1 MongoDB简介
1.1 什么是MongoDB
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
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
（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）。
下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比
1.4 数据类型
null：用于表示空值或者不存在的字段，{“x”:null}
布尔型：布尔类型有两个值true和false，{“x”:true}
数值：shell默认使用64为浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}
字符串：UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据，{“x”：“呵呵”}
日期：日期被存储为自新纪元依赖经过的毫秒数，不存储时区，{“x”:new Date()}
正则表达式：查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法与JavaScript的正则表达式相同，{“x”:/[abc]/}
数组：数据列表或数据集可以表示为数组，{“x”： [“a“,“b”,”c”]}
内嵌文档：文档可以嵌套其他文档，被嵌套的文档作为值来处理，{“x”:{“y”:3 }}
对象Id：对象id是一个12字节的字符串，是文档的唯一标识，{“x”: objectId() }
二进制数据：二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在shell中使用。如果要将非utf-字符保存到数据库中，二进制数据是唯一的方式。
代码：查询和文档中可以包括任何JavaScript代码，{“x”:function(){/…/}}
2 MongoDB安装与启动
2.1 window系统MongoDB安装
MongoDB 下载
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/community
注意：在 MongoDB 2.2 版本后已经不再支持 Windows XP 系统。最新版本也已经没有了 32 位系统的安装文件。
- MongoDB for Windows 64-bit 适合 64 位的 Windows Server 2008 R2, Windows 7 , 及最新版本的 Window 系统。
- MongoDB for Windows 32-bit 适合 32 位的 Window 系统及最新的 Windows Vista。 32 位系统上 MongoDB 的数据库最大为 2GB。
- MongoDB for Windows 64-bit Legacy 适合 64 位的 Windows Vista, Windows Server 2003, 及 Windows Server 2008 。
根据系统下载 32 位或 64 位的 .msi 文件，下载后双击该文件，按操作提示安装即可。
安装过程中，你可以通过点击 "Custom(自定义)" 按钮来设置你的安装目录。
下一步安装 "install mongoDB compass" 不勾选（当然你也可以选择安装它，可能需要更久的安装时间），MongoDB Compass 是一个图形界面管理工具，可以在后面自己到官网下载安装，下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/compass。
创建数据目录
MongoDB将数据目录存储在 db 目录下。但是这个数据目录不会主动创建，我们在安装完成后需要创建它。请注意，数据目录应该放在根目录下（(如： C: 或者 D: 等 )。
在本教程中，我们已经在 C 盘安装了 mongodb，现在让我们创建一个 data 的目录然后在 data 目录里创建 db 目录。
c:>cd c: c:>mkdir data c:>cd data c:data>mkdir db c:data>cd db c:datadb>
也可以通过 window 的资源管理器中创建这些目录，而不一定通过命令行。
命令行下运行 MongoDB 服务器
为了从命令提示符下运行 MongoDB 服务器，你必须从 MongoDB 目录的 bin 目录中执行 mongod.exe 文件。
C:mongodbinmongod --dbpath c:datadb
连接MongoDB
我们可以在命令窗口中运行 mongo.exe 命令即可连接上 MongoDB，执行如下命令：
C:mongodbinmongo.exe
配置 MongoDB 服务
管理员模式打开命令行窗口
创建目录，执行下面的语句来创建数据库和日志文件的目录
mkdir c:datadb mkdir c:datalog
创建配置文件
创建一个配置文件。该文件必须设置 systemLog.path 参数，包括一些附加的配置选项更好。
例如，创建一个配置文件位于 C:mongodbmongod.cfg，其中指定 systemLog.path 和 storage.dbPath。具体配置内容如下：
systemLog:
destination: file
path: c:datalogmongod.log
storage:
dbPath: c:datadb
安装 MongoDB服务
通过执行mongod.exe，使用--install选项来安装服务，使用--config选项来指定之前创建的配置文件。
C:mongodbinmongod.exe --config "C:mongodbmongod.cfg" --install
要使用备用 dbpath，可以在配置文件（例如：C:mongodbmongod.cfg）或命令行中通过 --dbpath 选项指定。
如果需要，您可以安装 mongod.exe 或 mongos.exe 的多个实例的服务。只需要通过使用 --serviceName 和 --serviceDisplayName 指定不同的实例名。只有当存在足够的系统资源和系统的设计需要这么做。
启动MongoDB服务
net start MongoDB
关闭MongoDB服务
net stop MongoDB
移除 MongoDB 服务
C:mongodbinmongod.exe --remove
命令行下运行 MongoDB 服务器 和 配置 MongoDB 服务 任选一个方式启动就可以。
2.2 Docker 环境下MongoDB安装
在宿主机创建mongo容器
docker run ‐di ‐‐name=tensquare_mongo ‐p 27017:27017 mongo
远程登陆
mongo 192.168.1.110
3 常用命令
3.1 选择和创建数据库
选择和创建数据库的语法格式：
use 数据库名称
如果数据库不存在则自动创建
以下语句创建spit数据库
use spitdb
3.2 插入与查询文档
插入文档的语法格式：
db.集合名称.insert(数据);
插入以下测试数据：
db.spit.insert({content:"hello word",userid:"1011",nickname:"小 雅",visits:NumberInt(902)})
查询集合的语法格式：
db.集合名称.find()
查询spit集合的所有文档，输入以下命令
db.spit.find()
发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于关系数据库中表的主键，当插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。如果插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。
输入以下测试语句:
db.spit.insert({_id:"1",content:"我还是没有想明白到底为啥出 错",userid:"1012",nickname:"小明",visits:NumberInt(2020)});
db.spit.insert({_id:"2",content:"加班到半夜",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(1023)});
db.spit.insert({_id:"3",content:"手机流量超了咋办？",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(111)});
db.spit.insert({_id:"4",content:"坚持就是胜利",userid:"1014",nickname:"诺诺",visits:NumberInt(1223)});
如果想按一定条件来查询，比如想查询userid为1013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.spit.find({userid:'1013'})
如果只需要返回符合条件的第一条数据，可以使用findOne命令来实现
db.spit.findOne({userid:'1013'})
如果想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果，例如：
db.spit.find().limit(3)
3.3 修改与删除文档
修改文档的语法结构：
db.集合名称.update(条件,修改后的数据)
如果我们想修改_id为1的记录，浏览量为1000，输入以下语句：
db.spit.update({_id:"1"},{visits:NumberInt(1000)})
执行后会发现这条文档除了visits字段其它字段都不见了，为了解决这个问题，需要使用修改器$set来实现，命令如下：
db.spit.update({_id:"2"},{$set:{visits:NumberInt(2000)}})
删除文档的语法结构：
db.集合名称.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除，请慎用
db.spit.remove({})
如果删除visits=1000的记录，输入以下语句
db.spit.remove({visits:1000})
3.4 统计条数
统计记录条件使用count()方法。以下语句统计spit集合的记录数
db.spit.count()
如果按条件统计 ，例如：统计userid为1013的记录条数
db.spit.count({userid:"1013"})
3.5 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/
例如要查询内容包含“流量”的所有文档，代码如下：
db.spit.find({content:/流量/})
如果要查询内容中以“加班”开头的，代码如下：
db.spit.find({content:/^加班/})
3.6 大于 小于 不等于
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:
db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
示例：查询浏览量大于1000的记录
db.spit.find({visits:{$gt:1000}})
3.7 包含与不包含
包含使用$in操作符。
示例：查询吐槽集合中userid字段包含1013和1014的文档
db.spit.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})
不包含使用$nin操作符。
示例：查询集合中userid字段不包含1013和1014的文档
db.spit.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}})
3.8 条件连接
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：
$and:[ { },{ },{ } ]
示例：查询集合中visits大于等于1000 并且小于2000的文档
db.spit.find({$and:[ {visits:{$gte:1000}} ,{visits:{$lt:2000} }]})
如果两个以上条件之间是或者的关系，使用or操作符进行关联，与前面and的使用方式相同
格式为：
$or:[ { },{ },{ } ]
示例：查询集合中userid为1013，或者浏览量小于2000的文档记录
db.spit.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{visits:{$lt:2000} }]})
3.9 列值增长
想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符来实现
db.spit.update({_id:"2"},{$inc:{visits:NumberInt(1)}} )
4 Java操作MongoDB
4.1 mongodb-driver
mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包，相当于JDBC驱动。通过一个入门的案例来了解mongodb-driver的基本使用
4.1.1 查询全部记录
（1）创建工程 mongoDemo, 引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb‐driver</artifactId>
<version>3.6.3</version>
</dependency>
</dependencies>
（2）创建测试类
import org.bson.Document; import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.FindIterable; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDemo { public static void main(String[] args) { MongoClient client=new MongoClient("192.168.3.193");//创建连接 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");//打开数据库 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");// 获取集合 FindIterable<Document> documents = spit.find();//查询记录获取文档集 合 for(Document document:documents){ System.out.println("内容："+ document.getString("content")); System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid")); System.out.println("浏览量："+document.getInteger("visits")); } client.close(); } }
4.1.2 条件查询
BasicDBObject对象：表示一个具体的记录，BasicDBObject实现了DBObject，是key-
value的数据结构，用起来和HashMap是基本一致的。
（1）查询userid为1013的记录
import org.bson.Document; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.FindIterable; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDemo1 { public static void main(String[] args) { MongoClient client = new MongoClient("192.168.184.134");// 创建连接 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");// 打开数据库 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");// 获取集合 BasicDBObject bson = new BasicDBObject("userid", "1013");// 构建查询 条件 FindIterable<Document> documents = spit.find(bson);// 查询记录获取结 果集合 for (Document document : documents) { // System.out.println("内容：" + document.getString("content")); System.out.println("用户ID:" + document.getString("userid")); System.out.println("浏览量：" + document.getInteger("visits")); } client.close();// 关闭连接 } }
（2）查询浏览量大于1000的记录
import org.bson.Document; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.FindIterable; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDemo2 { public static void main(String[] args) { MongoClient client = new MongoClient("192.168.184.134");// 创建连接 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");// 打开数据库 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");// 获取集合 BasicDBObject bson = new BasicDBObject("visits", new BasicDBObject("$gt", 1000));// 构建查询条件 FindIterable<Document> documents = spit.find(bson);// 查询记录获取结 果集合 for (Document document : documents) { // System.out.println("内容：" + document.getString("content")); System.out.println("用户ID:" + document.getString("userid")); System.out.println("浏览量：" + document.getInteger("visits")); } client.close();// 关闭连接 } }
4.1.3 插入数据
import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.bson.Document; import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDemo3 { public static void main(String[] args) { MongoClient client = new MongoClient("192.168.184.134");// 创建连接 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");// 打开数据库 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");// 获取集合 Map<String, Object> map = new HashMap(); map.put("content", "我要吐槽"); map.put("userid", "9999"); map.put("visits", 123); map.put("publishtime", new Date()); Document document = new Document(map); spit.insertOne(document);// 插入数据 client.close(); } }