MongoDB数据库、集合、文档的新增

MongoDB系列第一课:MongDB简介

MongoDB系列第二课:MongDB环境搭建

MongoDB系列第三课:MongDB用户管理

MongoDB系列第四课:MongoDB数据库、集合、文档的操作

 

一、数据库的操作

1.1 创建数据库

MongoDB中创建数据库的命令使用的是use命令。该命令有两层含义:

1)切换到指定数据库。

2)如果切换的数据库不存在,则创建该数据库。

我们使用use命令创建一个名为sxttest的数据库。

 

1.2 查看所有数据库

我们可以通过show dbs 命令查看当前MongoDB中的所有数据库。

如果开启了用户认证,则需要先登录方可查看到结果,否则不显示任何信息。如果使用的是具备数据库管理员角色的用户,那么则可以看到MongoDB中的所有数据库,如果使用的普通用户登录的那么只能查询到该用户所拥有的数据库。

 

用户未登录查询数据库。

 

使用具有数据库管理员角色的用户登录查询数据库。

 

在查询结果中并未包含我们刚刚创建的sxttest数据库。因为,在show dbs命令中不显示未含有任何数据的库的信息。

 

使用普通用户登录查询数据库。

我们在sxt数据库中创建一个只具备读写权限的普通用户。

 

使用普通用户登录并查询数据库。

 

1.3 删除数据库

在MongoDB中使用db.dropDatabase()函数来删除数据库。在删除数据库之前,需要使用具备dbAdminAnyDatabase角色的管理员用户登录,然后切换到需要删除的数据库,执行db.dropDatabase()函数即可。删除成功后会返回一个{ "ok" : 1 }的JSON字符串。

 

我们现在将刚刚创建的sxttest删除。

 

 

二、集合的操作

MongoDB中的集合是一组文档的集,相当于关系型数据库中的表。

 

2.1 创建集合

MongoDB使用db.createCollection()函数来创建集合。

语法格式:db.createCollection(name, options)。

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。

 

2.1.1  使用默认集合

在MongoDB中,我们也可以不用创建集合,当我们插入一些数据时,会自动创建集合,并且会使用文档管理命令中的集合名称作为集合的名称。文档管理命令后续课程详解。

创建一个新数据库,名为develop

 

 

如果开启认证,需要为新数据库创建访问用户。新建用户名为itsxt,密码为itsxtpwd

 

使用itsxt用户登录develop库

 

 

向develop库中插入一条数据

 

 

查询集合

 

2.1.2 创建不带参数的集合

我们也可以根据自己的情况创建集合。在develop数据库中创建一个名为dev的集合,该集合创建时不指定任何参数。

如果开启认证,则需要使用具有数据库管理员权限的用户来创建集合。 

 

2.1.3 创建带参数的集合

在develop数据库中创建一个名为dev2的固定集合,整个集合空间大小为2000000kb,文档最大个数为1000。

 

 

2.2 查看集合

如果要查看已有集合,可以使用 show collections 或 show tables 命令。

 

2.2.1 show collections

 

 2.2.2 show tables

 

2.3 查看集合详情

如果要查看已有集合的详情,可以使用 db.集合名.stats() 命令。

 

2.4 删除集合

如果我们要删除集合,需要先切换到需要删除集合所在的数据库,使用drop()函数删除集合即可。

删除集合的语法格式为:db.集合名称.drop()。

 

 

三、文档的操作

在MongoDB中文档是指多个键及其关联的值有序地放置在一起就是文档,

其实指的就是数据,也是我们平时操作最多的部分。

MongoDB中的文档的数据结构和 JSON 基本一样。所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式,是 Binary JSON 的简称。

 

 

3.1 插入单个文档

3.1.1 insert函数

语法格式为:db.COLLECTION_NAME.insert(document)。

 

向dev集合中插入单个文档。

{title:'北京尚学堂',description:'程序员的摇篮',url:'www.bjsxt.com',tags:['java','大数据','python']}

 

查看文档:

 

3.1.2 save函数

向dev集合中插入单个文档。

{title:'百战程序员',description:'身经百战,高薪相伴',url:'www.itbaizhan.cn',tags:['javaWeb实战','数据库实战','微服务实战']}

 

查看文档

 

3.1.3 insertOne函数

在MongoDB3.2以后的版本中,提供了insertOne()函数用于插入文档。

向dev集合中插入单个文档。

{title:'尚学堂大数据',description:'培养大数据人才的摇篮',url:'www.bjsxt.com',tags:['hadoop','spark','Hbase']}

 

 查看文档:

 

3.2 插入多个文档

向集合中批量插入多个文档时,需要使用数组来存放文档。

语法格式:db.COLLECTION_NAME.insert([{},{},{}.....])。

 

3.2.1 insert或save函数

向dev集合中批量插入多个文档

[{title:'java',tags:['JavaSE','JavaEE','JavaME']},{title:'ORM',tags:['Mybatis','Hibernate']},{title:'Spring',tags:['SpringMVC','SpringBoot','SpringCloud']}]

 

 查看文档:

 

3.2.2 insertMany函数

在MongoDB3.2以后的版本中,提供了insertMany函数用于插入文档。

语法格式:db.COLLECTION_NAME.insertMany([{},{},{},.....])。

 

向dev集合中批量插入多个文档

[{title:'Web',tags:['JSP','Servlet']},{title:'RPC',tags:['RMI','Dubbo']},{title:'DataBase',tags:['Oracle','MySQL']}]

 

 查看文档:

 

3.3 通过变量插入文档

Mongo Shell工具允许我们定义变量。所有的变量类型为var类型。也可忽略变量类型。变量中赋值符号后侧需要使用小括号来表示变量中的值。我们可以将变量作为任意插入文档的函数的参数。

语法格式:变量名=({变量值})

 

3.3.1 通过变量插入单个文档

定义变量

document=({title:'SpringCloud',tags:['Spring Cloud Netflix','Spring Cloud Security','Spring Cloud Consul']})

 

 插入文档:

 

查询文档:

 

 3.3.2 通过变量插入多个文档

我们也可以在变量中定义多个文档。

语法结构:变量名=([{},{},{},....])

 

插入文档:

我们现在将多个文档放入到了一个变量中,所以在插入数据时,可直接使用插入单个文档的函数。

 

查询文档:

 

 

3.5 删除文档

 

 

3.6 查询文档

 

 

 

 

 补充:

CAP定理(CAP theorem)

在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer's theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

  • 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
  • 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
  • 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。

因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:

  • CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
  • CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
  • AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

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posted @ 2017-03-28 17:58  喻聪  阅读(5507)  评论(0编辑  收藏  举报