MongoDB数据库的使用
MongoDB是一个基于分布式 文件存储的NoSQL数据库,适合存储JSON风格文件的形式。
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三元素:数据库、集合和文档。
- 文档:对应着关系数据库中的行,就是一个对象,由键值对构成,是json的扩展Bson形式,示例
{'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,示例
{'name':'guojing','gender':'男'} {'name':'huangrong','age':18} {'book':'shuihuzhuan','heros':'108'}
- 文档:对应着关系数据库中的行,就是一个对象,由键值对构成,是json的扩展Bson形式,示例
一、环境安装与运行
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安装
sudo apt-get install mongodb
配置文件为 /etc/mongodb.conf,默认端口号:27017
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启动服务器
sudo service mongodb start #相当于执行命令 sudo mongod --config /etc/mongodb.conf
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关闭服务器
sudo service mongodb stop
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重启服务器
sudo service mongodb restart #修改了配置文件/etc/mongodb.conf后,需要重启mongodb服务器让配置生效
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启动客户端
sudo mongo
二、数据库操作
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查看当前数据库
db
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查看所有数据库
show dbs
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切换(或创建)数据库
use 数据库名
切换数据库,如果数据库不存在,当插入数据或创建集合时,会自动创建这个数据库
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删除数据库
db.dropDatabase()
删除当前指向的数据库,如果不存在,则什么也不做
三、集合操作
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创建
db.createCollection(name[,options]) #name集合名称 #options可选,是一个用于指定集合配置的文档,其中capped参数默认不设置上限(false),若设置上限(true)则需要指定参数size,单位字节
#不设置集合大小 db.createCollection("stu") #设置集合大小 db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
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查看当前数据库集合
show collections
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删除集合
db.集合名.drop()
四、数据操作
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插入
db.集合名.insert(文档) 或 db.集合名.insert([文档...])
#如果不指定_id字段,则分配一个唯一的ObjectId;如果指定_id字段,且_id已经存在时,不做任何操作;如果一次性插入多条数据,以数组的方式传入文档# 不指定_id db.stu.insert({name:'gj',gender:1}) #指定_id s1={_id:'20160101',name:'hr'} s1.gender=0 db.stu.insert(s1)
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删除--(注意justOne参数)
db.集合名.remove(条件,{justone:<boolean>}) #参数justOne默认false,删除多条
# 只删除匹配到的一条数据 db.stu.remove({gender:0},{justOne:true}) #删除所有 db.stu.remove({})
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修改--(注意$set以及multi参数)
db.集合名.update({条件},$操作符,{multi: <boolean>}]) #参数multi只和$操作符一起使用,默认false,只修改一条数据,true表示修改多条数据
# 不使用操作符$set,修改整条文档 db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'}) #使用操作符$set指定属性修改 db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}}) #multi参数和$set一起使用,修改多条文档 db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})
- 修改集合字段名
db.目标集合.updateMany( {查询条件}, {$rename : { 原名称:新名称 } } )
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保存
db.集合名.save(document)
#在手动插入_id字段时,如果_id已经存在,做全文档更新操作,其余均表示插入数据。db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1}) db.stu.save({_id:'20160102','name':'wyk'}) #对上述文档做修改
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查询
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基本查询
db.集合名.find({条件文档}) #查询所有 db.集合名.findOne({条件文档}) #只查询第一条 db.集合名.find({条件文档}).pretty() #结果格式化输出
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比较运算符
- 等于:默认,没有运算符
- 小于: $lt
- 小于等于: $lte
- 大于:$gt
- 大于等于:$gte
- 不等于:$ne
#查询年龄大于等于18的学生 db.stu.find({"age":{$gte:18}})
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逻辑运算符
- 逻辑与:默认
- 逻辑或:$or
# 查询年龄大于或等于18,并且性别为1的学生 db.stu.find({"age":{$gte:18},"gender":1}) #查询年龄大于18,或性别为0的学生 db.stu.find({$or:[{"age":{$gt:18}},{"gender":1}]}) #查询年龄小于18或者大于20,性别为1的学生 db.stu.find({$or:[{"age":{$lt:18}},{"age":{$gt:20}}],"gender":1})
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范围运算符
- 在某个范围$in,后面接数组
- 不在某个范围$nin,后面接数组
#查询年龄18、20以及22岁的学生 db.stu.find({"age":{$in:[18,20,22]}}) #查询年龄不等于18或20的学生 db.stu.find({"age":{$nin:[18,20]}})
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正则表达式
- 使用/表达式/或者$regex
#查询姓黄的学生 db.stu.find({"name":/^黄/}) db.stu.find({"name":{$regex:"^黄"}})
- 使用/表达式/或者$regex
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自定义查询
- 使用$where:function(){return 满足条件的数据表达式}------运算符使用js语法,比如逻辑与(&&),逻辑或(||)
#查询年龄18-22的学生 db.stu.find({$where:function(){return this.age>18 && this.age<22}}) #查询年龄小于18或者大于22的学生 db.stu.find({$where:function(){return this.age<18 || this.age>22}})
- 使用$where:function(){return 满足条件的数据表达式}------运算符使用js语法,比如逻辑与(&&),逻辑或(||)
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投影
- 只显示部分字段
db.集合名.find({条件},{字段名:1,...}) #1表示该字段显示,0不显示;_id列默认显示,不显示需要明确设置为0
#查询姓名和年龄(显示_id) db.stu.find({},{name:1,gender:1}) #查询姓名和年龄(不显示_id) db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})
- 只显示部分字段
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skip
- 跳过指定数量的文档
db.集合名.find({条件}).skip(number) #number默认为0
#查询从第3条开始的学生信息 db.stu.find().skip(2)
- 跳过指定数量的文档
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limit
- 读取指定数量的文档
db.集合名.find({条件}).limit(number) #不写number参数,默认读取所有文档
#读取3条学生信息 db.stu.find().limit(3)
- 读取指定数量的文档
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skip和limit合用
- 不区分先后顺序
#查询第5-9条学生信息 db.stu.find().skip(4).limit(5) #相当于跳过4条数据,选5条
- 不区分先后顺序
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sort
- 对结果集进行排序
db.集合名称.find({条件}).sort({字段:1,...}) #1表示升序,-1表示降序
#根据性别降序,再根据年龄升序 db.stu.find().sort({"gender":-1,"age":1})
- 对结果集进行排序
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count
- 对结果集中文档数目进行统计,返回整数
db.集合名.find({条件}).count() 或者 db.集合名.count({条件})
#统计年龄大于20的男生人数 db.stu.count({"age":{$gt:20},"gender":1})
- 对结果集中文档数目进行统计,返回整数
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distinct
- 对数据去重,返回的是该字段值去重后组成的列表,比如对‘name’字段去重,则列表中的元素为去重后的name值。
db.集合名.distinct("字段名",{条件})
- 对数据去重,返回的是该字段值去重后组成的列表,比如对‘name’字段去重,则列表中的元素为去重后的name值。
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五、聚合(aggregate)
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聚合主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()
db.集合名.aggregate([{管道:{表达式}}...])
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管道
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文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理
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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
- $unwind:将数组类型的字段进行拆分
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表达式
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处理输入文档并输出
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语法:表达式:‘$字段名’
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常用表达式:
- $sum:计算总和,$sum:'$字段'表示求和,注意$sum:1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(以列表的方式显示字段值)
- $first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
- $last:根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
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$group
- 文档分组,用于统计结果
- _id表示分组的依据,使用某个字段的格式为'$字段'
# 统计男、女生人数 db.stu.aggregate([{$group:{"_id":'gender',"couter":{$sum:1}}}]) #结果文档中显示_id和counter的值
- _id按照null分组,会将集合中所有文档分为一组
# 求学生总人数和平均年龄 db.stu.aggregate([{$group:{_id:null,counter:{$sum:1},average_age:{$avg:"$age"}}}])
- 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中
#统计男、女生信息 db.stu.aggregate([{$group:{_id:"$gender",objects:{$push:"$$ROOT"}}}])
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$match
- 过滤数据,输出符合条件文档
#查询年龄大于20的学生 db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}}]) #查询年龄大于20的男、女生人数 db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:"$gender",counter:{$sum:1}}}])
- 过滤数据,输出符合条件文档
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$project
- 修改输出文档的结构
#查找学生姓名、年龄 db.stu.aggregate([{$project:{"_id":0,"name":1,"age":1}}]) #查询男生、女生人数,但仅输出人数 db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,counter:1}}])
- 修改输出文档的结构
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$sort
- 将输入文档排序后输出
#查询学生信息,按年龄升序 db.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}]) #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}}])
- 将输入文档排序后输出
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$limit
- 限制聚合管道返回的文档数
#查询2条学生信息 db.stu.aggregate([{$limit:2}])
- 限制聚合管道返回的文档数
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$skip
- 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档,$skip和$limi合用时,注意先写skip,再写limit
#查询从第3条开始的学生信息 db.stu.aggregate([{$skip:2}]) #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}])
- 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档,$skip和$limi合用时,注意先写skip,再写limit
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$unwind
- 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
- 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
六、索引
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提升查询速度
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创建大量数据
for(var i=0;i<1000000;i++){db.stu.insert({name:'test'+i,num:i})}
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性能分析工具:explain("executionStats")
查询语句.explain("executionStats")
'millis'后面显示的是查询时间,单位ms
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建立索引
db.集合.ensureIndex({属性:1或-1}) #1表示升序,-1表示降序,建立后的索引名称为"属性_1"或者"属性_-1"
例如:db.stu.ensureIndex({name:1}),建立后的索引名称为"name_1"
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建立唯一索引
db.集合.ensureIndex({属性:1},{"unique":true})
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建立联合索引
db.集合名.ensureIndex({属性1:1,属性2:1...})
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查看索引
db.集合名.getIndexes()
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删除索引
db.集合名.dropIndex("索引名称")
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创建字段的TTL(Time To Live )索引,设置文档过期时间
db.test.ensureIndex({'Date1':1},{expireAfterSeconds:10}) # 索引名:Date1_1 db.test.insertOne({'Date1':new Date(),'Name':'Lily','Age':20})
如上设置,所有含有Date1字段的数据,会在入库10秒后过期
七、数据库安全
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。mongodb数据库采用了角色-用户-数据库的安全管理方式。
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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
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创建超级管理用户:
use admin #首先切换到admin数据库 db.createUser({ user:'用户名', pwd:'密码', roles:[{role:'root',db:'admin'}] })
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启用安全验证
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修改配置文件( /etc/mongodb.conf)
#noauth = true auth = true #开启安全验证
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重启服务
sudo service mongodb restart
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终端连接
# sudo mongo -u '用户名' -p '密码' --authenticationDatabase '数据库名' sudo mongo -u 'admin' -p '密码' --authenticationDatabase 'admin'
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普通用户管理
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首先使用超级管理员登陆,然后再进行用户管理操作
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创建普通用户
db.createUser({ user:'用户名', pwd:'密码', roles:[{role:'readWrite',db:'数据库名'}...] #数组里可以有多个角色文档,比如用户在不同的数据库里都有读写权限 })
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查看当前数据库的用户
show users
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修改用户:可以修改pwd、roles属性
db.updateUser('用户名',{pwd:'新密码',roles:[{'新角色'}...]})
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删除用户
use admin #切换到admin数据库 db.system.users.remove(条件)
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终端连接
sudo mongo -u '用户名' -p '密码' --authenticationDatabase '数据库名'
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八、复制
复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据的副本,允许从硬件故障和服务中断中恢复数据,能够实现无宕机维护(自动故障转移与自动恢复)。
复制至少需要2个节点,其中1个为主节点,其它均为从节点。任何节点均可以成为主节点。
主节点负责所有写入操作,从节点定期轮询主节点获取这些操作并执行这些操作,从而保证从节点的数据与主节点一致。
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设置复制节点
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创建数据库文件存放目录(自定义)
mkdir ~/Desktop/t1 mkdir ~/Desktop/t2
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使用如下格式启动mongod,如果在同一台主机上,注意port不能相同,replSet的名称必须是一致的(名称可以自定义)
sudo mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27017 --dbpath ~/Desktop/t1 --replSet rs0 sudo mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27018 --dbpath ~/Desktop/t2 --replSet rs0
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连接主服务器(自定义一个)
sudo mongo --host 192.168.196.128 --port 27017
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初始化
rs.initiate()
哪个服务器执行初始化,哪个服务器就作为主节点,rs是mongo服务器中专门用于复本集操作的内置对象
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查看当前状态
rs.status()
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添加副本集
rs.add("192.168.127.128:27018")
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连接从服务器
sudo mongo --host 192.168.196.128 --port 27018
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从服务器设置
rs.slaveOk()
主服务器插入数据,从服务器就可以读取数据了
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删除从节点
rs.remove('192.168.196.128:27018') #需要在主服务器操作
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模拟故障重启
- 关闭主服务器后再重新启动,会发现原来的从服务器变为了主服务器,新启动的服务器(原来的主服务器)变为了从服务器,但是注意在重启的服务器上重新设置rs.slaveOk()
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九、备份与恢复
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备份
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语法
sudo mongodump -h 服务器地址 -d 需要备份的数据库 -o 备份数据存放目录
mkdir ~/Desktop/test1_bak #创建存放备份数据的目录 sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1_bak
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恢复
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语法
sudo mongorestore -h 服务器地址 -d 恢复后数据库名 --dir 备份数据所在位置
sudo mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1_bak/test1
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十、python交互
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安装pymongo包
sudo pip3 install pymongo
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引入包
import pymongo
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建立连接并创建客户端
有安全认证:client=MongoClient("mongodb://用户名:密码@host:27017/数据库") 无安全认证:client=MongoClient("mongodb://localhost: 27017")
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获得数据库(以test数据库为例)
db = client.数据库名 例如:db = client.test
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获得集合stu
stu = db.stu
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数据操作
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查询
- find_one 查找单个文档
stu1 = stu.find_one({条件}) #返回一条文档,字典类型
- find 查找多个文档
cursor = stu.find({条件}) #返回迭代器对象cursor #方式1:用for循环迭代取值 for s in cursor: print(s) #字典类型 #方式2:用next取值 s1 = next(cursor) s2 = next(cursor) ...
- find_one 查找单个文档
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插入
- insert_one 插入一条文档
stu.insert_one(文档)
- insert_many 插入多条文档
stu.insert_many([文档1,文档2...])
- insert_one 插入一条文档
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更新
- replace_one 更新匹配到的第一条整条文档
stu.replace_one({条件}, {文档}, upsert=False)
upsert=False(默认)时,如果没有匹配到的文档,则不做任何操作;upsert=True时,匹配到则更新,未匹配到则插入(执行Insert_one操作)
- update_one 与$set一起使用,指定属性修改匹配到的第一条文档
stu.update_one({条件},{'$set':{文档}},upsert=False)
upsert=False(默认)时,如果没有匹配到的文档,则不做任何操作;upsert=True时,匹配到则更新,未匹配到则插入,示例
stu.update_one({'name': '刘德华'}, {'$set': {'gender': 0}}, upsert=True) # 如果根据{'name': '刘德华'}未匹配到结果,则会执行: #stu.insert_one({'name': '刘德华', 'gender': 0})
- update_many 与$set一起使用,指定属性修改多条文档
stu.update_many({条件},{'$set':{文档}}, upsert=False)
用法参考upsert_one
- replace_one 更新匹配到的第一条整条文档
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删除
- delete_one 删除单条文档
stu.delete_one({条件})
- delete_many 删除多条文档
stu.delete_many({条件})
- delete_one 删除单条文档
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十一、解决游标连接超时问题
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原因
游标连接单次最大超时时间为10分钟,单次从mongo服务端获取的数据为101条或者1~16M,如果在10分钟内,未处理完获取的所有数据,则会报异常
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解决方案
1、设置 no_cursor_timeout=True,即游标连接永不超时,需要手动关闭游标(可以利用with上下文管理器)
2、减少单次获取的数据量,比如 batch_size=10,即单次获取10条数据
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示例
with 集合.find({},{'_id':0},sort=[('time',1)],no_cursor_timeout=True,batch_size=10) as cursor: for result in cursor: parse(result)
不显示_id字段,按照time字段升序排序,同时单次获取10条数据