MongoDb 快速入门教程

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MongoDb 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

它是可扩展的高性能数据存储解决方案,经常被用于非关系型数据的存储,能存储海量的数据。

常见的非关系型数据库还有:Redis,但 MongoDb 比 redis 更具有数据库的特性。

MongoDb的基本数据结构

与 MySQL 等关系型数据库一样,MongoDb 也有类似的概念,但是其称呼不同。下表列出了 MongoDb 的基本数据结构以及与 MySQL 的对比。

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

可以看到 MongoDb 与 SQL 的数据库概念都是一致的,而 MongoDb 中数据库表(Table)则称之为集合(Collection),行(Row)则称为文档(Document),列(Column)则称为字段(Field)。

安装MongoDb服务器

MongoDB 提供了 OSX 平台上 64 位的安装包,你可以在官网下载安装包。

下载地址:MongoDb Download Center | MongoDB

下载后解压文件并做好PATH路径配置:

# 解压文件
tar -zxvf mongodb-osx-x86_64-3.4.7.tgz
# 配置${mongodb_home}/bin到PATH路径
export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH

创建数据库存储目录:

mkdir -p /data/db

创建完目录之后,直接运行mongod命令即可启动MongoDb服务器。mongod命令默认使用/data/db为 MongoDb 数据库的数据文件目录。如果需要改变数据文件存储目录,需要指定--dbpath参数,例如:

mongod --dbpath /Users/yurongchan/mongodb_data_file

类似的启动配置参数还有:

参数 描述
--bind_ip 绑定服务IP,若绑定127.0.0.1,则只能本机访问,不指定默认本地所有IP
--logpath 定MongoDB日志文件,注意是指定文件不是目录
--logappend 使用追加的方式写日志
--dbpath 指定数据库路径
--port 指定服务端口号,默认端口27017
--serviceName 指定服务名称
--serviceDisplayName 指定服务名称,有多个mongodb服务时执行。
--install 指定作为一个Windows服务安装。

运行mongod命令后控制台输出一系列初始化信息,包括使用的数据库文件存储目录等。如果没有什么异常信息,那就说明 MongoDb 服务器启动成功。

2017-08-27T15:23:39.680+0800 I CONTROL  [initandlisten] MongoDB starting : pid=27207 port=27017 dbpath=/data/db 64-bit host=YuRongChandeMacBook-Pro.local
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] db version v3.4.7
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] git version: cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] allocator: system
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] modules: none
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] build environment:
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten]     distarch: x86_64
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten]     target_arch: x86_64
2017-08-27T15:23:39.681+0800 I CONTROL  [initandlisten] options: {}
2017-08-27T15:23:39.682+0800 I STORAGE  [initandlisten] wiredtiger_open config: create,cache_size=3584M,session_max=20000,eviction=(threads_min=4,threads_max=4),config_base=false,statistics=(fast),log=(enabled=true,archive=true,path=journal,compressor=snappy),file_manager=(close_idle_time=100000),checkpoint=(wait=60,log_size=2GB),statistics_log=(wait=0),

如果你的操作系统是Windows系统,你可以通过查阅这里获取安装的详细方法。

连接MongoDb服务器

服务器启动之后,我们启动一个终端连接到 MongoDb 服务器,这样我们就可以运行进行数据库CURD操作。连接MongoDb服务器命令的语法如下:

mongo server_ip:port/dbname -u user -p password

我们这里直接连接本地服务器,因此直接运行mongo命令即可。此时控制台会打印出连接的 MongoDb 服务器地址以及端口等信息。

YuRongChandeMacBook-Pro:~ yurongchan$ mongo
MongoDB shell version v3.4.7
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
MongoDB server version: 3.4.7
Welcome to the MongoDB shell.
For interactive help, type "help".
For more comprehensive documentation, see
	http://docs.mongodb.org/
Questions? Try the support group
	http://groups.google.com/group/mongodb-user
Server has startup warnings:
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: You are running this process as the root user, which is not recommended.
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-08-27T15:23:40.570+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: soft rlimits too low. Number of files is 256, should be at least 1000

而 MongoDb 服务器控制台也会输出相关信息,提示有客户端连接到本服务器上。

2017-09-03T15:05:52.799+0800 I NETWORK  [thread1] connection accepted from 127.0.0.1:55283 #1 (1 connection now open)
2017-09-03T15:05:52.804+0800 I NETWORK  [conn1] received client metadata from 127.0.0.1:55283 conn1: { application: { name: "MongoDB Shell" }, driver: { name: "MongoDB Internal Client", version: "3.4.7" }, os: { type: "Darwin", name: "Mac OS X", architecture: "x86_64", version: "14.1.0" } }

MongoDb创建数据库

MongoDb 创建和切换数据库的语法格式为:

use database_name

如果数据库不存在,则创建数据库,否则切换到指定数据库。

> use chenyurong
switched to db chenyurong
> db
chenyurong
> show dbs
admin  0.000GB
local  0.000GB

上面创建了名为chenyurong的数据库,但是我们使用show dbs命令时并没有看到该数据库存在,这是因为该数据库中还没有数据。要显示它,我们需要向 chenyurong 数据库插入一些数据。关于插入数据操作,将在下面提及。

MongoDb创建表

MongoDb 中并没有直接创建表的命令,表的数据结构在你往表插入数据时确定。因此在 MongoDb 中,你创建完数据库之后就可以直接往表中插入数据,表名在插入数据时指定。

MongoDb插入数据

MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档,语法如下:

db.collection.insert(document)

下面我们向user表插入一条数据:

> db.user.insert({
...     "name": "chenyurong",
...     "age": 25,
...     "addr": "ShenZhen"
... })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("59a2782f6eb4c099dbb718a1"), "name" : "chenyurong", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
> show dbs
admin       0.000GB
chenyurong  0.000GB
local       0.000GB

可以看到我们成功向user表插入了一条数据,此时我们使用show dbs也能看到对应chenyurong数据库。

上面使用db.user.find()查询的结果没有格式化,不便于阅读。我们可以使用pretty()函数使其输出格式化。

> db.user.find().pretty()
{
	"_id" : ObjectId("59abb034dca9453471d67f13"),
	"name" : "chenyurong",
	"age" : 25,
	"addr" : "ShenZhen"
}

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MongoDb查询数据

为了方便演示接下来的查询功能,我们这里运行以下命令清空数据库表user,并向其中插入一些测试数据。

//清空当前数据库下user表的所有数据
> db.user.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
//查看user表的所有数据
> db.user.find()
//批量插入数据
> db.user.insert([
... {
...     "name": "ChenYuRong",
...     "age": 25,
...     "addr": "ShenZhen"
... },
... {
...     "name": "LiQiLiang",
...     "age": 27,
...     "addr": "GuangZhou"
... },
... {
...     "name": "XiaoPai",
...     "age": 30,
...     "addr": "BeiJing"
... },
... {
...     "name": "YuChangHui",
...     "age": 32,
...     "addr": "FuJian"
... },
... {
...     "name": "XiaoHei",
...     "age": 28,
...     "addr": "ShenZhen"
... },
... {
...     "name": "AnQi",
...     "age": 20,
...     "addr": "JieYang"
... }]
... )
BulkWriteResult({
	"writeErrors" : [ ],
	"writeConcernErrors" : [ ],
	"nInserted" : 6,
	"nUpserted" : 0,
	"nMatched" : 0,
	"nModified" : 0,
	"nRemoved" : 0,
	"upserted" : [ ]
})

此时 user 表中的数据列表如下:

name age addr
ChenYuRong 25 ShenZhen
LiQiLiang 27 GuangZhou
XiaoPai 30 BeiJing
YuChangHui 32 FuJian
XiaoHei 28 ShenZhen
AnQi 20 JieYang

MongoDB 查询数据的语法格式如下:

db.collection.find(query, projection)
  • query(可选):使用查询操作符指定查询条件。该参数是一个JSON对象,key 一般为查询的列名,value 为查询匹配的值。
  • projection(可选):使用投影操作符指定返回的键。如果省略该参数,那么查询时返回文档中所有键值。该参数是一个JSON对象,key 为需要显示的列名,value 为 1(显示) 或 0(不显示)。

下面的查询语句将user表中地址(addr)为ShenZhen,年龄(age)为25的数据筛选出来,并且在结果中不显示ID列:

db.user.find({"addr":"ShenZhen","age":25},{"_id":0}).pretty()

查询结果为:

{ "name" : "ChenYuRong", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }

范围操作符

范围操作符指的是:大于、大于等于、等于、不等于、小于、小于等于操作符,在 MongoDb 中它们的表示以及使用如下面表格所示:

操作 格式 范例 RDBMS中的类似语句
等于 {:} db.col.find({"by":"MongoDb入门教程"}).pretty() where by = 'MongoDb入门教程'
小于 {:{$lt:}} db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于或等于 {:{$lte:}} db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {:{$gt:}} db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于或等于 {:{$gte:}} db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {:{$ne:}} db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() where likes != 50

例如我要查询用户表中所有年龄大于等于25岁的用户,那么查询语句为:

db.user.find({"age": {$gte:25}},{"_id":0}).pretty()

查询结果为:

{ "name" : "ChenYuRong", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "name" : "LiQiLiang", "age" : 27, "addr" : "GuangZhou" }
{ "name" : "XiaoPai", "age" : 30, "addr" : "BeiJing" }
{ "name" : "YuChangHui", "age" : 32, "addr" : "FuJian" }
{ "name" : "XiaoHei", "age" : 28, "addr" : "ShenZhen" }

AND操作符

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key),每个键(key)以逗号隔开。每个键(key)之间是与的逻辑关系。

例如我要查询用户表(user)中地址为ShenZhen且年龄大于等于25岁的用户,那么查询语句为:

db.user.find({"addr": "ShenZhen","age": {$gte:25}},{"_id":0}).pretty()

查询结果为:

{ "name" : "ChenYuRong", "age" : 25, "addr" : "ShenZhen" }
{ "name" : "XiaoHei", "age" : 28, "addr" : "ShenZhen" }

OR操作符

MongoDB 中关键字$or表示或逻辑关系,其语法格式如下:

db.col.find(
   {
      $or: [
	     {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

例如我要查询用户表(user)中地址为ShenZhen或者年龄大于等于30岁的用户,那么查询语句为:

db.user.find({$or:[{"addr":"ShenZhen"},{"age":{$gte:30}}]}).pretty()

查询结果为:

{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f15"),
	"name" : "ChenYuRong",
	"age" : 25,
	"addr" : "ShenZhen"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f17"),
	"name" : "XiaoPai",
	"age" : 30,
	"addr" : "BeiJing"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f18"),
	"name" : "YuChangHui",
	"age" : 32,
	"addr" : "FuJian"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f19"),
	"name" : "XiaoHei",
	"age" : 28,
	"addr" : "ShenZhen"
}

AND操作符和OR操作符可以混合使用,例如要实现以下SQL查询:

select * from user
where name = "ChenYuRong" or (age <= 25 and addr == "JieYang")

那么该 MongoDb 查询语句应该这样写:

db.user.find({$or:[{"name":"ChenYuRong"}, {"age": {$lte:25}, "addr": "JieYang"}]}).pretty()

查询结果为:

{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f15"),
	"name" : "ChenYuRong",
	"age" : 25,
	"addr" : "ShenZhen"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f1a"),
	"name" : "AnQi",
	"age" : 20,
	"addr" : "JieYang"
}

排序

在 MongoDB 中使用使用 sort() 方法对数据进行排序,sort() 方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而-1是用于降序排列。

sort()方法基本语法如下所示:

db.collection.find().sort({KEY:1})

其中KEY表示要进行排序的字段。

例如我们将所有年龄小于30岁的用户查询出来并将其按照年龄升序排列:

db.user.find({"age":{$lt:30}}).sort({age:1}).pretty()

查询结果为:

{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f1a"),
	"name" : "AnQi",
	"age" : 20,
	"addr" : "JieYang"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f15"),
	"name" : "ChenYuRong",
	"age" : 25,
	"addr" : "ShenZhen"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f16"),
	"name" : "LiQiLiang",
	"age" : 27,
	"addr" : "GuangZhou"
}
{
	"_id" : ObjectId("59ac1c57dca9453471d67f19"),
	"name" : "XiaoHei",
	"age" : 28,
	"addr" : "ShenZhen"
}

聚合

MongoDB中聚合的方法使用aggregate(),其基本的语法格式如下:

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

其中AGGREGATE_OPERATION的格式为:

[
    {
        $group: {
            _id: {
                addr: '$addr'
            },
            totalCount: {
                $sum: 1
            }
        }
    }
]
  • $group是固定的,表示这里一个分组聚合操作。
  • _id表示需要根据哪一些列进行聚合,其实一个JSON对象,其key/value对分别表示结果列的别名以及需要聚合的的数据库列。
  • totaoCount表示聚合列的列名。
  • $sum表示要进行的聚合操作,后面的1表示每次加1。

例如要根据地区统计用户人数,那么查询语句为:

db.user.aggregate([{$group:{_id:{userAddr:'$addr'},totalCount:{$sum:1}}}])

查询结果为:

{ "_id" : { "userAddr" : "FuJian" }, "totalCount" : 1 }
{ "_id" : { "userAddr" : "JieYang" }, "totalCount" : 1 }
{ "_id" : { "userAddr" : "BeiJing" }, "totalCount" : 1 }
{ "_id" : { "userAddr" : "GuangZhou" }, "totalCount" : 1 }
{ "_id" : { "userAddr" : "ShenZhen" }, "totalCount" : 2 }

MongoDb更新数据

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
  • query:对哪些数据进行更新操作。
  • update:对这些数据做什么操作。
  • upsert(可选):如果不存在update的记录,是否将其作为记录插入。true为插入,默认是false,不插入。
  • multi(可选):是否更新多条记录。MongoDb 默认是false,只更新找到的第一条记录。如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
  • writeConcern(可选):表示抛出异常的级别。

例如我们更新user表名为chenyurong的记录,将其年龄更改为25岁。

db.user.update({'name':'chenyurong'},{$set:{'age':25}})

其中$set表示进行赋值操作。

MongoDb删除数据

MongoDB中聚合的方法使用remove(),其基本的语法格式如下:

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
  • query(可选):删除的文档的条件。
  • justOne(可选):如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
  • writeConcern(可选):抛出异常的级别。

例如我们想删除名字(name)为LiQiLiang的用户,那么该删除语句为:

> db.user.remove({"name":"LiQiLiang"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.user.find({"name":"LiQiLiang"}).pretty()
> 

如果你想删除所有数据,可以使用以下方式(类似常规 SQL 的 truncate 命令):

>db.col.remove({})
>db.col.find()
>

常用的DDL命令

  • 查看当前数据库:db
  • 查看所有数据库:show dbs
  • 查看当前数据库所有集合(表格):show collections

MongoDb图形化工具

如果你是企业版的用户,可以尝试使用:企业版用户:MongoDb Compass

如果你跟我一样是个人用户,而且也一样使用 JetBrain 编辑器,那么你可以试试 JetBrain 的一款插件:JetBrain Plugin:mongo4idea

另外的一款 GUI 图形化工具可以作为备用工具使用:NoSQL for MongoDb(Windows使用)

总结

这次我们从服务器的安装到连接,再介绍了如 MongoDb 最基本的 CURD 操作。

看到这里是不是觉得 MongoDb 还是蛮简单的呢,来动手做做几道题看是否真的完全掌握了吧。

  • 查询出user表中用户年龄小于25岁的用户,并按照年龄升序排列。
  • 查询出user表中用户年龄大于25岁并且地址在深圳的用户。
  • 查询出user表中用户年龄大于25岁并且地址在深圳,或者地址在北京的用户。
  • 统计出user表中各个城市的用户人数。

如果遇到问题,记得在文章下评论哦。

参考资料

文章首发于【博客园-陈树义】,点击跳转到原文MongoDb 快速入门教程

posted @ 2017-09-06 10:57  陈树义  阅读(17676)  评论(0编辑  收藏  举报