mongodb学习总结

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一丶什么是MongoDB

　　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是一个结余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.

二丶MongoDB的基本概念

　　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.

{
    "name":"timfruit",
    "age": 24,
    "hobby":["pingpong", "note"]
}

　　MongoDB中的基本概念是文档丶集合丶数据库.

　　MongoDB是面向文档的数据库, MongoDB中的文档相当于Mysql表中的一行数据, MongoDB中的文档是保存在集合中的, 向集合中插进一份文档, 相当于向MySql表中插入一行数据, 也就是说MongoDB中的集合类似于Mysql中的表.Mongodb的集合是保存在数据库中的, 在MongoDB的数据库中创建一个集合, 相当于在Mysql中database中创建一个

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三丶mongodb的基本操作(CRUD)

　　请先自行安装mongodb

　　在linux安装mongodb

　　在windows安装mongodb　　

　　-- 运行mongod服务

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　　-- 运行mongo客户端(可与服务进行交互)

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　　mongo客户端的一些参数用法:

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　　3.1)查看数据库

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　　show dbs 查看所有数据库

　　db 查看正在使用的数据库

　　3.2) 创建MongoDB数据库

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　　use <database> 并没有真正创建数据库, 而是插入了一些数据之后, 才会创建数据库和集合

　　3.3) 插入文档

db.inventory.insertOne(
   { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
)

　　查看结果

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　　插入多份文档

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
   { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
   { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])

　　db.collection.insert()插入一份或者多份文档

　　3.4) 查询文档

　　准备数据

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

　　a) 查询所有数据

db.inventory.find( {} )

　　相当于sql

SELECT * FROM inventory

　　b) 精确的等值查询

　　精确的等值条件可以使用{<field1>: <value1>, ... }

db.inventory.find( { status: "D" } )

　　相当于SQL

SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"

　　查询过滤器, 即查询条件的写法形式, 等值形式, <field>:<value>, 条件查询里的操作符形式 <field>: {<operator>: <value>}

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　　c)使用操作符进行条件查询

　　条件查询操作符形式: { <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )

　　相当于SQL

SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")

　　d) 精准 AND 条件查询

　　查询inventory集合中status="A" 而且 qty<30的文档:

db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )

　　相当于SQL

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND qty < 30

　　e)精准 OR 条件查询

　　{$or: [ {<field>:<value>, <field>:{<operator>: <value>}} ] }

　　查询inventory中status="A" 或者 qty<30的文档

db.inventory.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )

　　相当于SQL

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30

　　f) AND , OR 混合查询

db.inventory.find( {
     status: "A",
     $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
} )

　　相当于SQL

SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty < 30 OR item LIKE "p%")

　　一些常用的操作符

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　　g) 投影, 指定返回值

db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1 } )

　　相当于SQL:

SELECT _id, item, status from inventory WHERE status = "A"

　　3.5)更新修改文档

　　准备数据

db.inventory.insertMany( [
   { item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mat", qty: 85, size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mousepad", qty: 25, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "P" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" }
] );

　　a) 在一个集合里更新文档

　　db.collection.update()

　　db.collection.findAndModify()

{
  <update operator>: { <field1>: <value1>, ... },
  <update operator>: { <field2>: <value2>, ... },
  ...
}

　　更新文档的常用操作符

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　　将item属性为paper的文档中的"com.uom"属性设置为"cm", "status"属性设置为"P", 添加lastModified属性的字段, 并设置为$currentDate当前时间.

db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

　　修改的结果为:

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　　b) 在一个集合里修改多份文档

　　将所有qty<50的文档, 修改对应值, 增加修改时间字段

db.inventory.updateMany(
   { "qty": { $lt: 50 } },
   {
     $set: { "size.uom": "in", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

　　c) 替换文档

　　将item为paper的文档, 替换成指定文档.

db.inventory.replaceOne(
   { item: "paper" },
   { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 40 } ] }
)

　　修改之前:

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　　修改之后:

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　　d)修改字段名:

　　{$rename: { <field1>: <newName1>, <field2>: <newName2>, ... } }

　　将item为canvas的文档中的"status"属性名改为 "newstatus"

 db.inventory.update({item:"canvas"},{$rename:{"status":"newstatus"}})

　　修改结果为:

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　　3.6) 删除文档

　　清空之前的数据: db.inventory.remove({})

　　准备数据:

db.inventory.insertMany( [
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
] );

　　a) 删除匹配的多份文档中的第一份文档

db.inventory.deleteOne({status:"A"})

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　　b) 删除匹配的多份文档

db.inventory.deleteMany({status:"D"})

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　　c) 删除所有

db.inventory.deleteMany({})

　　3.7) 批量写

　　db.collection.bulkWrite()提供批量插入,更新,删除的操作.MongoDb的批量插入也可以通过db.collection.insertMany()方法.

　　bulk wirte操作可以是有序的(ordered), 也可以是无序的(unordered).

　　有序执行一系列的操作, MongoDB将会串行执行. 一旦发生一个操作出错, MongoDB将会立即返回.

　　无序执行一系列的操作, MongoDB可以并行执行,但行为不能被保证. 如果出错, MongoDB将会继续执行.

　　在分片集合中执行一批有序操作, 将会比无序操作更慢, 因为有序操作需要串行等待执行.

　　准备数据:

db.inventory.insertMany([
    { "_id" : 1, "char" : "Brisbane", "class" : "monk", "lvl" : 4 },
    { "_id" : 2, "char" : "Eldon", "class" : "alchemist", "lvl" : 3 },
    { "_id" : 3, "char" : "Meldane", "class" : "ranger", "lvl" : 3 }
    ]);

　　将一系列操作批量执行 :

db.characters.bulkWrite(
      [
         { insertOne :
            {
               "document" :
               {
                  "_id" : 4, "char" : "Dithras", "class" : "barbarian", "lvl" : 4
               }
            }
         },
         { insertOne :
            {
               "document" :
               {
                  "_id" : 5, "char" : "Taeln", "class" : "fighter", "lvl" : 3
               }
            }
         },
         { updateOne :
            {
               "filter" : { "char" : "Eldon" },
               "update" : { $set : { "status" : "Critical Injury" } }
            }
         },
         { deleteOne :
            { "filter" : { "char" : "Brisbane"} }
         },
         { replaceOne :
            {
               "filter" : { "char" : "Meldane" },
               "replacement" : { "char" : "Tanys", "class" : "oracle", "lvl" : 4 }
            }
         }
      ]
   );

　　返回结果为:

{
    "acknowledged" : true,
    "deletedCount" : 0,
    "insertedCount" : 2,
    "matchedCount" : 0,
    "upsertedCount" : 0,
    "insertedIds" : {
        "0" : 4,
        "1" : 5
    },
    "upsertedIds" : {
        
    }
}

　　3.7)在配置复制集时的读隔离级别

四丶聚合操作

　　聚合操作处理多条数据记录和返回计算结果

　　1) 聚合pipeline

　　准备数据:

db.inventory.insertMany( [
   { item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mat", qty: 85, size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mousepad", qty: 25, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "P" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" }
] );

　　使用格式为

db.collection.aggregate( [ { <stage> }, ... ] )

　　a)使用案例1

　　查询所有qty属性值小于100的文档, 并返回所有"qty"的值

db.inventory.aggregate([
    {$match:{ "qty":{"$lt":100} }},
    {$project: {"qty":1} }  
]);

　　$match: 为匹配stage, 值可以是正常的查询语句

　　$project: 为投影stage, 值是指定需要返回的属性

　　输出结果为:

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　　b) 使用案例2

　　对所有"qty"值小于100的文档, 以"status"分组, 并计算"qty"的总数

db.inventory.aggregate([
    {$match:{ "qty":{"$lt":100} }}, 
    {$group: {_id:"$status", total: {"$sum": "$qty"} }  } 
 ]);

　　结果为:

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　　一些常用聚合stage:

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　　2) map-reduce

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五丶索引

　　mongo的索引和其他数据库的索引类似,用于加快查询.

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　　1. 创建索引

db.collection.createIndex( <key and index type specification>, <options> )

　　举例,

db.mycol.createIndex( { name: -1 } )

　　如果集合mycol中的name字段没有一样的索引定义, 将创建该索引

　　2. 索引名字

　　使用{ item : 1, quantity: -1 }语句创建索引, 默认索引名字为item_1_quantity_-1

　　使用如下语句, 可以指定索引名字

db.products.createIndex(
  { item: 1, quantity: -1 } ,
  { name: "query for inventory" }
)

　　3. 查看索引

db.mycol.getIndexes()

　　4. 删除索引

　　删除在属性"tx-id"上的索引

db.accounts.dropIndex( { "tax-id": 1 } )

　　删除集合的所有索引

db.mycol.dropIndexes()

　　5. 索引类型

六丶Mongodb界面工具

　　本人使用nosqlbooster , 因为它跨平台

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