001 mongodb

文章目录

• NoSql
• • 分类
  • • 键值(Key-Value)存储数据库
    • 列存储数据库
    • 文档型数据库
    • 图形(Graph)数据库
  • NoSql的应用场景
• MongoDb
• • 笛卡尔集
  • mysql与mongodb逻辑结构对比
  • mongodb社区版下载地址
  • [windows mongodb7.0配置安装](#windows mongodb7.0配置安装)
  • • mongoshell下载地址
    • windows下创建名为mongod.cfg的配置文件
    • 运行mongodb
    • 检查mongodb服务状态
  • [linux mongodb4.0.5配置安装](#linux mongodb4.0.5配置安装)
  • • 常规参数
    • 配置文件示例和以配置文件方式启动
    • 客户端shell的使用及参数说明
  • 数据库与集合的基础操作
  • mongodb数据类型
  • 数据的新增
  • 数据的查询
  • • 排序与分页
    • 基于复合属性查找
    • 基于数组查询
  • 数组嵌套查询
  • 修改与删除
  • • 修改
    • 删除字段
    • 向数组添加
    • • [set](#set)
      • \$addToSet
      • \$push不判断重复
    • \$pull删除
    • \$pop删除
    • \$elemMatch
    • 只会更新第一条
    • [更新所有 匹配的条件](#更新所有 匹配的条件)

NoSql

分类

键值(Key-Value)存储数据库

这类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下。举例:Tokyo Cabinet/Tyrant，Redis，Voldemort，Oracle BDB

列存储数据库

这部分数据库通常是用来应付分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特定是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra，HBase，Riak

文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB，MongoDb。国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J，InfoGrid，Infinite Graph

NoSql的应用场景

1.数据模型比较简单

2.需要灵活性更强的IT系统

3.对数据库性能要求较高

4.不需要高度的数据一致性

MongoDb

笛卡尔集

在探讨MySQL和MongoDB在处理电影表、影评表、影评评论表时为何一个可能出现笛卡尔集而另一个不会的问题时，我们首先要理解这两种数据库的本质区别。

MySQL（关系型数据库）

数据结构：MySQL是关系型数据库，数据以表格形式严格定义，并通过SQL语言进行查询。表与表之间存在明确的关系，通常通过主键和外键来维护。

笛卡尔集问题：当在MySQL中进行多表连接查询时，如果没有明确指定连接条件（如使用WHERE子句或JOIN条件），系统会返回所有可能的组合，即笛卡尔集。这是因为关系型数据库通过表之间的关联来组织和查询数据。

示例：假设有电影表和影评表，如果没有正确指定连接条件，查询结果将是两部表中所有记录的组合，这通常会导致数据量巨大且不包含有效信息的结果集。

MongoDB（文档型数据库）

数据结构：MongoDB是文档型数据库，使用BSON（Binary JSON）格式存储数据。它不依赖于固定的表结构，而是存储自包含的文档。每个文档可以有不同的字段和结构。

避免笛卡尔集：在MongoDB中，数据通常以嵌套文档或数组的形式组织，这意味着相关信息被整合在同一个文档中。由于不存在严格的表结构，因此在进行查询时，不需要像关系型数据库那样进行表连接操作。这种数据模型自然地避免了笛卡尔集的问题。

示例：在MongoDB中，一部电影的信息和它的影评可以被组织在同一个文档中，或者通过某种方式关联（如使用电影ID作为影评文档中的一个字段）。这样，在查询时就不会产生无关的组合。

总结

MySQL等关系型数据库在处理多表查询时需要明确指定连接条件，否则会产生笛卡尔集。

MongoDB的文档型数据模型使得相关数据可以自然地组织在一起，从而避免了笛卡尔集的问题。

在设计数据库和编写查询时，了解这两种数据库的不同特性和最佳实践是非常重要的。

综上所述，虽然MySQL和MongoDB都可以用来存储和查询电影、影评等相关信息，但由于它们的数据模型和查询方式的不同，MongoDB在处理这类数据时不会遇到MySQL中可能出现的笛卡尔集问题。

mysql与mongodb逻辑结构对比

数据库对应数据库

表对应集合

数据行对应文档

字段对应字段

外键对应嵌套文档

关系型数据库	MongoDb
database(数据库)	database（数据库）
table （表）	collection（ 集合）
row（ ⾏）	document（ BSON ⽂档）
column （列）	field （字段）
index（唯⼀索引、主键索引）	index （全⽂索引）
join （主外键关联）	embedded Document (嵌套⽂档)
primary key(指定1⾄N个列做主键)	primary key (指定_id field做为主键)
aggreation(groupy)	aggreation (pipeline mapReduce)

mongodb社区版下载地址

https://www.mongodb.com/download-center/community

windows mongodb7.0配置安装

mongoshell下载地址

https://www.mongodb.com/try/download/shell

mongosh

windows下创建名为mongod.cfg的配置文件

systemLog:
    destination: file
    path: C:\Program Files\MongoDB\Server\7.0\log\mongod.log
    logAppend: true
storage:
    dbPath: C:\Program Files\MongoDB\Server\7.0\data
net:
    bindIp: 127.0.0.1
    port: 27017

运行mongodb

mongod --config "C:\Program Files\MongoDB\Server\7.0\mongod.cfg"

检查mongodb服务状态

services.msc

linux mongodb4.0.5配置安装

#下载
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-4.0.5.tgz 
# 解压
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-4.0.5.tgz

#创建数据库目录
mkdir -p /data/mongo
 # 启动mongo
./bin/mongod --dbpath=/data/mongo/

常规参数

参数	说明
dbpath	数据库⽬录，默认/data/db
bind_ip	监听IP地址，默认全部可以访问
port	监听的端⼝，默认27017
logpath	⽇志路径
logappend	是否追加⽇志
auth	是否开启⽤户密码登陆
fork	是否已后台启动的⽅式登陆
config	指定配置⽂件

配置文件示例和以配置文件方式启动

vim mongo.conf

dbpath=/data/mongo/ 
port=27017
bind_ip=0.0.0.0
fork=true 
logpath = /data/mongo/mongodb.log
logappend = true 
auth=false

./bin/mongod -f mongo.conf

客户端shell的使用及参数说明

#启动客户端 连接 本机的地的默认端口
./bin/mongo 
# 指定IP和端口
./bin/mongo --host=127.0.0.1 --port=27017

mongo shell 是⼀个js 控台，可以执⾏js 相关运算

db.createUser({ user: "root", pwd: "123456", roles: [{ role: "dbOwner", db: "commentDB" }] });

数据库与集合的基础操作

  #查看数据库
  show dbs; 
  #切换数据库
  use dd; 
  #创建数据库与集合，在插入数据时会自动 创建数据库与集和
  db.self.insertOne({name:"dd",sex:"man"}); 
  #查看集合
  show tables; 
  show collections; 
  #删除集合
  db.self.drop(); 
  #删除数据库
  db.dropDatabase()

mongodb数据类型

字符串 整型 布尔 浮点型 日期类型

Date():日期类型的字符串

new Date():日期类型

数据的新增

关于Mongodb数据插⼊的说明

1.数据库的新增不需要序先设计模型结构，插⼊数据时会⾃动创建。

2.同⼀个集合中不同数据字段结构可以不⼀样

指定ID 
 db.self.insert([ 
  {_id:1,name:"dd",sex:"man",age:1}, 
  {_id:2,name:"dd",sex:"women",birthday:new Date("1999-11-    
11")}

数据的查询

概要：

a. 基于条件的基础查询

b. and、or、in、gt、gte、lt、$lte 运算符

c. 基于 sort skip limit ⽅法实现排序与分⻚

d. 嵌套查询

e. 数组查询

f. 数组嵌套查询

逻辑运算：and、or

其值为多个逻辑的组合运算，后⾯跟中括号，中括号包括多个⼤括号。

值运算：in、gt、gte、lt、$lte $all

基于具体的值进⾏运算

 #基于ID查找
db.emp.find({_id:001})
 #基于属性查找
db.emp.find({"name":"dd"})
 # && 运算 与大于 运算
db.emp.find({"job":"程序员","salary":{$gt:8000}})
 # in 运算
db.emp.find({"job":{$in:["程序员","客服"]}})
 # or 运算
db.emp.find({$or:[{job:"程序员"  },{job:"客服"}] })

排序与分页

db.emp.find().sort({dep:1,salary:-1}).skip(6).limit(3)

基于复合属性查找

 基于复合属性查找 时必须包含其所有的值 并且顺序一致
 db.student.find({grade:{math:87,english:85,physics:90} }) 
 #基于复合属性当中的指定值 查找。注：名称必须用双引号
 db.student.find({"grade.math":87}); 
 db.student.find({"grade.math":{"$gt":80}});

基于数组查询

db.subject.insertMany([ 
 {_id:"001",name:"张三",subjects:["math","english","physics"]}, 
 {_id:"002",name:"李四",subjects:["math","english"]}, 
 {_id:"003",name:"王五",subjects:["chemistry","biology","medicine"]}, 
 {_id:"004",name:"王三",subjects:["languistics","literature","sociology"]}, 
 ])

# 与嵌套查询一样，必须是所有的值 并且顺序一至
db.subject.find({subjects:["math","english","physics"]}) 
# $all 匹配数组中包含该两项的值。注：顺序不作要求
db.subject.find({subjects:{"$all": ["math","english"]}}) 
注：
# 简化数组查询
db.subject.find({subjects:"math"}) 
# 简化数组查询 ，匹配数组中存在任意一值。与$all相对应
db.subject.find({subjects:{$in: ["math","english"]}})

数组嵌套查询

{  
    "_id": ObjectId("..."),  
    "subjects": [  
        {  
            "name": "redis",  
            "hour": 12  
        },  
        {  
            "name": "mysql",  
            "hour": 120  
        },  
        {  
            "name": "mongodb",  
            "hour": 8  
        }  
    ]  
}

 #基础查询 ，必须查询全部，且顺序一致
 #这个查询会匹配subjects数组中有一个对象其name为"redis"且hour为12的文档
 #上面的文档满足这个条件。
 db.subject2.find({subjects:{name:"redis",hour:12} }) 
 
 #这个查询会匹配subjects数组的第一个元素的hour字段大于12的文档 
 #上面的文档不满足这个条件，但如果您调整数组元素的顺序，将hour大于12的对象放在第一个位置，它就会满足这个条件。注意，这个查询是依赖于数组元素的顺序的
 db.subject2.find({"subjects.0.hour":{$gt:12}}) 
 
 #这个查询会匹配subjects数组中有任何一个对象的hour字段大于12的文档。上面的文档满足这个条件，因为mysql的课时是120。 
 db.subject2.find({"subjects.hour":{$gt:12}}) 
 
 # $elemMatch 元素匹配，指定属性满足，且不要求顺序一致
 #这个查询使用$elemMatch操作符来匹配subjects数组中有一个对象其name为"redis"且hour为12的文档。上面的文档满足这个条件。
 db.subject2.find({subjects:{$elemMatch:{name:"redis",hour:12}}}) 
 
 # 数组中任意元素匹配 不限定在同一个对象当中
 #这个查询会匹配subjects数组中有对象的name为"mysql"且有其他对象的hour为120的文档。注意，这两个条件不需要在同一个对象上满足。上面的文档满足这个条件。
 db.subject2.find({"subjects.name":"mysql","subjects.hour":120})

修改与删除

修改

db.表.update(条件,{设置值},false,false)

删除字段

db.subjects2.update({"_id":"001"},{$unset:{"subjects":1}})

在MongoDB中，_id 字段通常是一个 ObjectId 类型，而不是一个简单的字符串如 "001"。如果你确实有一个文档的 _id 字段是字符串 "001"，那么这条命令是可以正常工作的。不过，通常情况下，_id 是一个 ObjectId 的实例。

解析该命令：

db.subjects2.update(...): 这表示你要更新 subjects2 这个集合中的文档。

{"_id":"001"}: 这是查询条件，表示你要更新 _id 字段值为 "001" 的文档。如果你的 _id 是 ObjectId 类型，你需要确保这里的值与实际的 ObjectId 字符串相匹配。

{unset:{"subjects":1}}: 这是更新的操作。unset 是 MongoDB 的一个更新操作符，用于从文档中移除指定的字段。在这里，它试图从匹配的文档中移除 subjects 字段。

所以，这条命令的作用是：

在 subjects2 集合中，找到 _id 为 "001" 的文档（或者是一个具体的 ObjectId 字符串，如果你的 _id 是这种类型）。

从该文档中移除 subjects 字段及其值。

如果 _id 字段实际上是 ObjectId 类型，并且你想要根据一个具体的 ObjectId 来更新文档，你需要将命令修改为类似于以下内容（假设你的 ObjectId 是 ObjectId("507f191e810c19729de860ea")）：

javascript

db.subjects2.update({"_id": ObjectId("507f191e810c19729de860ea")}, {$unset: {"subjects": ""}})

注意，在 $unset 中，字段名的值可以是空字符串 "" 或者数字 1，两者在这里的效果是相同的。都是指示 MongoDB 移除该字段。在最新的 MongoDB 版本中，推荐使用空字符串 "" 作为\ $unset 的值。

如果你的 _id 确实是一个简单的字符串，比如 "001"，并且你想要移除 subjects 字段，那么你提供的命令就是正确的。

向数组添加

$set

如果你想使用$set 操作符来更新 subject2 集合中的文档，你需要注意 $set 和 addToSet 在功能上的区别。addToSet 用于向数组添加一个新元素，但仅当该元素不在数组中时才添加。而 set 操作符用于设置指定字段的值，如果字段不存在，set 将创建一个新字段，使用 $set 不会检查数组中是否已经存在相同的元素。

如果你确定要使用 $set 来更新 subjects 字段，并且你知道你想要设置的确切数组结构，你可以这样做。但是，请注意，这将直接替换 subjects 数组的当前内容，而不是向数组中添加一个新元素。

以下是如何使用 $set 来更新 subjects 字段的示例：

db.subject2.update(  
    {id: "002"},  
    {$set: {subjects: [{name: "redis", hour: 30}, {name: "dubbo", hour: 50}, {name: "mongodb", hour: 40}]}}  
)

在这个例子中，subjects 数组被设置为一个新的数组，其中包含三个对象。如果 id 为 "002" 的文档原先有其他 subjects，它们将被这个新数组完全替换。

如果你只是想用 $set 添加或修改数组中的特定元素，而不是替换整个数组，你需要指定数组索引。例如，如果你想设置 subjects 数组的第一个元素，你可以这样做：

db.subject2.update(  
    {id: "002"},  
    {$set: {"subjects.0": {name: "dubbo", hour: 50}}}  
)

这将把 id 为 "002" 的文档的 subjects 数组的第一个元素设置为 {name: "dubbo", hour: 50}。如果数组索引超出当前数组长度，MongoDB 将不会执行任何操作。

请注意，这种方法需要你知道你想要更新的数组元素的确切索引，而且它会替换指定索引处的元素，而不是添加一个新元素。如果你不确定数组的结构或长度，使用 $addToSet 通常更安全，因为它会确保不会添加重复的元素。

$addToSet

db.subject2.update({id:"002"},{$addToSet:{subjects: {name:"dubbo",hour:50}}})

这条命令的意图是向id为"002"的文档的subjects数组中添加一个新的课程对象，但仅当这个课程对象在数组中尚不存在时。

{  
    "_id": ObjectId("..."),  
    "id": "002",  
    "subjects": [  
        {  
            "name": "redis",  
            "hour": 30  
        },  
        {  
            "name": "mongodb",  
            "hour": 40  
        }  
        // 注意，此时还没有 {name:"dubbo",hour:50} 这个对象  
    ]  
}

在执行了 db.subject2.update({id:"002"},{$addToSet:{subjects: {name:"dubbo",hour:50}}}) 命令后，文档将被更新为：

{  
    "_id": ObjectId("..."),  
    "id": "002",  
    "subjects": [  
        {  
            "name": "redis",  
            "hour": 30  
        },  
        {  
            "name": "mongodb",  
            "hour": 40  
        },  
        {  
            "name": "dubbo",  
            "hour": 50  
        }  
        // {name:"dubbo",hour:50} 已经被添加到 subjects 数组中  
    ]  
}

$push不判断重复

$pull删除

$pop删除

$elemMatch

只会更新第一条

db.emp.update({"dep":"技术部"},{$inc:{salary:100}})

更新所有 匹配的条件

db.emp.updateMany({"dep":"技术部"},{$inc:{salary:100}})