mongodb 基础知识

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mongodb 基础知识

无声胜有声 2016-08-19 17:26:00 浏览521
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mongodb 基础知识

运行环境

  • CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

安装

  • wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz
  • tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz
  • mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9 /usr/local/mongodb
  • 添加到环境变量

vi ~/.bashrc

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

使环境变量生效
source ~/.bashrc

  • 启动

启动前先创建数据库默认存储路径,否则会报错。mkdir -p /data/db

[root@localhost bin]# mongod
2016-08-19T22:14:07.426+0800 I CONTROL  [initandlisten] MongoDB starting : pid=6611 port=27017 dbpath=/data/db 64-bit host=localhost.localdomain
2016-08-19T22:14:07.427+0800 I CONTROL  [initandlisten] db version v3.2.9
2016-08-19T22:14:07.427+0800 I CONTROL  [initandlisten] git version: 22ec9e93b40c85fc7cae7d56e7d6a02fd811088c
2016-08-19T22:14:07.427+0800 I CONTROL  [initandlisten] OpenSSL version: OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
2016-08-19T22:14:07.428+0800 I CONTROL  [initandlisten] allocator: tcmalloc
2016-08-19T22:14:07.428+0800 I CONTROL  [initandlisten] modules: none
2016-08-19T22:14:07.428+0800 I CONTROL  [initandlisten] build environment:
2016-08-19T22:14:07.428+0800 I CONTROL  [initandlisten]     distmod: rhel70
2016-08-19T22:14:07.429+0800 I CONTROL  [initandlisten]     distarch: x86_64
2016-08-19T22:14:07.429+0800 I CONTROL  [initandlisten]     target_arch: x86_64
2016-08-19T22:14:07.429+0800 I CONTROL  [initandlisten] options: {}
2016-08-19T22:14:07.470+0800 I STORAGE  [initandlisten] exception in initAndListen: 29 Data directory /data/db not found., terminating
2016-08-19T22:14:07.471+0800 I CONTROL  [initandlisten] dbexit:  rc: 100
[root@localhost bin]# mkdir -p /data/db

启动:mongod

概念区分

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
  • 数据库

MongoDB的默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中

MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。

  • 显示所有数据的列表(数据库为空时不显示):

show dbs

  • 连接数据库

mongomongodb://username:password@IP/

  • 显示当前数据库和集合

db

  • 链接或创建数据库

use dbname

  • 删除数据库
use 数据库名
db.dropDatabase()

实例:

> use testdb
switched to db testdb
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "testdb", "ok" : 1 }
>

文档(表、集合)

  • 插入数据db.集合名称.insert()db.集合名称.save()
db.集合名称.insert({"name":"database name"})
  • 删除集合
db.集合名称.drop()
  • 查询数据(pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。)
db.集合名称.find()
db.集合名称.find().pretty()

操作符

操作 格式 例子
等于 {key : value} db.col.find({"name":"title"}).pretty()
小于 {key:{$lt : value}} db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()
小于等于 {key:{$lte : value}} db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()
大于 {key:{$gt: value}} db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()
大于等于 {key:{$gte: value}} db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()
不等于 {key:{$ne: value}} db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()

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,及常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下:

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
> db.col.insert({name:"name", value:"value"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find({name:"name", value:"value"})
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }

OR 条件

使用关键字$or

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
>
> db.col.find({$or:[{name:"name"}, {value:"test"}]})
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
>

AND 和 OR 联合使用

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e6de046f1574e64179c"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
>
>
> db.col.find({number: {$eq : 100}, $or : [{name:"name"}, {value:"test"}]})
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
>

$type 操作符

$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型,并返回结果。

limit和skip的用法

limit限制返回的条数

skip跳过指定数量的数据

> db.col.find();
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e6de046f1574e64179c"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
>
> db.col.find().limit(2)
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
>
> db.col.find().limit(2).skip(2)
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
  • 文档排序

使用sort()方法并通过参数指定排序的字段,并使用 1-1 来指定排序的方式,其中 1升序排列,而-1是用于降序排列。

格式:db.集合名称.find().sort({KEY:1})

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e6de046f1574e64179c"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
>
> db.col.find().sort({name:1})
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e6de046f1574e64179c"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
>
> db.col.find().sort({name:-1})
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "update title2" }
{ "_id" : ObjectId("57b72ce7e046f1574e64179a"), "name" : "testname", "value" : "test" }
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b72e50e046f1574e64179b"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e6de046f1574e64179c"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("57b72e70e046f1574e64179d"), "name" : "name", "value" : "test", "number" : 100 }
>
  • 更新文档(update或者save来更新文档)

update方式

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)
  • query : update的查询条件,类似sql update查询内where后面的。
  • update : update的对象和一些更新的操作符(如$set,$inc...)等,也可以理解为sql update查询内set后面的
  • upsert : 可选,这个参数的意思是,如果不存在update的记录,是否插入objNew,true为插入,默认是false,不插入。
  • multi : 可选,mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录,如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新
  • writeConcern :可选,抛出异常的级别。

例子:

> db.col.find()
>
>
> db.col.insert({"name" : "value"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.insert({"name" : "title"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b725eee046f1574e641798"), "name" : "title" }
> db.col.update({"name" : "title"}, {$set:{"name" : "update title"}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("57b725e6e046f1574e641797"), "name" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("57b725eee046f1574e641798"), "name" : "update title" }
>

save方式

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。
  • 删除文档
db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明:

  • query :(可选)删除的文档的条件。
  • justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
  • writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
> db.col.remove({name:"update title"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })

如果想清空表(truncate)

db.col.remove({})

索引

使用 ensureIndex() 方法来创建索引

db.集合名称.ensureIndex({KEY:1})

升序:1,降序:-1

参数 参数值类型 描述
background Boolean 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name string 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups Boolean 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse Boolean 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds integer 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。
v index version 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights document 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language string 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override string 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language.

聚合统计

主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)

  • 语法

db.集合名称.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

表达式 描述 实例
$sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", num_tutorial : {$sum : "$统计字段"}}}])
$avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", num_tutorial : {$min : "$统计字段"}}}])
$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", num_tutorial : {$max : "$统计字段"}}}])
$push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", url : {$push: "$统计字段"}}}])
$addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", url : {$addToSet : "$统计字段"}}}])
$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", first_url : {$first : "$统计字段"}}}])
$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$聚合字段", last_url : {$last : "$统计字段"}}}])

聚合过程中常用的几个操作:

  • $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。

主从配置

1、主服务器启动时指定端口和replSet选项

mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"

如:

mongod --port 27017 --dbpath "/data/db" --replSet rs0

注意:

  • 启动后需要通过rs.initiate()来启动一个新的副本,使设置生效
  • 可以使用rs.conf()查看配置和rs.status()查看状态

2、从服务器配置

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

如:

>rs.add(192.168.1.100:27017)

分片

备份与恢复

备份命令:

mongodump -h 服务器地址 -d 数据库名称 -o 备份存放目录

恢复命令:

mongorestore -h 服务器地址 -d 数据库名称 --directoryperdb 备份存放目录

监控

  • 状态检查:mongostat 命令
  • 读取、写入、锁等耗时状况:mongotop 命令

mongodb关系

mongodb中文档与文档之间的关系,可以通过嵌入式关系引用式关系进行表示。

嵌入式关系:

"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address": [
   {
      "building": "22 A, Indiana Apt",
      "pincode": 123456,
      "city": "Los Angeles",
      "state": "California"
   },
   {
      "building": "170 A, Acropolis Apt",
      "pincode": 456789,
      "city": "Chicago",
      "state": "Illinois"
   }]
}

引用式关系:

{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin",
   "address_ids": [
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
   ]
}

MongoDB 数据库引用

手动引用

DBRefs

DBRefs

引用格式:

{ $ref : , $id : , $db :  }
  • $ref:集合名称
  • $id:引用的id
  • $db:数据库名称,可选参数
{
   "_id":ObjectId("53402597d852426020000002"),
   "address": {
   "$ref": "address_home",
   "$id": ObjectId("534009e4d852427820000002"),
   "$db": "w3cschoolcc"},
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin"
}

查询分析

使用 explain()

db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
{
   "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1",
   "isMultiKey" : false,
   "n" : 1,
   "nscannedObjects" : 0,
   "nscanned" : 1,
   "nscannedObjectsAllPlans" : 0,
   "nscannedAllPlans" : 1,
   "scanAndOrder" : false,
   "indexOnly" : true,
   "nYields" : 0,
   "nChunkSkips" : 0,
   "millis" : 0,
   "indexBounds" : {
      "gender" : [
         [
            "M",
            "M"
         ]
      ],
      "user_name" : [
         [
            {
               "$minElement" : 1
            },
            {
               "$maxElement" : 1
            }
         ]
      ]
   }
}
  • indexOnly: 字段为 true ,表示我们使用了索引。
  • cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB中索引存储在B树结构中,所以这是也使用了BtreeCursor类型的游标。如果没有使用索引,游标的类型是BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称,你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合(系统自动创建,由于存储索引信息,这个稍微会提到)来得到索引的详细信息。
  • n:当前查询返回的文档数量。
  • nscanned/nscannedObjects:表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档,我们的目的是,让这个数值和返回文档的数量越接近越好。
  • millis:当前查询所需时间,毫秒数。
  • indexBounds:当前查询具体使用的索引。

使用 hint()

强制mongodb使用某个索引。

db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

mongodb 原子操作

mongodb不支持事务,所以,在你的项目中应用时,要注意这点。无论什么设计,都不要要求mongodb保证数据的完整性。

但是mongodb提供了许多原子操作,比如文档的保存,修改,删除等,都是原子操作。

所谓原子操作就是要么这个文档保存到Mongodb,要么没有保存到Mongodb,不会出现查询到的文档没有保存完整的情况。

原子操作常用命令

  • $set:存在时更新,不存在时新增
{ $set : { field : value } }
  • $unset:删除一个键
{ $unset : { field : 1} }
  • $inc:对数值类型的键进行增加和减少操作
{ $inc : { field : value } }
  • $push:把value追加到field数组里去,如果数组不存在则新增。
{ $push : { field : value } }
  • $pushAll:功能和$push类似;追加多个值到一个数组字段内
{ $pushAll : { field : value_array } }
  • $pull:从数组field内删除一个等于value值的文档。
{ $pull : { field : _value } }
  • $addToSet:增加一个唯一值到数组内,不存在时增加,存在时忽略。

  • $pop:删除数组的第一个或最后一个元素

{ $pop : { field : 1 } }
  • $rename:修改字段名称
{ $rename : { old_field_name : new_field_name } }
  • $bit:位操作,integer类型
{$bit : { field : {and : 5}}}

mongodb 高级索引

  • 索引数组字段

如:

{
   "address": {
      "city": "Los Angeles",
      "state": "California",
      "pincode": "123"
   },
   "tags": [
      "music",
      "cricket",
      "blogs"
   ],
   "name": "Tom Benzamin"
}

建立索引:

db.users.ensureIndex({"tags":1})

使用索引:

db.users.find({tags:"cricket"}).explain()
  • 索引子文档字段
db.users.ensureIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})

记住查询表达式必须遵循指定的索引的顺序。

查询限制

索引不能被以下的查询使用:

  • 正则表达式及非操作符,如 $nin, $not, 等。
  • 算术运算符,如 $mod, 等。
  • $where 子句
  • 索引键限制

从2.6版本开始,如果现有的索引字段的值超过索引键的限制,MongoDB中不会创建索引。

  • 插入文档超过索引键限制

如果文档的索引字段值超过了索引键的限制,MongoDB不会将任何文档转换成索引的集合。与mongorestore和mongoimport工具类似。

  • 最大范围
  • 集合中索引不能超过64个
  • 索引名的长度不能超过125个字符
  • 一个复合索引最多可以有31个字段

MongoDB ObjectId

ObjectId 是一个12字节 BSON 类型数据,有以下格式:

  • 前4个字节表示时间戳
  • 接下来的3个字节是机器标识码
  • 紧接的两个字节由进程id组成(PID)
  • 最后三个字节是随机数。
  • 创建新的ObjectId
ObjectId()
  • 获取创建文档的时间戳
ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f4").getTimestamp()
  • ObjectId 转换为字符串
> ObjectId().str
57bb019f1b9653f34d858a03

MongoDB Map Reduce

MongoDB 正则表达式

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