快速掌握mongoDB(一)——mongoDB安装部署和常用shell命令

1.mongoDB简介

  mongoDB 是由C++语言编写的,是一种分布式的面向文档存储的开源nosql数据库。nosql是Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

  mongoDB是无模式的文档数据库,在关系型数据库中,数据表的每一行都拥有一样的字段,字段的名字和数据类型在创建table的时候就基本确定了,如student表的每一行都有学生编号、学生姓名、年龄等字段;而在mongoDB中,存储数据的格式类似于Json(格式为Bson),每一个document的字段的名字和数据类型可以完全不同,如在一个collection下,第一个document可以存储学生信息(学生编号、姓名、年龄、性别等),第二个document可以存储班级信息(班级编号,班级名等)。正是因为无模式的特点,让我们可以无需多余操作就能完成数据的横向扩展。下表是mongoDB和传统数据库术语的对应关系。

SQL术语MongoDB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
join  $lookup 表连接
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

 

2. mongoDB安装 

1.安装mongoDB

  mongoDB的安装步骤十分简单,下载地址:https://www.mongodb.com/download-center#community。如果我们想在Windows上安装mongoDB直接下载msi文件,双击安装即可。如果要将mongoDB安装在Linux系统上,步骤如下:

####第1步 下载解压mongdb
#下载解压二进制包,解压即安装
  cd /usr/local/src/
  curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-4.0.9.tgz
  tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.0.9.tgz
  mv mongodb-linux-x86_64-4.0.9 /usr/local/mongodb

####第2步 添加配置文件
  vim /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf
配置文件内容如下:
systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path: /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log
storage:
  dbPath: /usr/local/mongodb/data
  journal:
    enabled: true
processManagement:
  fork: true
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0

 #配置文件中指定的dbpath和log要自己添加,不然会报错,执行命令 
  mkdir -p /usr/local/mongodb/data; mkdir -p /usr/local/mongodb/logs/;cd /usr/local/mongodb/logs/; touch mongodb.log

 ####第3步 加载配置文件运行
  /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb.conf 

####第4步 添加环境变量,用于可以在任意目录下执行mongo命令 
  vim ~/.bash_profile #修改当前用户下的环境变量 PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/mongodb/bin  
  source ~/.bash_profile

  安装完成后,在任意目录下使用命令 mongo 192.168.70.133:27017 (mongo命令会默认启动127.0.0.1:27017)启动mongodb,mongoDB使用的是javascript shell,我们简单测试一下,如果出现下边的界面表示安装成功了

 

   这里简单使用一下mongoDB的shell来添加、删除数据库和collection:

2.安装Robomongo并连接数据库

  mongoDB的GUI有MongoDB Compass、studio 3T等,这里使用的是Robomongo,下载地址:https://robomongo.org/,下载完成后一直Next安装即可,连接mongoDB效果如下,Robomongo是傻瓜式的用法,可以通过客户端添加collection,document,执行shell等,具体使用方法就不再详细介绍了。

·  

  我们也可以通过shell脚本连接数据库,在Robomongo执行shell命令如下:

//连接远程数据库
  var mongo=new Mongo("192.168.70.133:27017")
//找到数据库
  var db=mongo.getDB("myDB");
//找到collecttion
  var collection=db.getCollection("userinfo");
//查询colletion中所有数据
  var list=collection.find().toArray();
//json形式打印结果
  printjson(list);

3 mongoDB的shell

  我们已经知道mongoDB是面向文档的nosql数据库,因为其无模式的特点,造成它的操作要比关系型数据库复杂一些,这里简单介绍一下mongoDB的CRUD操作。注意:从3.2版本开始,mongoDB添加了一些xxxOne()和xxxMany()方法,我们尽量使用这些新的方法。

1 添加(insert)

   添加数据的指令是insert,使用方法如下:

 

   

  insert方法的参数也可以是数组,用于批量添加数据,如下:

db.userinfos.insert([
   {_id:1, name: "张三", age: 23},
   {_id:2, name: "李四", age: 24}
]);

  从3.2版本,mongoDB添加了insertOne和insertMany方法,分别用于单条插入和批量插入,用法很简单,如下:

//insertOne用于单条添加
  db.userinfos.insertOne(
     {_id:1, name: "张三", age: 23}
    );

//insertMany用于批量添加
   db.userinfos.insertMany([
     {_id:1, name: "张三", age: 23},
     {_id:2, name: "李四", age: 24}
  ]);

2 查询(find)

  mongoDB查询使用find函数,语法如下:

  

  mongoDB使用find查询时,默认会返回主键_id,如果不想返回主键的话设置_id=0即可。mongoDB的查询语法是比较简单的,但是因为其无模式的特点,且field的值可以是对象和数组,造成mongoDB的运算符要比传统的关系型数据库多很多,如运算符$exists可用于查询field是否存在、$type用于判断filed的类型等等,这里汇总了一些常用的查询相关的运算符,有兴趣的小伙伴可以测试一下:

测试数据:

db.userinfos.insertMany([
   {_id:1, name: "张三", age: 23,level:10, ename: { firstname: "san", lastname: "zhang"}, roles: ["vip","gen" ]},
   {_id:2, name: "李四", age: 24,level:20, ename: { firstname: "si", lastname: "li"}, roles:[ "vip" ]},
   {_id:3, name: "王五", age: 25,level:30, ename: { firstname: "wu", lastname: "wang"}, roles: ["gen","vip" ]},
   {_id:4, name: "赵六", age: 26,level:40, ename: { firstname: "liu", lastname: "zhao"}, roles: ["gen"] },
   {_id:5, name: "田七", age: 27, ename: { firstname: "qi", lastname: "tian"}, address:'北京' },
   {_id:6, name: "周八", age: 28,roles:["gen"], address:'上海' }
]);
 类别  运算符  说明  实例  执行结果

比较运算符   

$gt($gte) 大于(大于等于)

db.userinfos.find(
  { age:{$gt:25}},
  { name:1 }

)

查找age>25的文档的name

结果:

  [{ "_id" : 4, "name" : "赵六" },

   { "_id" : 5, "name" : "田七" }]

 $lt($lte)  小于(小于等于)  db.userinfos.find(

  { age:{$lt:25}},
  { name:1 }

)

查找age<25的文档的name

结果: 

  [ { "_id" : 1, "name" : "张三" },

  { "_id" : 2, "name" : "李四" } ]

 $eq  等于  db.userinfos.find(

  { age:{$eq:25}},
  { name:1 }

)

查询age=25的文档的name

 结果:

  [ { "_id" : 3, "name" : "王五" } ]

 $ne  不等于

db.userinfos.find(
  { age:{$ne:25}},
  { name:1 }
)

 查询age!=25的文档的name

结果:

  [{"_id" : 1,"name" : "张三"},
  {"_id" : 2,"name" : "李四"},
  {"_id" : 4,"name" : "赵六"},
  {"_id" : 5,"name" : "田七"}]

 $in  包含  db.userinfos.find(

  { age:{$in:[24,25]}},
  { name:1 }
)

查询age在[24,25]中的文档的name

结果:

   [ { "_id" : 2, "name" : "李四" },

  { "_id" : 3, "name" : "王五" } ]

 $nin  不包含 db.userinfos.find(

  { age:{$nin:[24,25]}},
  { name:1 }
)

查询age不在[24,25]中的文档的name

结果:

  [{"_id" : 1,"name" : "张三"},
  {"_id" : 4,"name" : "赵六"},
  {"_id" : 5,"name" : "田七"}]

逻辑运算符 $and  与

db.userinfos.find(

  {$and: [

    {name:{$eq:'张三'}},

    {age:{$eq:23}}

  ]},

  {name:1}

)

 

查询name='张三'且age=23的文档 

结果:

  [ { "_id" : 1, "name" : "张三" } ]

$not   

 db.userinfos.find(

  {age:{$not:{$in:[23,24,25]}}},
  {name:1}
)

查询age不在[23,24,24]中的文档

结果:

  [ { "_id" : 4, "name" : "赵六" },

  { "_id" : 5, "name" : "田七" } ]

$or   或

 

 db.userinfos.find(

  {$or: [

    {name:{$eq:'张三'}},

    {age:{$eq:24}}

  ]},

  {name:1}

)

 

查询name='张三'或者age=24的文档 

结果:

  [ { "_id" : 1, "name" : "张三" },

  { "_id" : 2, "name" : "李四" } ]

$nor   

或的取反

 db.userinfos.find(

  {$nor: [

    {name:{$eq:'张三'}},

    {age:{$eq:24}}

  ]},

  {name:1}

)

 上边栗子的取反操作

结果:

  [ {"_id" : 3,"name" : "王五"},
   {"_id" : 4,"name" : "赵六"},
   {"_id" : 5,"name" : "田七"} ]

 评估运算符 $mod 取余

db.userinfos.find(

  {age:{$mod:[10,3]}},
  {name:1}
)

查询name%10=3的文档

结果:

[ { "_id" : 1, "name" : "张三" } ]

$regex  正则  

db.userinfos.find(

  {name:{$regex:/^张/i}},
  {name:1}
)

查询name以张开头的文档

结果:

[ { "_id" : 1, "name" : "张三" } ]

db.userinfos.find(

  {name:{$in:[/^张/,/四$/]}},
  {name:1}
)

查询name以张开头或者以四结尾的文档

结果:

[ { "_id" : 1, "name" : "张三" },

{ "_id" : 2, "name" : "李四" } ]

$where where过滤

db.userinfos.find(
  {$where :function(){return this.name=='张三';}},
  {name:1}

)

查询名字为张三的记录

结果:

  [ { "_id" : 1, "name" : "张三" } ]

注意:where可以实现所有的过滤,但是效率不高。

这是因为where采用逐行判断而不使用索引

 $expr  表达式过滤

db.userinfos.find(
  { $expr:{$lt:["$age","$level"]}},
  { name:1 }

)

 查询age<level的记录

结果:

[ { "_id" : 3, "name" : "王五" },

{ "_id" : 4, "name" : "赵六" } ]

 

元素运算符   $exists field是否存在

db.userinfos.find(
  { address:{$exists:true}},
  { name:1 }

)

查询存在address字段的文档

结果:

[ { "_id" : 5, "name" : "田七" },

{ "_id" : 6, "name" : "周八" } ]

$type field类型

db.userinfos.find(

  {name:{$type:'string'}},

  {name:1}

)

 查询name为string的文档

结果:

  所有文档都匹配

数组运算符     $all  包含所有元素才匹配成功  db.userinfos.find(

  {roles:{$all:['vip','gen']}},

  {name:1}

)

查询roles中包含vip和gen的文档

结果:

 [ { "_id" : 1, "name" : "张三" },

{ "_id" : 3, "name" : "王五" } ]

 $eleMatch  只要有一个元素符合就匹配成功  db.userinfos.find(

  {roles:{$elemMatch:{ $eq: 'vip', $ne: 'gen' }}},

  {name:1}

)

 查询roles中有元素等于vip,或有元素不等于gen的文档

结果:

  [{"_id" : 1,"name" : "张三"},
  {"_id" : 2,"name" : "李四"},
  {"_id" : 3,"name" : "王五"}]

$size  元素个数相同的匹配成功  db.userinfos.find(

  {roles:{$size:2}},

  {name:1}

)

 查询roles中有两个元素的文档

结果:

[ { "_id" : 1, "name" : "张三" },

{ "_id" : 3, "name" : "王五" } ]

3 修改(update)

  mongoDB修改documen使用的命令是update,语法如下:

  mongoDB的update默认只修改一条document,如果想修改所有符合条件的documet的话,可以设置multi:true。upsert表示当没有符合过滤条件的文档时,就添加一条文档,并将修改的内容作为新增document的值。mongoDB的update功能比较丰富,如可以修改field的名字,删除field,以及对数组进行增删改。从3.2版本开始,mongoDB添加了updateOne()和updateMany()方法,用于修改单条或者多条数据,推荐使用新的方法,语法如下:

 //将age<25的记录的level修改为50,只修改一条。updateOne相当于update设置multi:false
db.userinfos.updateOne(
   {age:{$lt:25}},
   {$set:{level:50}}
   )
 //将age<25的记录的level修改为50,所有符合条件的记录都修改。updateMany相当于update设置multi:true
db.userinfos.updateMany(
   {age:{$lt:25}},
   {$set:{level:50}}
   )

  这里汇总了mongoDB中关于update的相关运算符,有兴趣的小伙伴可以测试一下:

 测试数据:

db.userinfos.insertMany([
   {_id:1, name: "张三", age: 23,level:10, ename: { firstname: "san", lastname: "zhang"}, roles: ["vip","gen" ]},
   {_id:2, name: "李四", age: 24,level:20, ename: { firstname: "si", lastname: "li"}, roles:[ "vip" ]},
   {_id:3, name: "王五", age: 25,level:30, ename: { firstname: "wu", lastname: "wang"}, roles: ["gen","vip" ]},
   {_id:4, name: "赵六", age: 26,level:40, ename: { firstname: "liu", lastname: "zhao"}, roles: ["gen"] },
   {_id:5, name: "田七", age: 27, ename: { firstname: "qi", lastname: "tian"}, address:'北京' },
   {_id:6, name: "周八", age: 28,roles:["gen"], address:'上海' }
]);
 值操作运算符 $currentDate

修改field值为当前时间,

如果field不存在则添加field

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$currentDate:{

    createtime:{$type:'timestamp'}}

  }
)

将张三的createtime字段值修改为当前时间

  格式为时间戳("createtime" : Timestamp(1560663270, 1))

补充:如果不设置$type,默认的格式为date

  格式为date("createtime" : ISODate("2019-06-16T05:38:21.119Z"))

  

$set

修改值

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$set:

    {level:20}

  }
)

 将张三的level修改为20。如果要修改的field不存在,不会添加新的field。
$setOnInsert 

只有在新增document时进行赋值,

一定要设置upsert:true

 

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$setOnInsert:

    {level:30}

  },
  {upsert:true}
)

 因为已经有name=张三的document,所以不做任何操作

db.userinfos.update(
  {name:'吴九'},
  {$setOnInsert:{level:30}},
  {upsert:true}
)

 添加一个name=吴九的document,并设置level为30
$inc 自增

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$inc:

    {age:10}

  }
)

张三的age自增10,age修改为23+10=33
$mul 自乘

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$mul:

    {age:2}

  }
)

张三的age自乘2,age修改为23*2=46
$min 取小

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$min:

    {age:13}

  }
)

张三的age取小值,因为23>13,所以修改age为13。如果修改的值比23大,那么不做操作。
$max 取大

db.userinfos.update(
  {name:'张三'},
  {$max:

    {age:33}

  }
)

张三的age取大值,因为23<33,所以修改age为33。如果修改的值比23小,那么不做操作。
字段操作运算符   $rename  修改filed的名字  db.userinfos.update(

  {name:'张三'},
  {$rename:

    {age:'年龄'}

  }
)

 将张三的age字段名改成年龄,值不变,年龄=23
$unset  删除field  db.userinfos.update(

  {name:'张三'},
  {$unset:

    {level:''}

  }
)

 将张三的level字段删除

 

   数组相关的update运算符:

测试数据:

   db.students.insertMany(
        [{ "_id" : 1, "grades" : [ 85, 80, 80 ] },
        { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]
   )
 数组运算符 $ 单个占位符

db.students.updateOne(
  { _id: 1, grades: 80 },
  { $set: { "grades.$" : 82 } }
)

修改_id=1的文档graders中第一个值为80的元素,值改成82

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [ 85, 82, 80 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]

 $[]  所有元素占位符  

db.students.updateOne(
  { _id: 1},
  { $set: { "grades.$[]" : 100 } }
)

 

修改_id=1的文档graders中所有元素,值改成100

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [ 100, 100, 100 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]

 $[<identifier>]  符合arrayFilter过滤条件的元素占位符  

db.students.updateOne(
  { _id: 2},
  { $set: { "grades.$[element]" : 100 } },
  { arrayFilters: [ { "element": { $gte: 90 } } ]}
)

 

修改_id=2的文档graders中大于等于90的元素,值改成100

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 82, 80  ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 100, 100 ] }]

 $push  添加元素  

db.students.updateOne(
  { _id: 1 },
  { $push: { "grades" : 98 } }
)

 

在_id=1的文档graders中添加元素

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80 ,98 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]

$addToSet  添加不存在的元素,如果元素已经存在则无操作  db.students.updateOne(
  { _id: 1 },
  { $addToSet: { "grades" : 100 } }
)
 

在_id=1的文档graders中添加元素

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80 ,98,100 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]

补充:如果添加的元素是85,因为85已经存在,所以不执行操作

 $pop  弹出(移除)元素  

db.students.updateOne(
  { _id: 1 },
  { $pop: { "grades" : 1 } }
)

 移除最后一个元素

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88, 90, 92 ] }]

补充:如果{ $pop: { "grades" : -1 } }表示从前边弹出,移除第一个元素

$pullAll 根据值移除数组中的元素

db.students.update(
  {_id:2},
  {$pullAll:{"grades":[88,90]}}
)

移除_id=2的文档的graders中值为88,90的所有元素

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80  ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 92 ] }]

 $pull  移除符合条件的元素  

db.students.update(
  {_id:2},
  {$pull:{"grades":{$gt:90}}}
)

 

移除_id=2的文档的graders中大于90的所有元素

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80  ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88,90 ] }]

  数组批量添加

相关运算符

 $each  和$push,$addToSet配合使用,用于批量添加元素  

db.students.update(
  {_id:1},
  {$push:

    {grades:{$each:[99,100]}}

  }

)

在_id=1的文档graders中添加元素[99,100]

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80 ,99,100 ] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88,90 ,92] }]

 $slice  和$push,$each配合使用,用于限制元素个数  

db.students.update(
  {_id:1},
  {$push:

    {grades:{$each:[99,100],$slice:4}}

  }
)

 在_id=1的文档graders中添加元素[99,100]

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [  85, 80, 80 ,99] },
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88,90 ,92] }]

如果使用$slice:-4,则保留后4个元素

$sort 和$push,$each配合使用,在添加元素后进行排序

db.students.update(
  {_id:1},
  {$push:

    {grades:{$each:[70,100],$sort:1}}

  }
)

在_id=1的文档graders中添加元素[99,100],并排序

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [70,80,80,85,100]},
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88,90 ,92] }]

如果使用$sort:-1,则倒序排序

$position 和$push,$each配合使用,指定插入元素的位置

db.students.update(
  {_id:1},
  {$push:

    {grades:{$each:[70,100],$position:1}}

  }
)

 在_id=1的文档graders中,从索引1开始插入元素[99,100]

结果:

  [{ "_id" : 1, "grades" : [85,70,100,80,80]},
  { "_id" : 2, "grades" : [ 88,90 ,92] }]

4.删除(remove/delete)

  在3.2以前的版本中,mongoDB使用remove方法来删除文档,用法如下:

  

  从3.2版本开始,提供了deleteOne()和deleteMany()方法,分别用于删除单条和多条document,语法如下:

//删除单条document,功能类似于remove设置justOne:true
  db.userinfos.deleteOne({age:{$gt:25}})
//删除所有符合条件的document,功能类似于remove设置justOne:false
  db.userinfos.deleteMany({age:{$gt:25}})

  本篇是mongoDB的第一篇,简单介绍了mongoDB的安装方法,通过js shell进行mongoDB的CRUD操作,后续会逐步介绍mongoDB的索引、数据聚合、GridFS和C#驱动,以及副本集和sharing集群搭建。如果本文由错误的地方,希望大家可以指出,我会及时修改,谢谢。

 

posted @ 2019-07-16 08:32 捞月亮的猴子 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏