mongodb简单运用
mongodb
NoSQL（Not Only SQL），意思是"不仅仅是 SQL"，指的是非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL 用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
背景
随着互联网的飞速发展与普及，网民上网冲浪时所产生数据也逐日增多，从 GB 到 TB 到 PB。这些数据有很大一部分都是由关系型数据库管理系统（RDBMS）来进行处理的。
由于关系型数据库的范式约束、事务特性、磁盘 IO 等特点，若服务器使用关系型数据库，当有大量数据产生时，传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL 的出现解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，获取性能上的提升。但是，在某些特定场景下 NoSQL 仍然不是最佳人选，比如一些绝对要有事务与安全指标的场景。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至 2009 年趋势越发高涨。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
类型
键值（Key-Value）存储
特点：键值数据库就像传统语言中使用的哈希表。通过 Key 添加、查询或者删除数据。
优点：查询速度快。
缺点：数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据存储。
应用场景：内容缓存、用户信息比如会话、配置信息、购物车等，主要用于处理大量数据的高访问负载。
NoSQL 代表：Redis、Memcached…
文档（Document-Oriented）存储
特点：文档数据库将数据以文档的形式储存，类似 JSON，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。
优点：数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构。
缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。
应用场景：日志、 Web 应用等。
NoSQL 代表：MongoDB、CouchDB…
列（Wide Column Store/Column-Family）存储
特点：列存储数据库将数据储存在列族（Column Family）中，将多个列聚合成一个列族，键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
优点：列存储查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展，适用于分布式的文件系统，应对分布式存储的海量数据。
缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。
应用场景：日志、 分布式的文件系统(对象存储)、推荐画像、时空数据、消息/订单等。
NoSQL 代表：Cassandra、HBase…
图形（Graph-Oriented）存储
特点：图形数据库允许我们将数据以图的方式储存。
优点：图形相关算法。比如最短路径寻址，N 度关系查找等。
缺点：很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，分布式的集群方案不好做，处理超级节点乏力，没有分片存储机制，国内社区不活跃。
应用场景：社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱。
NoSQL 代表：Neo4j、Infinite Graph…
NoSQL 的优缺点
优点
- 高可扩展性
- 没有标准化
- 分布式计算
- 有限的查询功能（到目前为止）
- 低成本
缺点
- 最终一致是不直观的程序
- 架构的灵活性，半结构化数据
- 没有复杂的关系
总结
NoSQL 数据库在以下几种情况下比较适用：
- 数据模型比较简单
- 需要灵活性更强的 IT 系统
- 对数据库性能要求较高
- 不需要高度的数据一致性
- 对于给定的 Key，比较容易映射复杂值的环境
mongoDB
MongoDB 与关系型数据库术语对比
| SQL 术语概念 | MongoDB 术语概念 |
|---|---|
| database（数据库） | database（数据库） |
| table（表） | collection（集合） |
| row（行） | document or BSON document（文档） |
| column（列） | field（字段） |
| index（索引） | index（索引） |
| table joins（表连接） | embedded documents and linking（嵌入的文档和链接） |
| primary key Specify any unique column or column combination as primary key.（指定任意唯一的列或列组合作为主键） | primary keyIn MongoDB, the primary key isautomatically set to the_idfield.（在 MongoDB 中，主键被自动设置为_id字段） |
| aggregation (e.g. group by) | MongoDB provides three ways to perform aggregation: the aggregation pipeline, the map-reduce function, and single purpose aggregation methods.（聚合操作） |
MongoDB 数据类型
| 数据类型 | 描述 |
|---|---|
| String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
| Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。 |
| Boolean | 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。 |
| Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
| Min/Max keys | 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。 |
| Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
| Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
| Object | 用于内嵌文档。 |
| Null | 用于创建空值。 |
| Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
| Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。 |
| Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
| Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
| Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
| Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
安装
官网：https://www.mongodb.com/
下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community
将资源上传至服务器/usr/local/src，解压至/usr/local并重命名为mongodb。
# 创建 mongodb 目录
mkdir -p /usr/local/mongodb
# 解压 mongodb 至指定目录
tar -zxvf /usr/local/src/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.1.tgz -C /usr/local/
# 重命名解压目录为 mongodb
mv /usr/local/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.1/ /usr/local/mongodb/
# 创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/data/db
# 创建存放日志的目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/logs
# 创建日志记录文件
touch /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log
运行
配置文件解压目录下的bin创建mongodb.conf
# 数据文件存放目录
dbpath = /usr/local/mongodb/data/db
# 日志文件存放目录
logpath = /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log
# 以追加的方式记录日志
logappend = true
# 端口默认为 27017
port = 27017
# 对访问 IP 地址不做限制，默认为本机地址
bind_ip = 0.0.0.0
# 以守护进程的方式启用，即在后台运行
fork = true
通过配置文件运行
# 切换至指定目录
cd /usr/local/mongodb/
# 指定配置文件的方式启动服务
bin/mongod -f bin/mongodb.conf
连接
bin/mongo
关闭
bin/mongod -f bin/mongodb.conf --shutdown
#或者万能关闭法
# 查看 mongodb 运行的进程信息
ps -ef | grep mongodb
# kill -9 强制关闭
kill -9 pid
作为一个很懒的人，我建议docker安装
从菜鸟教程扒过来的
docker pull mongo:latest
#查看mongo镜像id
docker images
#运行
docker run -itd --name mongo -p 27017:27017 mongo --auth
#添加用户和密码
$ docker exec -it mongo mongo admin
# 创建一个名为 admin，密码为 123456 的用户。
> db.createUser({ user:'admin',pwd:'123456',roles:[ { role:'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'},"readWriteAnyDatabase"]});
# 尝试使用上面创建的用户信息进行连接。
> db.auth('admin', '123456')
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用户管理
| 权限 | 说明 |
|---|---|
| read | 允许用户读取指定数据库。 |
| readWrite | 允许用户读写指定数据库。 |
| userAdmin | 允许用户向 system.users 集合写入，可以在指定数据库里创建、删除和管理用户。 |
| dbAdmin | 允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问 system.profile。 |
| clusterAdmin | 必须在 admin 数据库中定义，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。 |
| readAnyDatabase | 必须在 admin 数据库中定义，赋予用户所有数据库的读权限。 |
| readWriteAnyDatabase | 必须在 admin 数据库中定义，赋予用户所有数据库的读写权限。 |
| userAdminAnyDatabase | 必须在 admin 数据库中定义，赋予用户所有数据库的 userAdmin 权限。 |
| dbAdminAnyDatabase | 必须在 admin 数据库中定义，赋予用户所有数据库的 dbAdmin 权限。 |
| root | 必须在 admin 数据库中定义，超级账号，超级权限。 |
管理用户
MongoDB 有一个用户管理机制，简单描述为管理用户组，这个组的用户是专门为管理普通用户而设的，暂且称之为管理员。
管理员通常没有数据库的读写权限，只有操作用户的权限，我们只需要赋予管理员
userAdminAnyDatabase角色即可。另外管理员账户必须在 admin 数据库下创建。
#切换数据库
use admin
#查看用户
db.system.users.find()
添加管理用户
db.createUser({ user: "<name>", pwd: "<cleartext password>", customData: { <any information> }, roles: [ { role: "<role>", db: "<database>" } | "<role>", ... ] });
user：用户名pwd：密码customData：存放用户相关的自定义数据，该属性也可忽略roles：数组类型，配置用户的权限重启以密码认证
管理员账户创建完成以后，需要重新启动 MongoDB，并开启身份验证功能。
先通过
db.shutdownServer()函数关闭服务。配置文件:mongo.conf
# 数据文件存放目录 dbpath = /usr/local/mongodb/data/db # 日志文件存放目录 logpath = /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log # 以追加的方式记录日志 logappend = true # 端口默认为 27017 port = 27017 # 以守护进程的方式启用，即在后台运行 fork = true # 对访问 IP 地址不做限制 bind_ip = 0.0.0.0 # 启动身份验证 auth = true身份认证
show users所有用户
db.auth("name","password")认证创建普通用户
#登录管理员 use admin db.auth("lwf","admine") #创建数据库 use test #创建用户对test数据库的读和写 db.createUser({user:"ppl",pwd:"123456",roles:[{role:"readWrite",db:"test"}]}) #使用ppl认证，1成功，0失败 use test db.auth("ppl","123456") #进行集合的添加，类似于js对象，直接 db.集合名.insert(json字符串) db.dog.insert({"name":"ppl"})更新用户
角色
db.updateUser("用户名", {"roles":[{"role":"角色名称",db:"数据库"},{"更新项2":"更新内容"}]})更新密码
更新用户密码有以下两种方式，更新密码时需要切换到该用户所在的数据库。注意：需要使用具有
userAdmin或userAdminAnyDatabse或root角色的用户执行：
- 使用
db.updateUser("用户名", {"pwd":"新密码"})函数更新密码- 使用
db.changeUserPassword("用户名", "新密码")函数更新密码删除用户
通过
db.dropUser()函数可以删除指定用户，删除成功以后会返回 true。删除用户时需要切换到该用户所在的数据库。注意：需要使用具有userAdmin或userAdminAnyDatabse或root角色的用户才可以删除其他用户。
操作
数据库操作（数据库级DDL）
切换数据库加创建数据库
use test列出数据库
show dbsshow databases删除数据库(当前所在数据库)
db.dropDatabase()
集合操作（表级DML）
创建自定义集合
db.createCollection(name, options)
name：要创建的集合名称。options：可选参数，指定有关内存大小及索引的选项。
字段 类型 描述 capped 布尔 （可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。 size 数值 （可选）限制集合空间的大小，默认为没有限制（以字节计）。如果 capped 为 true，必须指定该字段。 autoIndexId 布尔 （可选）如果为 true，自动在 _id字段创建索引。默认为 true。max 数值 （可选）限制集合中包含文档的最大数量，默认为没有限制。 和js属性一样，当你用到它是，就会自动创建，创建使用的默认属性
# 方式一： db.c2.insert({"a":1}) # 当第一个文档插入时，集合就会被创建并包含该文档 # 方式二： db.c3 # 创建一个空集合，里面没有数据时通过 show tables 或 show collections 是无法查看到的。需要向集合中插入一个文档才能看见。查看集合
通过
show tables或show collections查看所有集合。查看使用情况
db.dog.stats()删除
db.dog.drop()
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文档操作（记录，相当数据库表的一行数据）
插入
可以使用
insert/insertOne/save插入单条文档：
db.c1.insert({"name":"a"})db.c1.insertOne({"name":"a"})db.c1.save({"name":"a"})可以使用
insert/insertMany/save插入多条文档。区别在于把单条插入时函数参数的对象类型{}变成数组类型[{}, {}]：
db.c1.insert([{name:"a"}, {name:"b"}])db.c1.insertMany([{name:"a"}, {name:"b"}])db.c1.save([{name:"a"}, {name:"b"}])如果不指定
_id字段save()方法等同于insert()方法。如果指定_id字段，则变为更新文档的操作。#insert 1 db.place.insert({"name":"jiangxi1"}) db.place.save({"name":"shanghai"}) #insert many db.place.insert([{"name":"guangdong"},{"name":"jiangxi"}]) db.place.insertMany([{"name":"beijing"},{"name":"zhejiang"}]) db.place.save([{"name":"xingjiang"},{"name":"hebei"}])删除
通过
remove()函数是用来移除集合中的数据,其语法格式如下所示：db.COLLECTION_NAME.remove(<query>, {justOne: <boolean>})
query：(可选)删除的文档的条件。
justOne：(可选)如果设为 true，则只删除一个文档，False删除所有匹配的数据等价于
#删除符合条件的第一个文档 db.user.deleteOne(<query>) #删除所有数据命令 db.user.remove({}) #清空该集合(表) 等价于上一条 db.user.deleteMany({})更新
通过
update系列函数或者save函数可以更新集合中的文档。我们来详细看下update函数的使用，上一节已经介绍过save函数。
update()函数用于更新已存在的文档。语法格式如下：db.COLLECTION_NAME.update(query, update, options)
query：update 的查询条件，类似 SQL update 语句中的 where 部分。update：update 的对象和一些更新的操作符（如 s e t ， set，set，inc…）等，也可以理解为 SQL update 语句中的 set 部分。upsert：可选，如果不存在 update 的文档，是否插入该文档。true 为插入，默认是 false，不插入。multi：可选，是否批量更新。true 表示按条件查询出来的多条记录全部更新，false 只更新找到的第一条记录，默认是 false。#update place={ "name":"西藏" } db.place.update({"name":"jiangxi1"},place) # 修改单条 db.place.updateOne({"name":"西藏"}, {"$set": {"name":"东北"}}) # 查找到的匹配数据如果是多条，只会修改第一条 db.place.update({"name":"lisi"}, place) # 修改单条等价于 updateOne() # 查找到的匹配数据如果是多条，修改所有匹配到的记录 db.place.update({"name":"lisi"}, {"$set": place}, false, true) # 修改多条 db.place.updateMany({"name":"123123"}, {"$set":place}) # 修改多条查询
# 等同于db.place.find({}) db.place.find() # 去重 db.place.distinct('name') # pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档 db.place.find().pretty()运算
比较
#1、select * from user where id = 3 db.user.find({"_id":3}) #2、select * from user where id != 3 db.user.find({"_id":{"$ne":3}}) #3、select * from user where id > 3 db.user.find({"_id":{"$gt":3}}) #4、select * from user where age < 3 db.user.find({"age":{"$lt":3}}) #5、select * from user where id >= 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3}}) #6、select * from user where id <= 3 db.user.find({"_id":{"$lte":3}})逻辑
MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系，或者直接用
$and，$or，$not（与或非）#逻辑运算:$and,$or,$not #1 select * from user where id >=3 and id <=4; db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}) #2 select * from user where id >=3 and id <=4 and age >=4; db.user.find({ "_id":{"$gte":3,"$lte":4}, "age":{"$gte":4} }) db.user.find({ "$and": [ {"_id": {"$gte":3, "$lte":4}}, {"age": {"$gte":4}} ] }) #3 select * from user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "tianqi"; db.user.find({ $or: [ {"_id": {$gte:0, $lte:1}}, {"_id": {$lte:4}}, {"name": "tianqi"} ] }) db.user.find({ "$or": [ {"$and": [ {"_id": {"$gte": 0}}, {"_id": {"$lte": 1}} ]}, {"_id": {"$gte": 4}}, {"name": "tianqi"} ] }); #4 select * from user where id % 2 = 1; db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) #上一条取反 db.user.find({ "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}} })成员
成员运算无非in和not in，MongoDB中形式为
$in，$nin#1、select * from user where age in (1,2,3); db.user.find({"age":{"$in":[1,2,3]}}) #2、select * from user where name not in ("zhangsan","lisi"); db.user.find({"name":{"$nin":["zhangsan","lisi"]}})$type
MongoDB中可以使用的类型如下表所示：
# 查询name是字符串类型的数据 db.user.find({name:{$type:2}})正则
正则定义在
/ /内#1、select * from user where name regexp '^z.*?(n|u)$'; #匹配规则：z开头、n或u结尾，不区分大小写 db.user.find({'name':/^z.*?(n|u)$/i})投影
MongoDB投影意思是只选择必要的数据而不是选择一整个文件的数据。
在MongoDB中，当执行
find()方法，那么它会显示一个文档所有字段。要限制这一点，需要设置的字段列表值1或0。1用来显示字段而0是用来隐藏字段，
_id会默认显示出来。#1、select name,age from user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1}) #2、select name,age from user where name regexp "^z.*(n|u)$"; db.user.find({ "name":/^z.*(n|u)$/i }, { "_id":0, "name":1, "age":1 } )数组
#查询数组相关 #查hobbies中有dancing的人 db.user.find({ "hobbies":"dancing" }) #查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]} }) #查看索引第2个爱好为dancing的人(索引从0开始计算) db.user.find({ "hobbies.2":"dancing" }) #查看所有人的第1个到第2个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件(左闭右开) db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":[0,2]}, } ) #查看所有人最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":-2}, } ) #查询子文档有"country":"China"的人 db.user.find( { "addr.country":"China" } )排序
在MongoDB中使用使用
sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列# 按姓名正序 db.user.find().sort({"name":1}) # 按年龄倒序 按id正序 db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})分页
limit表示取多少个document，skip代表跳过几个document
分页公式如下：
db.user.find().skip((pageNum–1)*pageSize).limit(pageSize)db.user.find().limit(2).skip(0) # 前两个 db.user.find().limit(2).skip(2) # 第三个和第四个 db.user.find().limit(2).skip(4) # 第五个和第六个统计
# 查询_id大于3的人数 # 方式一 db.user.count({'_id':{"$gt":3}}) # 方式二 db.user.find({_id:{"$gt":3}}).count()聚合
我们在查询时肯定会用到聚合，在MongoDB中聚合为aggregate，聚合函数主要用到
$match,$group,$avg.$project,$concat，可以加$match也可以不加$match
Aggregate语法
基本格式：
db.collection.aggregate(pipeline, options)
pipeline：一系列数据聚合操作或阶段。在版本2.6中更改：该方法仍然可以将流水线阶段作为单独的参数接受，而不是作为数组中的元素;但是，如果不将管道指定为数组，则不能指定options参数。目前所使用的4.0.4版本必须使用数组。options：可选。 aggregate()传递给聚合命令的其他选项。 2.6版中的新增功能：仅当将管道指定为数组时才可用。注意：使用db.collection.aggregate()直接查询会提示错误，但是传一个空数组如db.collection.aggregate([])则不会报错，且会和find一样返回所有文档。
m a t c h 和 match和match和group
相当于sql语句中的where和group by
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等 # select * from db1.emp where post='公务员'; db.emp.aggregate([{"$match":{"post":"公务员"}}]) # select * from db1.emp where id > 3 group by post; db.emp.aggregate([ {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}} ]) # select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000; db.emp.aggregate([ {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} ]) {"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}} #1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可 {"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组 #2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last #例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate([{"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}]) #例2：取每个部门最大薪资与最低薪资 db.emp.aggregate([{"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}]) #例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高 db.emp.aggregate([{"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}]) #例4：求每个部门的总工资 db.emp.aggregate([{"$group":{"_id":"$post","count":{"
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![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-12RO7taE-1611472114975)(5.MongoDB数据库的基本操作.assets/image-20201106163720441.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210124151626392.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x3ZjA2MTU=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)