MongoDB快速入门

什么是MongoDB？

MongoDB与关系型数据库对比

MongoDB应用场景

MongoDB语法

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

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；
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；
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；
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、礼物信息等；
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

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#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

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#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

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# 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。

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// 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

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// 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

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// 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

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// 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）

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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。

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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

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db.books.find({"author.name":"霍金"})

修改霍金的家乡所在地

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

数组

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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

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# 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

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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

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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

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

根据元素查询

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#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

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{
    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：

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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：

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#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：

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# 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

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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

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db.logs.stats()

将普通集合转换为固定集合

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