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MongoDB安装和入门

什么是MongoDB

MongoDB是一个文档数据库，提供好的性能，领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。MongoDB用c++编写的。

优势：

  • 面向文档的存储：以 JSON 格式的文档保存数据。

  • 任何属性都可以建立索引。

  • 复制以及高可扩展性。

  • 自动分片。

  • 丰富的查询功能。

  • 快速的即时更新。

  • 来自 MongoDB 的专业支持。

mongodb安装与启动

mongodb下载网址: https://www.mongodb.com/download-center/community

选择版本、系统环境、包 。以下将以tgz包 为例

下载完成将得到mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.8.tgz包，将其上传到linux（centos7）某个目录

上传完成后解压

tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2..tgz

移动到/usr/local/mongodb目录(非必须)

mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2./ /usr/local/mongodb

创建专门的负责的用户并赋予权限(非必须)

cd /usr/local/mongodb

groupadd mongodb

useradd -s /sbin/nologin -g mongodb -M mongodb

mkdir data log run

chown -R mongodb:mongodb data log run

在/usr/local/mongodb 里面创建一个配置文件 mongodb.conf

vim mongodb.conf 并写入下面的信息:

bind_ip=0.0.0.0

port=

dbpath=/usr/local/mongodb/data/

logpath=/usr/local/mongodb/log/mongodb.log

pidfilepath =/usr/local/mongodb/run/mongodb.pid

logappend=true

fork=true

maxConns=

noauth = true

# 配置解释：

# fork=true   运行在后台

# logappend=true  如果为 true，当 mongod/mongos 重启后，将在现有日志的尾部继续添加日志。否则，将会备份当前日志文件，然后创建一个新的日志文件；默认为 false。

# noauth = true  不需要验证用户密码

# maxConns= 最大同时连接数 默认2000

以上是MongoDB的安装与启动的准备工作，可直接启动 启动命令：

/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/mongodb.conf

配置环境变量

vim /etc/profile

在/etc/profile文件末尾添加一行:

export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

让其生效:

source /etc/profile

查看当前mongodb的版本:

mongod --version

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MongoDB的crud

理解几个概念

集合:对应mysql的table

文档:对应mysql的一条数据

数据库的操作

连接MongoDB,执行mongo命令

mongo

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 查看MongoDB自带的原始数据库

show dbs

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admin：从权限角度来看，这是“root”数据库。如果将一个用户添加到这个数据库。这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器

local：这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合

config：当mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用。用于保存分片的相关信息

创建或进入数据库:use 数据库名

use test

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使用use时，如果数据库存在则会进入到相应的数据库，如果不存在则会自动创建  一旦进入数据库，则可以使用db来引用当前库 ;

如果是第一次创建，那个这个数据库只是存在于内存当中，直到这个数据库中创建了集合后才会持久化到磁盘上

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删除数据库:db.dropDatabase()

db.dropDatabase()

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集合的操作

用于删除已经持久化的数据库，刚创建在内存中的数据库删除无效

相当于恢复到刚创建test数据库且并没有持久化到磁盘的状态

创建一个集合:db.createCollection("集合名称")

db.createCollection("西游记")

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查看所有的集合show tables 或者 show collections

show tables
show collections

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删除集合:db.集合名称.drop()

db.西游记.drop()

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文档的操作

添加一条数据

db.xyj.insert({name:"猪八戒",age:,gender:"男"})

这里会自动创建xyj这个集合

查询数据

db.xyj.find()

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可以看到,我们没有指定id,MongoDB自动给我们生成了一条id,我们也可以指定id,如下

添加一条指定id的数据

db.xyj.insertOne({_id:"workd",name:"猪八戒",age:,gender:"男"})

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当我们向集合中插入文档时，如果没有给文档指定 _id属性，则数据库会自动为文档添加 _id该属性用来作为文档的唯一标识 _id

我们可以自己指定，如果我们指定了数据库就不会在添加了，如果自己指定 _id 也必须确保它的唯一性

批量添加数据

db.xyj.insert([

...      {name:"沙和尚",age:,gender:"男"},

...      {name:"白骨精",age:,gender:"女"},

...      {name:"蜘蛛精",age:,gender:"女"}

... ])

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或者以下命令也是一样的效果

db.xyj.insertMany([

     {name:"沙和尚",age:,gender:"男"},

     {name:"白骨精",age:,gender:"女"},

     {name:"蜘蛛精",age:,gender:"女"}

])

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 总结:

　　db.collection.insertOne() 插入一个文档对象
　　db.collection.insertMany() 插入多个文档对象

额外小知识

try{

    db.xyj.insert([

      {name:"沙和尚",age:,gender:"男"},

      {name:"白骨精",age:,gender:"女"},

      {name:"蜘蛛精",age:,gender:"女"}

    ]);

}catch(e){

    print(e)

}

可以知道那条插入失败

全量修改操作

db.xyj.update({_id: ObjectId("5f0189a368c6a000f725c87b")},{age:NumberInt()})

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执行效果：这条数据只有age一个字段了

局部修改操作

db.xyj.update({_id:ObjectId("5f0189a368c6a000f725c87c")},{$set:{age:NumberInt()}})

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执行效果：只会修改这条数据的某个字段

批量修改

db.xyj.update({name:"蜘蛛精"},{$set:{age:NumberInt()}},{multi:true})

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 注意:在修改条数据时，必须要加上第三个参数{multi:true}，否则只会修改一条数据

字段增加操作

db.xyj.update({_id:"workd"},{$inc:{age:NumberInt()}})

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注意：$inc对应的字段必须是数字，而且递增或递减的值也必须是数字。

删除文档

db.xyj.remove({_id:"workd"})

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删除文档字段

db.xyj.update({"_id": ObjectId("5f0189a368c6a000f725c87d")}, {"$unset": {"name":}})

$unset指定字段的值只需是任意合法值即可

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删除所有

db.xyj.remove({})

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数组操作

插入测试数据

db.xyj.insertMany([

     {name:"沙和尚",age:,gender:"男",hobby:["打篮球","吃喝"]},

     {name:"白骨精",age:,gender:"女",hobby:["吃喝"]},

     {name:"蜘蛛精",age:,gender:"女",hobby:["跑步","打乒乓球"]},

     {name:"唐生",age:,gender:"男",hobby:["坐禅","吃喝"]}

]);

添加数组内容($push)

db.xyj.update({"name": "白骨精"}, {"$push": {"hobby": "念佛"}})

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 删除元素（$pop）

删除最后一个元素

db.xyj.update({"_id": ObjectId("5f019375caf12a975c177d10")}, {"$pop": {"hobby": }})

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删除第一个元素

db.xyj.update({"_id": ObjectId("5f019375caf12a975c177d13")}, {"$pop": {"hobby": -}})

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删除特定元素（$pull）

db.xyj.update({"_id": ObjectId("5f019375caf12a975c177d11")}, {"$pull": {"hobby": "念佛" }})

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添加一条测试数据

db.xyj.insert({name:"猪八戒",age:,gender:"男",address: [{place: "nanji", tel: }, {place: "dongbei", tel: }]});

更新嵌套数组的值($set)

db.xyj.update({"_id": ObjectId("5f019881caf12a975c177d14")}, {"$set": {"address.0.tel": }})

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 数组查询：

db.xyj.find({"hobby":"跑步"})

多个元素的查询

db.xyj.find({"hobby":{"$all": ["跑步", "打乒乓球"]}})

只有hobby数组同时存在跑步和打乒乓球才会匹配

限制数组长度查询

db.xyj.find({"hobby": {"$size": 1}})

只有数组的长度是1才会匹配

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投影查询

db.xyj.find({name:"白骨精"},{name:,_id:})

1表示显示 0表示强制隐藏

相当于sql里面只查某些字段

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按字段条件查询

db.xyj.find({name:"白骨精"})

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按字段条件查询并只返回一条

db.xyj.findOne({gender:"女"})

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其他api就不都演示了

组合查询：

语法：db.xyj.find($and:[{},{},{}])

//查询年级大于20小于50的

db.xyj.find({$and:[{age:{$gt:NumberInt()}},{age:{$lt:NumberInt()}}]})

//查询名字里有”精“的或者年纪大于30的

db.xyj.find({$or:[{age:{$gt:NumberInt()}},{name:/精/}]})

比较查询：

db.xyj.find({age:{$gt:NumberInt()}})  //查询年级大于20岁的

$gt--》大于     $lt--》小于   $gte--》大于等于     $lte--》小于等于   $ne---》不等于(不等于不一定要用于数字)

包含查询：

 db.xyj.find({age:{$in:[,]}})

不包含：

 db.xyj.find({age:{$nin:[,]}})

Like：

db.xyj.find({"name": /精/})

统计查询:

db.xyj.count()或者db.xyj.count({字段：条件})

取模：

db.xyj.find({"age": {$mod: [, ]}})

比如我们要匹配 age %  ==

是否存在（$exists)

db.xyj.find({"love": {"$exists": true}})  // 如果存在字段love，就返回

db.xyj.find({"love": {"$exists": false}}) // 如果不存在字段love，就返回

分页查询

limit：显示几条记录

skip：跳过几条记录

第一次查询：db.xyj.find().limit(2)

第一次查询：db.xyj.find().limit(2).skip(2)

结合排序：db.xyj.find().limit(2).skip(2).sort({age:1}) // 1代表升序，-1代表降序

执行顺序： sort > skip > limit

聚合管道

较常见的管道操作符以及他们的作用：

$project数据投影，主要用于重命名，增加，删除字段db.article.aggregate({ $project : {title : 1 ,author : 1 ,}});
$match过滤，筛选符合条件的文档，作为下一阶段输入db.articles.aggregate( [{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] );
$limit限制经过管道的文档数量db.article.aggregate({ $limit : 5 });
$skip待操作集合处理前跳过部分文档db.article.aggregate({ $skip : 5 });
$unwind将数组拆分成独立字段db.article.aggregate({$project:{author:1,title:1,tags:1}},{$unwind:"$tags"})
$group对数据进行分组db.article.aggregate({ $group : {_id : "$author",docsPerAuthor : { $sum : 1 },viewsPerAuthor : { $sum : "$pageViews" }}});
$sort对文档按照指定字段排序db.users.aggregate( { $sort : { age : -1, posts: 1 } });
$sample随机选择从其输入指定数量的文档。{ $sample: { size: <positive integer> } }
$out必须为pipeline最后一个阶段管道，因为是将最后计算结果写入到指定的collection中 
$indexStats返回数据集合的每个索引的使用情况{ $indexStats: { } }

插入测试数据

document1=({name:'dogOne',age:,tags:['animal','dog'],type:'dog',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document2=({name:'catOne',age:,tags:['animal','cat'],type:'cat',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document3=({name:'catTwo',age:,tags:['animal','cat'],type:'cat',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document4=({name:'dogTwo',age:,tags:['animal','dog'],type:'dog',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document5=({name:'appleOne',age:,tags:['fruit','apple'],type:'apple',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document6=({name:'appleTwo',age:,tags:['fruit','apple'],type:'apple',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

document7=({name:'pineapple',age:,tags:['fruit','pineapple'],type:'pineapple',money:[{min:},{norm:},{big:}]});

db.mycol.insert(document1)

db.mycol.insert(document2)

db.mycol.insert(document3)

db.mycol.insert(document4)

db.mycol.insert(document5)

db.mycol.insert(document6)

db.mycol.insert(document7)

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假定我们想提取money中min为100的文档，并且只输出名称和money数组中的min那一项

db.mycol.aggregate(

   {$match:{'money.min':}},

   {$project:{_id:,name:'$name',minprice:'$money.min'}}

)

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假定我们想提取money中min小于100的文档，并且限制3个文档，跳过一个文档再显示

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通过type类型来对数据进行分类，并且同时统计他们的年龄age总和

db.mycol.aggregate(

    {$group:{_id:'$type',sumage:{$sum:'$age'}}}

)

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按照年龄对数据进行排序

db.mycol.aggregate(

    {$group:{_id:'$type',sumage:{$sum:'$age'}}},

    {$sort:{sumage:}}

)

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05-11 13:24
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