[学习笔记] MongoDB

MongoDB学习笔记

基本概念

​ MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，由C++语言编写，是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系型数据库的

​ MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似JSON的BSON（Binary-JSON）格式，因此它可以存储比较复杂的数据类型

​ MongoDB中的记录是一个文档，是一个由字段和值对（filed: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，它的值除了使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

​ MongoDB最大特点就是它支持的查询语言非常强大，语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可实现类似关系型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

业务应用场景

​ 传统的关系型数据库在数据操作的三高需求以及应对Web2.0的网站需求面前略显乏力：

• High performance：对数据库高并发读写的需求
• Huge Storage：对海量数据的高效率存储和访问的需求
• High Scalability & High Availability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

MongoDB具体应用场景

• 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
• 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
• 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
• 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
• 视频直播。使用MongoDB存储用户信息、点赞互动信息等

​ 这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：数据量大、读写操作频繁、低价值数据对事务性要求不高。对于这样的数据，更适合使用MongoDB进行存储

什么时候选择使用MongoDB

• 应用不需要事务和复杂JOIN支持
• 需求会变、数据模型无法确定、想快速迭代开发的新应用
• 需要大量的地理位置查询、文本查的应用
• 需要99.999%高可用的应用
• 需要存储的数据不丢失的应用
• 需要TB甚至PB级别数据存储的应用
• 需要3000以上甚至更高的读写QPS的应用

术语对照

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	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
	嵌入文档	MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接
primary key	primary key	主键，MongoDB自动将_id字段设置为主键

存储的数据类型

​ MongoDB的最小存储单位就是文档对象（document），文档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，是一种类似JSON的一种二进制形式的存储格式，支持内嵌的文档对象和数据对象，但BSON有JSON没有的一些数据类型，比如Date、Bin Date

​ BSON中，除了基本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

基本命令

打开一个连接到本地实例的MongoShell

mongosh

显示当前MongoDB实例中的所有数据库

show databases
show dbs

切换到数据库<dbname>

use <dbname>

显示当前使用中的数据库名称

db

清屏

cls

显示当前数据库中的所有集合

show collections

删除当前的数据库

db.dropDatabase()

退出mongosh对话

exit

创建/插入文档

在集合中插入一个新的文档

insertOne
db.users.insertOne({name:"Donk"})

在集合中插入多个新的文档

insertMany
db.users.insertMany([{name:"Donk"},{name:"Shiro"},{name:"Niko"}])

查找

查询所有的文档

find
db.users.find()

查询所有满足参数对象<filterObject>中指定过滤条件的数据

find(<filterObject>)
db.users.find({name:"Donk"})

查询所有满足参数对象<filterObject>中指定过滤条件的数据，并且只返回<selectObject>中指定的字段

db.find(<filterObject>, <selectObject>)
db.users.find({name:"Donk"}, {name:1, age:1})

与find用法相同，找到满足过滤条件的对象，但只返回第一条

findOne()
db.users.findOne({level:1})

返回满足条件的记录的数量

countDocuments

使用给定的字段按照升序或者降序来排序

sort

限定只返回给定数量的文档

limit

从头开始跳过给定数值的文档

skip

更新

更新满足条件的第一个文档

updateOne

更新满足条件的所有文档

updateMany

替换满足条件的第一个文档

replaceOne

通过传入的文档替换已有文档或插入一个新的文档

save

只更新文档中$set指定的字段，不会影响其他字段

$set

用于递增或递减文档中指定字段值的操作符

$inc

更新某个字段的名称

$rename

删除一个字段

$unset

将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值

$push

将值从一个数组中移除

$pull

将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值，若重复则不加入

$addToSet

删除

删除满足条件的第一个文档

deleteOne

删除满足条件的所有文档

deleteMany

过滤条件

$eq	等于
$ne	不等于
$gt/$gte	大于/大于等于
$lt/$lte	小于/小于等于
$in	值在指定值列表中，就返回该文档
$nin	值不等于指定值列表中的任何一个，就返回该文档
$and	检查复数条件是否均为真
$or	检查复数条件中是否有一个为真
\(not | 将\)not里面的过滤条件取反
$exists	检查一个字段是否存在
$expr	在不同的字段之间做比较

聚合

$sum	计算总和
$avg	计算平均值
$min	获取最小值
$max	获取最大值
$push	将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值
$first	获取第一个文档数据
$last	获取最后一个文档数据