MongoDb学习

作者: 以虚名称之 | 来源:发表于2018-03-08 11:09 被阅读0次

0. 什么是MongoDB？

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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。

1. 为什么用MongoDB？

现代的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据(如MySql, Sqlite等等），它的特点是数据以表格(table)的形式储存起来的。

数据库由一张张排列整齐的表格构成，就好像一个Excel表单一样，每个表格会有若干列。比如一个学生信息表：可能包含学号、姓名、性别、入学年份、高考成绩、籍贯等等。而表格的每一排，则是一个个学生的具体信息。

在企业级应用和前互联网时代，关系型数据库几乎是不二选择。关系型数据库的特点是有整齐划一的组织，很方便对数据进行描述、插入、搜索。

想象有一个网上服装商店，它的主要的数据可能是储存在一张叫products的表单里。

表单可能包含这些列：商品编号(ID)、名称(Name)、商家(brand)、主目录(cate)、子目录(sub-cat)、零售价(price)、是否促销(promotion)等等。如果有用户想要查找所有价格低于250元的正在促销的鞋子的编号和名称，则可以执行类似于以下的SQL语句：

SELECT ID, name FROM products WHERE cate='shoes' AND price<250 and AND promotion=true;

SQL具备了强大了的深度查询能力，能满足各式各样的查询要求。而如果要对数据进行添加和删除，成本也是非常低的。这些是SQL的优势之一，但随着互联网的兴起以及数据形式的多样化，四平八稳的SQL表单在一些领域渐渐显现出它的劣势。

让我们通过一个例子来说明。考虑一个博客后台系统，如果我们用关系型数据库为每篇博客(article)建一个表单的话，这个表单大概会包括以下这些列：

ID	Title	Description	Author	Content	Likes
A_1	Title1	Political Article	Joe	Content 1	12
A_2	Title2	Humorous Story	Sam	Content 2	50

这时候用SQL数据库来存储是非常方便的，但假如我们要位每篇文章添加评论功能，会发现每篇文章可能要多篇评论，而且这个数目是动态变化的，而且每篇评论还包括好几项内容：评论的人、评论的时间、以及评论内容。这时候要将这些内容都塞进上述的那个表，就显得很困难。通常的做法是为评论(comment)单独建一个表：

ID	Author	Time	Content	ArticleId
C_1	Anna	2014-12-26 08:23	Really good articles!	A_1
C_2	David	2014-12-25 09:30	I like it!	A_1

类似地，每篇文章可能会有若干标签(tags)。标签本身又是一个表单：

ID	Category	Tags	Content	ArticleId
T_1	Anna	2014-12-26 08:23	Really good articles!	A_1
T_2	David	2014-12-25 09:30	I like it!	A_2

而博客的表格则要通过foreign key跟这些相关联的表格联系起来(可能还包括作者、出版社等其它表格)。这样一来，当我们做查询的时候，比如说，“找出评论数不少于3的标签为‘政治评论’的作者为Sam的文章”，就会涉及到复杂的跨表查询，需要大量使用join语句。这种跨表查询不仅降低了查询速度，而且这些语句写起来也不简单。

那么，如果用MongoDB数据库来实现，可以如何设计数据模型呢？很简单，像下面这样 MongoDb数据模型：

｛ 
   _id: POST_ID
   title: TITLE_OF_POST, 
   description: POST_DESCRIPTION,
   author: POST_BY,
   tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
   likes: TOTAL_LIKES, 
   comments: [  
      
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      },
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
      }
   ]
｝

在MongoDB里，每篇博客文章以一个文档(document)的形式保存起来，而文档内部包含了很多项目，比如title tags等，每一个项目都是key-value的形式，即有一个项目的名字，比如title，以及它的值TITLE_OF_POST。而重要的是，一个key可以有多个values，他们用[]括起来。

这种“宽松”的数据存储形式非常灵活，MongoDB不限制每个key对应的values的数目。比如有的文章没有评论，则它的值就是一个空集，完全没有问题；有的文章评论很多，也可以无限制地插入。更灵活的是，MongoDB不要求同一个集合(collection，相当于SQL的table)里面的不同document有相同的key，比如除了上述这种文档组织，有的文档所代表的文章可能没有likes这个项目，再比如有的文章可能有更多的项目，比如可能还有dislikes等等。这些不同的文档都可以灵活地存储在同一个集合下，而且查询起来也异常简单，因为都在一个文档里，不用进行各种跨文档查询。而这种MongoDB式的存储也方便了数据的维护，对于一篇博客文章来说，所有的相关数据都在这个document里面，不用去考虑一个数据操作需要involve多少个表格。

当然，除了上述的优点，MongoDB还有不少别的优势，比如MongoDB的数据是用JSON(Javascript Object Notation)存储的(就是上面的这种key-value的形式)，而几乎所有的web应用都是基于Javascript的。因此，存储的数据和应用的数据的格式是高度一致的，不需经过转换。更多的优点可以查看 MongoDb 优点

2. 安装MongoDb和连接数据库

请参考链接 Windows平台， Linux平台和连接数据库本文在此不多做介绍了。

3. 入门学习

（0）MongoDB概念解析

不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念，在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库。
下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念：

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

通过下图实例，我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念：

（1）MongoDB 数据库

创建数据库

语法 : use DATABASE_NAME

如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。

实例

以下实例我们创建了数据库 runoob:

> use runoob
switched to db runoob
> db
runoob
>

如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 命令：

> show dbs
local  0.078GB
test   0.078GB
>

可以看到，我们刚创建的数据库 runoob 并不在数据库的列表中，要显示它，我们需要向 runoob 数据库插入一些数据。

> db.runoob.insert({"name":"菜鸟教程"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
local   0.078GB
runoob  0.078GB
test    0.078GB
>

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。

删除数据库

语法： db.dropDatabase()

实例

以下实例我们删除了数据库 runoob。

首先，查看所有数据库：

> show dbs
local   0.078GB
runoob  0.078GB
test    0.078GB

接下来我们切换到数据库 runoob：

> use runoob
switched to db runoob
>

执行删除命令：

> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "runoob", "ok" : 1 }

最后，我们再通过 show dbs 命令数据库是否删除成功：

> show dbs
local  0.078GB
test   0.078GB
>

删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。

（2）集合

创建集合

语法：db.createCollection(name, options)

参数说明：
name: 要创建的集合名称
options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

实例

在 test 数据库中创建 runoob 集合：

> use test
switched to db test
> db.createCollection("runoob")
{ "ok" : 1 }
>

如果要查看已有集合，可以使用 show collections 命令：

> show collections
runoob

下面是带有几个关键参数的 createCollection() 的用法：

创建固定集合 mycol，整个集合空间大小 6142800 KB, 文档最大个数为 10000 个。

> db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 
   6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
>

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。

> db.mycol2.insert({"name" : "菜鸟教程"})
> show collections
mycol2

删除集合

语法：db.collection.drop()

返回值

如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

实例

在数据库 mydb 中，我们可以先通过 show collections 命令查看已存在的集合：

>use mydb
switched to db mydb
>show collections
mycol
mycol2
system.indexes
runoob
>

接着删除集合 mycol2 :

>db.mycol2.drop()
true
>

通过 show collections 再次查看数据库 mydb 中的集合：

>show collections
mycol
system.indexes
runoob
>

从结果中可以看出 mycol2 集合已被删除。

（3）文档

1.插入文档

语法：db.COLLECTION_NAME.insert(document)

实例

以下文档可以存储在 MongoDB 的 runoob 数据库的 col 集合中：

>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。

查看已插入文档：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56064886ade2f21f36b03134"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
>

我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：

> document=({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
});

执行后显示结果如下：

{
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

执行插入操作：

> db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>

插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据

3.2 版本后还有以下几种语法可用于插入文档:

db.collection.insertOne():向指定集合中插入一条文档数据
db.collection.insertMany():向指定集合中插入多条文档数据

2.更新文档

update方法
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

实例

我们在集合 col 中插入如下数据：

>db.col.insert({
    title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):

>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })   # 输出信息
> db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
        "title" : "MongoDB",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}
>

可以看到标题(title)由原来的 "MongoDB 教程" 更新为了 "MongoDB"。

以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。

>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})

save() 方法
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

document : 文档数据。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

实例

以下实例中我们替换了 _id 为 56064f89ade2f21f36b03136 的文档数据：

>db.col.save({
    "_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
    "title" : "MongoDB",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Runoob",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
            "mongodb",
            "NoSQL"
    ],
    "likes" : 110
})

替换成功后，我们可以通过 find() 命令来查看替换后的数据

>db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56064f89ade2f21f36b03136"),
        "title" : "MongoDB",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "Runoob",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "NoSQL"
        ]
        "likes" : 110
}
>

3.删除文档

remove 方法

实例

以下文档我们执行两次插入操作：

>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

使用 find() 函数查询数据：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56066169ade2f21f36b03137"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5606616dade2f21f36b03138"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

接下来我们移除 title 为 'MongoDB 教程' 的文档：

>db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })           # 删除了两条数据
>db.col.find()
……                                        # 没有数据

如果你只想删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1，如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

如果你想删除所有数据，可以使用以下方式（类似常规 SQL 的 truncate 命令）：

>db.col.remove({})
>db.col.find()
>

推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法。

如删除集合下全部文档：

db.inventory.deleteMany({})
删除 status 等于 A 的全部文档：

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })
删除 status 等于 D 的一个文档：

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

4.查询文档.

find() 方法

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

实例

以下实例我们查询了集合 col 中的数据：

> db.col.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	`{<key>:<value>`}	`db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()`	`where by = '菜鸟教程'`
小于	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()`	`where likes < 50`
小于或等于	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()`	`where likes <= 50`
大于	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()`	`where likes > 50`
大于或等于	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()`	`where likes >= 50`
不等于	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()`	`where likes != 50`

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

实例

以下实例通过 by 和 title 键来查询菜鸟教程中 MongoDB 教程的数据

> db.col.find({"by":"菜鸟教程", "title":"MongoDB 教程"}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE by='菜鸟教程' AND title='MongoDB 教程'

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

实例

以下实例中，我们演示了查询键 by 值为菜鸟教程或键 title 值为 MongoDB 教程的文档。

>db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}
>

AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： 'where likes>50 AND (by = '菜鸟教程' OR title = 'MongoDB 教程')'

>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
        "title" : "MongoDB 教程",
        "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
        "by" : "菜鸟教程",
        "url" : "http://www.runoob.com",
        "tags" : [
                "mongodb",
                "database",
                "NoSQL"
        ],
        "likes" : 100
}

（4）管道

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
$limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
$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。
$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
$sort：将输入文档排序后输出。
$geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操作符实例
1、$project实例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(
    { $project : {
        _id : 0 ,
        title : 1 ,
        author : 1
    }});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。

3.$skip实例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

涉及mongoDB的知识有很多，本文只是简短介绍了其中的一部分，更多资料请参考 MongoDb 文档)

本文参考资料：
【1】github
【2】菜鸟教材（本文主要参考于该网站资料）
【3】英文文档

MongoDb学习

0. 什么是MongoDB？

1. 为什么用MongoDB？

2. 安装MongoDb和连接数据库

3. 入门学习

（0）MongoDB概念解析

（1）MongoDB 数据库

实例

实例

（2）集合

实例

实例

（3）文档

实例

实例

实例

实例

实例

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

MongoDB AND 条件

实例

MongoDB OR 条件

实例

AND 和 OR 联合使用

（4）管道

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