mongodb的学习-6-命令简单使用

1.创建数据库

use DATABASE_NAME

举例说明：

> use another //创建了数据库another
switched to db another
> db
another
> show dbs //查看所有数据库，刚创建的数据库 another 没显示，需要插入数据才显示
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> db.another.insert({"name":"hello"}) //往集合another中插入数据，创建了another集合
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs  //然后就显示了数据库
admin    0.000GB
another  0.000GB
config   0.000GB
local    0.000GB
> 

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

 

2.删除数据库

db.dropDatabase()

两种方法：

1)删除集合

> show dbs
admin    0.000GB
another  0.000GB
config   0.000GB
local    0.000GB
> show tables
another
> db.another.drop()
true
> show tables
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

可见，删除了唯一的tables后，数据库也相应被删除了

2)删除数据库

> show dbs
admin    0.000GB
another  0.000GB
config   0.000GB
local    0.000GB
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "another", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> 

 

3.创建集合

db.createCollection(name, options)

参数说明：

• 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

options 可以是如下参数：

字段	类型	描述
capped	布尔	（可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会将新添加的文档自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId	布尔	（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size	数值	（可选）为固定集合指定一个最大值（以字节计）。 如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max	数值	（可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。

在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。

> use test
switched to db test
> db.createCollection("mycollection", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000 } )
{
    "note" : "the autoIndexId option is deprecated and will be removed in a future release",
    "ok" : 1
}
> show collections
mycollection
> 

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合,就跟上面的例子一样：

> db.another.insert({"name":"hello"})

 

4.删除集合

db.collection.drop()

举例：

> show collections
mycollection
> db.mycollection.drop()
true
> show collections
> 

 

5.插入文档

文档的数据结构和JSON基本一样。

所有存储在集合中的数据都是BSON格式。

BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。

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

db.COLLECTION_NAME.insert(document)

可以将数据定义为一个变量：

> show collections
> document=({title: 'MongoDB 教程',    //定义成变量document
... description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
... by: '菜鸟教程',
... url: 'http://www.runoob.com',
... tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
... likes: 100
... });
{
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
> db.col.insert(document)   //col集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show collections //可见生成了集合
col
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
> 

插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。

 

6.更新文档

MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档

1）update() 方法

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>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，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，抛出异常的级别。

接着上面的例子，通过 update() 方法来更新标题(title):

> db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) //输出信息
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
> 

以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true

 

2）save() 方法

save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• document : 文档数据。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

> db.col.save({
...     "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
... "title" : "MongoDB",
... "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
... "by" : "菜鸟教程",
... "url" : "http://www.runoob.com",
... "tags" : [
... "mongodb",
... "database",
... "NoSQL"
... ],
... "likes" : 120 //将之前生成的文档的likes改成120
... });
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 120
}
> 

更多实例

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true ); 

只添加第一条：

db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false ); 

全部添加进去:

db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true ); 

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

 

7.删除文档

MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。

MongoDB数据更新可以使用update()函数。

在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。

 

语法

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• 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，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
• writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

举例：

> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 120
}
{
    "_id" : ObjectId("5c0107d4ddb4050db314b811"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5c0107e3ddb4050db314b812"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5c010807ddb4050db314b813"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
> db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'},1) //只删除一个，所以下面还剩两个
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 120
}
{
    "_id" : ObjectId("5c0107e3ddb4050db314b812"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5c010807ddb4050db314b813"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
> db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'}) //删除全部
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c0104a3ddb4050db314b810"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "菜鸟教程",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 120
}
> 

 

remove() 方法 并不会真正释放空间。

需要继续执行 db.repairDatabase() 来回收磁盘空间。

> db.repairDatabase()
或者
> db.runCommand({ repairDatabase: 1 })

 

⚠️remove() 方法已经过时了，现在官方推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法。

删除 status 等于 A 的全部文档：

db.col.deleteMany({ status : "A" })

删除 status 等于 D 的一个文档：

db.col.deleteOne( { status: "D" } )

8.查询文档(上面的例子)

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

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
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

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

---

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

类似于 WHERE 语句：WHERE key1=value1 AND key2=value2

 

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

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

 

AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： 'where likes>50 AND (by = '菜鸟教程' OR title = 'MongoDB 教程')'

>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

 

 

9.条件操作符

描述

条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。

在本章节中，我们将讨论如何在MongoDB中使用条件操作符。

MongoDB中条件操作符有：

• (>) 大于 - $gt
• (<) 小于 - $lt
• (>=) 大于等于 - $gte
• (<= ) 小于等于 - $lte

MongoDB (>) 大于操作符 - $gt

如果你想获取 "col" 集合中 "likes" 大于 100 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({likes : {$gt : 100}})

类似于SQL语句：

Select * from col where likes > 100;

MongoDB（>=）大于等于操作符 - $gte

如果你想获取"col"集合中 "likes" 大于等于 100 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({likes : {$gte : 100}})

类似于SQL语句：

Select * from col where likes >=100;

MongoDB (<) 小于操作符 - $lt

如果你想获取"col"集合中 "likes" 小于 150 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({likes : {$lt : 150}})

类似于SQL语句：

Select * from col where likes < 150;

MongoDB (<=) 小于操作符 - $lte

如果你想获取"col"集合中 "likes" 小于等于 150 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({likes : {$lte : 150}})

类似于SQL语句：

Select * from col where likes <= 150;

MongoDB 使用 (<) 和 (>) 查询 - $lt 和 $gt

如果你想获取"col"集合中 "likes" 大于100，小于 200 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})

类似于SQL语句：

Select * from col where likes>100 AND  likes<200;

总结：

$gt -------- greater than  >

$gte --------- gt equal  >=

$lt -------- less than  <

$lte --------- lt equal  <=

$ne ----------- not equal  !=

$eq  --------  equal  =

模糊查询

查询 title 包含"教"字的文档：

db.col.find({title:/教/})

查询 title 字段以"教"字开头的文档：

db.col.find({title:/^教/})

查询 titl e字段以"教"字结尾的文档：

db.col.find({title:/教$/})

 

10.$type 操作符

$type操作符是基于BSON（二进制json）类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。

MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：

类型	数字	备注
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已废弃。
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
Regular Expression	11
JavaScript	13
Symbol	14
JavaScript (with scope)	15
32-bit integer	16
Timestamp	17
64-bit integer	18
Min key	255	Query with -1.
Max key	127

MongoDB 操作符 - $type 实例

如果想获取 "col" 集合中 title 为 String(数字表示为2) 的数据，你可以使用以下命令：

db.col.find({"title" : {$type : 2}})
或
db.col.find({"title" : {$type : 'string'}})

 

 

11.Limit与Skip方法

1）MongoDB Limit() 方法

如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，limit()方法接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。

语法

limit()方法基本语法如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

注：如果你们没有指定limit()方法中的参数则显示集合中的所有数据。

 

2）MongoDB Skip() 方法

我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。

语法

skip() 方法脚本语法格式如下：

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

跳过第一条数据并只读一条数据，即读取第二条数据

 

 

12.排序

MongoDB sort() 方法

在 MongoDB 中使用 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。

语法

sort()方法基本语法如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

即对集合COLLECTION_NAME中的数据按字段KEY的值升序排序

 

 

13.索引

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构

createIndex() 方法

MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

语法

createIndex()方法基本语法格式如下所示：

>db.collection.createIndex(keys, options)

语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。

实例

> db.mycollection.createIndex({"title":1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}

因为之前有一个默认索引为_id，在这里又添加了一个索引，所以现在索引又两个

客户端查看索引：

> db.mycollection.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "mydatabase.mycollection"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "title" : 1
        },
        "name" : "title_1",
        "ns" : "mydatabase.mycollection"
    }
]

更多索引操作，可看https://blog.csdn.net/salmonellavaccine/article/details/53907535

keys为{"title":1}，即设置title字段为索引字段，并按升序创建

createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

>db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

⚠️在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

createIndex() 接收可选参数options，可选参数列表如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

实例

在后台创建索引：

db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

通过在创建索引时加 background:true 的选项，让创建工作在后台执行

 

14.聚合

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

---

aggregate() 方法

MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

语法

aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下：

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "runoob.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

即设置返回结果的输出形式为{_id : "", num_tutorial : }，_id设置用于依据分类的字段，然后使用{$sum : 1}计算这些数据的数量纪录在num_tutorial

以上实例类似sql语句：

 select by_user, count(*) from mycol group by by_user

在上面的例子中，我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组，并计算 by_user 字段相同值的总和。

 

下表展示了一些聚合的表达式:

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

---

管道的概念

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参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
• $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。
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
• $sort：将输入文档排序后输出。
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操作符实例

1、$project实例

 

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

 

2.$match实例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

 

15.复制（副本集）

MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。

复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。

复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。

什么是复制?

• 保障数据的安全性
• 数据高可用性 (24*7)
• 灾难恢复
• 无需停机维护（如备份，重建索引，压缩）
• 分布式读取数据

---

MongoDB复制原理

mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。

mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。

主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。

副本集特征：

• N 个节点的集群
• 任何节点可作为主节点
• 所有写入操作都在主节点上
• 自动故障转移
• 自动恢复

MongoDB副本集设置

在本教程中我们使用同一个MongoDB来做MongoDB主从的实验， 操作步骤如下：

1、关闭正在运行的MongoDB服务器。

现在我们通过指定 --replSet 选项来启动mongoDB。--replSet 基本语法格式如下：

mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"

实例

mongod --port 27017 --dbpath "/data/db" --replSet rs0

以上实例会启动一个名为rs0的MongoDB实例，其端口号为27017的服务器。

启动后打开命令提示框，运行mongo命令来连接上mongoDB服务器。

在Mongo客户端使用命令rs.initiate()来启动一个新的副本集。

我们可以使用rs.conf()来查看副本集的配置

查看副本集状态使用 rs.status() 命令

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副本集添加成员

添加副本集的成员，我们需要使用多台服务器来启动mongo服务。进入Mongo客户端，并使用rs.add()方法来添加副本集的成员。

语法

rs.add() 命令基本语法格式如下：

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

实例

假设你已经启动了一个名为mongod1.net，端口号为27017的Mongo服务。 在客户端命令窗口使用rs.add() 命令将其添加到副本集中，命令如下所示：

>rs.add("mongod1.net:27017")
>

MongoDB中你只能通过主节点将Mongo服务添加到副本集中

 判断当前运行的Mongo服务是否为主节点可以使用命令db.isMaster() 

⚠️MongoDB的副本集与我们常见的主从有所不同，主从在主机宕机后所有服务将停止，而副本集在主机宕机后，副本会接管主节点成为主节点，不会出现宕机的情况。

 

 

16.分片

在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。

为什么使用分片

• 复制所有的写入操作到主节点
• 延迟的敏感数据会在主节点查询
• 单个副本集限制在12个节点
• 当请求量巨大时会出现内存不足。
• 本地磁盘不足
• 垂直扩展价格昂贵

MongoDB分片

下图展示了在MongoDB中使用分片集群结构分布：

上图中主要有如下所述三个主要组件：

• Shard:

  用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障

• Config Server:

  mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。

• Query Routers:

  前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。

分片实例

分片结构端口分布如下：

Shard Server 1：27020 //4个分片，存储数据
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100 //服务器配置
Route Process：40000 //路由

 

步骤一：启动Shard Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork

步骤二： 启动Config Server

[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork

注意：这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动，不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的，所以我们自行指定了端口就可以。

步骤三： 启动Route Process

/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500

mongos启动参数中，chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的，单位是MB，默认大小为200MB.

步骤四： 配置Sharding

接下来，我们使用MongoDB Shell登录到mongos（路由器，通过路由器来链接数据库），然后将四个Shard节点添加进来

[root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }

步骤五： 程序代码内无需太大更改，直接按照连接普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口40000

 

 另一个例子（有空测一下）：

1. 创建Sharding复制集 rs0

# mkdir /data/log
# mkdir /data/db1
# nohup mongod --port 27020 --dbpath=/data/db1 --logpath=/data/log/rs0-1.log --logappend --fork --shardsvr --replSet=rs0 &

# mkdir /data/db2
# nohup mongod --port 27021 --dbpath=/data/db2 --logpath=/data/log/rs0-2.log --logappend --fork --shardsvr --replSet=rs0 &

1.1 复制集rs0配置

# mongo localhost:27020 > rs.initiate({_id: 'rs0', members: [{_id: 0, host: 'localhost:27020'}, {_id: 1, host: 'localhost:27021'}]}) 
> rs.isMaster() #查看主从关系

2. 创建Sharding复制集 rs1

# mkdir /data/db3
# nohup mongod --port 27030 --dbpath=/data/db3 --logpath=/data/log/rs1-1.log --logappend --fork --shardsvr --replSet=rs1 &
# mkdir /data/db4
# nohup mongod --port 27031 --dbpath=/data/db4 --logpath=/data/log/rs1-2.log --logappend --fork --shardsvr --replSet=rs1 &

2.1 复制集rs1配置

# mongo localhost:27030
> rs.initiate({_id: 'rs1', members: [{_id: 0, host: 'localhost:27030'}, {_id: 1, host: 'localhost:27031'}]})
> rs.isMaster() #查看主从关系

3. 创建Config复制集 conf

# mkdir /data/conf1
# nohup mongod --port 27100 --dbpath=/data/conf1 --logpath=/data/log/conf-1.log --logappend --fork --configsvr --replSet=conf &
# mkdir /data/conf2
# nohup mongod --port 27101 --dbpath=/data/conf2 --logpath=/data/log/conf-2.log --logappend --fork --configsvr --replSet=conf &

3.1 复制集conf配置

# mongo localhost:27100
> rs.initiate({_id: 'conf', members: [{_id: 0, host: 'localhost:27100'}, {_id: 1, host: 'localhost:27101'}]})
> rs.isMaster() #查看主从关系

4. 创建Route

# nohup mongos --port 40000 --configdb conf/localhost:27100,localhost:27101 --fork --logpath=/data/log/route.log --logappend & 

4.1 设置分片

# mongo localhost:40000
> use admin
> db.runCommand({ addshard: 'rs0/localhost:27020,localhost:27021'})
> db.runCommand({ addshard: 'rs1/localhost:27030,localhost:27031'})
> db.runCommand({ enablesharding: 'test'})
> db.runCommand({ shardcollection: 'test.user', key: {name: 1}})

 

17.备份(mongodump)与恢复(mongorestore)

1）MongoDB数据备份

在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。

mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。

语法

mongodump命令脚本语法如下：

>mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

• -h：

  MongDB所在服务器地址，例如：127.0.0.1，当然也可以指定端口号：127.0.0.1:27017

• -d：

  需要备份的数据库实例，例如：test

• -o：

  备份的数据存放位置，例如：c:\data\dump，当然该目录需要提前建立，在备份完成后，系统自动在dump目录下建立一个test目录，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据。

mongodump 命令可选参数列表如下所示：

语法	描述	实例
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER	该命令将备份所有MongoDB数据	mongodump --host runoob.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY		mongodump --dbpath /data/db/ --out /data/backup/
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME	该命令将备份指定数据库的集合。	mongodump --collection mycol --db test

 

2）MongoDB数据恢复

mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。

语法

mongorestore命令脚本语法如下：

>mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>

• --host <:port>, -h <:port>：

  MongoDB所在服务器地址，默认为： localhost:27017

• --db , -d ：

  需要恢复的数据库实例，例如：test，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2

• --drop：

  恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份的数据。就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都会被删除，慎用哦！

• <path>：

  mongorestore 最后的一个参数，设置备份数据所在位置，例如：c:\data\dump\test。

  你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项，--dir也可以设置备份目录。

• --dir：

  指定备份的目录

  你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项。

 

18.监控

在你已经安装部署并允许MongoDB服务后，你必须要了解MongoDB的运行情况，并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。

MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。

1）mongostat 命令

mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下直接使用。

它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。

 

2）mongotop 命令

mongotop也是mongodb下的一个内置工具，mongotop提供了一个方法，用来跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据，在命令行下直接使用

mongotop提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop每一秒返回一次数据。

>mongotop 10

后面的10是<sleeptime>参数 ，可以不使用，等待的时间长度，以秒为单位，即mongotop没10秒返回数据

 

mongotop --locks

报告每个数据库的锁的使用

输出结果字段说明：

• ns：

  包含数据库命名空间，后者结合了数据库名称和集合。

• db：

  包含数据库的名称。名为 . 的数据库针对全局锁定，而非特定数据库。

• total：

  mongod花费的时间工作在这个命名空间提供总额。 

• read：

  提供了大量的时间，这mongod花费在执行读操作，在此命名空间。 

• write：

  提供这个命名空间进行写操作，这mongod花了大量的时间。