MongoDB初级部分

Love The Way You Lie 2023-02-25 02:29 85阅读 0赞

# 快速入门 #

是跨平台、文档型（对象）的数据库（NoSQL），提供高性能，高可用和易于扩展。（Mongo工作在集合和文档上的一种概念）

# MongoDB 和 MySQL的对应关系： #

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:597px;">db（数据库）</td> 
   <td style="width:236px;">database（数据库）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:597px;">collection（集合）</td> 
   <td style="width:236px;">table（表）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:597px;"> <p><span style="color:#f33b45;">Document</span>（文档的数据结构和JSON基本一样，所有存储在集合中的数据都是<span style="color:#86ca5e;">BSON格式</span>）</p> <p>BSON是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。</p> </td> 
   <td style="width:236px;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 安装（略过） #

配置文件详情：mongod.conf

dbpath=/data/app/mongodb4.2.8/data/rs3        			 #mongo数据安装目录
    logpath=/data/app/mongodb4.2.8/log/rs3.log    			 #日志打印的目录
    journal=true                                             #数据是否故障恢复
    port=27002                                               #端口
    replSet=rs                                               #复制集名称
    logappend=true                                           #复制集日志是以追加的方式进行
    fork = true                                              #是否后台启动
    bind_ip=0.0.0.0        # 绑定主机
    
    maxConns=15000    # 设置最大连接数
    wiredTigerCacheSizeGB=8   # 显示最大的使用内存为8g
    engine=wiredTiger   # 设置存储引擎

# 数据类型 #

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">字符串</td> 
   <td style="width:540px;">使用最多的类型，必须是utf8</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">整型</td> 
   <td style="width:540px;">存储数值，可以是32位或64位，具体取决于服务器</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">布尔类型</td> 
   <td style="width:540px;">存储布尔值(<code>true</code> / <code>false</code>)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">数组</td> 
   <td style="width:540px;">将数组或列表或多个值存储到一个键中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">时间戳（ctimestamp）</td> 
   <td style="width:540px;">当文档被修改或添加时，可以方便地进行录制。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">对象</td> 
   <td style="width:540px;">用于嵌入式文档</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;"><strong>Null</strong></td> 
   <td style="width:540px;"> <p>用于存储Null</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">对象ID</td> 
   <td style="width:540px;">用于存储文档的ID</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">二进制数据</td> 
   <td style="width:540px;">用于存储二进制数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:259px;">正则表达式</td> 
   <td style="width:540px;">用于存储正则表达式</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 基本命令使用 #

MongoDB帮助：db.help()
    获取有关MongoDB服务器的统计信息：db.stats()
    		
    创建数据库：use mydb
    查看当前使用的数据库：db（默认数据库是test）
    查询数据库列表：show dbs
    删除当前数据库：db.dropDatabase()
    
    创建集合：db.createCollection("mycollection")   # 一般不需要创建集合，当插入文档时，MongoDB会自动创建集合。
    查看所有集合：show collections
    删除集合：db.mycollection.drop()

## 插入文档 ##

db.dmp_phone.insert({ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })
        或者
        db.dmp_phone.save({ "phone" : "13295412258", "province" : 37, "city" : 3705, "label_id" : "wx-00002", "createTime" : 1592211865, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })
    
    注意：在插入的文档中，如果不指定 _id 参数，那 MongoDB 会为此文档分配一个唯一的ObjectId。
        _id为集合中的每个文档唯一的12个字节的十六进制数。 12字节划分如下：
        _id: ObjectId(4 bytes timestamp, 3 bytes machine id, 2 bytes process id, 3 bytes incrementer)
    
    
    3.2 版本之后新增了 db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。
        db.dmp_phone.insertOne({ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })
    
        db.dmp_phone.insertMany([{ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 },
    { "phone" : "13295412258", "province" : 37, "city" : 3705, "label_id" : "wx-00002", "createTime" : 1592211865, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 }])

## 查询文档 ##

1.find()方法：返回一个文档的List
    
    db.COLLECTION_NAME.find(document)
    db.mycol.find().pretty()
    db.mycol.find().pretty()
    
    2.findOne()方法：只返回一个文档

MongoDB 与 RDBMS的等效 Where 子句：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>操作</td> 
   <td>语法</td> 
   <td>示例</td> 
   <td>RDBMS等效语句</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>相等</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:&lt;value&gt;}</td> 
   <td>db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty()</td> 
   <td>where by = 'yiibai'</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>小于</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:{$lt:&lt;value&gt;}}</td> 
   <td>db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()</td> 
   <td>where likes &lt; 50</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>小于等于</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:{$lte:&lt;value&gt;}}</td> 
   <td>db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()</td> 
   <td>where likes &lt;= 50</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大于</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:{$gt:&lt;value&gt;}}</td> 
   <td>db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()</td> 
   <td>where likes &gt; 50</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>大于等于</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:{$gte:&lt;value&gt;}}</td> 
   <td>db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()</td> 
   <td>where likes &gt;= 50</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>不等于</td> 
   <td>{&lt;key&gt;:{$ne:&lt;value&gt;}}</td> 
   <td>db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()</td> 
   <td>where likes != 50</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

MongoDB中的AND操作符

db.dmp_phone.find(
    {
    	$and: [
             {"province": 61}, {"city": 5223}
          ]
    }
    ).pretty()

MongoDB中的OR操作符

db.dmp_phone.find(
    {
    	$or: [
             {"province": 61}, {"city": 5223}
          ]
    }
    ).pretty()

使用 AND 和 OR 条件一起

等价SQL：

SELECT * FROM dmp_phone where phone="13552297881" AND(province =61 OR city =2309)

db.dmp_phone.find(
    {"phone": "13552297881"},
    {
    	$or: [
             {"province": 61}, {"city": 2309}
          ]
    }
    ).pretty()

查询嵌入、嵌套文档

db.dmp_phone.insertMany([
    { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
    { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
    { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
    { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
    { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
    ])

### 匹配嵌入、嵌套文档 ###

要在作为嵌入/嵌套文档的字段上指定相等条件，请使用查询过滤器文档`{<field>：<value>}`，其中`<value>`是要匹配的文档。

1. 查询选择字段`size`等于`{ h: 14, w: 21, uom: "cm" }`的所有文档：

db.dmp_phone.find(
    {size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }}
    ).pretty()

整个嵌入式文档中的相等匹配需要精确匹配指定的`<value>`文档，包括字段顺序。

2. 查询集合当中不匹配的文档：

db.dmp_phone.find(
    {size: {  w: 21,h: 14, uom: "cm" }}
    ).pretty()

### 查询嵌套字段 ###

要在嵌入/嵌套文档中的字段上指定查询条件，请使用点符号(“`field.nestedField`”)。

*在嵌套字段上指定等于匹配*

以下示例选择在`size`字段中嵌套的字段`uom`等于“`in`”的所有文档：

db.dmp_phone.find(
    { "size.uom":"in"}
    ).pretty()

### 使用查询运算符指定匹配 ###

查询使用`size`字段中嵌入的字段`h`中的小于运算符(`$lt`)：

db.dmp_phone.find(
    { "size.h": {$lt :15}}
    ).pretty()

### 指定AND条件 ###

查询选择嵌套字段`h`小于`15`的所有文档，嵌套字段`uom`等于“`in`”，`status`字段等于“`D`”：

db.dmp_phone.find(
    { "size.h": {$lt :15},"size.uom": "in", status: "D"}
    ).pretty()

## 更新文档 ##

1.update()方法：更新现有文档中的值
    
    2.save()方法：传递的文档数据替换现有文档

## 删除文档 ##

remove()方法：从集合中删除文档，remove()方法接受两个参数。 一个是删除条件，第二个是标志：justOne。
    
    1. criteria - (可选)符合删除条件的集合将被删除。
    2. justOne - (可选)如果设置为true或1，则只删除一个文档。
    
    示例将删除_id为“100”的文档。
    b.mycol.remove({'_id':100})
    
    只删除一条文档记录（设置justOne参数）
    db.mycol.remove(DELETION_CRITERIA,1)
    
    删除所有文档记录
    db.mycol.remove()

## 投影（选择字段） ##

投影表示仅选择所需要字段的数据，而不是选择整个文档字段的数据。

在MongoDB中，当执行`find()`方法时，它默认将显示文档的所有字段。为了限制显示的字段，需要将字段列表对应的值设置为`1`或`0`。`1`用于显示字段，而`0`用于隐藏字段。

db.dmp_phone.find({},
    {"phone":1,"city":1}
    )

注意，在执行`find()`方法时，始终都会显示`_id`字段，如果不想要此字段，则需要将其设置为`0`

db.dmp_phone.find({},
    {"_id":0,"phone":1,"city":1}
    )

## 限制记录数 ##

1. 要限制MongoDB中返回的记录数，需要使用 limit() 方法，该方法接受一个数字类型参数，就是要显示的文档数。

语法：

db.dmp_phone.find().limit(num)

2. skip()方法也接受数字类型的参数，用于跳过文档数量。

示例将直接显示第三个文档：
    db.dmp_phone.find().limit(1).skip(2)
    
    注意：skip()方法中的默认值为0

## 排序记录 ##

使用 sort() 方法进行文档排序，该方法接受包含字段列表及其排序顺序的文档。使用指定排序顺序 1 和 -1,1用于升序，而-1用于降序。

将 _id 按照升序排序
    db.dmp_phone.find(
    {},
    {"_id":1,"phone" :1}
    ).sort({"_id":1})

## 索引 ##

创建索引的目的：提高查询效率，如果没有创建索引，MongoDB必须扫描集合的每个文档，来选择与查询语句匹配的文档，这种扫描效率极低。

索引是特殊的数据结构，索引存储特定字段或一组字段的值，按照索引中指定的字段值进行排序。

语法：db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
    
    这里的key是要在其上创建索引的字段的名称，1是升序。 要按降序创建索引，需要使用-1
    
    
    创建索引：
    db.mycol.ensureIndex({"title":1})
    
    同时也支持传入多个字段，用以在多个字段上创建索引。
    db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
    
    查看已有的索引数量：
    db.dmp_phone.getIndexes()
    
    删除索引：
    db.dmp_phone.dropIndex("phone_1")

## 聚合 ##

MongoDB中的聚合应该使用 aggregate() 方法。

模拟数据：
    db.article.insert([
    {
       _id: 100,
       title: 'MongoDB Overview',
       description: 'MongoDB is no sql database',
       by_user: 'Maxsu',
       url: 'http://www.yiibai.com',
       tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
       likes: 100
    },
    {
       _id: 101,
       title: 'NoSQL Overview', 
       description: 'No sql database is very fast',
       by_user: 'Maxsu',
       url: 'http://www.yiibai.com',
       tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
       likes: 10
    },
    {
       _id: 102,
       title: 'Neo4j Overview', 
       description: 'Neo4j is no sql database',
       by_user: 'Kuber',
       url: 'http://www.neo4j.com',
       tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
       likes: 750
    },
    {
       _id: 103,
       title: 'MySQL Overview', 
       description: 'MySQL is sql database',
       by_user: 'Curry',
       url: 'http://www.yiibai.com/mysql/',
       tags: ['MySQL', 'database', 'SQL'],
       likes: 350
    }])
    
    
    如果想知道每个用户写了多少教程，那么此时就可以使用 aggregate() 方法。
    db.article.aggregate([
    {$group : 
    	{_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}
    }
    ])
    
    等效的SQL语句为：
    select by_user, count(*) as num_tutorial from `article` group by by_user;

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><strong>表达式</strong></td> 
   <td><strong>描述</strong></td> 
   <td><strong>示例</strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$sum</td> 
   <td>从集合中的所有文档中求出定义的值。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$avg</td> 
   <td>计算集合中所有文档的所有给定值的平均值。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$min</td> 
   <td>从集合中的所有文档获取相应值的最小值。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$max</td> 
   <td>从集合中的所有文档获取相应值的最大值。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$push</td> 
   <td>将值插入到生成的文档中的数组中。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$addToSet</td> 
   <td>将值插入生成的文档中的数组，但不会创建重复项。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$first</td> 
   <td>根据分组从源文档获取第一个文档。 通常情况下，这只适用于以前应用的“<code>$sort</code>”阶段。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>$last</td> 
   <td>根据分组从源文档获取最后一个文档。通常情况下，这只适用于以前应用的“<code>$sort</code>”阶段。</td> 
   <td>db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 复制 ##

## 分片 ##

## 备份与恢复 ##

## 部署 ##

1. bin/mongostat：检查所有运行的mongod实例的状态，并返回数据库操作的计数器。
    这些计数器包括插入，查询，更新，删除和游标。 命令还显示遇到页面错误，并显示锁定百分比。这可以用来监控内存不足，写入容量或出现性能问题。
    
    2. bin/mongotop 5：此命令跟踪并报告基于集合的MongoDB实例的读写活动，默认情况下，mongotop会在每秒钟内返回信息，但是可相应的更改信息。应该检查此读写活动是否符合您的应用意图，并且要一次对数据库发出太多的
    写入操作，从磁盘读取的频率太高，或者超出了工作集合的大小。