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mongodb 基础入门教程

2015-07-29 01:53

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算是学习下来精炼的笔记,希望对大家有帮助。如果有问题欢迎大家指正。

0.概述

MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。

下面是与sql概念的对比。能够帮助我们更好的理解mongodb。

SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 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
table joins 表连接,MongoDB不支持
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

总结下来,传统的关系型数据库的内容结构是

Mongodb与之对应的就是

1.brew安装

不推荐用brew,因为现在mongodb闭源了,brew里已经搜索不到mongodb,不过还是可以用brew安装的,这篇就不写了。

2.官网下载

直接去官网下载一个zip,解压完放到usr/local/里(control+shift+。可以显示隐藏文件夹),改名为mongodb。

然后添加一个环境变量就可以用了

$ export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

这样就添加好了,反正就是现在可以用了。

可以用mongo来测试是否安装好了,如果都弄好了应该会弹出版本。

3.创建data/db文件夹

接下来就是新建data/db然后运行mongodb的步骤了。

不过mac os catalina现在有问题,跟目录不让写东西了,所以要曲线救国,根据mongodb给的最新的解决办法就是在/Users/(你的用户名)/data/db/里当目录了

最后带上--dbpath= ,如果不添加会默认到/data/db里

sudo mongod --dbpath=/Users/Wangzirui/data/db

如果不是卡特琳娜那好说,

sudo mkdir -p /data/db 然后 sudo mongod 就完事了。

更改catelina限制之后(关闭sip)。可以直接用 sudo mount -uw / 更改跟目录权限,就可以直接sudo mongod就完事了。

然后另一个终端进入/usr/loacl/mongodb/bin/

然后./mongo就启动了mongo的客户端

或者直接mongo也可以。

4.开启服务创建客户端

启动服务:

sudo mount -uw /

sudo mongod

启动客户端:

mongo

5.命令

5.1 db操作

5.2 collection操作

5.3 document操作

collectionname代指相对应的collcetion名字(mysql里叫表,Mongodb里叫collection,都是一个数据库里的一种结构) 现在操作的不是表也不是集合,而是集合里的一个数据结构叫做document,文档,文档相当于mysql里的一个记录行。

5.4 document 查询

经过上面的讲述,能了解到一点,基于database来查询collections里的数据都是通过db.collcetion_name.方法 来进行操作的,同理。对document的查询,我们之前也在查看collection时用过,他就是find()方法。

find里面可以加参数,不加的话就是现实collection里所有的document。

6.备份和恢复

6.1备份

直接在终端输入,不要在mongodb的客户端输入

mongodump -h hostname -d dbname -o dbdirectory

-h 服务器地址,可以指定端口号。本机可以不填

-d 具体Mongodb下哪个数据库

-o 你想保存到本地的什么地方

例如本机 下在termainal直接输入 mongodump -d laotie -o wenjianjia

然后就把 laotie这个数据库保存到Users/wangzirui/wenjianjia这个文件夹里了

6.2恢复

同样直接在终端输入

Mongorestore -h hostname -d dbname --dir

-h 服务器地址,可以指定端口号。本机可以不填

-d 你想让这个数据库叫什么,不一定是原名

-Dir 这个备份文件在哪里

7.聚合

aggregate,就是一个管道,类似中间件或者是函数的链式调用。最终导出想要的数据。

7.1group

首先放一个student集合的数据,聚合所有的操作都是按照这些数据来的。

> db.student.find()
{ "_id" : ObjectId("5e003b92f197cb08dc74a311"), "name" : "duanyuxin", "age" : 21, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5e003b92f197cb08dc74a312"), "name" : "baiyu", "age" : 20, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5e003f66f197cb08dc74a313"), "name" : "wangzirui", "age" : 22, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5e003f8ff197cb08dc74a314"), "name" : "zhuhuan", "age" : 22, "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("5e003f8ff197cb08dc74a315"), "name" : "caoyajing", "age" : 12, "sex" : "female" }

先放例子:

> db.student.aggregate({
     $group:{_id:"$sex",avg_age:{$avg:"$age"}}
})


{ "_id" : "male", "avg_age" : 21 }
{ "_id" : "female", "avg_age" : 17 }

$group的对象里,前面开头的域(字段)代表下面将要输出的域的值。 后面的$sex表示的是我拿什么东西当做group分组的键值。如果我针对不同的age分组,那么我将会得到

> db.student.aggregate({
     $group:{_id:"$age"}
})

{ "_id" : "12"}
{ "_id" : "20"}
{ "_id" : "21"}
{ "_id" : "22"}

的结果。

接着说avg_age,这个域是我们自己定义的。(可能是先入为主,我总觉得说字段更为适应,大家也更容易理解),叫什么都行,但是后面$avg:"$age"的意思就是,首先前面$avg就是取平均值,取得就是你后面$age的平均值。然后输出的时候就打印"avg_age:前面符合id分类的文档的age平均值"

如果想计算整个文档的某些值,仅需要把_id:null然就可以不分组,直接用整个文档来算。

> db.student.aggregate({
     $group:{_id:null,avg_age:{$avg:"$age"}}
})

{ "_id" : null, "avg_age" : 19.4 }

$sum:

另外讲一个$sum的用法,先看怎么用。

> db.student.aggregate({
     $group:{_id:null,count:{$sum:1},avg_age:{$avg:"$age"}}
})

{ "_id" : null, "count" : 5, "avg_age" : 19.4 }

在刚才的基础上加了一个$sum:1$sum顾名思义是求和用的,后面是求和的倍数,如果你设成2的话结果就乘2变成10.一般用来计数的话普遍还是设置成1的。

利用$group去重:

$group不止可以添加一个分组条件,也可以添加多个分组条件,如果把每个条件都对应文档的域,那么就相当于去重操作。

> db.student.aggregate({
     $group:{_id:{name:"$name",sex:"$sex",age:"$age"}}
})

然后接下来用别的通道来进行下一步的操作就可以了。但是接下来的操作要用到的属性就是$_id.name类似的。因为我们去重时把属性都给了叫_id的域。

7.2$project

重构输出结构,也就是在aggregete的通道特性,然在最后调整你想要的输出结构。大体上和投影类似。

放栗子:

> db.student.aggregate(
  {
      $group:{_id:null,count:{$sum:1},avg_age:{$avg:"$age"}}
    },
  {
  $project:{sex:"$_id",count:"$count",avg_age:"$avg_age"}
    }
)

{ "_id" : null, "sex" : null, "count" : 5, "avg_age" : 19.4 }

同理,可以用1 或者0代替。具体不举例子了,没什么大用。

7.4 $match

听名字就知道是过滤用的,虽然find同样可以过滤,但是不能将find出来的结果传给下一个管道。

比如说你想呀知道年龄大于20的男生和女生分别有几个人

可以按照下面的方式操作

db.student.aggregate(
    {$match:{age:{$gt:19}}},
 {$group:{_id:"$sex",count:{$sum:1}}},
 {$project:{_id:0,sex:"$_id",count:1}}
)

{ "count" : 3, "sex" : "male" }
{ "count" : 1, "sex" : "female" }

大体就是这样,里面填的东西和find里是差不多的。

7.5 $sort

用法跟普通的用法一致,直接放栗子:

db.student.aggregate(
    {$group:{_id:"$sex",count:{$sum:1}}},
  {$sort:{age:1}}
)

{ "_id" : "female", "count" : 2 }
{ "_id" : "male", "count" : 3 }

如果前面的其他方法都看懂了,这个应该不成问题。就不解释了。

7.6 $limit,skip

同样跟前面很像,直接放例子:

db.student.aggregate(
    {$skip:2},{$limit:2}
)

{ "_id" : ObjectId("5e003f66f197cb08dc74a313"), "name" : "wangzirui", "age" : 22, "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("5e003f8ff197cb08dc74a314"), "name" : "zhuhuan", "age" : 22, "sex" : "female" }

不解释了。

8.创建索引

for(i=0;i<100000;i++){db.test.insert({name:'test'+i,age:i})}

在数据量特别庞大的时候,寻找数据就会变得慢一点。

所以要针对性的给集合建立索引

db.test.ensureIndex({name:1})

然后这个集合就有两个索引了,之前那个索引叫_id,现在添加了一个域name也作为索引。

关于索引的几个操作:

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