MongoDB快速入门

目录

什么是MongoDB？

MongoDB与关系型数据库对比

MongoDB应用场景

MongoDB语法

数据库操作

集合操作

安全认证

MongoDB插入指令

MongoDB查询指令

MongoDB更新指令

MongoDB删除指令

内嵌文档和数组

嵌套型的数组

固定（封顶）集合

什么是MongoDB？

        MongoDB是一个文档数据库（以 JSON 为数据模型），由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

        MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，数据格式是BSON，一种类似JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON ，和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。原则上 Oracle 和 MySQL 能做的事情，MongoDB 都能做（包括 ACID 事务）。

MongoDB与关系型数据库对比

MongoDB应用场景

1. 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、更新；

2. 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；

3. 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能；

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，并对这些信息进行多维度的分析；

5. 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等；

6. 大数据应用，使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。

MongoDB语法

数据库操作
#查看所有库
show dbs
# 切换到指定数据库，不存在则创建
use test
#如果指定的数据库不存在，MongoDB 会在插入第一条文档时自动创建它
db.myCollection.insertOne({ key: "value" })
# 删除当前数据库  
db.dropDatabase()

集合操作
#查看集合
show collections
#创建集合
db.createCollection("emp")
#删除集合
db.emp.drop()
#删除当前数据库所有用户
db.dropAllUser()

安全认证
# 设置管理员用户名密码需要切换到admin库
use admin
#创建管理员
db.createUser({user:"awei",pwd:"123456",roles:["root"]})
# 查看所有用户信息
show users
#删除用户
db.dropUser("awei")

             

常用权限

MongoDB插入指令

使用insertOne()或insertMany()方法插入文档。

// 插入一个文档
db.collection.insertOne({ key: value });

db.employees.insertOne({
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "salary": 50000.0
})


// 插入多个文档
db.collection.insertMany([{ key1: value1 }, { key2: value2 }]);

db.employees.insertMany([{
    "name": "zhangsan",
    "age": 30,
    "salary": 5000.0
}, {
    "name": "lisi",
    "age": 25,
    "salary": 2000.0
}])
MongoDB查询指令
// 查询所有文档
db.employees.find();

// 查询特定条件的文档，例如年龄为30的员工
db.employees.find({ "age": 30 });

// 以格式化的方式来显示所有文档
db.collection.find().pretty()

查询条件对照表

查询逻辑对照表

查询逻辑运算符

$lt: 存在并小于

$lte: 存在并小于等于

$gt: 存在并大于

$gte: 存在并大于等于

$ne: 不存在或存在但不等于

$in: 存在并在指定数组中

$nin: 不存在或不在指定数组中

$or: 匹配两个或多个条件中的一个

$and: 匹配全部条件

MongoDB更新指令
// 更新单个文档，将John Doe的薪水增加到60000.0
db.employees.updateOne({ "name": "zhangsan" }, { $set: { "salary": 60000.0 } });

// 更新多个文档，将所有年龄大于等于30的员工薪水增加到55000.0
db.employees.updateMany({ "age": { $gte: 25 } }, { $set: { "salary": 55000.0 } });
MongoDB删除指令
// 删除单个文档，删除名为John Doe的员工
db.employees.deleteOne({ "name": "zhangsan" });

// 删除多个文档，删除所有年龄小于25的员工
db.employees.deleteMany({ "age": { $lt: 25 } });

// 删除当前数据库
db.dropDatabase()

注意：deleteMany命令需要对查询范围内的文档逐个删除，如果希望删除整个集合，则使用drop命令会更加高效。

findOneAndDelete

       deleteOne命令在删除文档后只会返回确认性的信息，如果希望获得被删除的文档，则可以使用findOneAndDelete命令。（每次只能删除一个，如果两个age=30的数据，一次删除一个）

db.employees.findOneAndDelete({age:30})
内嵌文档和数组

       以book文档为例，一个文档中可以包含作者的信息，包括作者名称、性别、家乡所在地，一个显著的优点是，当我们查询book文档的信息时，作者的信息也会一并返回。

db.createCollection("books")
db.books.insert({
    title: "时间简史",
    author: {
        name:"霍金",
        gender:"男",
        hometown:"英国"
    }
})

查询霍金的作品

db.books.find({"author.name":"霍金"})

修改霍金的家乡所在地

db.books.updateOne({"author.name":"霍金"},{$set:{"author.hometown":"中国"}})

数组

db.books.updateOne({"author.name":"霍金"},{$set:{tags:["旅行","随笔","散文","爱情","文学"]}})

查询数组元素

# 会查询到所有的tags
db.books.find({"author.name":"霍金"},{title:1,tags:1})
#利用$slice获取最后一个tag
db.books.find({"author.name":"霍金"},{title:1,tags:{$slice:-1}})

数组末尾追加元素，可以使用$push操作符

db.books.updateOne({"author.name":"霍金"},{$push:{tags:"猎奇"}})

$push操作符可以配合其他操作符，一起实现不同的数组修改操作，比如和$each操作符配合可以用于添加多个元素

db.books.updateOne({"author.name":"三毛"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"]}}})

如果加上$slice操作符，那么只会保留经过切片后的元素

db.books.updateOne({"author.name":"三毛"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"],$slice:-3}}})

根据元素查询

#会查出所有包含伤感的文档
db.books.find({tags:"伤感"})
# 会查出所有同时包含"伤感","想象力"的文档
db.books.find({tags:{$all:["伤感","想象力"]}})
嵌套型的数组

数组元素可以是基本类型，也可以是内嵌的文档结构

{
    tags:[
        {tagKey:xxx,tagValue:xxxx},
        {tagKey:xxx,tagValue:xxxx}
    ]
}

这种结构非常灵活，一个很适合的场景就是商品的多属性表示

        

 一个商品可以同时包含多个维度的属性，比如尺码、颜色、风格等，使用文档可以表示为：

db.goods.insertMany([{
    name:"羽绒服",
    tags:[
        {tagKey:"size",tagValue:["M","L","XL","XXL","XXXL"]},
        {tagKey:"color",tagValue:["黑色","宝蓝"]},
        {tagKey:"style",tagValue:"韩风"}
    ]
},{
    name:"羊毛衫",
    tags:[
        {tagKey:"size",tagValue:["L","XL","XXL"]},
        {tagKey:"color",tagValue:["蓝色","杏色"]},
        {tagKey:"style",tagValue:"韩风"}
    ]
}])

当我们需要根据属性进行检索时，需要用到$elementMatch操作符：

#筛选出color=黑色的商品信息
db.goods.find({
    tags:{
        $elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}
    }
})

如果进行组合式的条件检索，则可以使用多个$elemMatch操作符：

# 筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品信息
db.goods.find({
    tags:{
        $all:[
            {$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}},
            {$elemMatch:{tagKey:"size",tagValue:"XL"}}
        ]  
    }
})
固定（封顶）集合

创建固定集合

db.createCollection("logs",{capped:true,size:4096,max:10})

       max：指集合的文档数量最大值，这里是10条
       size：指集合的空间占用最大值，这里是4096字节（4KB）
       这两个参数会同时对集合的上限产生影响。也就是说，只要任一条件达到阈值都会认为集合已经写满。其中size是必选的，而max则是可选的。

可以使用collection.stats命令查看文档的占用空间

db.logs.stats()

 将普通集合转换为固定集合

db.runCommand({"convertToCapped": "mycoll", size: 100000})

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