MongoDB入门
1. MongoDB简介
1.1 什么是MongoDB(NOSQL)
MongoDB 的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/
1.2 MongoDB特点
MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
具体特点总结如下:
(1)面向集合存储,易于存储对象类型的数据
(2)模式自由
(3)支持动态查询
(4)支持完全索引,包含内部对象
(5)支持复制和故障恢复
(6)使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
(7)自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性(MapReduce)
(8)支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序
(9)文件存储格式为BSON(一种 JSON 的扩展)
1.3 MongoDB体系结构
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户
的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
(1)MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。
(2)多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。
(3)多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。
(4)一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构
下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比
MongoDb | 关系型数据库Mysql |
---|---|
数据库(databases) | 数据库(databases) |
集合(collections) | 表(table) |
文档(document) | 行(row) |
2.安装与启动
2.1 安装设置
双击“资源”中的“mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.8-signed.msi”
按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中。
我们要启动的服务程序就是
C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0.8\bin
目录下的mongod.exe,为了方便我们每次启动,我将
C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0.8\bin 设置到环境变量path中。
2.2 启动服务
(1)首先打开命令提示符,创建一个用于存放数据的目录
(2)启动服务
dbpath参数用于指定数据存储目录
启动后效果如下:
我们在启动信息中可以看到,mongoDB的默认端口是27017
如果我们不想按照默认端口启动,可以通过--port 命令来修改端口
客户端工具:
2.3 登录系统
我们另外打开命令提示符窗口,如果mongoDB是按默认的端口启动的,并且是部署在本机的。输入命令 mongo 即可登陆系统
从界面输出的信息我们可以得知,它默认连接的是test数据库
如果是要连接远程的mongoDB服务器 ,就输入命令
mongo 远程IP地址
如果远程的mongoDB服务端口不是默认的,需要输入命令
mongo 远程IP地址:端口
输入exit命令可退回到命令提示符
2.4 mongodb实现远程连接
use admin;
db.createUser(
{
user: "gerry",
pwd: "gerry",
roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
}
);
-
配置mongodb.conf
bind_ip=0.0.0.0
port=27017
dbpath=/root/mongodb-linux-x86_64-4.0.8/data/db
logpath=/root/mongodb-linux-x86_64-4.0.8/data/log/mongo.log
auth=true #开启权限认证
## --fork 后台启动 必须指定日志文件
-
重启mongodb
## 关闭mongodb
./mongod -shutdown --dbpath=/usr/local/mongodb/data
/etc/init.d/mongod
-
防火墙开放27017端口
firewall-cmd --add-port=27017/tcp --permanent
3. 数据库的CURD操作
3.1 选择/创建数据库
使用use 数据库名称即可选择数据库,如果该数据库不存在会自动创建
use testdb;
3.2 插入文档
文档相当于关系数据库中的记录
首先我们定义一个文档变量,格式为变量名称={}; 例如:
接下来就是将这个变量存入MongoDB
格式为:
db.集合名称.save(变量);
这里的集合就相当于关系数据库中的表。例如:
这样就在testCollection集合中存入文档。如果这个testCollection集合不存在,就会自动创建。
当然,你也可以不用定义变量,直接把变量值放入save方法中也是可以地。
为了方便后期测试,我们再多加点数据
db.testCollection.save({name:"沙和尚",sex:"男",age:25,address:"流沙河路11号"}); db.testCollection.save({name:"唐僧",sex:"男",age:35,address:"东土大唐"}); db.testCollection.save({name:"白骨精",sex:"女",age:18,address:"白骨洞"}); db.testCollection.save({name:"白龙马",sex:"男",age:20,address:"西海"}); db.testCollection.save({name:"哪吒",sex:"男",age:15,address:"莲花湾小区"});
3.3 查询集合
我们要查询某集合的所有文档,使用find()方法。语法格式为:
db.集合名称.find();
例如,我们要查询testCollection集合中的所有文档:
这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongDB会自动创建,其类型是ObjectID类型。
如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以使ObjectID类型,也可以是MongoDB支持的任意类型. 例如:
db.testCollection.save({_id:1,name:"红孩儿",sex:"男",age:15,address:"火云洞"});
如果我想按一定条件来查询,比如我想查询性别为“女”的记录,怎么办?很简单!
只要在find()中添加参数即可,参数也是json
格式,如下:
db.testCollection.save({sex:"男"});
为了避免游标可能带来的开销,MongoDB还提供了一个叫findOne()的方法,用来返回结果集的第一条记录。
db.testCollection.findOne({sex:"男"});
性别为男的有很多条,这里只返回了第一条记录。
当我们需要返回查询结果的前几条记录时,可以使用limit方法,例如:
db.testCollection.find().limit(2);
3.4 修改文档
我们要想修改记录,可以使用update方法 .
例如:我向将姓名为孙悟空的学员文档中的age字段值改为31,执行下列语句,看会发生什么?
我们在执行查询
哦,悲剧了~~ 原来的孙悟空的文档只剩下_id 和age两个字段了。
那如何保留其它字段值呢?
我们需要使用MongoDB提供的修改器$set 来实现,请看下列代码。
再次查询,会发现“白龙马”文档中原有的其它字段还保留下来,而更新age字段也成功了。
3.5 删除文档
删除文档使用remove()方法,格式为:
db.集合名称.remove(条件);
请慎用remove({}), 它会一条不剩地把你的集合所有文档删的干干净净。
现在演示一下,删除name为“唐僧”的记录:
db.testCollection.remove({name:"唐僧"});
4.高级查询
4.1 模糊查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:
/模糊查询字符串/
例如,我要查询testCollection集合中address字段中含有“洞”的所有文档,代码如下
db.testCollection.find({address:/洞/}); #包含洞字的记录 db.testCollection.find({name:/^唐/}); #查询姓唐的记录 db.testCollection.find({address:/区$/}); #查询以区结尾的地址 db.testCollection.find({name:/mm/i}); #包含mm字符的忽略大小写匹配
4.2 Null值查询
如果我们想找出集合中某字段值为空的文档,如何查询呢?其实和我们之前的条件查询是一样的,条件值写为null就可以了。
我们现在集合中的文档都是没有空值的,为了方便测试,现在我们将数据做些修改:
将“沙和尚”的address改为空
db.testCollection.update({name:"沙和尚"},{$set:{address:null}});
在执行条件查询
db.testCollection.find({address:null});
会发现不仅会显示“唐僧”这条文档,之前因为修改导致address字段丢失的那条记录也出现了。也就是说,这种查询会查询出该字段为null的以及不存在该字段的文档记录。
4.3 大于小于
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下
db.testCollection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value db.testCollection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value db.testCollection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value db.testCollection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value
示例:查询年龄大于等于20岁的学员记录
db.testCollection.find({age:{$gte:20}});
4.4 不等于
不等于使用$ne操作符。
示例:查询sex字段不为“男”的文档
db.testCollection.find({sex:{$ne:"男"}});
4.5 判断字段是否存在
判断字段是否存在使用$exists操作符。
示例:查询所有含有address字符的文档。
db.testCollection.find({address:{$exists:true}});
示例:查询所有不含有address字符的文档。
db.testCollection.find({address:{$exists:false}});
4.6 包含与不包含
包含使用$in操作符。
示例:查询testCollection集合中age字段包含20,25,30的文档
db.testCollection.find({age:{$in:[20,25,30]}});
示例:查询testCollection集合中age字段不包含20,25,30的文档
db.testCollection.find({age:{$nin:[20,25,30]}});
4.7 统计记录条数
统计记录条件使用count()方法。
示例:查询testCollection集合的文档条数。
db.testCollection.count();
示例:查询testCollection集合中age字段小于等于20的文档条数。
db.testCollection.count({age:{$lte:20}});
4.8 条件连接--并且
我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相当于SQL的and)
格式为:$and:[ { },{ },{ } ]
示例:查询testCollection集合中age大于等于20 并且age小于30的文档
db.testCollection.find({$and:[{age:{$gte:20}},{age:{$lt:30}}]);
4.9 条件连接--或者
如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用操作符进行关联,与前面and的使用方式相同
格式为:$or:[ { },{ },{ } ]
示例:查询testCollection集合中sex为女,或者年龄小于20的文档记录
db.testCollection.find({$or:[{sex:女},{age:{$lt:30}}]);
5. Java连接MongoDB
5.1 查询文档
5.1.1 查询全部
(1)创建maven工程mongoDBDemo ,引入依赖。
<dependencies> <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.10.1</version> </dependency> </dependencies>
(2)编写代码,遍历testCollection集合所有数据:
MongoClient client=new MongoClient();//创建连接对象 MongoDatabase database = client.getDatabase("testdb");//获取数据库 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testCollection");//获取集合 FindIterable<Document> list = collection.find();//获取文档集合 for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据 System.out.println("name:"+ doc.getString("name") ); System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") ); System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型 System.out.println("address:"+ doc.getString("address") ); System.out.println("--------------------------"); }
MongoDB的数字类型默认使用64位浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)} 或NumberLong(8字节符号整数){“x”:NumberLong(“3”)}
5.1.2 匹配查询
MongoDB使用BasicDBObject类型封装查询条件,构造方法的参数为key 和value .
示例:查询testCollection集合中name为猪八戒的文档
//构建查询条件 BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "猪八戒"); FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合 //....遍历集合
5.1.3 模糊查询
构建模糊查询条件是通过正则表达式的方式来实现的
(1)完全匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name$");
(2)右匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.*name$");
(3)左匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name.*$");
(4)模糊匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.name.$");
示例:模糊查询testCollection集合中address 中含有洞的文档记录
//模糊查询:like %洞% Pattern queryPattern = Pattern.compile("^.*洞.*$"); BasicDBObject bson=new BasicDBObject("address", queryPattern); FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合 //....遍历集合
5.1.4 大于小于
在MongoDB提示符下条件json字符串为{ age: { $lt :20 } } ,对应的java代码也是BasicDBObject 的嵌套。
示例:查询testCollection集合中age小于20的文档记录
//查询年龄小于20的 BasicDBObject bson=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",20)); FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集 //....遍历集合
5.1.5 条件连接--并且
示例:查询年龄大于等于20并且小于30的文档记录
//查询年龄大于等于20的 BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$gte",20)); //查询年龄小于30的 BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",30)); //构建查询条件and BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$and", Arrays.asList(bson1,bson2) );
5.1.6 条件连接-或者
示例:查询年龄小于等于20或者性别为女的文档记录
BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lte",20)); BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("sex", "女"); //构建查询条件or BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$or", Arrays.asList( bson1, bson2 ) );
5.2 增加文档
我们使用insertOne方法来插入文档。
示例:添加文档记录--名称:铁扇公主 性别:女 年龄:28 地址:芭蕉洞
//获取连接 MongoClient client=new MongoClient(); //得到数据库 MongoDatabase database = client.getDatabase("testdb"); //得到集合封装对象 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testCollection"); Map<String, Object> map=new HashMap(); map.put("name", "铁扇公主"); map.put("sex", "女"); map.put("age", 35.0); map.put("address", "芭蕉洞"); Document doc=new Document(map); collection.insertOne(doc);//插入一条记录 //collection.insertMany(documents);//一次性插入多条文档
5.3 删除文档
示例:将名称为铁扇公主的文档删除
//获取连接 MongoClient client=new MongoClient(); //得到数据库 MongoDatabase database = client.getDatabase("testdb"); //得到集合封装对象 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testCollection"); BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "铁扇公主"); collection.deleteOne(bson);//删除记录(符合条件的第一条记录) //collection.deleteMany(bson);//删除符合条件的全部记录
5.4 修改文档
示例:将红孩儿的地址修改为“南海”
//获取连接 MongoClient client=new MongoClient(); //得到数据库 MongoDatabase database = client.getDatabase("testdb"); //得到集合封装对象 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testCollection"); //修改的条件 BasicDBObject bson= new BasicDBObject("name", "红孩儿"); //修改后的值 BasicDBObject bson2 = new BasicDBObject("$set",new BasicDBObject("address", "南海")); //参数1:修改条件 参数2:修改后的值 collection.updateOne(bson, bson2); //collection.updateMany(filter, update);//修改符合条件的所有记录
updateMany方法用于修改符合条件的所有记录
updateOne方法用于修改符合条件的第一条记录
6. MongoDB连接池
6.1 代码实现
MongoClient 被设计为线程安全的类,也就是我们在使用该类时不需要考虑并发的情况,这样我们可以考虑把MongoClient 做成一个静态变量,为所有线程公用,不必每次都销毁。这样可以极大提高执行效率。实际上,这是MongoDB提供的内置的连接池来实现的。
首先我们先创建一个“管理类”,相当于我们原来BaseDao
public class MongoManager { private static MongoClient mongoClient=null; //对mongoClient初始化 private static void init(){ mongoClient=new MongoClient(); } public static MongoDatabase getDatabase(){ if(mongoClient==null){ init(); } return mongoClient.getDatabase("testdb"); } }
然后我们创建一个TestDao
public class TestDao { public void save(String name,String sex,double age,String address){ MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase(); MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testCollection"); Document docment=new Document(); docment.put("name", name); docment.put("sex", sex); docment.put("age", age); docment.put("address", address); collection.insertOne(docment); } }
现在做个测试,循环插入5万条数据,看看执行时间是多长时间
public static void main(String[] args) { long startTime = new Date().getTime();//开始时间 TestDao testDao=new TestDao(); for(int i=0;i<20000;i++){ testDao.save("测试"+i, "女", 25.0, "测试地址"+i); } long endTime = new Date().getTime();//完成时间 System.out.println("完成时间:"+(endTime-startTime)+"毫秒"); }
6.2 参数设置
在刚才的代码基础上进行连接池参数的设置
修改MongoManager的init方法
//对mongoClient初始化 private static void init(){ //连接池选项 Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();//选项构建者 builder.connectTimeout(5000);//设置连接超时时间 builder.socketTimeout(5000);//读取数据的超时时间 builder.connectionsPerHost(30);//每个地址最大请求数 builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//写入策略,仅抛出网络异常 MongoClientOptions options = builder.build(); mongoClient=new MongoClient("127.0.0.1",options); }
写入方式有如下策略。
WriteConcern.NONE:没有异常抛出
WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常,没有服务器错误异常
WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待服务器完成写操作。
WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待一个主服务器完成写操作。
WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。
WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。
WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;等待至少2台服务器完成写操作。
7. MongoDB应用场景
常见应用场景:
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就是存log,因为mongodb本身存的就是json,可以很方便的接入各种存储日志的地方。然后可以做成相关监控报表。
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其他的话要看题主所在的行业了,不同的行业有不同的用法,比如说信息的展示等等
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在网游界,MongoDB也非常流行,比如说最近大火的阴阳师,数据库用的就是MongoD
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自带sharding,快速得水平扩展,为存储海量数据带来便捷
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