MongoDB数据库
- MongoDB 是一个基于分布式 文件存储的NoSQL(非关系型)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
2.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)
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 |
- 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
数据库操作
- 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
2.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
1.创建集合
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 } )
2.查看当前数据库的集合
show collections
3.删除
db.集合名称.drop()
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
数据操作
1.插入
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
db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
2.简单查询
db.集合名称.find()
3.更新
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:全文档更新
db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'})
- 例:修改多条匹配到的数据
db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})
4.保存
- 语法
db.集合名称.save(document)
如果文档的_id已经存在则修改,如果文档的_id不存在则添加
例
db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1})
5.删除
db.集合名称.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>
}
)
- 参数query:可选,删除的文档的条件
- 参数justOne:可选,如果设为true或1,则只删除一条,默认false,表示删除多条
- 例:只删除匹配到的第一条
db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})
- 例:全部删除
db.stu.remove({})
6.关于size的示例
- 创建集合
db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})
- 插入第一条数据库查询
db.sub.insert({title:'linux',count:10})
db.sub.find()
- 插入第二条数据库查询
db.sub.insert({title:'web',count:15})
db.sub.find()
- 插入第三条数据库查询
db.sub.insert({title:'sql',count:8})
db.sub.find()
- 插入第四条数据库查询
db.sub.insert({title:'django',count:12})
db.sub.find()
- 插入第五条数据库查询
db.sub.insert({title:'python',count:14})
db.sub.find()
数据查询
1.基本查询
- 方法find():查询
db.集合名称.find({条件文档})
- 方法findOne():查询,只返回第一个
db.集合名称.findOne({条件文档})
- 方法pretty():将结果格式化
db.集合名称.find({条件文档}).pretty()
2.比较运算符
- 等于,默认是等于判断,没有运算符
- 小于$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:{$gte:18}})
3.逻辑运算符
- 查询时可以有多个条件,多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
- 逻辑与:默认是逻辑与的关系
- 例3:查询年龄大于或等于18,并且性别为1的学生
db.stu.find({age:{$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:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})
4.范围运算符
- 使用"$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]}})
5.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'}}})
6.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}})
7.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)
8.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)
9.limit与skip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)
10.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})
11.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})
12.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:{$gt:20},gender:1})
13.消除重复
- 方法distinct()对数据进行去重
- 语法
db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})
- 例1:查找年龄大于18的性别(去重)
db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})
聚合(统计)
- 聚合(aggregate)主要用于计算数据,类似sql中的sum()、avg()
- 语法
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])
2.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输入
ps ajx | grep mongo
- 在mongodb中,管道具有同样的作用,文档处理完毕后,通过管道进行下一次处理
- 常用管道
- $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果
- $match:过滤数据,只输出符合条件的文档
- $project:修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
- $sort:将输入文档排序后输出
- $limit:限制聚合管道返回的文档数
- $skip:跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
- $unwind:将数组类型的字段进行拆分
3.表达式
- 处理输入文档并输出
- 语法
表达式:'$列名'
- 常用表达式
- $sum:计算总和,$sum:1同count表示计数
- $avg:计算平均值
- $min:获取最小值
- $max:获取最大值
- $push:在结果文档中插入值到一个数组中
- $first:根据资源文档的排序获取第一个文档数据
- $last:根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
$group
- 将集合中的文档分组,可用于统计结果
- _id表示分组的依据,使用某个字段的格式为'$字段'
- 例1:统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
counter:{$sum:1}
}
}
])
Group by null
- 将集合中所有文档分为一组
- 例2:求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1},
avgAge:{$avg:'$age'}
}
}
])
透视数据
- 例3:统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$name'}
}
}
])
- 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中,代码如下
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$$ROOT'}
}
}
])
$match
- 用于过滤数据,只输出符合条件的文档
- 使用MongoDB的标准查询操作
- 例1:查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}}
])
- 例2:查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}},
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])
$project
- 修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
- 例1:查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])
- 例2:查询男生、女生人数,输出人数
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,counter:1}}
])
$sort
- 将输入文档排序后输出
- 例1:查询学生信息,按年龄升序
b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
- 例2:查询男生、女生人数,按人数降序
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
])
$limit和$skip
- 限制聚合管道返回的文档数
- 例1:查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{$limit:2}])
- 跳过指定数量的文档,并返回余下的文档
- 例2:查询从第3条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{$skip:2}])
- 例3:统计男生、女生人数,按人数升序,取第二条数据
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
])
- 注意顺序:先写skip,再写limit
$unwind
- 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条,每条包含数组中的一个值
语法1
- 对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
- 构造数据
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
- 查询
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
语法2
- 对某字段值进行拆分
- 处理空数组、非数组、无字段、null情况
db.inventory.aggregate([{
$unwind:{
path:'$字段名称',
preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
}
}])
- 构造数据
db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
- 使用语法1查询
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
- 查看查询结果,发现对于空数组、无字段、null的文档,都被丢弃了
- 问:如何能不丢弃呢?
- 答:使用语法2查询
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
索引
步骤一:创建大量数据
- 执行如下代码,向集合中插入10万条文档
for(i=0;i<100000;i++){
db.t1.insert({name:'test+i',age:i})
}
步骤二:数据查找性能分析
- 查找姓名为'test1000'的文档
- 使用explain()命令进行查询性能分析
- db.t1.find({name:'test1000'}).explain('executionStats'),其中executionStats下的executionTImeMillis表示整体查询时间,单位是毫秒
步骤三:建立索引
- 创建索引,1表示升序,-1表示降序
db.集合.ensureIndex({属性:1}),如db.集合.ensureIndex({属性:1})
步骤四:对索引属性查询
- 执行上面同样的查询,并进行查询性能分析
db.t1.find({name:'test1000'}).explain('executionStats')
- 索引的命令
建立唯一索引,实现唯一约束的功能
db.t1.exsureIndex({'name':1},{'unique':true})
联合索引,对多个属性建立一个索引,按照find()出现的顺序
db.t1.ensureIndex({name:1,age:1})
查看文档所有索引
db.t1.Indexes()
- 删除索引
db.t1.dropIndexes('索引名称')
超级管理员
- 为了更安全的访问mongodb,需要访问者提供用户名和密码,于是需要在mongodb中创建用户
- 采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
- 常用系统角色如下:
- root:只在admin数据库中可用,超级账号,超级权限
- Read:允许用户读取指定数据库
- readWrite:允许用户读写指定数据库
- 创建超级管理用户
use admin
db.createUser({
user:'admin',
pwd:'123',
roles:[{role:'root',db:'admin'}]
})
启用安全认证
- 修改配置文件
sudo vi /etc/mongod.conf
- 启用身份验证
- 注意:keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错
security:
authorization: enabled
- 重启服务
sudo service mongod stop
sudo service mongod start
- 终端连接
mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'
普通用户管理
- 使用超级管理员登录,然后进入用户管理操作
- 查看当前数据库的用户
use test1
show users
- 创建普通用户
db.createUser({
user:'t1',
pwd:'123',
roles:[{role:'readWrite',db:'test1'}]
})
- 终端连接
mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1
切换数据库,执行命令查看效果
修改用户:可以修改pwd、roles属性
db.updateUser('t1',{pwd:'456'})
备份与恢复
- 语法
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
- -h:服务器地址,也可以指定端口号
- -d:需要备份的数据库名称
- -o:备份的数据存放位置,此目录中存放着备份出来的数据
- 例1
sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
- 语法
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
- -h:服务器地址
- -d:需要恢复的数据库实例
- --dir:备份数据所在位置
- 例2
mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1
与python交互
- 点击查看官方文档
- 安装python包
进入虚拟环境
sudo pip install pymongo
或源码安装
python setup.py
- 引入包pymongo
import pymongo
- 连接,创建客户端
client=pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
- 获得数据库test1
db=client.test1
- 获得集合stu
stu = db.stu
- 添加文档
s1={name:'gj',age:18}
s1_id = stu.insert_one(s1).inserted_id
- 查找一个文档
s2=stu.find_one()
- 查找多个文档1
for cur in stu.find():
print cur
- 查找多个文档2
cur=stu.find()
cur.next()
cur.next()
cur.next()
- 获取文档个数
print stu.count()