进阶-MongoDB 知识梳理

MongoDB

一、MongoDB简介

　　　　　　MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发。Mongo的官方网站地址是：http://www.mongodb.org/，读者可以在此获得更详细的信息。 

　　　　　　MongoDB 文档数据库,存储的是文档(Bson的二进制化).

二、MongoDB安装

　　　　　　http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

三、MongoDB优点

• 面向文档存储(类JSON数据模式简单而强大)
• 动态查询
• 全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组
• 查询记录分析
• 快速,就地更新
• 高效存储二进制大对象 (比如照片和视频)
• 复制和故障切换支持
• Auto- Sharding自动分片支持云级扩展性
• MapReduce 支持复杂聚合
• 商业支持,培训和咨询

四、MongoDB缺点

• 不支持事务（进行开发时需要注意，哪些功能需要使用数据库提供的事务支持）
• MongoDB占用空间过大 （不过这个确定对于目前快速下跌的硬盘价格来说，也不算什么缺点了）
• MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方
• 在32位系统上，不支持大于2.5G的数据(很多操作系统都已经抛弃了32位版本，所以这个也算不上什么缺点了，3.4版本已经放弃支持32 位 x86平台)

五、MongoDB特点

• 内部执行引擎为JS解释器, 把文档存储成bson结构,在查询时,转换为JS对象,并可以通过熟悉的js语法来操作.

六、MongoDB和关系型数据库区别

• 传统型数据库: 结构化数据, 定好了表结构后,每一行的内容,必是符合表结构的,就是说--列的个数,类型都一样.
• mongo文档型数据库: 表下的每篇文档,都可以有自己独特的结构(bson对象都可以有自己独特的属性和值)

七、MongoDB注意事项

       　　数据类型是敏感的，在对数据进行判断的时候 一定要看好类型 字符串的一定要加'' 数字则不用

八、MongoDB入门命令

　　8.1: show dbs  查看当前的数据库

　　8.2 use databaseName 选库

　　8.2 show tables/collections 查看当前库下的collection

　　8.3 如何创建库? Mongodb的库是隐式创建,你可以use 一个不存在的库 然后在该库下创建collection,即可创建库

　　8.4 db.createCollection(‘collectionName’) 创建collection

　　8.5 collection允许隐式创建 db.collectionName.insert(document);

　　8.6 db.collectionName.drop() 删除collection

　　8.7 db.dropDatabase();删除database

九、MongoDB CRUD 命令

　　C

　　　　介绍: mongodb存储的是文档,. 文档是json格式的对象.

　　　　语法: db.collectionName.insert(document);

　　　　1: 增加单篇文档

　　　　Db.collectionName.insert({title:’nice day’});

　　　　2: 增加单个文档,并指定_id

　　　　Db.collectionName.insert({_id:8,age:78,name:’lisi’});

 　　　　3. 增加多个文档

　　　　db.collectionName.insert(

　　　　[

　　　　　　{time:'friday',study:'mongodb'},

　　　　　　{_id:9,gender:'male',name:'QQ'}

　　　　]

　　D

　　　　语法: db.collection.remove(查询表达式, 选项);

　　　　选项是指  {justOne:true/false},是否只删一行, 默认为false

　　　　注意

　　　　1: 查询表达式依然是个json对象

　　　　2: 查询表达式匹配的行,将被删掉.

　　　　3: 如果不写查询表达式,collections中的所有文档将被删掉.

　　　　例1: db.stu.remove({sn:’001’});

　　　　删除stu表中 sn属性值为’001’的文档

　　　　例2: db.stu.remove({gender:’m’},{justOne:true});

　　　　删除stu表中gender属性为m的文档,只删除1行.

　　U

　　　　改谁? --- 查询表达式

　　　　改成什么样? -- 新值 或 赋值表达式

　　　　操作选项 ----- 可选参数

　　　　语法: db.collection.update(查询表达式,新值,选项);

　　　　例:

　　　　db.news.update({name:'QQ'},{name:'MSN'});

　　　　是指选中news表中,name值为QQ的文档,并把其文档值改为{name:’MSN’},

　　　　结果: 文档中的其他列也不见了,改后只有_id和name列了.

　　　　即--新文档直接替换了旧文档,而不是修改

　　　　如果是想修改文档的某列,可以用$set关键字

　　　　db.collectionName.update(query,{$set:{name:’QQ’}})

　　　　修改时的赋值表达式

　　　　$set  修改某列的值

　　　　$unset 删除某个列 db.表名.update({条件表达式},{赋值表达式:{字段名:0}})(字段:1/0必须写 不写爆语法错误 提示：1和0效果一样)

　　　　$rename 重命名某个列

　　　　$inc 增长某个列

　　　　$setOnInsert 当upsert为true时,并且发生了insert操作时,可以补充的字段.

 　　　　Option的作用:

　　　　{upsert:true/false,multi:true/false}

　　　　Upsert---是指没有匹配的行,则直接插入该行.(和mysql中的replace一样)

　　　　例:db.stu.update({name:'wuyong'},{$set:{name:'junshiwuyong'}},{upsert:true});

　　　　如果有name=’wuyong’的文档,将被修改

　　　　如果没有,将添加此新文档

　　　　例:

　　　　db.news.update({_id:99},{x:123,y:234},{upsert:true});

　　　　没有_id=99的文档被修改,因此直接插入该文档

　　　　multi: 是指修改多行(即使查询表达式命中多行,默认也只改1行,如果想改多行,可以用此选项)

　　　　例:

　　　　db.news.update({age:21},{$set:{age:22}},{multi:true});

　　　　则把news中所有age=21的文档,都修改

　　R

　　　　语法: db.collection.find(查询表达式,查询的列);

　　　　Db.collections.find(表达式,{列1:1,列2:1});

　　　　例1:db.stu.find()

　　　　查询所有文档 所有内容

　　　　例2: db.stu.find({},{gendre:1})

　　　　查询所有文档,的gender属性 (_id属性默认总是查出来)

　　　　例3: db.stu.find({},{gender:1, _id:0})

　　　　查询所有文档的gender属性,且不查询_id属性

　　　　例3: db.stu.find({gender:’male’},{name:1,_id:0});

　　　　查询所有gender属性值为male的文档中的name属性

　　　　db.表名.find({条件表达式},{显示字段名(1：显示，0：隐藏) ',' 分割})

　　查询表达式:

　　　　1: 最简单的查询表达式

　　　　{filed:value} ,是指查询field列的值为value的文档

　　　　2: $ne --- != 查询表达式

　　　　{field:{$nq:value}}

　　　　作用--查filed列的值 不等于 value 的文档

　　　　3: $nin --> not in

　　　　4: $all

　　　　语法: {field:{$all:[v1,v2..]}}

　　　　是指取出 field列是一个数组,且至少包含 v1,v2值

　　　　5: $exists

　　　　语法: {field:{$exists:1}}

　　　　作用: 查询出含有field字段的文档

　　　　6: $nor,

　　　　{$nor,[条件1,条件2]}

　　　　是指  所有条件都不满足的文档为真返回

　　　　7:用正则表达式查询 以”诺基亚”开头的商品

　　　　例:db.goods.find({goods_name:/诺基亚.*/},{goods_name:1});

　　　　8: 用$where表达式来查询

　　　　例: db.goods.find({$where:'this.cat_id != 3 && this.cat_id != 11'});

　　　　注意: 用$where查询时, mongodb是把bson结构的二进制数据转换为json结构的对象,

　　　　然后比较对象的属性是否满足表达式.

　　　　速度较慢

十、游标操作

　　　　游标是什么\?

　　　　通俗的说,游标不是查询结果,而是查询的返回资源,或者接口.

　　　　通过这个接口,你可以逐条读取.

　　　　就像php中的fopen打开文件,得到一个资源一样, 通过资源,可以一行一行的读文件.

　　　　声明游标:

　　　　var cursor =  db.collectioName.find(query,projection);

　　　　Cursor.hasNext() ,判断游标是否已经取到尽头

　　　　Cursor. Next() , 取出游标的下1个单元

　　　　用while来循环游标

　　　　var mycursor = db.bar.find({_id:{$lte:5}})

　　　　while(mycursor.hasNext()) {

　　　　　　printjson(mycursor.next());

　　　　}

　　　　例:

　　　　// 声明游标

　　　　var cursor = db.goods.find();

　　　　// 循环游标

　　　　for(var doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.next());}

　　　　也可以简写:

　　　　for(var  cursor=db.goods.find(), doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.next());}

　　　　游标还有一个迭代函数,允许我们自定义回调函数来逐个处理每个单元.

　　　　cursor.forEach(回调函数);

　　　　例:

 　　　　var cursor = db.goods.find();

　　　　 var gettitle = function(obj) {print(obj.goods_name)}

 　　　　cursor.forEach(gettitle);

 

　　　　游标在分页中的应用

　　　　比如查到10000行,跳过100页,取10行.

　　　　一般地,我们假设每页N行, 当前是page页

　　　　就需要跳过前 (page-1)*N 行, 再取N行, 在mysql中, limit offset,N来实现

 

　　　　在mongo中,用skip(), limit()函数来实现的

　　　　如 var mycursor = db.bar.find().skip(9995);

　　　　则是查询结果中,跳过前9995行

 

　　　　查询第901页,每页10条

　　　　则是 var mytcursor = db.bar.find().skip(9000).limit(10);

 

　　　　通过cursor一次性得到所有数据, 并返回数组.

　　　　例:

　　　　var cursor = db.goods.find();

 　　　　printjson(cursor.toArray());  //看到所有行

 　　　　printjson(cursor.toArray()[2]);  //看到第2行

 

　　　　注意: 不要随意使用toArray()

　　　　原因: 会把所有的行立即以对象形式组织在内存里.

　　　　可以在取出少数几行时,用此功能

十一、索引

　　1：索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引

　　2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序

　　3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.

 

　　查看查询计划

　　db.find(query).explain();

　　常用命令:

　　查看当前索引状态: db.collection.getIndexes();

　　创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1});  1是升续 2是降续

　　删除单个索引

　　db.collection.dropIndex({filed:1/-1});

　　一下删除所有索引

　　db.collection.dropIndexes();

　　创建多列索引  db.collection.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1});

　　创建子文档索引

　　db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});

　　创建唯一索引:

　　db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1}, {unique:true});

　　创建稀疏索引:

　　稀疏索引的特点------如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引.

　　与之相对,普通索引,会把该文档的field列的值认为NULL,并建索引.

　　适宜于: 小部分文档含有某列时.

　　db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true});

　　db.tea.find();

　　{ "_id" : ObjectId("5275f99b87437c610023597b"), "email" : "a@163.com" }

　　{ "_id" : ObjectId("5275f99e87437c610023597c"), "email" : "b@163.com" }

　　{ "_id" : ObjectId("5275f9e887437c610023597e"), "email" : "c@163.com" }

　　{ "_id" : ObjectId("5275fa3887437c6100235980") }

　　如上内容,最后一行没有email列,

　　如果分别加普通索引,和稀疏索引,

　　对于最后一行的email分别当成null 和 忽略最后一行来处理.

　　根据{email:null}来查询,前者能查到,而稀疏索引查不到最后一行.

　　创建哈希索引(2.4新增的)

　　哈希索引速度比普通索引快,但是,无能对范围查询进行优化.

　　适宜于---随机性强的散列

　　db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});

　　重建索引

　　一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.

　　可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.

　　类似mysql中的optimize table

　　db.collection.reIndex()

索引的一些知识点

　　普通索引采用二叉树来进行查找
　　不加索引 如果表内1000个数据 我要获取第99条 直接读到99(一条条读)
　　加索引 直接采用二叉树
　　哈希索引 直接生成Hash值 直接找到 速度快 
　　但是如果是数据多 硬盘速度跟不上 Hash速度并没有比普通索引快多少 因为值都随机放到磁盘中某个位置上 还要进行查找 很消耗性能

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引

2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序

3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.