【mongodb双响曲】：mongodb的基本使用

asdsps：文章是基于哔哩哔哩黑马讲解总结而成，链接就不放了，估计看到这的多少也都知道查找路径。

MongoDB相关概念
- 为什么要使用MongoDB？
- - “三高”需求：
  - 具体的应用场景：
  - 这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：
  - 什么时候选择MongoDB？
- MongoDB简介
- 体系结构：
- - MySQL和MongoDB对比：
- 数据模型
- - BSON数据类型参考列表:
- MongoDB的特点
单机部署
- Windows系统中的安装启动
- Shell连接(mongo命令)：
- Compass-图形化界面客户端：
- Linux系统中的安装启动和连接：
- - 步骤如下：
基本常用命令
- 数据库操作
- - 选择和创建数据库
  - 查看当前正在使用的数据库命令
  - 数据库的删除
- 集合操作
- - 集合的显式创建（了解）
  - 集合的删除
  - 文档基本CRUD
- 文档的基本查询
- 文档的更新
- 删除文档
文档的分页查询
- 统计查询
- 分页列表查询
- 排序查询
文档的更多查询
- 正则的复杂条件查询
- 比较查询
- 包含查询
- 条件连接查询
- 常用命令小结
索引-Index（[https://docs.mongodb.com/manual/indexes/](https://docs.mongodb.com/manual/indexes/)）
- 概述
- 索引的类型
- - 单字段索引
  - 复合索引
  - 其他索引
- 索引的管理操作
- - 索引的查看
  - 索引的创建
  - 索引的移除
- 索引的使用
- - 执行计划
  - 涵盖的查询

MongoDB相关概念

为什么要使用MongoDB？

ssdss传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心，因此有必要学习MongoDB。

“三高”需求：

ssssddsss①、 High performance - 对数据库高并发读写的需求。

ssssddsss②、 Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。

ssssddsss③、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

具体的应用场景：

ssssddsss①、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。
ssssddsss②、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。
ssssddsss③、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。
ssssddsss④、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。
ssssddsss⑤、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：

ssssddsss①、数据量大ssssddsss②、写入操作频繁（读写都很频繁）ssssddsss③、价值较低的数据，对事务性要求不高

什么时候选择MongoDB？

ssssddsss①、在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：

ssssddsddsss应用不需要事务及复杂 join 支持
ssssddsddsss新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
ssssddsddsss应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
ssssddsddsss应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
ssssddsddsss应用发展迅速，需要能快速水平扩展
ssssddsddsss应用要求存储的数据不丢失
ssssddsddsss应用需要99.999%高可用
ssssddsddsss应用需要大量的地理位置查询、文本查询

ssssddss【注】：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题

MongoDB简介

ssssssdssMongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

ssdss它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫 BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。
ssdssMongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对 （field: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。

体系结构：

MySQL和MongoDB对比：

dsdssss

数据模型

ssdssMongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)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。
ssdssBSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
ssdssBSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
ssdssBson中，除了基本的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。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详细信息。

BSON数据类型参考列表:

ssssddss【注】：shell默认使用64位浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}

MongoDB的特点

ssdssMongoDB主要有如下特点：

ssdss（1）高性能：

sssdsdssMongoDB提供高性能的数据持久性。特别是 ,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。Gridfs解决文件存储的需求。

ssdss（2）高可用性：

sssdsdssMongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余

ssdss（3）高扩展性：

sssdsdssMongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片。

ssdss（4）丰富的查询支持：

sssdsdssMongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。

ssdss（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型

单机部署

Windows系统中的安装启动

ssdss第一步：下载安装包 https://www.mongodb.com/download-center#community。

ssdss第二步：解压安装启动。将压缩包解压到一个目录中。在解压目录中，手动建立一个目录用于存放数据文件，如 data/db。

Shell连接(mongo命令)：

ssdss在命令提示符输入以下shell命令即可完成登陆：

mongo 或mongo --host=127.0.0.1 （写localhost即可） --port=27017

ssdss查看已经有的数据库：>show databases

ssdss退出mongodb：exit

ssdss更多参数可以通过帮助查看：mongo --help

ssdss提示：MongoDB javascript shell是一个基于javascript的解释器，故是支持js程序的。

Compass-图形化界面客户端：

ssdss到MongoDB官网下载MongoDB Compass：https://www.mongodb.com/download-center/v2/compass?initial=true

Linux系统中的安装启动和连接：

ssdss目标：在Linux中部署一个单机的MongoDB，作为生产环境下使用。

步骤如下：

ssdss①、先到官网下载压缩包mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz

ssdss②、上传压缩包到Linux中，解压到当前目录：tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz

ssdss③、移动解压后的文件夹到指定的目录中：mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb

ssdss④、新建几个目录，分别用来存储数据和日志：

#数据存储目录
mkdir -p /mongodb/single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /mongodb/single/log

ssdss⑤、新建并修改配置文件：vi /mongodb/single/mongod.conf

ssdss⑥、配置文件的内容如下：

systemLog:
#MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
# #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
destination: file
#mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
path: "/mongodb/single/log/mongod.log"
#当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。 logAppend: true storage: #mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "/mongodb/single/data/db"
journal: #启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。 enabled: true
processManagement: #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。 fork: true
net:#服务实例绑定的IP，默认是localhost bindIp: localhost,192.168.0.2
#bindIp
#绑定的端口，默认是27017 port: 27017

ssdss⑦、启动MongoDB服务

[root@bobohost single]# /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 90384
child process started successfully, parent exiting

ssssddss【注】：如果启动后不是 successfully ，则是启动失败了。原因基本上就是配置文件有问题。

ssdss通过进程来查看服务是否启动了：[root@bobohost single]# ps -ef |grep mongod

ssdss⑧、分别使用mongo命令和compass工具来连接测试、（提示：如果远程连接不上，需要配置防火墙放行，或直接关闭linux防火墙）

#查看防火墙状态
systemctl status firewalld
#临时关闭防火墙
systemctl stop firewalld
#开机禁止启动防火墙
systemctl disable firewalld

ssdss⑨、停止关闭服务

ssdsdss停止服务的方式有两种：快速关闭和标准关闭，下面依次说明：

ssdsdss（一）快速关闭方法（快速，简单，数据可能会出错）目标：通过系统的kill命令直接杀死进程：杀完要检查一下，避免有的没有杀掉。

#通过进程编号关闭节点 kill -2 54410

ssdsdss（二）标准的关闭方法（数据不容易出错，但麻烦）：目标：通过mongo客户端中的shutdownServer命令来关闭服务主要的操作步骤参考如下：

//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。
mongo --port 27017
//#切换到admin库
use admin
//关闭服务
db.shutdownServer()

基本常用命令

数据库操作

选择和创建数据库

ssdsdss①、选择和创建数据库的语法格式：use 数据库名称

ssdsdss②、如果数据库不存在则自动创建，例如，以下语句创建数据库：use articledb

ssdsdss③、查看有权限查看的所有的数据库命令 show dbs 或show databases

ssssddss【注】：在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

查看当前正在使用的数据库命令

ssdsdssdb

ssss【注】：MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。

数据库的删除

ssdsdssMongoDB 删除数据库的语法格式如下：db.dropDatabase() （主要用来删除已经持久化的数据库）

集合操作

ssdsdss集合，类似关系型数据库中的表。可以显示的创建，也可以隐式的创建。

集合的显式创建（了解）

ssdsdss①、基本语法格式：db.createCollection(name)

ssdsdss②、查看当前库中的表：show tables命令 show collections 或show tables

ssdsdss③、集合的隐式创建：当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。

集合的删除

ssdsdss①、集合删除语法格式如下：db.collection.drop() 或db.集合.drop()

ssssddss【注】：如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

文档基本CRUD

ssdsdss文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

ssdsdss①、单个文档插入：使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert( <document or array of documents>, { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> }
)

ssdsdss参数：

ssdsdss示例：要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚",
"userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),
"likenum":NumberInt(10),"state":null})

ssdsdss执行后，如下，说明插入一个数据成功了。WriteResult({ "nInserted" : 1 })

ssdsdss②、批量插入，语法如下：

db.collection.insertMany( [ <document 1> , <document 2>, ... ], { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> }
)

ssdsdss参数：

ssdsdss示例：批量插入多条文章评论：

db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);

文档的基本查询

ssdss查询数据的语法格式如下：db.collection.find(<query>, [projection])

ssdsdss参数：

文档的更新

ssdss更新文档的语法：

db.collection.update(query, update, options)
//或
db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document>, collation: <document>, arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ], hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2 }
)

ssdsdss参数：

删除文档

文档的分页查询

统计查询

分页列表查询

排序查询

文档的更多查询

正则的复杂条件查询

比较查询

包含查询

条件连接查询

常用命令小结

索引-Index（https://docs.mongodb.com/manual/indexes/）

概述

索引的类型

单字段索引

复合索引

ssdssMongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
ssdss复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

其他索引

索引的管理操作

索引的查看

索引的创建

索引的移除

索引的使用

执行计划

涵盖的查询