MongoDB数据库

MongoDB数据库

1.简介
  • MongoDB 是一个基于分布式 文件存储的NoSQL(非关系型)数据库
  • 由C++语言编写,运行稳定,性能高
  • 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案
  • 查看官方网站

2.MongoDB特点

  • 模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
  • 面向集合的存储:适合存储 JSON风格文件的形式
  • 完整的索引支持:对任何属性可索引
  • 复制和高可用性:支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移
  • 自动分片:支持云级别的伸缩性:自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器
  • 丰富的查询:支持丰富的查询表达方式,查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组
  • 快速就地更新:查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划
  • 高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)
3. 名词
SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明
database database 数据库
table collection 数据库表/集合
row document 数据记录行/文档
column field 数据字段/域
index index 索引
table joins   表连接,MongoDB不支持
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键
  • 三元素:数据库,集合,文档
    • 集合就是关系数据库中的表
    • 文档对应着关系数据库中的行
  • 文档,就是一个对象,由键值对构成,是json的扩展Bson形式
{'name':'guojing','gender':'男'}
  • 集合:类似于关系数据库中的表,储存多个文档,结构不固定,如可以存储如下文档在一个集合中
{'name':'guojing','gender':'男'}
{'name':'huangrong','age':18}
{'book':'shuihuzhuan','heros':'108'}
  • 数据库:是一个集合的物理容器,一个数据库中可以包含多个文档
  • 一个服务器通常有多个数据库

数据库操作

1.数据库切换
  • 查看当前数据库名称
        db
  • 查看所有数据库名称
  • 列出所有在物理上存在的数据库
        show dbs
  • 切换数据库
  • 如果数据库不存在,则指向数据库,但不创建,直到插入数据或创建集合时数据库才被创建
        use 数据库名称
  • 默认的数据库为test,如果你没有创建新的数据库,集合将存放在test数据库中

2.数据库删除

  • 删除当前指向的数据库
  • 如果数据库不存在,则什么也不做
        db.dropDatabase()

集合创建

1.创建集合
        db.createCollection(name, options)
  • name是要创建的集合的名称
  • options是一个文档,用于指定集合的配置
  • 选项​​参数是可选的,所以只需要到指定的集合名称。以下是可以使用的选项列表:
  • 例1:不限制集合大小
        db.createCollection("stu")
  • 例2:限制集合大小,后面学会插入语句后可以查看效果
  • 参数capped:默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限
  • 参数size:当capped值为true时,需要指定此参数,表示上限大小,当文档达到上限时,会将之前的数据覆盖,单位为字节
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
2.查看当前数据库的集合
        show collections

3.删除

        db.集合名称.drop()

数据类型

  • Object ID:文档ID
  • String:字符串,最常用,必须是有效的UTF-8
  • Boolean:存储一个布尔值,true或false
  • Integer:整数可以是32位或64位,这取决于服务器
  • Double:存储浮点值
  • Arrays:数组或列表,多个值存储到一个键
  • Object:用于嵌入式的文档,即一个值为一个文档
  • Null:存储Null值
  • Timestamp:时间戳
  • Date:存储当前日期或时间的UNIX时间格式

object id

  • 每个文档都有一个属性,为_id,保证每个文档的唯一性
  • 可以自己去设置_id插入文档
  • 如果没有提供,那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id,类型为objectID
  • objectID是一个12字节的十六进制数
    • 前4个字节为当前时间戳
    • 接下来3个字节的机器ID
    • 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
    • 最后3个字节是简单的增量值

数据操作

1.插入

        db.集合名称.insert(document)
  • 插入文档时,如果不指定_id参数,MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
        db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
2.简单查询
        db.集合名称.find()

3.更新

        db.集合名称.update(
           <query>,
           <update>,
           {multi: <boolean>}
        )
  • 参数query:查询条件,类似sql语句update中where部分
  • 参数update:更新操作符,类似sql语句update中set部分
  • 参数multi:可选,默认是false,表示只更新找到的第一条记录,值为true表示把满足条件的文档全部更新
  • 例:全文档更新
        db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'})
  • 例:修改多条匹配到的数据
        db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})

4.保存

  • 语法
        db.集合名称.save(document)
  • 如果文档的_id已经存在则修改,如果文档的_id不存在则添加

        db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1})

5.删除

        db.集合名称.remove(
           <query>,
           {
             justOne: <boolean>
           }
        )
  • 参数query:可选,删除的文档的条件
  • 参数justOne:可选,如果设为true或1,则只删除一条,默认false,表示删除多条
  • 例:只删除匹配到的第一条
        db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})
  • 例:全部删除
        db.stu.remove({})

6.关于size的示例

  • 创建集合
        db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})
  • 插入第一条数据库查询
        db.sub.insert({title:'linux',count:10})
        db.sub.find()
  • 插入第二条数据库查询
        db.sub.insert({title:'web',count:15})
        db.sub.find()
  • 插入第三条数据库查询
        db.sub.insert({title:'sql',count:8})
        db.sub.find()
  • 插入第四条数据库查询
        db.sub.insert({title:'django',count:12})
        db.sub.find()
  • 插入第五条数据库查询
        db.sub.insert({title:'python',count:14})
        db.sub.find()

数据查询

1.基本查询

  • 方法find():查询
        db.集合名称.find({条件文档})
  • 方法findOne():查询,只返回第一个
        db.集合名称.findOne({条件文档})
  • 方法pretty():将结果格式化
        db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

2.比较运算符

  • 等于,默认是等于判断,没有运算符
  • 小于$lt    
  • 小于或等于$lte
  • 大于$gt
  • 大于或等于$gte
  • 不等于$ne
  • 例1:查询名称等于'gj'的学生
        db.stu.find({name:'gj'})
  • 例2:查询年龄大于或等于18的学生
        db.stu.find({age:{$gte:18}})

3.逻辑运算符

  • 查询时可以有多个条件,多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
  • 逻辑与:默认是逻辑与的关系
  • 例3:查询年龄大于或等于18,并且性别为1的学生
        db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})
  • 逻辑或:使用$or
  • 例4:查询年龄大于18,或性别为0的学生
        db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})
  • and和or一起使用
  • 例5:查询年龄大于18或性别为0的学生,并且学生的姓名为gj
        db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})

4.范围运算符

  • 使用"$in","$nin" 判断是否在某个范围内
  • 例6:查询年龄为18、28的学生
        db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

5.支持正则表达式

  • 使用//或$regex编写正则表达式
  • 例7:查询姓黄的学生
        db.stu.find({name:/^黄/})
        db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}}})

6.自定义查询

  • 使用$where后面写一个函数,返回满足条件的数据
  • 例7:查询年龄大于30的学生
        db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}})

7.Limit

  • 方法limit():用于读取指定数量的文档
  • 语法:
        db.集合名称.find().limit(NUMBER)
  • 参数NUMBER表示要获取文档的条数
  • 如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
  • 例1:查询2条学生信息
        db.stu.find().limit(2)

8.skip

  • 方法skip():用于跳过指定数量的文档
  • 语法:
        db.集合名称.find().skip(NUMBER)
  • 参数NUMBER表示跳过的记录条数,默认值为0
  • 例2:查询从第3条开始的学生信息
        db.stu.find().skip(2)

9.limit与skip一起使用

  • 方法limit()和skip()可以一起使用,不分先后顺序

  • 创建数据集

        for(i=0;i<15;i++){db.t1.insert({_id:i})}
  • 查询第5至8条数据
        db.stu.find().limit(4).skip(5)
或
        db.stu.find().skip(5).limit(4)

10.投影

  • 在查询到的返回结果中,只选择必要的字段,而不是选择一个文档的整个字段

  • 如:一个文档有5个字段,需要显示只有3个,投影其中3个字段即可

  • 语法:

  • 参数为字段与值,值为1表示显示,值为0不显示

        db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})
  • 对于需要显示的字段,设置为1即可,不设置即为不显示

  • 特殊:对于_id列默认是显示的,如果不显示需要明确设置为0

  • 例1

        db.stu.find({},{name:1,gender:1})
  • 例2

        db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

11.排序

  • 方法sort(),用于对结果集进行排序
  • 语法
        db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
  • 参数1为升序排列
  • 参数-1为降序排列
  • 例1:根据性别降序,再根据年龄升序
        db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

12.统计个数

  • 方法count()用于统计结果集中文档条数
  • 语法
        db.集合名称.find({条件}).count()
  • 也可以与为
        db.集合名称.count({条件})
  • 例1:统计男生人数
        db.stu.find({gender:1}).count()
  • 例2:统计年龄大于20的男生人数
        db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

13.消除重复

  • 方法distinct()对数据进行去重
  • 语法
        db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
  • 例1:查找年龄大于18的性别(去重)
        db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})

聚合(统计)

1.聚合 aggregate
  • 聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()
  • 语法
        db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

2.管道

  • 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入
        ps ajx | grep mongo
  • 在mongodb中,管道具有同样的作用,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理
  • 常用管道
    • $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果
    • $match:过滤数据,只输出符合条件的文档
    • $project:修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
    • $sort:将输入文档排序后输出
    • $limit:限制聚合管道返回的文档数
    • $skip:跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
    • $unwind:将数组类型的字段进行拆分

3.表达式

  • 处理输入文档并输出
  • 语法
表达式:'$列名'
  • 常用表达式
    • $sum:计算总和,$sum:1同count表示计数
    • $avg:计算平均值
    • $min:获取最小值
    • $max:获取最大值
    • $push:在结果文档中插入值到一个数组中
    • $first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
    • $last:根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

$group

  • 将集合中的文档分组,可用于统计结果
  • _id表示分组的依据,使用某个字段的格式为'$字段'
  • 例1:统计男生、女生的总人数
        db.stu.aggregate([
            {$group:
                {
                    _id:'$gender',
                    counter:{$sum:1}
                }
            }
        ])

Group by null

  • 将集合中所有文档分为一组
  • 例2:求学生总人数、平均年龄
        db.stu.aggregate([
            {$group:
                {
                    _id:null,
                    counter:{$sum:1},
                    avgAge:{$avg:'$age'}
                }
            }
        ])

透视数据

  • 例3:统计学生性别及学生姓名
        db.stu.aggregate([
            {$group:
                {
                    _id:'$gender',
                    name:{$push:'$name'}
                }
            }
        ])        
  • 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下
        db.stu.aggregate([
            {$group:
                {
                    _id:'$gender',
                    name:{$push:'$$ROOT'}
                }
            }
        ])

$match

  • 用于过滤数据,只输出符合条件的文档
  • 使用MongoDB的标准查询操作
  • 例1:查询年龄大于20的学生
        db.stu.aggregate([
            {$match:{age:{$gt:20}}}
        ])
  • 例2:查询年龄大于20的男生、女生人数
        db.stu.aggregate([
            {$match:{age:{$gt:20}}},
            {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
        ])

$project

  • 修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
  • 例1:查询学生的姓名、年龄
        db.stu.aggregate([
            {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
        ])
  • 例2:查询男生、女生人数,输出人数
        db.stu.aggregate([
            {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
            {$project:{_id:0,counter:1}}
         ])

$sort

  • 将输入文档排序后输出
  • 例1:查询学生信息,按年龄升序
        b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
  • 例2:查询男生、女生人数,按人数降序
        db.stu.aggregate([
            {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
            {$sort:{counter:-1}}
        ])

$limit和$skip

  • 限制聚合管道返回的文档数
  • 例1:查询2条学生信息
        db.stu.aggregate([{$limit:2}])
  • 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
  • 例2:查询从第3条开始的学生信息
        db.stu.aggregate([{$skip:2}])
  • 例3:统计男生、女生人数,按人数升序,取第二条数据
        db.stu.aggregate([
            {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
            {$sort:{counter:1}},
            {$skip:1},
            {$limit:1}
        ])
  • 注意顺序:先写skip,再写limit

$unwind

  • 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值

语法1

  • 对某字段值进行拆分
        db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
  • 构造数据
        db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
  • 查询
        db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2

  • 对某字段值进行拆分
  • 处理空数组、非数组、无字段、null情况
        db.inventory.aggregate([{
            $unwind:{
                path:'$字段名称',
                preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
            }
        }])
  • 构造数据
        db.t3.insert([
        { "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
        { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
        { "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
        { "_id" : 4, "item" : "d" },
        { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
        ])
  • 使用语法1查询
        db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
  • 查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了
  • 问:如何能不丢弃呢?
  • 答:使用语法2查询
        db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

索引

步骤一:创建大量数据

  • 执行如下代码,向集合中插入10万条文档

                    for(i=0;i<100000;i++){

                            db.t1.insert({name:'test+i',age:i})

                    }           

步骤二:数据查找性能分析

  • 查找姓名为'test1000'的文档
                db.t1.find({name:'test1000'})
  • 使用explain()命令进行查询性能分析
  •  db.t1.find({name:'test1000'}).explain('executionStats'),其中executionStats下的executionTImeMillis表示整体查询时间,单位是毫秒

步骤三:建立索引

  • 创建索引,1表示升序,-1表示降序

                    db.集合.ensureIndex({属性:1}),如db.集合.ensureIndex({属性:1})

步骤四:对索引属性查询

  • 执行上面同样的查询,并进行查询性能分析

                    db.t1.find({name:'test1000'}).explain('executionStats')

  • 索引的命令

             建立唯一索引,实现唯一约束的功能

                    db.t1.exsureIndex({'name':1},{'unique':true})

             联合索引,对多个属性建立一个索引,按照find()出现的顺序

                    db.t1.ensureIndex({name:1,age:1})

            查看文档所有索引

                    db.t1.Indexes()

  • 删除索引

                    db.t1.dropIndexes('索引名称')

超级管理员

  • 为了更安全的访问mongodb,需要访问者提供用户名和密码,于是需要在mongodb中创建用户
  • 采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
  • 常用系统角色如下:
    • root:只在admin数据库中可用,超级账号,超级权限
    • Read:允许用户读取指定数据库
    • readWrite:允许用户读写指定数据库
  • 创建超级管理用户
        use admin
        db.createUser({
            user:'admin',
            pwd:'123',
            roles:[{role:'root',db:'admin'}]
        })

启用安全认证

  • 修改配置文件
        sudo vi /etc/mongod.conf
  • 启用身份验证
  • 注意:keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错
        security:
          authorization: enabled
  • 重启服务
        sudo service mongod stop
        sudo service mongod start
  • 终端连接
         mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'

普通用户管理

  • 使用超级管理员登录,然后进入用户管理操作
  • 查看当前数据库的用户
        use test1
        show users
  • 创建普通用户
        db.createUser({
            user:'t1',
            pwd:'123',
            roles:[{role:'readWrite',db:'test1'}]
        })
  • 终端连接
        mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1
  • 切换数据库,执行命令查看效果

  • 修改用户:可以修改pwd、roles属性

        db.updateUser('t1',{pwd:'456'})

备份与恢复

  • 语法
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
  • -h:服务器地址,也可以指定端口号
  • -d:需要备份的数据库名称
  • -o:备份的数据存放位置,此目录中存放着备份出来的数据
  • 例1
sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
  • 语法
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
  • -h:服务器地址
  • -d:需要恢复的数据库实例
  • --dir:备份数据所在位置
  • 例2
mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

与python交互

进入虚拟环境
        sudo pip install pymongo
或源码安装
        python setup.py
  • 引入包pymongo
        import pymongo
  • 连接,创建客户端
        client=pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
  • 获得数据库test1
        db=client.test1
  • 获得集合stu
        stu = db.stu
  • 添加文档
        s1={name:'gj',age:18}
        s1_id = stu.insert_one(s1).inserted_id
  • 查找一个文档
        s2=stu.find_one()
  • 查找多个文档1
        for cur in stu.find():
            print cur
  • 查找多个文档2
        cur=stu.find()
        cur.next()
        cur.next()
        cur.next()
  • 获取文档个数
        print stu.count()

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