mongodb 基础知识
2016-08-19 17:26
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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 |
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
mongo或
mongodb://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()或
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":{$ne:50}}).pretty() |
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，及常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下：
>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()> db.col.insert({name:"name", value:"value"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find({name:"name", value:"value"})
{ "_id" : ObjectId("57b72c84e046f1574e641799"), "name" : "name", "value" : "value" }OR 条件
使用关键字$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。
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"}}}]) |
$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和
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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