Mongodb最基础入门教程

 

Mongodb最基础入门教程

如果想了解一下redis的入门教程，可以去看一下我的上一篇博客

Mongodb的安装大家可以参考一下其他博主的博客，这里我就不做介绍了。不过值得注意的是，在Linux版本中如果启动mongodb的时候出现下面这个错误（在windows版本中不会出现下面的问题）：

mongod: /usr/lib/libcurl.so.4: version `CURL_OPENSSL_3' not found (required by mongod)

原因是因为mongodb启动需要的是libcurl.so.3。在我们安装好libcurl.so.3后，我们可以使用下面的命令打开，其中LD_PRELOAD后面跟随的是库的位置。（/data/db文件夹需要赋予可读写的权限）

LD_PRELOAD=/usr/lib/libcurl.so.3 mongod --dbpath /data/dblll

简介

Mongodb是一种非关系性数据库（nosql），关于nosql的介绍可以去看一看菜鸟教程

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

下面是Sql与mongodb的术语对比

SQL	Mongodb
表（Talbe）	集合（Collection）
行（Row）	文档（Document）
列（Col）	字段（Field）
主键（Primary Key）	对象ID（ObjectId）
索引（Index）	索引（Index）
嵌套表（Embeded Table）	嵌入式文档（Embeded Document）
数组（Array）	数组（Array）

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。在Mongodb中，对于插入的格式并没有要求，字段类型可以随意变动。例如，在我创建一个集合后，我们可以在这个集合加入下面的数据：

{
    "name":"this is a name",
    "age":12
}

同样我们也可以在这个数据库插入这样的数据。

{
    "name":8888,
    "address":"changsha"
}

当插入这两个数据后，使用Robo3T数据库可视化工具显示如下：

 

 

通过这个我们知道，在向mongodb的同一个表中插入数据的时候，插入的数据字段类型可以不一样，即使是相同的字段数据类型也可以不一样。

不过即使mongodb可以这样做，也能够这样做，但是却不是我们应该这样做的理由，我们在设计数据库的时候，应尽量提前考虑好数据库应有的字段，同时每一个字段应该使用同一种数据类型，这样我们才能紧紧的将程序o把握在我们的手里面。

插入数据

首先我们先创建一个名字为test_data_1的集合。

插入一条文档

db.getCollection('test_data_1').insertOne(
    {
        "name":8888,
        "address":"changsha"
    }
)

当然，将这一条语句写成一行也是没有问题的。其中，Key（也就是上面的name和address）是可以不带引号的，同时对于字符串也可以使用单引号，不过为了统一，在后面统一使用双引号。

下面是执行这一条数据返回的结果

{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5d5f9e5c0336f9e82b3f9d74")
}

其中acknowledged代表数据是否被承认。其中，每一条数据被插入的时候都会返回一个字段“_id”，也就是ObjectId，它是由时间、机器码、进程pid和自增计数器构成的。“_id”始终递增，并绝对不重复。

插入多个文档

mongodb也同时支持一次插入多个文档

db.getCollection('test_data_1').insertMany([
        {
            "name":"名字1",
        },
        {
            "name":"名字2",
        },
        {
            "address":"湖南"
        },
    ]
)

这里我们又可以想一想，我们是否可以使用insertOne实现insertMany的功能？肯定是可以的，但是会造成什么影响呢？我们可以从网络带宽，磁盘IO，机器性能，以及稳定性来考虑。

在插入相同大小的数据时，使用insertMany的性能要明显好于insertOne，因为insertOne会频繁的调用去插入数据，而insertMany却只会调用一次。如果mangodb数据库与调用者不在同一台机器上，那么性能相差便会更大，因为数据在网络传输的过程中会添加其他的报文。那么插入数据的时候是不是应该将数据全部一次插入呢？也不是！！试想一下，如果插入的数据过多，将磁盘的IO占满了，那么必会对其他程序造成影响。并且，如果在快要插入完所有数据的时候，服务器断电了，那么……所以说，应该合理的选择一次性插入数据库的数量。

查询数据

查询所有数据

db.getCollection('test_data_1').find({})

其中{}里面包含的是查询条件，因为是查询所有的数据，所以直接为空就行了，或者省略{}也行。

查询特定的数据

db.getCollection('test_data_1').find({"字段1":"固定值1","字段2":"固定值2"})

 

 

查询范围值数据

下面是查询i范围值的语法，至于操作符，我们后面再说。

db.getCollection('test_data_1').find(
    {
        "字段1":{"操作符1":边界1,"操作符2":边界2},
     	"字段2":{"操作符1":边界1,"操作符2":边界2}
    }
)

查询范围值的数据简单，举一个示例：

 

 

和前面查询特定的数据的方法一样，只不过固定值变成了范围（{"$gt":10}代表大于10）。

下面是范围操作符及其意义：

操作符	意义
$gt	大于（great than）
$gte	大于等于（great than equal）
$lt	小于（less than）
$lte	小于等于（less than equal）
$ne	不等于（not equal）

限定返回字段

在前面的几张图片中，我们可以看到，使用find操作的时候，返回了所有的字段，那么如果我们并不想要某一些字段的时候，我们应该怎么做呢？

db.getCollection('test_data_1').find(用于过滤的条件,用于限定的条件)

下面便是两个例子：

• 去除age
  

• 只返回age
  

大家会发现，在后面的用于限定的条件中，如果age为1，则返回了age和**_id**，如果age为0，则返回了**_id和name**。在不考虑_id的情况下，我们可以理解：

如果某一个字段被限定为0，则代表该字段不返回（也就是默认其它字段为1），所以其他未被限定的字段则一定会被返回

如果某一个字段被限定为1，则代表该字段返回（也就是默认其它字段为0），所以其他未被限定的字段则不会被返回

_id比较特殊，无论怎样，都要默认返回，当是如果我们真的不需要，那么必须就要把"_id"设置为0。

修饰返回结果

1. 得到数据的条数

   db.getCollection('test_data_1').find({}).count()

2. 限定返回结果数量

   db.getCollection('test_data_1').find({}).limit(限制返回的数量)

3. 对结果进行排序

   db.getCollection('test_data_1').find({}).sort({"字段名":-1或者1})

   其中-1为逆序，1为正序。

修改数据

修改数据的前一部分是需要找到数据，然后才能进行修改。同样，在mongodb中，有两种方法修改数据（实际上有很多种）

• updateOne：只更新第一条符合条件的数据
• updateMany：更新所有符合条件的数据

下面介绍updateMany的更新数据

db.getCollection('test_data_1').updateMany(
    // 下面是查询条件
    { 
       "字段名1":"查找条件1","字段名2":"查找条件2"
     },
   // 进行修改
    {
        "$set":{"字段名":"新的数据","字段名":"新的数据"}
    } 
)

其中，如果在进行在进行修改的步骤中，如果字段名以前不存在则会进行增添。

当然，更新数据的内容不可能就这么一点点，但是因为这仅仅是一个基础入门教程，其他的就拜拜吧！想了解更多可以去看看其他的教程。

删除数据

删除数据也有两种操作，deleteOne和deleteMany。和修改数据的情况差不多，一个是删除第一条满足条件的，一个是删除所有满足条件的。

还是以deleteMany来说：

db.getCollection('test_data_1').deleteMany(
    // 删除的条件
    {
        "字段名1":"值","字段名2":"值2"
    }
)

说完简单的mongodb的操作（增删改查）我们现在可以来说一说稍微复杂一点点的操作了。

数据去重

在mongodb中进行数据去重是一个很简单的操作。使用distinct即可。它可以接收两个参数，第一个参数为需要被去重的字段名，第二个参数是进行去重的条件（去重条件也就是进行查询操作的第一个参数，可以省略）。

db.getCollection('test_data_1').distinct(去重的字段名,去重的条件)

下面举个例子：

db.getCollection('test_data_1').distinct("name",{"age":{"$ne":10}})

这个的含义就是，在age不等于10的条件下对name字段进行去重！那么返回的数据是什么呢？是一个数组，里面是去重后的表中name字段的非重复的数据。

 

 

注意：这个去重是对返回值去重，而不是对数据库里面数据去重，也就是说，执行了这个操作，数据库没有发生任何改变。

在这一章只介绍了mongodb的最最基础的一些东西，本来是想介绍一下Mongodb的其他操作，但是发现其他的操作稍微要复杂一点，所以准备在下一章写。这一章的介绍就介绍到这里，下一篇博客我将介绍一下Mongodb的其他操作。

参考

参考书籍：《左手Mongodb，右手Redis》

菜鸟教程：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html