MongoDB简介
- MongoDB 是一个基于分布式 文件存储的NoSQL数据库
- 由C++语言编写，运行稳定，性能高
- 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案
特点
- 模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
- 面向集合的存储：适合存储 JSON风格文件的形式
- 完整的索引支持：对任何属性可索引
- 复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移
- 自动分片：支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器
- 丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组
- 快速就地更新：查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划
- 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）
名词
- 三元素：数据库，集合，文档
- 集合就是关系数据库中的表
- 文档对应着关系数据库中的行
- 文档，就是一个对象，由键值对构成，是json的扩展Bson形式
{'name':'guojing','gender':'男'}
- 集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
{'name':'guojing','gender':'男'} {'name':'huangrong','age':18} {'book':'shuihuzhuan','heros':'108'}
- 数据库：是一个集合的物理容器，一个数据库中可以包含多个文档
- 一个服务器通常有多个数据库
安装
- 到官网，选择合适的版本下载
- 解压
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0.tgz
- 移动到/usr/local/目录下
sudo mv -r mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0/ /usr/local/mongodb
- 将可执行文件添加到PATH路径中
export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH
管理
- 配置文件在/etc/mongod.conf
-
默认端口27017
-
启动
sudo service mongod start
- 停止
sudo service mongod stop
- 使用终端连接
- 这个shell就是mongodb的客户端，同时也是一个js的编译器
mongo
- 命令
db查看当前数据库名称 db.stats()查看当前数据库信息
- 终端退出连接
exit 或ctrl+c
数据类型
- Object ID：文档ID
- String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
- Boolean：存储一个布尔值，true或false
- Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
- Double：存储浮点值
- Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键
- Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
- Null：存储Null值
- Timestamp：时间戳
- Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式
object id
- 每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性
- 可以自己去设置_id插入文档
- 如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID
- objectID是一个12字节的十六进制数
- 前4个字节为当前时间戳
- 接下来3个字节的机器ID
- 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
- 最后3个字节是简单的增量值
MongoDB操作
1、数据库操作
查看当前数据库名称
db
列出所有在物理上存在的数据库
show dbs
切换数据库，如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建
use 数据库名称
注：默认的数据库为test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中
删除当前指向的数据库，如果数据库不存在，则什么也不做
db.dropDatabase()
2、集合操作
创建集合：
db.createCollection(name, options)
- name是要创建的集合的名称
- options是一个文档，用于指定集合的配置
- 选项参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称。
例1：不限制集合大小
db.createCollection("stu")
例2：限制集合大小，后面学会插入语句后可以查看效果
- 参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
- 参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节
db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )
查看当前数据库的所有集合：
show collections
删除集合：
db.集合名称.drop()
3、数据操作
增
db.集合名称.insert(document)
注：插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
例1
db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
例2
s1={_id:'20160101',name:'hr'} s1.gender=0 db.stu.insert(s1)
删
db.集合名称.remove(<query>,{justOne: <boolean>})
- 参数query:可选，删除的文档的条件
- 参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条
例3：只删除匹配到的第一条
db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})
例4：全部删除
db.stu.remove({})
改
db.集合名称.update(<query>,<update>,{multi: <boolean>})
- 参数query:查询条件，类似sql语句update中where部分
- 参数update:更新操作符，类似sql语句update中set部分
- 参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新
例5：全文档更新
db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'})
例6：指定属性更新，通过操作符$set
db.stu.insert({name:'hr',gender:0}) db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}})
例7：修改多条匹配到的数据
db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})
4、查
基本查询
方法find()：查询
db.集合名称.find({条件文档})
方法findOne()：查询，只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
方法pretty()：将结果格式化
db.集合名称.find({条件文档}).pretty()
比较运算符
- 等于，默认是等于判断，没有运算符
- 小于$lt
- 小于或等于$lte
- 大于$gt
- 大于或等于$gte
- 不等于$ne
例1：查询名称等于'gj'的学生
db.stu.find({name:'gj'})
例2：查询年龄大于或等于18的学生
db.stu.find({age:{$gte:18}})
逻辑运算符
- 查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
- 逻辑与：默认是逻辑与的关系
例3：查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生
db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})
例4：查询年龄大于18，或性别为0的学生（逻辑或：使用$or）
db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})
例5：查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj
db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})
范围运算符
- 使用"$in"，"$nin" 判断是否在某个范围内
例6：查询年龄为18、28的学生
db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})
支持正则表达式
- 使用//或$regex编写正则表达式
例7：查询姓黄的学生
db.stu.find({name:/^黄/}) db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}}})
自定义查询
- 使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
例7：查询年龄大于30的学生
db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}})
5、Limit与Skip
limit()方法：用于读取指定数量的文档
db.集合名称.find().limit(NUMBER)
- 参数NUMBER表示要获取文档的条数
- 如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
例1：查询2条学生信息
db.stu.find().limit(2)
skip()方法：用于跳过指定数量的文档
db.集合名称.find().skip(NUMBER)
- 参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0
例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.find().skip(2)
方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序
for(i=0;i<15;i++){db.t1.insert({_id:i})}
查询第5至8条数据
db.stu.find().limit(4).skip(5) 或 db.stu.find().skip(5).limit(4)
6、投影
在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段，参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示。
如：一个文档有5个字段，需要显示只有3个，投影其中3个字段即可
db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})
特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0
例1
db.stu.find({},{name:1,gender:1})
例2
db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})
7、排序
方法sort()，用于对结果集进行排序
db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
- 参数1为升序排列
- 参数-1为降序排列
例1：根据性别降序，再根据年龄升序
db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})
8、统计个数
方法count()用于统计结果集中文档条数
db.集合名称.find({条件}).count()
也可以直接统计集合中的文档数量
db.集合名称.count({条件})
例1：统计男生人数
db.stu.find({gender:1}).count()
例2：统计年龄大于20的男生人数
db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})
9、消除重复
方法distinct()对数据进行去重，返回一个列表（列表中是去重字段的字段值）
db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
例1:查找年龄大于18的性别（去重）
db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})
10、聚合运算
聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])
$group
- 将集合中的文档分组，可用于统计结果
- _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
例1：统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([ {$group: { _id:'$gender', counter:{$sum:1} } } ])
输出结果：
{ "_id" : "nan", "conter" : 1 }
{ "_id" : "nv", "conter" : 2 }
例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([ {$group: { _id:null, counter:{$sum:1}, avgAge:{$avg:'$age'} } } ])
输出结果：{ "_id" : null, "counter" : 3, "avgAge" : 75.33333333333333 }
例3：统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([ {$group: { _id:'$gender', name:{$push:'$name'} } } ])
输出结果：
{ "_id" : "nan", "name" : [ "xin" ] }
{ "_id" : "nv", "name" : [ "x5456", "x5456" ] }
使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
db.stu.aggregate([ {$group: { _id:'$gender', name:{$push:'$$ROOT'} } } ])
输出结果
{ "_id" : "nan", "name" : [ { "_id" : ObjectId("5a6d17e518ef2510737cca81"), "name" : "xin", "age" : 19 } ] }
{ "_id" : "nv", "name" : [ { "_id" : ObjectId("5a6c2bdc92572f0e72c8a981"), "name" : "x5456", "age" : 18 }, { "_id" : ObjectId("5a6c2bdf92572f0e72c8a982"), "name" : "x5456", "age" : 189 } ] }
$match
- 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
- 使用MongoDB的标准查询操作
- 和find方法一样，只不过支持统计
例1：查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([ {$match:{age:{$gt:20}}} ])
例2：查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([ {$match:{age:{$gt:20}}}, {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}} ])
$project
- 将字段中的一部分，显示出来（和find方法的投影一样，只不过能进行聚合运算）
例1：查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([ {$project:{_id:0,name:1,age:1}} ])
例2：查询男生、女生人数，输出人数
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$project:{_id:0,counter:1}} ])
$sort
- 将输入文档排序后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序
db.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
例2：查询男生、女生人数，按人数降序排序
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}} ])
$limit
- 限制聚合管道返回的文档数例1：查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{$limit:2}])
$skip
- 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{$skip:2}])
例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:1}}, {$skip:1}, {$limit:1} ])
注意：先写skip，再写limit
$unwind
- 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
- 与其他聚合一起使用：将聚合的数据反拆分回去
语法1
对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
示例：
构造数据：插入一个数组
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查询：将数组中的数据拆分
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
结果：
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
语法2
- 对某字段值进行拆分
- 处理空数组、非数组、无字段、null情况
db.inventory.aggregate([{ $unwind:{ path:'$字段名称', preserveNullAndEmptyArrays:<boolean> # 防止数据丢失（True不会丢失，False会丢失） } }])
示例：
构造数据：插入多种不同的文档
db.t3.insert([ { "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] }, { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }, { "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" }, { "_id" : 4, "item" : "d" }, { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null } ])
使用语法1查询
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
结果：
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
- 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
使用语法2查询（数据不会丢失）
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
结果：
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ] }
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "d" }
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
11、索引
索引的作用就是加快查询速度
a.唯一索引
实现唯一约束功能
db.t1.ensureIndex({"name":1},{"unique":true}) # 为集合t1的name字段建立唯一索引
b.联合索引
对多个属性建立一个索引，按照find()出现的顺序
db.t1.ensureIndex({"name":1,"age":1}) # 为集合t1的name字段和age字段建立索引
c.查看文档的所有索引
db.t1.getIndexes()
d.删除索引
db.t1.dropIndexes("索引字段名")
12、安全性
为了更安全的访问mongodb，需要访问者提供用户名和密码，于是需要在mongodb中创建用户
采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
常用系统角色如下：
- root：只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限
- Read：允许用户读取指定数据库
- readWrite：允许用户读写指定数据库
创建admin用户
步骤：
1）创建超级管理用户
use admin db.createUser({ user:'admin', pwd:'123', roles:[{role:'root',db:'admin'}] })
2）修改配置文件
sudo vi /etc/mongod.conf将security:取消注释，并在它下面添加这一段话（keys and values之间一定要加空格） authorization: enabled
3）重启服务
sudo service mongod stop sudo service mongod start
或
sudo service mongod restart
4）使用终端连接
mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'# 基于那个表进行的验证
创建普通用户
使用超级管理员登录，然后进入用户管理操作
1）查看当前数据库的用户
use test1 show users
2）创建普通用户
db.createUser({ user:'t1', pwd:'123', roles:[{role:'readWrite',db:'test1'}] # 权限+可使用的数据库名 })
3）终端连接
mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1 # 基于test1数据库进行的验证
4）修改用户
可以修改pwd、roles属性
db.updateUser('t1',{pwd:'456'})
13、复制
作用：
- 数据备份
- 无宕机切换