一、MongoDB相关概念
1.1 业务应用场景
传统的关系型数据库(如MySQL)。在数作的"三高"需求以及应对Web.0的网站需求面前，显得力不从心。
解释：三高“需求：
·High performance-高并发
·Huge Storage-海量数据
·High Scalability&&High Availability-高扩展性和高可用性的需求
1.1.1 而MongoDB可应对“三高”需求·
具体的应用场景：
1）社交场景，使MongoDB存存用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现跗近的人、地点等功能。
2〕游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
3〕物流场景。使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
4〕物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，对这些信息讲行多维度的分析·
5）视频直播，使用MongoDB存用户信息、点赞互动信息等。
使用MongoDB共同特点：
1.数据量大
2.写入操作频繁
3.价值较低的数据，对事务性要求不高
1.1.2 什么时候选择MongoDB？
在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：
应用不需要事务及复杂join支持
新应用，需求会变，数据模型无法确定。想快速迭代开发
应需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
应用需要TB至PB级别数存储
应甲发展迅速，需要能快速水平扩展
应甲要求存的数庭不丢失
应需要的99％高可用
应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合，可以考虑MongoDB,2个及以上符合，选怿MongoDB绝不会后悔．
1.1.3 如果用mysql?
相对于mysql，MongoDB可以耕地的成本解决问题(包括学习，开发，运维等成本)
1.1.4MongoDB的特点
1.高性能：索引支持更快的查询，减少了数据库系统上的IO活动
2.高可用性：复制工具成为副本集，它可提供自动故障转移和数据冗余
3.高扩展性：水平扩展性
4.丰富的查询支持：支持读写，数据聚合，文本搜索和地理空间查询
5.其他特点：如无模式(动态模式)、灵活的文档模型
二、MongoDB简介
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库。当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是nosql(非关系性)数据库产品中的一种。是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
它支持的数结构非常松散，是一种类似于JSON的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数庭类型，又相当的灵活．
MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对(field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了便用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组
三、体系结构
Mysql和MongoDB对比
3.1 数据模型
MongoDB的小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以 BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持 内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。 BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可 以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括 date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详 细信息。
BSON数据类型参考列表：
| 数据类型 | 描述 | 举例 |
|---|---|---|
| 字符串 | UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 | {“x” : “foobar”} |
| 对象id | 对象id是文档的12字节的唯一 ID | {“X” :ObjectId() } |
| 布尔值 | 真或者假：true或者false | {“x”:true}+ |
| 数组 | 值的集合或者列表可以表示成数组 | {“x” ： [“a”, “b”, “c”]} |
| 32位整数 | 类型不可用。JavaScript仅支持64位浮点数，所以32位整数会被 自动转换。 | shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64 位浮点数 |
| 64位整数 | 不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位 整数 | shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64 位浮点数 |
| 64位浮点数 | shell中的数字就是这一种类型 | {“x”：3.14159，”y”：3} |
| null | 表示空值或者未定义的对象 | {“x”:null} |
| undefined | 文档中也可以使用未定义类型 | {“x”:undefined} |
| 符号 | shell不支持，shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
| 正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式，采用JavaScript的正则表达式语法 | {“x” ： /foobar/i} |
| 代码 | 文档中还可以包含JavaScript代码 | {“x” ： function() { /* …… */ }} |
| 二进制数据 | 二进制数据可以由任意字节的串组成，不过shell中无法使用 | |
| 大值/ 小值 | BSON包括一个特殊类型，表示可能的大值。shell中没有这个 类型。 |
四、官网下载
https://www.mongodb.com/download-center/community
据上图所示下zip包。
提示：版朩的选择:
MongoDB的版本命名规范如：x.y.z
y为奇数时表示当前版朩为开发版：1.5.2、4.1.13
y为偶数时表示当前版朩为稳定版，如：1.6.3、4.0.10
z是修正板本号，数字越大越好。
五、启动方式
5.1 命令启动
第一步：在bin的同级目录新建data目录，在data目录中新建db子目录。作为存放数据库文件的位置
第二步：cmd进入bin目录中，敲：mongod --dbpath=../data/db 出现以下图代表成功
5.2 制作系统服务
前提准备：
(1):log/mongod.log建立存日志的文件
(2):E:/mongodb/data/db 建立存数据的文件夹
(3):把bin目录配置为环境变量，敲mongo命令登录连接
将启动命令，制作为系统服务(开机自启)：
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath E:/mongodb/log/mongod.log --logappend --dbpath E:/mongodb/data/db --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install
5.3 配置文件启动
第一步：在bin的同级目录新建conf目录，在data目录中新建mongod.cfg文件
第二步：在mongod.conf中写：dbPath是上面新建存放数据库文件的位置
storage:
dbPath: E:/mongodb/data/db
第三步：启动方式(cmd当前在bin目录下)
mongod -f ../conf/mongod.cfg
或
mongod --config "E:/mongodb/conf/mongod.cfg"
详细配置项内容可以参考官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
【注意】
1）配置文件中如果使用双引号，比如路径地址，自动会将双引号的内容转义。如果不转义，则会报错：
error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d
解决：
a. 对 / 换成 / 或 /
b. 如果路径中没有空格，则无需加引号。 2）配置文件中不能以Tab分割字段
mongod –dbpath=../data/db
storage: #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is “/data/db” on Windows. dbPath: D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data
error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d
解决：
将其转换成空格。
更多参数配置：
systemLog:
destination: file
#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log" logAppend: true storage:
journal:
enabled: true #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data" net:
#bindIp: 127.0.0.1
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false
5.4 Linux系统中的安装启动和连接
步骤如下：
（1）先到官网下载压缩包 mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz 。
（2）上传压缩包到Linux中，解压到当前目录：
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz
（3）移动解压后的文件夹到指定的目录中：
mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb
（4）新建几个目录，分别用来存储数据和日志：
#数据存储目录
mkdir -p /mongodb/single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /mongodb/single/log
（5）新建并修改配置文件
vi /mongodb/single/mongod.conf
配置文件的内容如下：
systemLog:
#MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
# #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
destination: file
#mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
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实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db". dbPath: "/mongodb/single/data/db"
journal:
#启用或禁用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,192.168.0.2
#bindIp
#绑定的端口，默认是27017
port: 27017
（6）启动MongoDB服务
[root@bobohost single]# /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 90384
child process started successfully, parent exiting
注意：
如果启动后不是 successfully ，则是启动失败了。原因基本上就是配置文件有问题。
通过进程来查看服务是否启动了:
[root@bobohost single]# ps -ef |grep mongod
root 90384 1 0 8月26 ? 00:02:13 /usr/local/mongdb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf
（7）分别使用mongo命令和compass工具来连接测试
提示：如果远程连接不上，需要配置防火墙放行，或直接关闭linux防火墙
#查看防火墙状态
systemctl status firewalld
#临时关闭防火墙 systemctl stop firewalld
#开机禁止启动防火墙
systemctl disable firewalld
（8）停止关闭服务
停止服务的方式有两种：快速关闭和标准关闭，下面依次说明：
（一）快速关闭方法（快速，简单，数据可能会出错）
目标：通过系统的kill命令直接杀死进程：
杀完要检查一下，避免有的没有杀掉
#通过进程编号关闭节点
kill -2 54410
【补充】
如果一旦是因为数据损坏，则需要进行如下操作（了解）：
1）删除lock文件：
rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock
2）修复数据：
/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/mongodb/single/data/db
（二）标准的关闭方法（数据不容易出错，但麻烦）：
目标：通过mongo客户端中的shutdownServer命令来关闭服务
主要的操作步骤参考如下：
//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。
mongo --port 27017
//#切换到admin库
use admin
//关闭服务
db.shutdownServer()
六、Xshell链接(Mongo命令)
1.本地连接：在bin目录中敲mongo。(或者把bin目录做成环境变量)
2.或者 mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
七、Compass-图形化界面客户
到MongoDB官网下载MongoDB Compass，
地址：https://www.mongodb.com/download-center/v2/compass?initial=true
如果是下载安装版，则按照步骤安装；如果是下载加压缩版，直接解压，执行里面的 MongoDBCompassCommunity.exe 文件即可。
八、常用基础命令
8.1 案例需求
存放文章评论的数据存放到MongoDB中，数据结构参考如下：
数据库：articledb
| 专栏文章评论 | comment | ||
|---|---|---|---|
| 字段名称 | 字段含义 | 字段类型 | 备注 |
| _id | ID | Objectld或String | Mongo的主键字段 |
| articleid | 文章ID | String | |
| content | 评论的容 | String | |
| userid | 评论ID | String | |
| nickname | 评论人昵称 | String | |
| createdatetime | 评论的日期时间 | Date | |
| likenum | 点赞数 | int32 | |
| replynum | 回复数 | int32 | |
| state | 状态 | String | 0:不可见；1：可见 |
| parentid | 上级ID | String | 如果为0表示文章的顶级评论 |
8.2 数据库操作
8.2.1 选择和创建数据库
选择和创建数据库的语法格式
use 数据库名称
如果如据库不存在则自动创建，例如：
use test # 没有就创建，有就切换
查看有权限查看的所有的数据库命令
show dbs
或
show databases
注意：在MongoDB中，集台只有在内容插入后才会创建！就是说，创建集合(数据表)后，必须要再插入一个文档(记录)，集合才会真正的创建
8.2.2 查看当前正在使用的数据库命令
db
MongoDB中默认的数据库为test,如果你没有选择数据库，集合将存放再test数据库中
8.2.3 默认自带的三个库作用
admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特 定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，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
8.2.4 数据库的删除
MongoDB 删除数据库的语法格式如下：
db.dropDatabase() # 删除当前所在的库
8.3 集合操作
集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。
8.3.1 集合的命名规范：
1.集合名不能是空字符串""。
2.集合名不能含有/0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
3.集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
4.用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除 非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
8.3.2 集合的显示创建(了解)
基本语法格式：
db.createCollection(name) # name: 要创建的集合名称
eg:创建集合index
db.createCollection("index")
查看当前库中的表：show tables命令
show collections
或
show tables
8.3.3 集合的隐士创建
当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。
8.3.4 集合的删除
集合删除语法格式如下：
db.collection.drop()
或
db.集合名.drop()
返回值
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false
8.4 文档的基本操作
文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式
8.4.1 文档键命名规范
1)键不能含有/0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
2)"."点和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
3）以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
8.4.2 文档的插入
（1）单个文档插入
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：insert
db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
#解释：
collection：代表集合名称，如果没有集合就会隐士创建
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| document | document or array | 要插入到集合中的文档或文档数组。（json格式） |
| writeConcern | document | Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern. See Write Concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern. |
| ordered | boolean | 可选。如果为真，则按顺序插入数组中的文档，如果其中一个文档出现错误，MongoDB将返回而 不处理数组中的其余文档。如果为假，则执行无序插入，如果其中一个文档出现错误，则继续处理 数组中的主文档。在版本2.6+中默认为true |
演示：
要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：
db.comment.insert(
{"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null}
)
提示：
1）comment集合如果不存在，则会隐式创建
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。
执行后，如下，说明插入一个数据成功了。
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
（2）批量插入
语法：insertMany
db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| document | document or array | 要插入到集合中的文档或文档数组。（json格式） |
| writeConcern | document | Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern. See Write Concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern. |
| ordered | boolean | 可选。一个布尔值，指定Mongod实例应执行有序插入还是无序插入。默认为true。 |
演示：
批量插入多条文章评论：
db.comment.insertMany([
{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-0805T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-0806T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
])；
提示：
插入时指定了 _id ，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如以下（了解）：
try {
db.comment.insertMany([
{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-0805T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-0806T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);
} catch (e) {
print (e);
}
8.4.3 文档的基本查询
查询数据的语法格式如下：
db.collection.find(<query>, [projection])
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| query | document | 可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档，请省略此参数或传递空文档 ( {} )。 |
| projection | document | 可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段（投影）。若要返回匹配文档中的所有字段， 请省略此参数。 |
演示：
（1）查询所有
db.comment.find()
或
db.comment.find({})
这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段， MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。 如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。
（2）条件查询
比如我想查询userid为1003的记录
db.comment.find({userid:'1003'})
如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用findOne命令来实现，语法和find一样
如：查询用户编号是1003的记录，但只多返回符合条件的第一条记录：
db.comment.findOne({userid:'1003'})
（3）投影查询
如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。
1:显示
0：不显示
如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :
db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})
{ "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
默认 _id 会显示。
如：查询结果只显示 、userid、nickname ，不显示 _id ：
db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :
db.comment.find({},{userid:1,nickname:1,content:1})
8.4.4 文档的更新
更新文档的语法：
db.collection.update(query, update, options)
//或
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>,
collation: <document>,
arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2
}
)
（1）覆盖修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})
执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见
（2）局部修改
$set:
为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：
我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})
（3）批量修改
{multi:true}
更新所有用户为 1003 的用户的昵称为 凯撒大帝
//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})
提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录
（4）列值增长的修改
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。
需求：对3号数据的点赞数，每次递增1
db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})
8.4.5 删除文档
删除文档的语法结构：
db.集合名称.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除，请慎用
db.comment.remove({})
如果删除_id=1的记录，输入以下语句
db.comment.remove({_id:"1"})
8.5 文档的分页查询
8.5.1 统计查询
统计查询使用count()方法，语法如下
db.collection.count(query, options)
参数：
query：查询选择条件
options：可选。用于修改计数的额外选项
演示：
（1）统计所有记录
统计comment集合的所有的记录数：
db.comment.count()
（2）按条件统计记录数
例如：统计userid为1003的记录条数
db.comment.count({userid:"1003"})
提示：
默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数
8.5.2 分页列表查询
可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
基本语法如下所示
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
（1）limit限制查询条数
如果你想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：
db.comment.find().limit(3) # 查询前3条记录
（2）skip跳过条数
skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0
db.comment.find().skip(3) # 跳过前3条
（3）分页查询
每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据
//第一页 db.comment.find().skip(0).limit(2)
//第二页 db.comment.find().skip(2).limit(2)
//第三页 db.comment.find().skip(4).limit(2)
8.5.3 排序查询
sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用 于降序排列。
语法如下：
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)
例如：
对userid降序排列，并对访问量进行升序排列
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
提示：
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。
8.6 文档的更多查询
8.6.1 正则复杂查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：
db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})
提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法
例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：
db.comment.find({content:/开水/})
如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：
db.comment.find({content:/^专家/})
8.6.2 比较查询
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:
db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
示例：查询评论点赞数量大于700的记录
db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})
8.6.3 包含查询
包含使用$in操作符。 示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档
db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})
不包含使用$nin操作符。 示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})
8.6.4 条件连接查询
我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相 当于SQL的and） 格式为：
$and:[ { },{ },{ } ]
示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})
如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用 操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同 格式为
$or:[ { },{ },{ } ]
示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录
db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})
8.7 常用命令小结
选择切换数据库：use 库名
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})
九、索引
.1 索引概述
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句 匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非 常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排 序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/
了解：
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）
9.2 索引的类型
9.2.1 单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。 对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
9.2.2 复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后 在每个userid的值内，再在按score倒序排序。
9.2.3 其他索引
地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面 几何的二维球面索引。
9.3 索引管理操作
9.3.1 索引的查看
db.集合名.getIndexes()
[
{
"v" : 2, # mongodb引擎的版本号(不用管)
"key" : {
"_id" : 1 # 默认主键
},
"name" : "_id_", # 索引名称
"ns" : "jeff.comment" # 索引的位置
}
]
9.3.2 创建索引
db.集合名.createIndex(keys, options)
参数：
keys：包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请 指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中1 为指定按升序创建索引，如果你 想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空 间和哈希索引。
options：可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息，请参见选项详情列表。
options（更多选项）列表：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| 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 | 3.0+版本已废弃。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. |
提示：
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法， ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。
演示：
（1）创建单字段索引
对 userid 字段建立索引
db.comment.createIndex({userid:1}) # 升序
# 查看一下索引
db.comment.getIndexes()
（2）创建符合索引
对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：
db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
# 查看一下索引
db.comment.getIndexes()
9.3.3 删除索引
（1）指定索引删除
db.集合名.dropIndex(索引)
eg:
db.comment.dropIndex({userid:1}) # 删除{userid:1}索引
（2）删除所有索引
_id索引永远不会被删除
db.集合名.dropIndexes()
eg:
db.comment.dropIndexes() # 删除comment集合的所有索引
9.4 索引的使用
9.4.1 执行计划
分析查询性能 通常使用执行计划来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是 否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
db.集合名.find(query,options).explain(options)
eg:
db.comment.find({userid:"1003"}).explain() # 查看根据userid查询数据的情况
"stage" : "COLLSCAN", # 全局扫描
"stage" : "FETCH"， # 抓取
（1）没有索引的情况
（2）有索引的情况
9.4.2 覆盖查询
十、python使用MongoDB
10.1 安装pymongo，建立连接
pip install pymongo
建立连接
import pymongo
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost',27017)
#client = MongoClient('mongodb://localhost:27017')
10.2 插入
指定数据库指定集合
db = client.jeff
users = db.comment
（1）插入单行
插入一个文档 insert_one()
文档就是一行，集合就是一个表
user1 = {"name":"li8","age":8}
rs = users.insert_one(user1)
print('one insert:{0}'.format(rs.inserted_id))
（2）插入多行
多个 insert_many()
user2 = {"name":"li9","age":9}
user3 = {"name":"li10","age":10}
user4 = {"name":"li11","age":11}
user5 = {"name":"li12","age":12}
new_result = users.insert_many([user2, user3, user4, user5])
print('Multiple users: {0}'.format(new_result.inserted_ids))
10.3 查询文档
（1）查询一条
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.jeff
users = db.comment
usertmp = users.find_one({'userid': '1003'})
print(usertmp)
（2）查询多条
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.jeff
users = db.comment
usertmp = users.find({'userid': '1003'})
for tmp in usertmp:
print(tmp)
（3）比较查询，大于小于等于
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.jeff
users = db.comment
rs = users.find({'age':{"$lt":30}}).sort("name")
for tmp in rs:
print(tmp)
（4）统计查询
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.jeff
users = db.comment
print(users.count())
（5）加索引
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.jeff
users = db.comment
from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
print(users.create_index([("age", DESCENDING), ("name", ASCENDING)]))
10.4 数据导入备份
（1）数据导出
# 指定库，指定集合，指定字段
mongoexport -d jeff -c comment --csv -f name,age -o e:/users.csv
mongoexport -d 数据库名 -c 集合名 -o 导出文件路径名 --type json/csv -f field
eg:
mongoexport -d mongotest -c users -o /home/python/Desktop/mongoDB/users.json --type json -f "_id,user_id,user_name,age,status"
参数说明：
-d ：数据库名
-c ：collection名
-o ：输出的文件名
--type ： 输出的格式，默认为json
-f ：输出的字段，如果-type为csv，则需要加上-f "字段名"
（2）数据导入
mongoimport -d dbname -c collectionname --file filename --headerline --type json/csv -f field
参数说明：
-d ：数据库名
-c ：collection名
--type ：导入的格式默认json
-f ：导入的字段名
--headerline ：如果导入的格式是csv，则可以使用第一行的标题作为导入的字段
--file ：要导入的文件
eg:
mongoimport -d mongotest -c users --file /home/mongodump/articles.json --type json
（3）MongoDB数据库备份
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
参数说明：
-h： MongDB所在服务器地址，例如：127.0.0.1，当然也可以指定端口号：127.0.0.1:27017
-d： 需要备份的数据库实例，例如：test
-o： 备份的数据存放位置，例如：/home/mongodump/，当然该目录需要提前建立，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据
实例：
sudo rm -rf /home/momgodump/
sudo mkdir -p /home/momgodump
sudo mongodump -h 192.168.17.129:27017 -d itcast -o /home/mongodump/
（4）MongoDB数据库恢复
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
参数或名：
-h： MongoDB所在服务器地址
-d： 需要恢复的数据库实例，例如：test，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2
--dir： 备份数据所在位置，例如：/home/mongodump/itcast/
--drop： 恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份的数据。就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都会被删除，慎用！
实例：
mongorestore -h 192.168.17.129:27017 -d itcast_restore --dir /home/mongodump/itcast/
原创文章，作者：6024010，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/244966.html