MongoDb学习

2019年6月9日 186次阅读来源: 以虚名称之

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。

《MongoDb学习》

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：
《MongoDb学习》

（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

    原文作者：以虚名称之
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/e8842a24bedc
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