2020重新出发，NOSQL，MongoDB的操作和索引

MongoDB创建和查看数据库

MongoDB 将 BSON 文档（即数据记录）存储在集合中，数据库包含文档集合。在 MongoDB 里面存在数据库的概念，但没有模式，保存数据的结构是 BSON 结构，只不过在进行一些数据处理的时候才会使用 MongoDB 自己的操作。

MongoDB 自带了一个功能强大的 JavaScript Shell，可以用于管理或操作 MongoDB。

MongoDB 数据库初始安装完成后，默认的数据库是 test，学习时可以在默认 test 数据库上进行各种练习操作。当然在实际的操作过程中需要创建很多实例，因此，用户需要掌握自定义数据库名称的基本规则。

MongoDB 数据库的命名规则

MongoDB 数据库的命名要符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循下表所示的注意事项。

序号	注意事项
1	不能是空串
2	不得含有 /、\、?、$、空格、空字符等，基本只能使用 ASCII 中的字母和数字
3	区分大小写，建议全部小写
4	名称最多为 64 字节
5	不得使用保留的数据库名，如：admin、local、config

注意：数据库最终会成为文件，数据库名就是文件的名称。

由于数据库名称在 MongoDB 中不区分大小写，因此数据库名称不能仅仅区别于字符。
对于在 Windows 上运行的 MongoDB，数据库名称不能包含以下字符：/、\、“、$、*、＜＞、：、|、? 。
对于在 UNIX 和 Linux 系统上运行的 MongoDB，数据库名称不能包含以下字符：/、\、。、"、$。
虽然 UTF-8 可以提供很多国家的语言的命名格式，在 MongoDB 数据库命名时也可以使用汉字作为数据库名，但是最好尽量采用英文字母、数字、字符等为主的命名格式。

如下命名格式是正确的：myDB、my_NewDB、myDB12。

以下命名格式则不被 MongoDB 接受：.myDB、/123。

保留数据库

MongoDB 系统保留的数据库如表所示。

库名	作用
admin	权限数据库，添加用户到该数据库中，该用户会自动继承数据库的所有权限
local	数据库中的数据永远不会被复制
config	分片时，config 数据库在内部使用，保存分子信息
test	默认数据库，可以用来做各种测试等

创建数据库

MongoDB 使用 use 命令创建数据库，如果数据库不存在，MongoDB 会在第一次使用该数据库时创建数据库。如果数据库已经存在则连接数据库，然后可以在该数据库进行各种操作。

use myDB

查看数据库

MongoDB 使用 show 命令查看当前数据库列表，代码如下:

>show dbs        //可以在任意当前数据库上执行该命令
admin 0.000GB    //保留数据库，admin
myDB 0.000GB     //自定义数据库，myDB,该数据库里已经插入记录，没有记录的自定义数据库不会显示 
local 0.000GB    //保留数据库，local
test 0.000GB     //保留数据库，test

MongoDB 默认的数据库为 test，如果没有创建新的数据库，集合将存储在 test 数据库中。如果自定义数据库没有插入记录，则用户在查看数据库时是不会显示的，只有插入数据的数据库才会显示相应的信息。

统计数据库信息

MongoDB 使用 stats() 方法查看某个数据库的具体统计信息，注意对某个数据库进行操作之前，一定要用 use 切换至数据库，否则会出错，代码如下：

>use test              //选择执行的test数据库
switched to db test    //use执行后返回的结果
> db. stats ()         //统计数据信息
{ 
    "db" : "test",     //数据库名
    "collections" : 0, //集合数量
    "views" : 0,
    "objects" : 0,     //文档数量
    "avgObjSize" : 0,  //平均每个文档的大小
    "dataSize" : 0,    //数据占用空间大小，不包括索引，单位为字节
    "storageSize" : 0, //分配的存储空间
    "nuinExtents" : 0, //连续分配的数据块
    "indexes" : 0,     //索引个数
    "indexsize" : 0,   //索引占用空间大小
    "fileSize" : 0,    //物理存储文件的大小
    "ok" : 1 
}

删除数据库

MongoDB 使用 dropDatabase() 方法删除数据库，代码如下：

>db.dropDatabase ()    //删除当前数据库
{ ndropped" : "myDBn Jok" : 1}    //显示结果删除成功

查看集合

MongoDB 使用 getCollectionNames() 方法查询当前数据库下的所有集合，代码如下：

>use test
>db.getCollectionNames ()    //查询当前数据下所有的集合名称

MongoDB创建集合

MongoDB 将文档存储在集合中。集合类似于关系数据库中的表。如果集合不存在，则 MongoDB 会在第一次存储该集合数据时创建该集合。

MongoDB 集合的命名规则

MongoDB 的集合就相当于 MySQL 的一个表 table，MySQL 列出的所有表都可以使用 show tables，MongoDB 可以使用 show collections 展示所有集合。

集合是一组文档，是无模式的，集合名称要求符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循下表所示的注意事项。

序号	注意事项
1	集合名不能是空串
2	不能含有空字符 \0
3	不能以“system.”开头，这是系统集合保留的前缀
4	集合名不能含保留字符“$”

对于分别部署在 Windows、Linux、UNIX 系统上的 MongoDB，集合的命名方式与数据库命名方式一致。

创建集合

MongoDB 集合的创建有显式和隐式两种方法。

显式创建集合可通过使用db.createCollection(name, options)方法来实现，参数 name 指要创建的集合名称，options 是可选项，指定内存大小和索引等，下表描述了 options 可使用的选项。

参数	类型	描述
capped	Boolean	（可选）如果为 true，则启用封闭的集合。上限集合是固定大小的集合，它在达到其最大时自动覆盖其最旧的条目。如果指定 true，则还需要指定 size 参数
size	数字	（可选）指定上限集合的最大大小（以字节为单位）。如果 capped 为 true，那么还需要指定次字段的值
max	数字	（可选）指定上限集合中允许的最大文档数

注意：在插入文档时，MongoDB 首先检查上限集合 capped 字段的大小，然后检查 max 字段。

显式创建集合的一个例子：

db.createCollection("mySet", {capped:true,size:6142800, max :10000 })

在 MongoDB 中，当插入文档时，如果集合不存在，则 MongoDB 会隐式地自动创建集合，方法如下：

db.myDB.insert( {"name": "tom"} )

其他集合操作

创建集合后可以通过 show collections 命令查看集合的详细信息，使用 renamecollection() 方法可对集合进行重新命名。

删除集合使用 drop() 方法，具体代码如下：

Show collections;
db.mySet.renameCollection( "orders2014");
db.orders2014.drop()

MongoDB文档键的命名规则

文档是 MongoDB 中存储的基本单元，是一组有序的键值对集合。文档中存储的文档键的格式必须是符合 UTF-8 标准的字符串，同时要遵循以下注意事项：

不能包含\0字符（空字符），因为这个字符表示键的结束；
不能包含$和.，因为.和$是被保留的，只能在特定环境下使用；
键名区分大小写；
键的值区分类型（如字符串和整数等）；
键不能重复，在一条文档里起唯一的作用。

注意，以上所有命名规范必须符合 UTF-8 标准的字符串，文档的键值对是有顺序的，相同的键值对如果有不同顺序，也是不同的文档。

例1：以下两组文档是不同的，因为值的类型不同。

{"recommend":"5"}
{"recommend":5}

例2：以下两组文档也是不同的，因为键名是区分大小写的。

{ "Recommend" : " 5 "}
{"recommend":"5"}

MongoDB insert()方法：插入数据

要将数据插入 MongoDB 集合中，可以使用 MongoDB 的 insert() 方法，同时 MongoDB 针对插入一条还是多条数据，提供了更可靠的 insertOne() 和 insertMany() 方法。

MongoDB 向集合里插入记录时，无须事先对数据存储结构进行定义。如果待插入的集合不存在，则插入操作会默认创建集合。

在 MongoDB 中，插入操作以单个集合为目标，MongoDB 中的所有写入操作都是单个文档级别的原子操作。

向集合中插入数据的语法如下：

db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
    writeConcern: <document>,    //可选字段
    ordered: <boolean>    //可选字段
    }
)

db 为数据库名，如当前数据库名为“test”，则用 test 代替 db，collection 为集合名，insert() 为插入文档命令，三者之间用连接。

参数说明：

参数表示可设置插入一条或多条文档。
writeConcern: 参数表示自定义写出错的级别，是一种出错捕捉机制。
ordered:
是可选的，默认为 true。
- 如果为 true，在数组中执行文档的有序插入，并且如果其中一个文档发生错误，MongoDB 将返回而不处理数组中的其余文档；
- 如果为 false，则执行无序插入，若其中一个文档发生错误，则忽略错误，继续处理数组中的其余文档。

插入不指定 _id 字段的文档的代码如下：

> db.test.insert( { item : "card", qty : 15 })

在插入期间，mongod 将创建 _id 字段并为其分配唯一的 Objectld 值，这里的 mongod 是一个 MongoDB 服务器的实例，也就是 MongoDB 服务驻扎在计算机上的进程。

查看集合文档的代码如下：

> db.test.find()
{"_id":Objectlid("5bacac84bb5e8c5dff78dc21"), "item":"cardn, "qty":15 }

这些 Objectld 值与执行操作时的机器和时间有关，因此，用户执行这段命令后的返回值与示例中的值是不同的。

插入指定 _id 字段的文档，值 _id 必须在集合中唯一，以避免重复键错误，代码如下：

> db.test.insert(
    { _id: 10, item: "box", qty: 20 }
)
> db.test.find()
{ "_id" : 10, "item" : "box" , "qty": 20 }

可以看到新插入文档的 id 值为设置的 id 值。

插入的多个文档无须具有相同的字段。例如，下面代码中的第一个文档包含一个 _id 字段和一个 type 字段，第二个和第三个文档不包含 _id 字段。因此，在插入过程中，MongoDB 将会为第二个和第三个文档创建默认 _id 字段，代码如下：

db.test.insert(
    [
        { _id: 11, item: "pencil", qty: 50, type: "no.2" },
        { item: "pen", qty: 20 },
        { item: "eraser", qty: 25 }
    ]
)

查询验证，可以看到在 _id 插入期间，系统自动为第二、第三个文档创建了字段，代码如下：

> db.test.find()
{ "_id" : 11, "item" : "pencil", "qty" : 50, "type" : "no.2" }
{ "_id" : Objectld("5bacf31728b746e917e06b27"), "item" : "pen"， "qty" : 20 }
{ "_id" : Objectld("5bacf31728b746e917e06b28"), "item" : "eraser", "qty" : 25 }

用变量方式插入文档，代码如下：

> document= ({ name: "c语言", price: 40 })    //document 为变量名.
> db.test.insert(document)

有序地插入多条文档的代码如下：

> db.test.insert([
        {_id:10, item:"pen", price:"20" },
        {_id:12, item:"redpen", price: "30" },
        {_id:11, item:"bluepen", price: "40" }
    ],
    {ordered:true}
)

在设置 ordered:true 时，插入的数据是有序的，如果存在某条待插入文档和集合的某文档 _id 相同的情况，_id 相同的文档与后续文档都将不再插入。在设置 ordered:false 时，除了出错记录（包括 _id 重复）外其他的记录继续插入。

MongoDB 3.2 更新后新增以下两种新的文档插入命令如下：

db.collection.insertone ()
db.collection.insertMany()

使用 insertOne() 插入一条文档的代码如下：

db.test.iusertone( { item: "card", qty: 15 } );

使用 insertMany() 插入多条文档的代码如下：

db.test.insertMany([
    { item: "card", qty: 15 },
    { item: "envelope", qty: 20 },
    { item: "stamps", qty:30 }
]);

MongoDB update()和save()方法：更新或修改数据

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

update() 方法

MongoDB update() 更新文档的基本语法如下:

db.collection.update(
  <query>,
  <update>,
  {
    upsert,
    multi,
    writeConcern,
    collation
  }
)

参数说明：

<query＞：参数设置查询条件。
<update＞：为更新操作符。
upsert：为布尔型可选项，表示如果不存在 update 的记录，是否插入这个新的文档。true 为插入；默认为 false，不插入。
multi：也是布尔型可选项，默认是 false，只更新找到的第一条记录。如果为 true，则把按条件查询出来的记录全部更新。
writeConcem：表示出错级别。
collation：指定语言。

例如，插入多条数据后，使用 update 进行更改，代码如下：

db.test.insertMany ([
    { item : "card"，qty : 15 },
    { item : "envelope", qty: 20 },
    { item : "stamps", qty: 30 }
]);

将 item 为 card 的数量 qty 更正为 35，代码如下：

db.test.update(
{
    item : "card"
},
{
    $set: {qty: 35}
}

collation 特性允许 MongoDB 的用户根据不同的语言定制排序规则，在 MongoDB 中字符串默认当作一个普通的二进制字符串来对比。而对于中文名称，通常有按拼音顺序排序的需求，这时就可以通过collation来实现。

创建集合时，指定 collation 为 zh，按 name 字段排序时，则会按照 collation 指定的中文规则来排序，代码如下：

db.createCollection ("person", {collation: {locale: "zh" }})    //创建集合并指定语言
db.person.insert ({name: ”张三”}）
db.person.insert ({name:"李四”}）
db.person.insert ({name: ”王五"}）
db.person.insert ({name: ”马六”}）
db.person.insert ({name:"张七"})
db.person.find().sort({name: 1}) //查询并排序
//查询返回结果
{ "_id" : Objectld ("586b995d0cec8d86881cffae") , "name": "李四" }
{ "_id" : Objectld ("586b995d0cec8d8 6881cffb0") , "name" : "马六" }.
{ "_id" : Objectld ("586b995d0cec8d86881cffaf"), "name": "王五" }
{ "_id" : Objectld ("586b995d0cec8d86881cffb1"), "name": "张七" }
{ "_id" : Objectld ("586b995d0cec8d86881cffad"), "name" : "张三" }

save() 方法

MongoDB 另一个更新（修改）文档的方法是 save()，语法格式如下：

db.collection.save ( obj )

obj 代表需要更新的对象，如果集合内部已经存在一个与 obj 相同的“_id”的记录，Mongodb 会把 obj 对象替换为集合内已存在的记录；如果不存在，则会插入 obj 对象。

如下代码会先保存一个 _id 为 100 的记录，然后再执行 save，并对当前已经存在的数据进行修改：

db.products.save( { _id: 100, item: "watern, qty: 30 })
db.products.save( { _id : 100, item : "juice" })

如果使用 insert 插入记录，若新增数据的主键已经存在，则会抛出 DuplicateKeyException 异常提示主键重复，不保存当前数据。

MongoDB删除数据：remove()和delete()方法

MongoDB 使用 remove() 和 delete() 方法来删除集合中的文档。

remove() 方法

如果不再需要 MongoDB 中存储的文档，可以通过删除命令将其永久删除。删除 MongoDB 集合中的数据可以使用 remove() 函数。

remove() 函数可以接受一个查询文档作为可选参数来有选择性地删除符合条件的文档。删除文档是永久性的，不能撤销，也不能恢复。因此，在执行 remove() 函数前最好先用 find() 命令来查看是否正确。

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

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

参数说明：

query：必选项，是设置删除的文档的条件。
justOne：布尔型的可选项，默认为false，删除符合条件的所有文档，如果设为 true，则只删除一个文档。
writeConcem：可选项，设置抛出异常的级别。

下面举例说明删除集合中的文档，先进行两次插入操作，代码如下：

>db.test.insert(
    {
        title : 'MongoDB',
        description : 'MongoDB 是一个 NoSQL 数据库',
        by : 'C语言中文网',
        tags : ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
        likes : 100
    }
)

使用 find() 函数查询的代码如下：

> db.test.find()
{ "_id" : Objectld ("5ba9d8b：L24857a5fefclfde6"), "titlen : "MongoDB", "description" : "MongoDB 是一个 NoSQL 数据库", "by" : "C语言中文网", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "Tikes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5ba9d90924857a5fefclfde7"), "title" : "MongoDB ", "description" : "MongoDB 是一个 NoSQL 数据库", "by" : "C语言中文网", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL"], "likes" : 100 }

接下来移除 title 为“MongoDB”的文档，执行以下操作后，查询会发现两个文档记录均被删除：

>db.test.remove({'title': 'MongoDB'})
WriteResult({ 'nRemoved' : 2 })    #删除了两条数据

另外，可以设置比较条件，如下操作为删除 price 大于 3 的文档记录：

>db.test.remove(
    {
        price:{$gt:3}
    }
)

delete() 方法

官方推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法删除文档，语法格式如下：

db.collection.deleteMany ({})
db.collection.deleteMany ({ status : "A" })
db.collection.delete.One ({ status : "D" })

第一条语句删除集合下所有的文档，第二条语句删除 status 等于 A 的全部文档，第三条语句删除 status 等于 D 的一个文档。

MongoDB find()方法：查询数据

在关系型数据库中，可以实现基于表的各种各样的查询，以及通过投影来返回指定的列，相应的查询功能也可以在 MongoDB 中实现。同时由于 MongoDB 支持嵌套文档和数组，MongoDB 也可以实现基于嵌套文档和数组的查询。

find() 简介

MongoDB 中查询文档使用 find() 方法。find() 方法以非结构化的方式来显示所要查询的文档，查询数据的语法格式如下：

\>db.collection.find(query, projection)

query 为可选项，设置查询操作符指定查询条件；projection 也为可选项，表示使用投影操作符指定返回的字段，如果忽略此选项则返回所有字段。

查询 test 集合中的所有文档时，为了使显示的结果更为直观，可使用 pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档，方法如下：

\> db.test.find().pretty()

除了 find() 方法，还可使用 findOne() 方法，它只返回一个文档。

查询条件

MongoDB 支持条件操作符，下表为 MongoDB 与 RDBMS 的条件操作符的对比，读者可以通过对比来理解 MongoDB 中条件操作符的使用方法。

操作符	格式	实例	与 RDBMS where 语句比较
等于（=）	{ : {}}	db.test.find( {price : 24} )	where price = 24
大于（>）	{ : {$gt : }}	db.test.find( {price : {$gt : 24}} )	where price > 24
小于（<）	{ : {$lt : }}	db.test.find( {price : {$lt : 24}} )	where price < 24
大于等于（>=）	{ : {$gte : }}	db.test.find( {price : {$gte : 24}} )	where price >= 24
小于等于（<=）	{ : {$lte : }}	db.test.find( {price : {$lte : 24}} )	where price <= 24
不等于（!=）	{ : {$ne : }}	db.test.find( {price : {$ne : 24}} )	where price != 24
与（and）		db.test.find( {name : "《MongoDB 入门教程》", price : 24} )	where name = "《MongoDB 入门教程》" and price = 24
或（or）	{$or : [{key01 : value01}, {key02 : value02}, ...]}	db.test.find( {$or:[{name : "《MongoDB 入门教程》"},{price : 24}]} )	where name = "《MongoDB 入门教程》" or price = 24

特定类型查询

特定类型查询结果在 test 集合中有以下文档为基础：

> db.test.find()
    {"_id" : Objectld("5ba7342c7f9318ea62161351"), "name" : "《MongoDB教程》", "price" : 24, "tags" : [ "MongoDB", "NoSQL", "database" ], "by": "C语言中文网"}
    {"_id" : Objectld("5ba747bd7f9318ea62161352"), "name" ： "ava 教程", "price" : 36, "tags" : ["编程语言", "Java语言", "面向对象程序设计语言"], "by" : "C语言中文网"}
    {"_id" : Objectld("5ba75a057f9318ea62161356"), "name" : "王二", "age" : null }

查询 age 为 null 的字段的语法格式如下：

\> db.test.find({age:null})

此语句不仅匹配出 age 为 null 的文档，其他不同类型的文档也会被查出。这是因为 null 不仅会匹配某个键值为 null 的文档，而且还会匹配不包含这个键的文档。

查询数组可使用以下语法格式：

> db.test.find(
{
    tags:['MongoDB', 'NoSQL', 'database']
}
)
{"_id" : ObjectId("5ba7342c7f9318ea62161351"), "name": "《MongoDB教程》", "price" : 24, "tags" : [ "MongoDB", "NoSQL", "database"], "by" : "C语言中文网"}

查询有 3 个元素的数组的代码如下：

> db.test.find(
{
    tags:{$size:3}
}
)
{"_id" : Objectld("5baf9b6663ba0fb3ccccle77"), "name" : "《MongoDB 教程》", ''price" : 24, "tags" : ["MongoDB"，"NoSQL", "database"], "by" : "C语言中文网"}
{"_id" : Objectld ("5baf 9bc763ba0fk>3ccccle78"), "name" : "《Java 教程》", "price" : 36, "tags" : ["编程语言", "Java语言", "面向对象程序设计语言"], "by" : "C语言中文网"}

查询数组里的某一个值的代码如下：

> db.test.find(
{
    tags: "MongoDB"
}
)
{"_id" : Objectld("5baf9b6663ba0fb3ccccle77"), "name" : "《MongoDB 教程》", ''price" : 24, "tags" : ["MongoDB"，"NoSQL", "database"], "by" : "C语言中文网"}

limit() 函数与 SQL 中的作用相同，用于限制查询结果的个数，如下语句只返回 3 个匹配的结果。若匹配的结果不到 3 个，则返回匹配数量的结果：

>db.test.find().limit(3)

Skip() 函数用于略过指定个数的文档，如下语句略过第一个文档，返回后两个：

>db.test.find().skip(1)

sort() 函数用于对查询结果进行排序，1 是升序，-1 是降序，如下语句可将查询结果升序显示：

>db.test.find().sort({"price" : 1})

使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式，不同于全文检索，使用正则表达式无须进行任何配置。如下所示为使用正则表达式查询含有 MongoDB 的文档：

> db.test.find({tags:{$regex:"MongoDB"}})
{"_id" : Objectld("5baf9b6663ba0fb3ccccle77"), "name" : "《MongoDB 教程》", ''price" : 24, "tags" : ["MongoDB"，"NoSQL", "database"], "by" : "C语言中文网"}

游标

游标是指对数据一行一行地进行操作，在 MongoDB 数据库中对游标的控制非常简单，只需使用 firid() 函数就可以返回游标。有关游标的方法参见下表。

方法名	作用
hasNext	判断是否有更多的文档
next	用来获取下一条文档
toArray	将查询结构放到数组中
count	查询的结果为文档的总数量
limit	限制查询结果返回数量
skip	跳过指定数目的文档
sort	对查询结果进行排序
objsLeftlnBatch	查看当前批次剩余的未被迭代的文档数量
addOption	为游标设置辅助选项，修改游标的默认行为
hint	为查询强制使用指定索引
explain	用于获取查询执行过程报告
snapshot	对查询结果使用快照

使用游标时，需要注意下面 4 个问题。

当调用 find() 函数时，Shell 并不立即查询数据库，而是等真正开始获取结果时才发送查询请求。
游标对象的每个方法几乎都会返回游标对象本身，这样可以方便进行链式函数的调用。
在 MongoDB Shell 中使用游标输出文档包含两种情况，如果不将 find() 函数返回的游标赋值给一个局部变量进行保存，在默认情况下游标会自动迭代 20 次。如果将 find() 函数返回的游标赋值给一个局部变量，则可以使用游标对象提供的函数进行手动迭代。
使用清空后的游标，进行迭代输出时，显示的内容为空。

游标从创建到被销毁的整个过程存在的时间，被称为游标的生命周期，包括游标的创建、使用及销毁三个阶段。当客户端使用 find() 函数向服务器端发起一次查询请求时，会在服务器端创建一个游标，然后就可以使用游标函数来操作查询结果。

以下三种情况会让游标被销毁。

客户端保存的游标变量不在作用域内。
游标遍历完成后，或者客户端主动发送终止消息。
在服务器端 10 分钟内未对游标进行操作。

以下语句显示使用游标查找所有文档：

>var cursor = db.test.find()
>while (cursor.hasNext()){
    var doc = cursor.next();
    print(doc.name);  //把每一条数据都单独拿出来进行逐行的控制
    print(doc);  //将游标数据取出来后，其实每行数据返回的都是一个［object BSON］型的内容
    printjson(doc);  //将游标获取的集合以JSON的形式显示
}

MongoDB索引

索引的作用是为了提升查询效率，在查询操作中，如果没有索引，MongoDB 会扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询条件带有索引，MongoDB 将扫描索引，通过索引确定要查询的部分文档，而非直接对全部文档进行扫描。

索引简介

索引可以提升文档的查询速度，但建立索引的过程需要使用计算与存储资源，在已经建立索引的前提下，插入新的文档会引起索引顺序的重排。

MongoDB 的索引是基于 B-tree 数据结构及对应算法形成的。树索引存储特定字段或字段集的值，按字段值排序。索引条目的排序支持有效的等式匹配和基于范围的查询操作。

下图所示的过程说明了使用索引选择和排序匹配文档的查询过程。

从根本上说，MongoDB 中的索引与其他数据库系统中的索引类似。MongoDB 在集合级别定义索引，并支持 MongoDB 集合中文档的任何字段或子字段的索引。

MongoDB 在创建集合时，会默认在 _id 字段上创建唯一索引。该索引可防止客户端插入具有相同字段的两个文档，_id 字段上的索引不能被删除。

在分片集群中，如果不将该 _id 字段用作分片键，则应用需要自定义逻辑来确保 _id 字段中值的唯一性，通常通过使用标准的自生成的 Objectld 作为 _id。

索引类型+创建索引

MongoDB 中索引的类型大致包含单键索引、复合索引、多键值索引、地理索引、全文索引、散列索引等，下面简单介绍各类索引的用法。

单键索引

MongoDB 支持文档集合中任何字段的索引，在默认情况下，所有集合在 _id 字段上都有一个索引，应用程序和用户可以添加额外的索引来支持重要的查询操作，单键索引可参考下图。

对于单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）无关紧要，因为 MongoDB 可以在任意方向上遍历索引。

创建单键索引的语法结构如下：

\>db.collection.createlndex ( { key: 1 } ) //1 为升序，-1 为降序

以下示例为插入一个文档，并在 score 键上创建索引，具体步骤如下：

>db.records.insert(
    {
        "score" : 1034,
        "location" : { state: "NY", city: "New York"}
    }
)
db.records.createTndex( { score: 1 } )

使用 score 字段进行查询，再使用 explain() 函数，可以查看查询过程：

db.records.find({score:1034}).explain()

具体返回结果这里不再显示，读者可自行查阅。

复合索引

MongoDB 支持复合索引，其中复合索引结构包含多个字段，下图说明了两个字段的复合索引示例。

复合索引可以支持在多个字段上进行的匹配查询，语法结构如下：

db.collection.createIndex ({ : , : , ...})

需要注意的是，在建立复合索引的时候一定要注意顺序的问题，顺序不同将导致查询的结果也不相同。

如下语句创建复合索引：

>db.records.createIndex ({ "score": 1, "location.state": 1 })

查看复合索引的查询计划的语法如下：

>db.records.find({score:1034, "location.state" : "NY"}).explain()

多键值索引

若要为包含数组的字段建立索引，MongoDB 会为数组中的每个元素创建索引键。这些多键值索引支持对数组字段的高效查询，如图所示。

创建多键值索引的语法如下：

\>db.collecttion.createlndex( { <key>: < 1 or -1 > })

需要注意的是，如果集合中包含多个待索引字段是数组，则无法创建复合多键索引。

以下示例代码展示插入文档，并创建多键值索引：

>db.survey.insert ({item : "ABC", ratings: [ 2, 5, 9 ]})
>db.survey.createIndex({ratings:1})
>db.survey.find({ratings:2}).explain()

地理索引

地理索引包含两种地理类型，如果需要计算的地理数据表示为类似于地球的球形表面上的坐标，则可以使用 2dsphere 索引。

通常可以按照坐标轴、经度、纬度的方式把位置数据存储为 GeoJSON 对象。GeoJSON 的坐标参考系使用的是 wgs84 数据。如果需要计算距离（在一个欧几里得平面上），通常可以按照正常坐标对的形式存储位置数据，可使用 2d 索引。

使用 2dsphere 索引的语法结构如下：

db.collection.createlndex( { <location field> : "2dsphere"})

使用 2d 索引的语法结构如下：

db.<collection>.createIndex(
{
    <location field> : "2d",
    <additional field> : <value>
},
{
    <index-specification options>
}
)

这里以 2dsphere 为示例，创建地理索引：

>db.places.insert(
{ 
    loc : { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
    name: "Central Park",
    category : "Parks"
}
)
>db.places.insert(
{
    loc : { type: "Point", coordinates:[ -73.88, 40.78 ] },
    name: "La Guardia Airport",
    category : "Airport"
}
)
>db.places.createIndex ({loc : "2dsphere"})
>db.places.find({loc : "2dsphere"}).explain()

MongoDB 在地理空间查询方面还有很多的应用，读者可以进行适当的拓展。

全文索引

MongoDB 的全文检索提供三个版本，用户在使用时可以指定相应的版本，如果不指定则默认选择当前版本对应的全文索引。

MongoDB 提供的文本索引支持对字符串内容的文本搜索查询，但是这种索引因为需要检索的文件比较多，因此在使用的时候检索时间较长。

全文索引的语法结构如下：

db.collection.createIndex ({ key: "text" })

散列索引

散列（Hashed）索引是指按照某个字段的散列值来建立索引，目前主要用于 MongoDB Sharded Cluster 的散列分片，散列索引只能用于字段完全匹配的查询，不能用于范围查询等。

散列其语法如下：

db.collection.createlndex( { _id : "hashed" })

MongoDB 支持散列任何单个字段的索引，但是不支持多键（即数组）索引。

需要说明的是，MongoDB 在进行散列索引之前，需要将浮点数截断为 64 位整数。例如，散列将对 2.3、2.2 和 2.9 这些值产生同样的返回值。

上面列出的都是索引的类别，在每个索引的类别上还可以加上一些参数，使索引更加具有针对性，常见的参数包括稀疏索引、唯一索引、过期索引等。

稀疏索引只检索包含具有索引字段的文档，即使索引字段包含空值，检索时也会跳过所有缺少索引字段的文档。因为索引不包含集合的所有文档，所以说索引是稀疏的。相反，非稀疏索引包含集合中的所有文档，存储不包含索引字段的文档的空值。

设置稀疏索引的语法如下：

db.collection.createlndex ({ "key" : 1 }, { sparse : true })

如果设置了唯一索引，新插入文档时，要求 key 的值是唯一的，不能有重复的出现，设置唯一索引的语法如下：

db.collection.createlndex ({ "key" : 1 }, { unique: true })

过期索引是一种特殊的单字段索引，MongoDB 可以用来在一定时间或特定时间后从集合中自动删除文档。

过期索引对于处理某些类型的信息非常有用，例如，机器生成的事务数据、日志和会话信息，这些信息只需要在数据库中存在有限的时间，不需要长期保存。

创建过期索引的语法如下:

db.collection.createlndex( {"key" : 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

需要注意的是，MongoDB 是每 60s 执行一次删除操作，因此短时间内执行会出现延迟现象。

查看现有索引

若要返回集合上所有索引的列表，则需使用驱动程序的 db.collection.getlndexes() 方法或类似方法。

例如，可使用如下方法查看 records 集合上的所有索引：

db.records.getIndexes()

列出数据库的所有索引

若要列出数据库中所有集合的所有索引，则需在 MongoDB 的 Shell 客户端中进行以下操作：

db.getCollectionNames().forEach(function(collection){
    indexes = db[collection].getIndexes();
    print("Indexes for " + collection + ":" );
    printjson(indexes);
});

删除索引

MongoDB 提供的两种从集合中删除索引的方法如下：

db.collection.dropIndex()

db.collection.dropIndexes()

若要删除特定索引，则可使用该 db.collection.droplndex() 方法。

例如，以下操作将删除集合中 score 字段的升序索引：

db.records.dropIndex ({ "score" : 1 })  //升序降序不能错，如果为-1，则提示无索引

还可以使用 db.collection.droplndexes() 删除除 _id 索引之外的所有索引。

例如，以下命令将从 records 集合中删除所有索引：

db.records.dropIndexes()

修改索引

若要修改现有索引，则需要删除现有索引并重新创建索引。

MongoDB聚合查询详解

聚合操作主要用于处理数据并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，按条件分组后，再进行一系列操作（如求和、平均值、最大值、最小值）以返回单个结果。

MongoDB 提供了三种执行聚合的方法：聚合管道、map-reduce 和单一目标聚合方法，本节只介绍前两种方法。

聚合管道方法

MongoDB 的聚合框架就是将文档输入处理管道，在管道内完成对文档的操作，最终将文档转换为聚合结果。

最基本的管道阶段提供过滤器，其操作类似查询和文档转换，可以修改输出文档的形式。其他管道操作提供了按特定字段对文档进行分组和排序的工具，以及用于聚合数组内容（包括文档数组）的工具。

此外，在管道阶段还可以使用运算符来执行诸如计算平均值或连接字符串之类的任务。聚合管道可以在分片集合上运行。

聚合管道方法的流程参见下图。

上图的聚合操作相当于 MySQL 中的以下语句：

select cust_id as _id, sum(amount) as total from orders where status like "%A%" group by cust_id;

MongoDB 中的聚合操作语法如下：

db.collection.aggregate([
{
    $match : {< query >},
}
{
    $group: {< fieldl >: < field2 >}
}
])

Query 设置统计查询条件，类似于 SQL 的 where，field1 为分类字段，要求使用 _id 名表示分类字段，field2 为包含各种统计操作符的数字型字段，如 $sum、$avg、$min 等。

这个语法看起来比较难以理解，下面给出一个示例进行对照：

db.mycol.aggregate([
{
    $group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}
}
])

相当于MySQL中的：

select by_user as _id, count(*) as num_tutorial from mycol group by by_user;

再举一个复杂的例子，按照指定条件对文档进行过滤，然后对满足条件的文档进行统计，并将统计结果输出到临时文件中。

首先插入多条文档，代码如下：

db.articles.insert([    
    { "_id" : 10, "author" : "dave", "score" : 80, "views" :100 },
    { "_id" : 11, "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 },
    { "_id" : 12, "author" : "ahn", "score" : 60, "views" : 1000 },
    { "_id" : 13, "author" : "li", "score" : 55, "views" : 5000 },
    { "_id" : 14, "author" : "annT", "score" : 60, "views" : 50 },
    { "_id" : 15, "author" : "1i", "score": 94, "views": 999 },
    { "_id" : 16, "author" : "ty", "score" : 95, "views": 1000 }
]);

再进行聚合分类统计，代码如下:

db.articles.aggregate([
{
    $match: { $or: [{ score: { $gt: 70, $1t: 90 }}, { views: { $gte: 1000 }}]}}, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 }}
}
]);

最终统计结果为：

{ "_id" : null, "count" : 5 }

管道阶段的 RAM 限制为 100MB。若要允许处理大型数据集，则可使用 allowDiskUse 选项启用聚合管道阶段，将数据写入临时文件。

map-reduce 方法

MongoDB 还提供了 map-reduce 方法来执行聚合。通常 map-reduce 方法有两个阶段：首先 map 阶段将大批量的工作数据分解执行，然后 reduce 阶段再将结果合并成最终结果。

与其他聚合操作相同，map-reduce 可以指定查询条件以选择输入文档以及排序和限制结果。

map-reduce 使用自定义 JavaScript 函数来执行映射和减少操作，虽然自定义 JavaScript 与聚合管道相比提供了更大的灵活性，但通常 map-reduce 比聚合管道效率更低、更复杂。

map-reduce 可以在分片集合上运行，也可以输出到分片集合。map-reduce 的语法如下：

\>db.collection.mapReduce(
  function() { emit(key,value); },
  function(key, values) { return reduceFunction }
  { query: document, out: collection }
)

参数说明：

function() { emit(key,value); } 为 map 映射函数，负责生成键值对序列，并作为 reduce 函数输入参数。
function(key, values) { return reduceFunction } 为 reduce 统计函数，reduce 函数的任务就是将 key-values 变成 key-value，也就是把 values 数组转换成一个单一的值 value。
query 设置筛选条件，只有满足条件的文档才会调用 map 函数。
out 为统计结果的存放集合，如果不指定则使用临时集合，但会在客户端断开后自动删除。

举例说明使用 map-Teduce 方法进行 MongoDB 文档数据的聚合。首先插入数据，数据为每位顾客 cust_id 的消费情况，代码如下：

db.order.insert([
    { "cust_id" : "l", "status" : "A", "price" : 25, "items" : [{"sku" : "mmm", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, 
    { "sku" : "nnn", "qty" : 5, "price" : 2.5 }]},
    { "cust_id" : "l", "status" : "A", "price" : 25, "items" : [{"sku" : "mmm", "qty" : 5, "price" : 2.5 },
   { "sku" : "nnn", "qty" : 5, "price" : 2.5 }]},
   { "cust_id" : "2", "status" : "A", "price" : 25, "items" : [{"sku" : "mmm", "qty" : 5, "price" : 2.5 },
   { "sku" : "nnn", "qty" : 5, "price" : 2.5 }]},
    { "cust_id" : "3", "status" : "A", "price" : 25, "items" : [{"sku" : "mmm", "qty" : 5, "price" : 2.5 },
    { "sku" : "nnn", "qty" : 5, "price" : 2.5 }]},
    { "cust_id" : "3", "status" : "A", "price" : 25, "items" : [{"sku" : "mmm", "qty" : 6, "price" : 2.5 },
    { "sku" : "nnn", "qty" : 6, "price" : 2.5 }]},
])

编写 map 函数，cust_id 作为 map 的输出 key，price 作为 map 的输出 value，代码如下：

var mapFunc = function(){
    emit(this.cust_id, this.price);
};

编写 reduce 函数，将相同的 map 的输出 key(cust_id) 聚合起来，这里对输出的 value 进行 sum 操作，代码如下：

var reduceFunc = function(key,values){
    return Array.sum(values);
};

执行 map-reduce 任务，将 reduce 的输出结果保存在集合 map_result_result 中，代码如下：

db.order.mapReduce(mapFunc, reduceFunc, { out: { replace: 'map_result_result' }})

查看当前数据库下的所有集合，会发现新建了一个 map_result_result，此集合里保存了 map-reduce 聚合后的结果：

>show collections
    map_result_result
    myColl
    order
>db.map_result_result.find() 
    { "_id" : "l", "value" : 50.0 } 
    { "_id" : "2", "value" : 25.0 } 
    { "_id" : "3", "value" : 55.0 }

posted @ 2020-09-09 09:15 夜雨流云阅读(300) 评论(0) 编辑收藏举报

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