【MongoDB】部署,集合、文档、索引的基本操作

MongDB入门

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  1. 部署
  2. 数据库、集合、文档的基本操作
  3. 索引

1 单机部署

  1. 下载、解压、配置
  2. 启动数据库
  3. 连接数据库

1.1 Windows下启动

下载后解压至本地
在解压后文件里创建一个目录用于存储数据文件 data/db

方式1:命令行参数方式启动服务

在bin目录中执行如下命令:

mongod --dbpath=..\data\db

默认端口27017,可以通过port指定端口

可以将bin目录设置到环境变量path中,方便使用一些命令

方式2:配置文件方式启动服务
新建config文件夹,在文件夹下新建配置文件mongod.config

storage:
  #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.
  dbPath: F:\mongodb-5.0.2\data\db

在bin下执行

mongod -f ../config/mongod.config
或
mongod --config ../config/mogod.config
默认端口27017
在部署项目时,使用这种方法,有详细的参数

1.2连接数据库

1.2.1 Shell连接(mongo命令)

在bin下新打开一个shell窗口
连接

mongo
或
mongo --host=localhost --port=27017

查已有数据库

>show databases

退出mongodb

exit

更多参数

mongo --help
MongoDB javascript shell 是一个基于JavaScript的解释器,支持js程序

1.2.2 Compass图形化界面的使用

下载地址选择社区版
填入ip与端口号 直接连接即可

1.3 Linux下启动与连接数据库

将下载的linux版本的MongoDB拷贝到服务器

  1. 下载、解压、移动

    sudo su
    sudo yum install libcurl openssl
    wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.2.tgz
    tar -xvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.2.tgz
    mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.2 /usr/local/mongodb
  2. 新建目录,存储数据和日志

    #数据存储
    mkdir -p /mongodb/single/data/db
    #日志存储
    mkdir -p /momgodb/single/log
  3. 新建配置文件

    vi /mongodb/single/mongod.config
  • 配置文件

    systemLog:
    #MongoDB发送所有日志输出的目标指定文件
    ##The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
    destination: file
    #mongo或mongos应向发送所有诊断日志记录信息的日志文件路径
    path: "/mongodb/single/log/mongod.log"
    #当mongos或mongod实例重新启动时,mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾
    logAppend: true
    storage:
    #mongod实例存储数据的目录 storage.dbPath设置仅使用于mongd
    ##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
    dbPath: "/mongodb/single/data/db"
    journal:
      #启用或禁止持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复
      enabled: true
    processManagement:
    #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式
    fork: true
    net:
    #服务实例绑定的IP,默认是localhost
    bindIp: localhost,172.19.18.168
    #bindIP局域网IP - ifconfig
    #绑定端口,默认为27017
    port: 27017

    备用

    #数据库路径
    dbpath=/mongodb/single/data/db
    
    #日志输出文件路径
    logpath=/mongodb/single/log/mongod.log
    
    #错误日志采用追加模式
    logappend=true
    
    #启用日志文件,默认启用
    journal=true
    
    #这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息,若需要调试使用请设置为false
    quiet=true
    
    #端口号 默认为27017
    port=27017
    
    #允许远程访问(服务器局域网ip 用ifconfig检查)
    bind_ip=localhost,172.19.18.168
    
    #开启子进程
    fork=true
    
    #开启认证,必选先添加用户,先不开启(不用验证账号密码)
    #auth=true
  1. 启动MongoDB服务

    #启动
    /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.config
    或
    export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH
    mongod -f /mongodb/single/mongod.config
    #设置密码
    mongo
    use admin
    db.createUser({user:"root",pwd:"password",roles:["root"]})
    db.auth('root','password')

    可以将export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH添加到/etc/profile文件中
    这样不用每次都设置环境变量

    vim /etc/profile
    添加在export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL之后

    设置密码需要在配置中添加 auth = true

  • 通过进程来查看服务是否启动

    ps -ef |grep mongod
  1. Compass连接服务

    host:公网IP
    端口:27017

    防火墙开启与关闭

    #查看防火墙转态
    systemctl status firewalld
    #临时关闭防火墙
    systemctl stop firewalld
    #开启防火墙
    systemctl start firewalld
    #开机禁止启动防火墙
    systemctl disable firewalld
    #开机启用防火墙
    systemctl enable firewalld

    添加防火墙端口

    #开放端口
    firewall-cmd --zone=public --add-port=27017/tcp --permanent 
    #防火墙重新加载配置
    firewall-cmd --reload
    #查询开放的端口
    firewall-cmd --list-port
    #关闭一个防火墙端口
    firewall-cmd --zone=public --remove-port=27017/tcp --permanent

    关闭服务

    #方式1
    kill -2 进程号
    #方式2
    pkill mongod
  • 可能出现的问题
    启动失败:一般就是配置文件的路径或者缺少必要的配置项,或者是启动命令错误
    连接失败:如果是云服务器,先检查防火墙规则或安全组是否放行27017端口,这里可以不在shell中操作,直接手动添加。检查配置文件的bindIp,修改为0.0.0.0,或者在localhost后添加内网ip
#本地cmd连接服务器数据库
mongodb/din] mongo --host=外网IP

2 基本常用命令

  1. 数据库的选择、创建、删除
  2. 集合的创建与删除
  3. 文档的CRUD

2.1 数据库操作

2.1.1 选择和创建数据库

#查看有权查看的所有数据库
> show dbs
> show datadases
#选择或创建一个数据库
> use dbname
  • use dbname,dbname存在时则选择进入该数据库,不存在时创建数据库并进入
  • 默认进入的数据库为test

2.1.2 数据库的删除

#查看当前数据库
> db
#删除当前数据库
> db.dropDatabase()
  • db表示当前数据库,可视为一个对象,上面有很多方法
admin: root,添加一个用户到此数据库,该用户自动继承所有数据库权限。一些特定服务器命令只能从这个数据库运行 - 列出所有数据库或关闭服务器
local:该数据库永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config:当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息

2.2集合操作

2.2.1集合的显示创建

#显式创建集合 - 关系数据库中的表
db.createCollection(name)
#查看集合
show collections

2.2.2集合的隐式创建

向一个集合插入一个文档的时候,如果集合不存在,则会自动创建集合

推荐使用此方法隐式创建文档

2.2.3 删除一个集合

#删除集合
db.collectionName.drop()
#查看
show collections

2.3 文档基本CRUD

2.3.1 文档的插入

  1. 单文档插入
    使用insert()save()方法向集合插入文档

    db.collectionName.insert(
     ,
     {
         writeConcern: ,
         ordered: 
     }
    )
    • document 要插入到集合的文档或文档数组(json格式)
    • writeConern 性能与可靠性的级别
    • ordered 插入时是否排序
    //示例
    db.comment.insert(
     {
         "articleid":"100",
         "content":"针不戳",
         "useid":"10",
         "nickname":"Jack",
         "creatdatetiem":new Date(),
         "likenum":NumberInt(10),
         "state":null
     }
    )
  2. 批量插入
    使用inserMany()

    db.collectionName.insertMany(
     [ ,  , ...],
     {
         writeConern:,
         ordered:
     }
    )
    //示例
    db.comment.insertMany([
     {
         "articleid":"100",
         "content":"针不戳",
         "useid":"10",
         "nickname":"Jack",
         "creatdatetiem":new Date(),
         "likenum":NumberInt(10),
         "state":null
     },
     {
         "articleid":"100",
         "content":"这垃圾袋挺能藏啊",
         "useid":"1",
         "nickname":"pig",
         "creatdatetiem":new Date(),
         "likenum":NumberInt(1000),
         "state":null
     }
    ])

2.3.2 文档的基本查询

使用find()

db.collectionName.find(,[projection])
  • query:可选,使用查询运算符指定筛选范围
  • projection:可选,指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段
#全部查询
db.comment.find()
#条件查询
db.comment.find({"useid":"10"})
#单文档条件查询
db.comment.findOne({"useid":"10"})
#投影查询
db.comment.find({"useid":"10"},{"useid":1,"_id":0})
  • 投影查询第一个参数为条件,第二个参数为要显示的数据
插入错误处理,将操作写在try中,catch捕获错误并 print

2.3.3 文档的更新

使用update()

db.collectionName.update(query,update,options)
db.collectionName(
    ,
    ,
    {
        upsert:,
        nulti:,
        writeConcern:,
        collation:,
        arrayFilters:[,...],
        hint:  //MondoDB 4.2
     }
)
#覆盖的修改 - 只保留更新的数据
db.comment.update(useid:"1",{content:"叫学姐"})
#局部的修改 - $set
db.comment.update({useid:"10"},{$set:{content:"学姐再见"}})
#批量修改 - multi:true修改所有符合条件的数据
db.comment.update({useid:"10"},{$set:{content:"学姐再见"}},{multi:true})
#列值增长的修改 - $inc
db.comment.update({useid:"10"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})
updateOneupdateMany可以分别单条与多条的修改

2.3.4 文档的删除

使用remove()

db.collectionName.remove(条件)
#删除1或多个
db.comment.remove({content:"学姐好"})
db.comment.remove({useid:"10"})
#全部删除
db.comment.remove({})
deleteOne与deleteMany可以单条与多条的删除

2.4 文档的分页查询

2.4.1 统计查询

使用count()

db.collectionName.count(query,options)
  • query:查询条件
  • options:可选,修改计数的额外选项
#统计所有记录
db.comment.count()
#按条件统计记录
db.comment.count({likenum:10})

2.4.2 分页列表查询

使用limit()读取指定数量的数据,skip()跳过指定数量的数据

db.collectionName.find().limit(num).skip(num)
#跳过2条显示2条数据
db.comment.find().limit(2).skip(2)

2.4.3 排序查询

使用sort() 按某字段升序或降序查询 1为升序,-1位降序

db.collectionName.find().sort({KEY:1})
#对useid升序排列 相同id按点赞数升序
db.comment.find({},{useid:1,likenum1}).sort({useid:1,likenum:1})
尽量保证排序的字符串数据位数相同
sort排序会从首位比较

2.5 其他查询方式

2.5.1 正则的复杂条件查询

db.collectionName.find({字段:/正则/})
db.comment.find({content:/齐刷的/})

2.5.2 比较查询

< ,<= ,> ,>= ,!=

# >的使用 $gt
db.collectionName.find({字段:{$gt:值}})
# <的使用 $lt
db.collectionName.find({字段:{$lt:值}})
# >=的使用 $gte
db.collectionName.find({字段:{$gte:值}})
# <=的使用 $lte
db.collectionName.find({字段:{$lte:值}})
# !=的使用 $ne
db.collectionName.find({字段:{$ne:值}})
#查询点赞数大于两百的数据
db.comment.find({likenum:{$gt:200}})

2.5.3 包含查询

使用$in

db.colletionName.find({字段:{$in:["val1","val2"]}})
#查找id为1和2的数据
db.comment.find({useid:{$in:["1","2"]}})

2.5.4 条件连接查询

使用$and$or

db.collection.find({$and:[{},{},{}]})
db.collection.find({$or:[{},{},{}]})
#查找点赞数大于100小于1000的文档
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gt:100}},{likenum:{$lt:1000}}]})
#查找id为1和2的文档
db.comment.find({$or:[{useid:"1"},{useid:"2"}]})

3 索引 - Index

  1. 索引介绍 - 类型与优点
  2. 索引的操作
  3. 索引的性能

3.1 概述

  • MongoDB的索引使用了B-Tree,MySQL是B+Tree,在结构上MySQL支持随机和顺序查找
  • 使用B树数据结构遍历结点,结点内使用顺序查找或二分查找去查找关键字,查找失败确定范围到下一级结点,直到查找成功或返回null
  • 使用索引可以减少查询的集合,不用遍历所有的集合提升查询效率

3.2 索引类型

3.2.1 单字段索引

  • 在文档的单字段上创建用户定义的升序/降序索引
  • 可以在任何方向上遍历索引

    #升序
    {userid:1}

3.2.2 复合索引

  • 多个字段的用户定义的索引
  • 先按一个去排序,相同的值按其他字段再排序

    #按id升序,相同id按num降序
    {userid:1,num:-1}

3.2.3 其他索引

  • 地理空间索引
    返回结果时使用平面几何的二维索引
    返回结果时使用球面几何的二维球面索引
  • 文本索引
    支持在搜索字符串内容,这些文本索引不存储特定语言的停止词,而将几何中的词作为词干,只存储词根
  • 哈希索引
    对字段值的散列进行索引,这些索引在其范围内的值分布更加随机,但支持相等匹配,不支持基于范围的查询

3.3 索引的管理操作

3.3.1 查看索引

  • 返回几何中所有索引的数组

    db.collectionName.getIndexes()
    #查询comment几何所有的索引
    db.comment.getIndexes()
    [ 
        { v: 2, key: { _id: 1 }, name: '_id_' } 
    ]
    默认以 _id为索引

3.3.2 创建索引

  • 在集合上创建索引

    db.collectionName.createIndex(keys,options)

    keys:键值对文档,键为字段,值为1或-1。也可以是其他索引类型
    options:可选,控制索引创建的选项文档

    unique: 索引是否唯一
    name: 索引名称,可以对复合索引重命名
    sparse: 不存在的字段不启用索引
    weights: 索引权重值,优先级1-99999
    其他参数可参考文档
    #在comment上添加一个降序的索引
    db.comment.createIndex({useid:-1})
    #查看索引
    db.comment.getIndexes()
    [
        { v: 2, key: { _id: 1 }, name: '_id_' },
        { v: 2, key: { useid: -1 }, name: 'useid_-1' }
    ]

3.3.3 删除索引

  • 可以移除指定索引,或删除所有索引

1.指定删除

#删除指定索引
db.collectionName.dropIndex(index)
index 可以是name也可以是key
#删除comment集合的useid字段降序的索引
db.comment.dropIndex("useid_-1")
{ nIndexesWas: 2, ok: 1 }

2.删除全部

#删除全部索引
db.collectionName.dropIndexes()
_id是不会被删除的

3.4 使用索引

3.4.1 执行计划

  • 分析查询性能通 使用 执行计划来观察查询情况
  • 查询耗费的事件、是否基于索引查询

    db.collectionName.find(query,options).explain(options)
    #查询useid为2的文档
    db.comment.find({useid:"2"}).explain()
    返回的参数中 WinningPlanstage参数记录了查询的方式,索引还是全局

3.4.2 涵盖的查询

  • 当查询条件和查询投影仅包含索引字段时,MongoDB直接从索引返回结果
  • 不扫描任何文档或将文档带入内存

    #查询likenum为大于10的文档,仅返回likenum
    db.comment.createIndex({likenum:1})
    db.comment.find({likenum:{$gt:10}},{likenum:1,_id:0}).expalin()
    查询条件与返回的结果仅只有likennum,直接在likenum索引里遍历即可, 不用遍历文档

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