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
• 查看官方网站

MongoDB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）

基本操作

• 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、文档数组
• 安装管理mongodb环境
• 完成数据库、集合的管理
• 数据的增加、修改、删除、查询

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
• 下载mongodb的版本，两点注意
• 根据业界规则，偶数为稳定版，如1.6.X，奇数为开发版，如1.7.X
• 32bit的mongodb最大只能存放2G的数据，64bit就没有限制
• 到官网，选择合适的版本下载
• 解压

安装

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mongo

• 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

• GUI：robomongo，解压后在bin目录下找到运行程序
• 界面如下：

数据库切换

• 查看当前数据库名称

db

• 查看所有数据库名称
• 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

• 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

数据库删除

• 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()

集合创建

• 语法

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。以下是可以使用的选项列表：
• 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 } )

查看当前数据库的集合

• 语法

show collections

删除

• 语法

db.集合名称.drop()

数据类型

• 下表为MongoDB中常用的几种数据类型：
• 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

插入

• 语法

db.集合名称.insert(document)

• 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)

简单查询

• 语法

db.集合名称.find()

更新

• 语法

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3：全文档更新

db.stu.update({name:‘hr‘},{name:‘mnc‘})

• 例4：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5：修改多条匹配到的数据

db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})

保存

• 语法

db.集合名称.save(document)

• 如果文档的_id已经存在则修改，如果文档的_id不存在则添加
• 例6

db.stu.save({_id:‘20160102‘,‘name‘:‘yk‘,gender:1})

• 例7

db.stu.save({_id:‘20160102‘,‘name‘:‘wyk‘})

删除

• 语法

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8：只删除匹配到的第一条

db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})

• 例9：全部删除

db.stu.remove({})

关于size的示例

• 例10
• 创建集合

db.createCollection(‘sub‘,{capped:true,size:10})

• 插入第一条数据库查询

db.sub.insert({title:‘linux‘,count:10})

db.sub.find()

• 插入第二条数据库查询

db.sub.insert({title:‘web‘,count:15})

db.sub.find()

• 插入第三条数据库查询

db.sub.insert({title:‘sql‘,count:8})

db.sub.find()

• 插入第四条数据库查询

db.sub.insert({title:‘django‘,count:12})

db.sub.find()

• 插入第五条数据库查询

db.sub.insert({title:‘python‘,count:14})

db.sub.find()

数据查询

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})

• 逻辑或：使用$or
• 例4：查询年龄大于18，或性别为0的学生

db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})

• and和or一起使用
• 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}})

Limit

• 方法limit()：用于读取指定数量的文档
• 语法：

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skip()：用于跳过指定数量的文档
• 语法：

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)

一起使用

• 方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序
• 创建数据集

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)

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
• 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
• 语法：
• 参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示

db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

• 对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示
• 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})

排序

• 方法sort()，用于对结果集进行排序
• 语法

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})

统计个数

• 方法count()用于统计结果集中文档条数
• 语法

db.集合名称.find({条件}).count()

• 也可以与为

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})

消除重复

• 方法distinct()对数据进行去重
• 语法

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}})