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一、简介
MongoDB
是一个强大的分布式文件存储的NoSQL
数据库,天然支持高可用、分布式和灵活设计。由C++
编写,运行稳定,性能高。为WEB
应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。主要解决关系型数据库数据量大,并发高导致查询效率低下的问题,通过使用内存代替磁盘提高查询性能。
MongoDB
特点:
【1】模块自由:可以把不同结构的文档存在在同一个数据库里;
【2】面向集合的存储:适合存储JSON
风格文件的形式;
【3】完整的索引支持:对任何属性都可以加索引;
【4】复制和高可用性:支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。从而提供冗余备份及自动故障转移;
【5】自动分片:支持云级别的伸缩性,自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器;
【6】丰富的查询:支持丰富的查询表达方式,查询指令使用JSON
形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组;
【7】快速更新查询:查询优化器会分析查询表示式,并生成一个高效的查询计划;
【8】高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如图片);
二、基本操作
MongoDB
将数据存储在一个文件,数据结构由键值key:value
对组成,类似于JSON
对象,字段值包含其他文档、数组、文档数组。
SQL术语 | MongoDB术语 | 说明 |
---|---|---|
DataBase | DataBase | 数据库 |
Table | Collection | 数据库表/集合:存储多个文档,结构不固定{'name':'zzx','gender':'男'}{'class':'一班','count':'10'} |
Row | Document | 数据记录行/文档就是一个对象,由键值对构成,是JSON 扩展的BSON 格式{'name':'zzx','gender':'男'} |
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 设置为主键 |
集合操作
// 创建db.createCollection(name, options)// 查看集合show collections// 删除db.集合名称.drop()
name
要创建的集合名称,options
是一个文档,用于制定集合的配置,选项参数是可选的:参数capped
:默认为false
表示不设置上限;参数size
:当capped
值为true
时,需要指定此参数,表示设置上限的大小,会覆盖之前的值,单位为字节。
db.createCollection("stu")db.createCollection("stu", { capped: true, size: 20})
数据类型
类型 | 说明 |
---|---|
Object ID | 文档ID,每个文档都有一个属性,为_id 保证一个文档的唯一性,可以自己设置,如果没有设置自动提供一个特别的_id ,类型为objectID :12字节的十六进制数,前4个字节时时间戳,接下来3个字节是机器ID,接下来2个字节服务进程ID 最后三位是增量值 |
String | 字符串UTF-8 |
Boolean | 布尔 |
Integer | 整形 |
Double | 布尔 |
Arrays | 数组或列表 |
Object | 嵌入式的文档,MongoDB 是不能维护关系的,可以通过嵌入文档的形式来维护这个关系 |
Null | 空值 |
Timestamp | 时间戳 |
Date | 日期UNIX时间格式 |
文档操作
// 插入db.集合名称.insert(document)//案例1db.stu.insert({name:'zzx',gender:1}) //自动生成_id//案例2s1={_id:'43444433',name:'zzx'}s1.gender=0db.stu.insert(s1)// 修改db.集合名称.update( , // 查询条件,类似sql中的where部分 , // 类似sql中的 set部分 {$multi:} // 默认false值改第一条记录,true表示修改满足的所有数据)//案例db.stu.update({name:'zzx'},{name:'fj'}) // 整个文档的结构都会发生变化db.stu.update({name:'zzx'},{$set:{name:'fj'}}) // 只会修改 name的属性// 保存:如果数据存在进行修改,不存在进行插入db.集合名称.save(document)// 删除db.集合名称.remove( , { justOne: //默认false会删除多条 })
查询操作
// 查询db.集合名称.find(条件文档)// 查询一条数据db.集合名称.findOne(条件文档)//案例 and和or一起使用。运算法符:$lt小于 $lte小于等于 $gt大于 $gte大于等于 $ne不等于 使用//或者$regex编写正则表达式db.stu.find({$or:[{age: {$gte: 18}}, {gender: 1}], name: 'zzx'})db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}})db.stu.find({name:/^黄/})// ** 自定义查询:使用 $where后面写一个函数db.stu.find({$where:function(){return this.age > 20}})// limit()用于读取指定数量的文档db.集合名称.find().limit(NUMBER) //NUMBER表示文档的条数// skip()用于跳过指定数量的文件,配合limit实现分页功能,与limit同时使用的时候不分先后顺序。db.集合名称.find().skip(NUMBER)//投影:查询的结构集只选择必要的字段db.集合名称.find({},{字段名称:1,...}) // 对需要显示的字段设置为1,id默认会返回,如果不想返回可以设置为0// 排序 sort()db.集合名称.find().sort({字段:1,...}) // 1升序,-1降序// 统计 count()db.集合名称.find().count({条件}) //find可以省略db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})// 去重distinct()db.集合名称.distinct({去重字段,{条件}})
聚合
主要用于计算数据,类似sql
中的sum()
、avg()
。
常用的管道:$group
将集合中的文档分组,可用于统计结果;$match
过滤数据,只输出符合条件的文档;$project
修改输入文档的结构,如重命名、增加、删除字段、创建计算结果;$sort
将输入文档排序后输出;$limit
限制聚合管道返回的文档数;$skip
跳过指定数量的文档,返回剩余文档;$unwind
将数组类型的字段进行拆分;
常用的表达式:$sum
计算综合,$sum:1
同count
表示计数;$avg
计算平均值;$min
获取最小值;$max
获取最大值;$push
在结果文档中插入值到下一个数组中;$first
根据资源文件的排序获取第一个文档数据;$last
根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) //管道在Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入,在MongoDB中是同样的作用
分组$group
// 统计男女的总人数 _id表示组分的依据,使用某个字段的格式为'$字段',如果需要得到整个文档可以使用 '$$ROOT' 替换 '$age'db.stu.aggregate([ {$group:{ _id:'$gender', counter:{$push:'$age'} }}])// 输入{"_id":男,"counter":[12,45]}{"_id":女,"counter":[22,15]}
过滤数据$match
db.stu.aggregate([ {$match:{age:{$gt:20}}}, {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}])
投影$project:只显示某个字段
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$project:{_id:0,counter:1}}])
排序$sort
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}}])
$limit 和 $skip
db.stu.aggregate([ {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:-1}}, {$skip:1}, {$limit:1}])
$unwind 将数组类型的字段进行拆分,如果不是数组是一个属性,就单独输出该属性
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])db.stu.insert({name:'zzx',size:['S','Z','L']})db.stu.aggregate([ $unwind:'$size'])// 处理是空数组,无字段,null的情况使用上述 $unwind数据会丢失,可以使用下面表达式,防止数据丢失db.stu.aggregate([ {$unwind:{ path:'$字段名称', preserverNullAndEmptyArrays: //防止数据丢失 }}])
三、索引
MongoDB
通过索引提升查询速度
// 使用explain()命令分析查询性能db.stu.find({name:'zzx100000'}).explain('executionStats')// 分析结果如下:"executionStats": { "executionSuccess": true, "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 96, "totalKeysExamined": 0, "totalDocsExamined": 100000,}
建立索引: 1
表示升序,-1
表示降序
db.集合.ensureIndex({属性:1})db.stu.ensureIndex({name:1})// 对索引属性查询db.stu.find({name:'zzx100000'}).explain('executionStats')// 分析结果如下:"executionStats": { "executionSuccess": true, "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 1, "totalKeysExamined": 0, "totalDocsExamined": 100000,}// 唯一索引db.stu.ensureIndex({'name':1},{'unique':true})// 联合索引db.stu.ensureIndex({name:1,age1})// 查看索引db.stu.getIndexes()// 删除所以db.stu.dropIndexes('索引名称')
四、安全
为了更安全的访问MongoDB
,需要创建用户。采用角色、用户、数据库的安全管理方式。常用的角色如下:root
只在admin
数据库中可用,超级账号,超级权限。Read
用户只读权限,readWrite
用户读写权限。
// 创建超级管理员use admin // admin是数据库db.createUser({ user:'admin', pwd:'123', roles:[{role:'root',db:'admin'}]})
启用安全认证:修改配置文件
sudo vi /etc/mongod.conf
启用身份认证:keys and values
之间一定要有空格,否则解析错误。修改完配置文件后,必须重启服务。
security: authorization: enable
数据库连接
mongo -u admin -p 123 --authenticationDatabase admin
五、备份与恢复
复制提供数据冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高数据的可用性,并保证数据的安全性,允许从硬件故障和服务中断中恢复数据。常见的搭配是一主多从。主节点记录所有操作,从节点定期轮询主节点获取这些操作,然后对自己的数据副本执行这些操作,从而保证数据的一致性。
优点:
【1】数据备份;
【2】数据灾难恢复(自动故障转移,自动恢复);
【3】读写分离;
【4】高数据可用;
【5】无宕机维护;
【6】副本集对应用程序是透明的;
设置复制节点:
mongod --bind_ip 192.168.113.122 --port 27017 --dbpath ./mongdb/file1 --replSet rs0 // rs0副本集,master和slave的副本集相同mongod --bind_ip 192.168.154.132 --port 27017 --dbpath ./mongdb/file1 --replSet rs0
通过客户端连接MongoDB master
,并在master
上面进行初始化,同时添加其他副本集(也就是备份的服务器信息)。如果在从服务器上进行读操作,需要设置rs.slaveOk()
。
mongo --host 192.168.113.122 --port 27017 // 主服务器rs.initiate() //rs是mongodb提供的副本集管理对象rs.add('192.168.154.132:27017') // 从服务器rs.salveOk()
手动备份:
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
恢复:
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory