• mongodb常用命令


    mongodb启动

    /data/mongodb/bin/mongod -f /data/mongodb/bin/mongodb.conf

    进入

    ./mongo

    一些概念 
    一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中,因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是,它的value中存储了结构信息,所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo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。Mongo还可以解决海量数据的查询效率,根据官方文档,当数据量达到50GB以上数据时,Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。

    BSON

    BSON是Binary JSON 的简称,是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型。如:BSON有Date类型和BinDate类型。

    BSON被比作二进制的交换格式,如同Protocol Buffers,但BSON比它更“schema-less”,非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。

    BSON有以下三个特点:

    1.  轻量级

    2.  跨平台

    3.  效率高

    命名空间

    MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同:java.util.List;用来管理数据库中的数据。

    索引 
    mongodb可以对某个字段建立索引,可以建立组合索引、唯一索引,也可以删除索引,建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引:_id,如果插入数据时没有指定_id,服务会自动生成一个_id,为了充分利用已有索引,减少空间开销,最好是自己指定一个unique的key为_id,通常用对象的ID比较合适,比如商品的ID。

    shell操作数据库:

       1.  超级用户相关:

             1. #进入数据库admin

    use admin

             2. #增加或修改用户密码

              db.addUser('name','pwd')

             3. #查看用户列表

              db.system.users.find()

             4. #用户认证

              db.auth('name','pwd')

             5. #删除用户

              db.removeUser('name')

             6. #查看所有用户

              show users

             7. #查看所有数据库

              show dbs

             8. #查看所有的collection

              show collections

             9. #查看各collection的状态

              db.printCollectionStats()

            10. #查看主从复制状态

              db.printReplicationInfo()

            11. #修复数据库

              db.repairDatabase()

            12. #设置记录profiling,0=off 1=slow 2=all

              db.setProfilingLevel(1)

            13. #查看profiling

              show profile

            14. #拷贝数据库

              db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

            15. #删除collection

              db.mail_addr.drop()

            16. #删除当前的数据库

              db.dropDatabase()

           

       2. 增删改

             1. #存储嵌套的对象

    db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

             2. #存储数组对象

    db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})

             3. #根据query条件修改,如果不存在则插入,允许修改多条记录

                db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)

             4. #删除yy=5的记录

                db.foo.remove({'yy':5})

             5. #删除所有的记录

                db.foo.remove()

       3. 索引

             1. #增加索引:1(ascending),-1(descending)

             2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

             3. #索引子对象

             4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

             5. #查看索引信息

             6. db.foo.getIndexes()

             7. db.foo.getIndexKeys()

             8. #根据索引名删除索引

             9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

       4. 查询

             1. #查找所有

            2. db.foo.find()

            3. #查找一条记录

            4. db.foo.findOne()

            5. #根据条件检索10条记录

            6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

            7. #sort排序

            8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'Dt',-1})

             9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

            10. #count操作

            11. db.user_addr.count()

            12. #distinct操作,查询指定列,去重复

            13. db.foo.distinct('msg')

            14. #”>=”操作

            15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

            16. #子对象的查找

            17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

       5. 管理

             1. #查看collection数据的大小

             2. db.deliver_status.dataSize()

             3. #查看colleciont状态

             4. db.deliver_status.stats()

             5. #查询所有索引的大小

             6. db.deliver_status.totalIndexSize()

    5.  advanced queries:高级查询


    条件操作符 
    $gt : > 
    $lt : < 
    $gte: >= 
    $lte: <= 
    $ne : !=、<> 
    $in : in 
    $nin: not in 
    $all: all 
    $not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

    查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据 
    db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

    查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据 
    db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

    查询 age in (20,22,24,26) 的数据 
    db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

    查询 age取模10等于0 的数据 
    db.users.find('this.age % 10 == 0'); 
    或者 
    db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

    匹配所有 
    db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 
    可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 
    可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

    查询不匹配name=B*带头的记录 
    db.users.find({name: {$not: /^B.*/}}); 
    查询 age取模10不等于0 的数据 
    db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

    #返回部分字段 
    选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回) 
    db.users.find({}, {age:1}); 
    db.users.find({}, {age:3}); 
    db.users.find({}, {age:true}); 
    db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 
    0为false, 非0为true

    选择返回age、address和_id字段 
    db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

    排除返回age、address和_id字段 
    db.users.find({}, {age:0, address:false}); 
    db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

    数组元素个数判断 
    对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录 
    匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}}); 
    不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

    $exists判断字段是否存在 
    查询所有存在name字段的记录 
    db.users.find({name: {$exists: true}}); 
    查询所有不存在phone字段的记录 
    db.users.find({phone: {$exists: false}});

    $type判断字段类型 
    查询所有name字段是字符类型的 
    db.users.find({name: {$type: 2}}); 
    查询所有age字段是整型的 
    db.users.find({age: {$type: 16}});

    对于字符字段,可以使用正则表达式 
    查询以字母b或者B带头的所有记录 
    db.users.find({name: /^b.*/i});

    $elemMatch(1.3.1及以上版本) 
    为数组的字段中匹配其中某个元素

    Javascript查询和$where查询 
    查询 age > 18 的记录,以下查询都一样 
    db.users.find({age: {$gt: 18}}); 
    db.users.find({$where: "this.age > 18"}); 
    db.users.find("this.age > 18"); 
    f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

    排序sort() 
    以年龄升序asc 
    db.users.find().sort({age: 1}); 
    以年龄降序desc 
    db.users.find().sort({age: -1});

    限制返回记录数量limit() 
    返回5条记录 
    db.users.find().limit(5); 
    返回3条记录并打印信息 
    db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 
    结果 
    my age is 18 
    my age is 19 
    my age is 20

    限制返回记录的开始点skip() 
    从第3条记录开始,返回5条记录(limit 3, 5) 
    db.users.find().skip(3).limit(5);

    查询记录条数count() 
    db.users.find().count(); 
    db.users.find({age:18}).count(); 
    以下返回的不是5,而是user表中所有的记录数量 
    db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 
    如果要返回限制之后的记录数量,要使用count(true)或者count(非0) 
    db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

    分组group() 
    假设test表只有以下一条数据 
    { domain: "www.mongodb.org
    , invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} 
    , response_time: 0.05 
    , http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" 

    使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; 
    db.test.group( 
    { cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}} 
    , key: {http_action: true} 
    , initial: {count: 0, total_time:0} 
    , reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } 
    , finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } 
    } );



    "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", 
    "count" : 1, 
    "total_time" : 0.05, 
    "avg_time" : 0.05 

    ]

    Java 应用示例

    要使用Java操作MongoDB的话,要到官方网站下载一个驱动包,把包导入后,可以尝试来操作了(记得一定要开着服务器)

    首先介绍一下比较常用的几个类

    Mongo:连接服务器,执行一些数据库操作的选项,如新建立一个数据库等

    DB:对应一个数据库,可以用来建立集合等操作

    DBCollection:对应一个集合(类似表),可能是我们用得最多的,可以添加删除记录等

    DBObjec:接口和BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,因为是key-value的数据结构,所以用起来其实和HashMap是基本一致的

    DBCursor:用来遍历取得的数据,实现了Iterable和Iterator

    接下来实际的操作一下,代码如下:

    import java.net.UnknownHostException;

    import java.util.List;

    import java.util.Set;

    import com.mongodb.BasicDBObject;

    import com.mongodb.DB;

    import com.mongodb.DBCollection;

    import com.mongodb.DBCursor;

    import com.mongodb.DBObject;

    import com.mongodb.Mongo;

    import com.mongodb.MongoException;

    public class MongoDbTest {

      public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException {

        //Mongo m = new Mongo();

    //Mongo m = new Mongo("localhost");

    //获得数据库服务

    Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);

    //得到数据库mytest

    DB db = m.getDB("mytest");

    //得到mytest数据库下所有表名

        Set<String> colls = db.getCollectionNames();

        for (String s : colls) {

            System.out.println(s);

    }

    //得到testCollection表

    DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");

    //new 一个BasicDBObject对象doc

    BasicDBObject doc = new BasicDBObject();

    //赋值

        doc.put("name", "MongoDB");

        doc.put("type", "database");

    doc.put("count", 1);

    //又new 一个BasicDBObject对象info

        BasicDBObject info = new BasicDBObject();

        info.put("x", 203);

    info.put("y", 102);

    //把info放入doc

    doc.put("info", info);

    //向testCollection表中插入一条数据

    coll.insert(doc);

    //查询一条数据

        DBObject myDoc = coll.findOne();

        System.out.println(myDoc);

       

        //循环插入100条数据到testCollection

        for (int i=0; i < 100; i++) {

          coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));

        }

       

       

        //Counting Documents in A Collection

        System.out.println(coll.getCount());

       

        //Using a Cursor to Get All the Documents

        DBCursor cur = coll.find();

        while(cur.hasNext()) {

    本文出自 “XFICC” 博客,请务必保留此出处http://xficc.blog.51cto.com/1189288/1564652

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