使用
insertOne方法插入单个文档
// 语法
db.集合名.insertOne(文档对象);
// 插入一条用户文档数据
db.user.insertOne({ username: "allen", age: 18 });
插入多个文档
使用
insertMany方法插入多个文档
// 语法
db.collection.insertMany(arrayOfDocuments);
// 插入多个用户文档
db.user.insertMany([
{ username: "ibc", age: 30 },
{ username: "david", age: 35 },
]);
使用简写的insert方法
它会根据传入的参数类型自动选择
insertOne或insertMany
// 语法
db.collection.insert(documentOrArrayOfDocuments);
// 插入单个文档
db.user.insert({ username: "David", age: 40 });
// 插入多个文档
db.user.insert([
{ username: "Eve", age: 28 },
{ username: "Frank", age: 50 },
]);
注：
当你执行这些命令时，MongoDB 会在指定的集合中插入数据。如果集合不存在，MongoDB 会自动创建它。
请注意，从 MongoDB 4.2 版本开始，
insert方法已被弃用，并推荐使用insertOne和insertMany方法
# 6、查询文档
TIP
在 MongoDB 中，查询文档主要使用find和findOne命令。以下是这些命令的简要说明和示例：
# 6.1、find 命令
TIP
find命令用于查询集合中的文档，并返回结果为游标的文档集合
// 语法
db.collection.find(query, projection);
注：
query：一个可选的查询对象，用于筛选文档。如果省略，将返回集合中的所有文档。projection：一个可选的投影对象，用于指定返回的字段。如果省略，将返回匹配文档的所有字段。
// 查询集合中所有文档
db.user.find();
// 查询年龄为 18 的用户
db.user.find({ age: 18 });
// 查询年龄大于 18 的用户，并只返回 _id 和 username 字段
db.user.find({ age: { $gt: 18 } }, { _id: 1, username: 1 });
# 6.2、findOne 命令
TIP
findOne命令用于查询集合中的第一个匹配文档
// 语法
db.collection.findOne(query, projection);
query：一个可选的查询对象，用于筛选文档。projection：一个可选的投影对象，用于指定返回的字段。
// 查询年龄为 18 的第一个用户
db.user.findOne({ age: 18 });
// 查询第一个用户，并只返回 _id 和 username 字段
db.user.findOne({}, { _id: 1, username: 1 });
# 6.3、条件操作符
TIP
MongoDB 提供了丰富的条件操作符来构建查询，例如：
| 操作符 | 描述 |
|---|---|
$eq | 等于 |
$gt | 大于 |
$gte | 大于等于 |
$lt | 小于 |
$lte | 小于等于 |
$ne | 不等于 |
$in | 在指定数组中 |
$nin | 不在指定数组中 |
$exists | 字段是否存在 |
| ...... | ...... |
# 6.4、查询选项
TIP
你还可以使用查询选项来修改查询的行为，例如：
sort()：对结果进行排序。limit()：限制返回的文档数量。skip()：跳过指定数量的文档。
// 查询年龄大于15的用户，按年龄降序排序，取前5个
db.user
.find({ age: { $gt: 15 } })
.sort({ age: -1 })
.limit(5);
// 查询年龄大于15的用户，跳过前10个，然后取5个
db.user
.find({ age: { $gt: 15 } })
.skip(10)
.limit(5);
可以根据具体需求组合使用它们来执行复杂的查询操作。
# 6.5、分页查询
TIP
在 MongoDB 中，要实现分页查询，通常会使用find方法结合skip和limit方法。skip方法用于跳过指定数量的文档，而limit方法用于限制返回的文档数量。
需求：如果你有一个users集合，并且你想要按照createdAt字段降序排序，查询第 2 页的数据，每页显示 10 个文档
db.user.find().sort({ createdAt: -1 }).skip(10).limit(10);
这条命令会跳过前 10 个文档（即第 1 页的数据），然后返回接下来的 10 个文档（即第 2 页的数据）
分页查询的示例
// 假设每页显示10个文档，我们要查询第2页的数据
const pageSize = 10; // 每页文档数量
const pageNumber = 2; // 当前页码
// 计算需要跳过的文档数量
const skipCount = (pageNumber - 1) * pageSize;
// 执行分页查询
db.collection.find(query).sort(sortCriteria).skip(skipCount).limit(pageSize);
注：
query用于筛选文档的查询条件sortCriteria是想要按照哪个字段进行排序的条件（例如，{ createdAt: -1 }表示按照createdAt字段降序排序）
# 7、更新文档
TIP
在 MongoDB 中，更新文档通常使用updateOne、updateMany、replaceOne或findOneAndUpdate命令
# 7.1、updateOne 命令
updateOne命令用于更新集合中匹配到的第一个文档。
// 更新第一个用户名为 “allen” 的，将 年龄 改为 20
db.user.updateOne({ username: "allen" }, { $set: { age: 20 } });
# 7.2、updateMany 命令
updateMany命令用于更新集合中所有匹配到的文档。
// 更新所有年龄为 20 的用户的名字为 "John"
db.user.updateMany({ age: 20 }, { $set: { username: "ibc" } });
# 7.3、replaceOne 命令
replaceOne命令用于替换集合中匹配到的第一个文档。
// 替换第一个年龄为 20 的用户的信息
db.user.replaceOne(
{ age: 20 },
{ age: 25, username: "allen", address: "北京市海淀区" }
);
# 7.4、findOneAndUpdate 命令
findOneAndUpdate命令用于查找并更新集合中匹配到的第一个文档，并返回更新前的文档。
// 找到年龄为 20 的第一个用户，增加其年龄 1 ，并返回更新前的文档
db.user.findOneAndUpdate(
{ age: 20 },
{ $inc: { age: 1 } },
{ returnDocument: "before" }
);
# 8、删除文档
TIP
在 MongoDB 中，删除文档主要使用remove、deleteOne和deleteMany方法
# 8.1、remove 命令
TIP
remove方法用于从集合中删除文档。在 MongoDB 3.2 及更高版本中，remove方法已被弃用，取而代之的是deleteOne和deleteMany方法。
但如果你使用的是较旧的 MongoDB 版本，仍然可以使用
remove方法。
// 删除年龄为25的第一个用户（仅适用于旧版本的 MongoDB）
// justOne：如果为true或1，则只删除一个匹配的文档
db.user.remove({ age: 25 }, { justOne: true });
// 删除所有年龄为25的用户（仅适用于旧版本的 MongoDB）
db.user.remove({ age: 25 });
# 8.2、deleteOne 命令
deleteOne方法用于删除与指定查询条件匹配的第一个文档
// 删除年龄为25的第一个用户
db.user.deleteOne({ age: 25 });
# 8.3、deleteMany 命令
deleteMany方法用于删除与指定查询条件匹配的所有文档
// 删除所有年龄为25的用户
db.user.deleteMany({ age: 25 });
注：
在使用以上删除方法时，要确保已经连接到了 MongoDB 数据库，并且您有足够的权限来执行删除操作。
同时，也要谨慎处理删除操作，以避免意外地删除重要数据。在执行删除操作之前，通常建议首先使用find命令来确认将要被删除的文档。
# 五、数据库操作应用场景
TIP
数据库的应用场景主要根据使用的数据库类型而异。以下是一些常见的数据库类型及其应用场景。
每种数据库都有其特定的优势和使用场景，选择哪种数据库取决于应用的需求、数据的性质以及性能、可扩展性和维护性的要求。
# 1、关系型数据库（RDBMS）
TIP
- 企业应用：如 ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）系统，它们需要处理大量的结构化数据，并确保数据的一致性和完整性。
- 电子商务：在线商店需要关系型数据库来管理商品、订单、用户信息等。
- 金融系统：银行、保险和投资公司等需要关系型数据库来处理复杂的金融交易和报告。
常见的关系型数据库包括 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 等。
# 2、非关系型数据库（NoSQL）
TIP
- 大数据处理：如 Hadoop 和 Cassandra，它们用于处理和分析大规模的非结构化数据。
- 实时应用：如消息队列（如 Kafka）和键值存储（如 Redis），它们提供快速的读写能力和实时响应。
- 社交网络：需要处理大量的用户生成内容和高并发请求，如 Facebook 和 Twitter 使用 NoSQL 数据库。
常见的非关系型数据库包括 MongoDB、Cassandra、Redis、Couchbase 等。
# 3、图数据库
TIP
- 社交网络分析：图数据库如 Neo4j 特别适合表示和分析复杂的关系数据，如社交网络中的用户、朋友和兴趣。
- 推荐系统：基于图的算法可以用于构建推荐系统，如电影、音乐或商品的推荐。
# 4、列式数据库
TIP
- 大数据分析：如 Apache HBase 和 Google 的 Bigtable，它们特别适合于存储和分析大量的结构化数据，尤其是那些具有许多列的数据。
- 实时分析：列式数据库支持高效的聚合操作，使得它们适合进行实时数据分析。
# 5、内存数据库
TIP
- 高性能应用：如 Redis 和 Memcached，它们将所有数据存储在内存中，从而提供极快的读写性能。
- 缓存：内存数据库常用于作为后端存储的缓存层，加速数据访问。
# 6、时序数据库
TIP
- 物联网（IoT）：时序数据库如 InfluxDB 和 TimescaleDB 特别适合于处理时间序列数据，如传感器读数、设备日志等。
- 金融交易：它们也常用于记录和分析金融市场的交易数据。
# 7、增删查改的常见应用场景
新增
提交表单信息：用户注册，发布商品、视频、评论、微博、弹幕、朋友圈 ......
删除
删除操作：删除用户信息、商品、视频、文章、评论、微博、弹幕、朋友圈 ......
更新
修改操作：修改用户信息、商品信息、文章内容 ......
查询
查询操作：文章列表、商品列表、微博列表 ......
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