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課程導學

大家好我是bigsai，我們都學過資料庫，但你可能更熟悉關係(型)資料庫例如MySQL，SQL SERVER，ORACLE等，對於非關係(型)資料庫可能比較陌生，因為大部分入門級專案或者學習對非關係型資料庫的使用要求並不高，所以你瞭解的會更少。但談起效能和功能，非關聯式資料庫的表現那可謂是非常亮眼了！咱們今天就介紹學習以及使用其中一種非關係型資料庫——MongoDB資料庫！

本篇會介紹MongoDB相關內容以及MongoDB的安裝，但是你電腦需要擁有Studio 3T(下載地址https://studio3t.com/ )用來連線管理MongoDB。

如果以前沒見過或者沒使用過也不要緊，本課程包教包會！

通過本次篇你可以掌握以下內容：

• 認識MongoDB
• 實現MongoDB的增刪改查

第一關 MongoDB介紹

在介紹MongoDB之前，問個問題，你知道什麼是MongoDB嗎？

你可能會說它是個非關係型資料庫，更多的可能就不太瞭解了，不要緊，我們一層一層捋一下。

1.1 非關係型資料庫

NoSQL（Not Only SQL），直譯過來不僅僅是資料庫，泛指非關係型資料庫。隨著網際網路web2.0網站的興起，傳統的關係型資料庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高並行型別的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關係型資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速地發展。非關係型資料庫的產生就是為了解決大規模資料集合多重資料種類帶來的挑戰，尤其是巨量資料應用難題。

而非關係型資料庫又分為好幾種：

鍵值(Key-Value)儲存資料庫 ：這類資料庫會使用一個雜湊表，這種模型很像Java中的HashMap的使用，其使用比較簡單，容易部署，但如果只對部分資料查詢或更新時效率不是很高，這類非關聯式資料庫有Redis、Oracle BDB 等。

列儲存資料庫 ：這部分資料庫通常是用來應對分散式儲存的海量資料。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如： HBase， Riak 等。

檔案型資料庫 ：它同鍵值儲存類似。該型別的資料以特定的格式儲存，比如JSON。檔案型資料庫可以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間巢狀鍵值，在處理網頁等複雜資料時比傳統鍵值資料庫的查詢效率更高 。而MongoDB 就是一種高效的檔案資料庫。

圖形資料庫 ：圖形資料庫是一種非關係型資料庫，它應用圖形理論儲存實體之間的關係資訊，可以良好地拓展到其他伺服器上。

儘管非關係型資料庫(NoSQL)有這麼多的區別，但是它們還是有很多共性特點：

易拓展：NoSQL資料庫種類繁多，但都有一個共同的特點：去掉關係型資料庫的關係型特性。資料之間無關係，全靠設計者的設計。這樣就非常容易擴充套件，無形之間也在架構的層面上帶來了可延伸的能力。

巨量資料量，高效能：NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫效能，尤其在巨量資料量下讀寫效能也很高。這得益於它的無關係性，資料庫結構簡單 ，能夠快速查詢定位到資料。

1.2 MongoDB的特點

講完NoSQL是啥，咱們再來捋一捋MongoDB是個啥。MongoDB又是啥呢？

MongoDB是一個基於分散式檔案儲存的資料庫。由C++語言編寫。旨在為web應用提供可延伸的高效能資料儲存解決方案。MongoDB是一個介於關係型資料庫和非關係型資料庫之間的產品，是非關係型資料庫當中功能最豐富，最像關係型資料庫的。它支援的資料結構非常鬆散，是類似JSON的BSON格式，因此可以儲存比較複雜的資料型別。MongoDB最大的特點是它支援的查詢語言非常強大，其語法有點類似於物件導向的查詢語言，幾乎可以實現類似關聯式資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支援對資料建立索引。

並且MongoDB最近越來越火。作為一款基於檔案的非關係型資料庫，在越來越多的場景可以使用。通過學習歸納MongoDB官方檔案(https://docs.mongodb.com/manual/)，總結MongoDB有以下特點：

• 容易使用： MongoDB 將資料儲存在靈活的，類似於JSON的檔案中， 檔案模型對映到應用程式程式碼中的物件，從而使資料易於使用。
• 高效能: MongoDB提供高效能的資料永續性。特別是，對嵌入式資料模型的支援減少了資料庫系統上的I / O活動。
  索引支援更快的查詢，並且可以包含來自嵌入式檔案和陣列的鍵。
• 豐富的查詢語言: MongoDB支援豐富的查詢語言以支援讀寫操作（CRUD）以及：資料彙總文字搜尋和地理空間查詢。
• 高可用性: MongoDB的複製工具（稱為副本集）提供：自動故障轉移、資料冗餘。
• 水平可伸縮性： MongoDB提供水平可伸縮性作為其核心功能的一部分：分片在一組計算機叢集分佈資料。
  從3.4開始，MongoDB支援基於shard鍵建立資料區域。在平衡叢集中，MongoDB僅將區域覆蓋的讀寫定向到區域內的那些分片。
• 支援多種儲存引擎 MongoDB支援多個儲存引擎：
  WiredTiger儲存引擎（包括對靜態加密的支援 ）
  記憶體中儲存引擎。

總結的來說，一個NoSQL該有的高效能MongoDB一應俱全，並且是一個使用很方便、很擅長儲存的非關係型檔案資料庫。但MongoDB並非100%的完美，它也有一定的缺陷比如不支援事務、佔用記憶體比較大、刪除記錄不釋放空間、沒有成熟的維護工具等。

1.3 MongoDB的應用場景

有了以上的特性，在日益繁雜的web領域MongoDB有很多它擅長之處。

• 網站實時資料的插入、更新、刪除。
• 規模較大但是成本很高的資料(大尺寸、低價值資料)
• 物件或JSON的文字儲存
• 不需要經常通過表計算的，對事務要求不高的資料。
• 一些應用層的快取

具體的應用場景有：

• 社交場景，使用 MongoDB 儲存使用者資訊，以及使用者發表的朋友圈資訊，通過地理位置索引實現附近的人、地點等功能。
• 遊戲場景，使用 MongoDB 儲存遊戲使用者資訊，使用者的裝備、積分等直接以內嵌檔案的形式儲存，方便查詢、高效率儲存和存取。
• 物流場景，使用 MongoDB 儲存訂單資訊，訂單狀態在運送過程中會不斷更新，以 MongoDB 內嵌陣列的形式來儲存，一次查詢就能將訂單所有的變更讀取出來。
• 物聯網場景，使用 MongoDB 儲存所有接入的智慧裝置資訊，以及裝置彙報的紀錄檔資訊，並對這些資訊進行多維度的分析。
• 視訊直播，使用 MongoDB 儲存使用者資訊、點贊互動資訊等。

這些場景都有資料量大、寫入操作頻繁、資料價值較低、事務性要求不高的特點。

很多人把MongoDB當成窮人的巨量資料。你可以把它理解為一款效率很高但更適合直接操作的一款非關聯式資料庫，大部分不需要用「腦子」的資料都可以放在MongoDB中，比如很多人把爬蟲的資料儲存到MongoDB中，又或許把網站某些資訊記錄放到MongoDB中。這些資料大一點沒關係，但不建議查詢需要關聯太複雜也不要和ACID的事務扯上關係。

MongoDB就像一個家裡的壯漢，啥髒活累活幹的特別六，也不嫌累，力大如牛，腳步如飛的這種。幹這些體力活用他最好了(速度快、效能好、儲存大檔案)，但他有些缺點就是可能每次吃飯吃七八碗乾飯，兩三斤肉(佔用記憶體大)，並且穿針引線、家裡算賬記事情這些他就不行了，得他夫人來幹這個(關聯式資料庫)

第二關 MongoDB安裝和表結構

知道MongoDB大概是啥和能幹啥之後，就該動手安裝和了解使用了！這關帶你安裝MongoDB和了解MongoDB的表結構。

2.1 MongoDB的安裝

MongoDB的安裝很簡單，這裡就基於windows進行安裝了。到MongoDB官網下載

然後開啟這個下載的檔案，一路next到中間根據需求勾選是否選擇compass，compass是一種MongoDB的視覺化管理工具。MongoDB的視覺化管理工具比較多，在這裡我們不勾選這塊內容。

選擇Custom根據需求自定義安裝：

到location可以自定義資料夾，也可以使用其預設的：

下面勾選第一個「連入網路」即可：

這樣，你的MongoDB就安裝完成了，再安裝MongoDB視覺化工具：studio3t (https://studio3t.com/) 下載安裝完成開啟直接連線

此時MongoDB就安裝完成，預設擁有admin、config、local三個資料庫。一些紀錄檔設定等資料庫，這裡就不用管它了。

2.2 MongoDB的表結構

對於關聯式資料庫，我們可能很容易理解它的層次: 資料庫——>表——>記錄(行)——>列，而MongoDB對應的是：資料庫——>集合——>檔案——>欄位。其中集合可以類比成關聯式資料庫中的表，而檔案就可以看成記錄。

SQL術語/概念	MongoDB術語/概念	解釋/說明
database	database	資料庫
table	collection	資料庫表/集合
row	document	資料記錄行/檔案
column	field	資料欄位/域
index	index	索引
table joins		表連線,MongoDB不支援
primary key	primary key	主鍵,MongoDB自動將_id欄位設定為主鍵

檔案：檔案是 MongoDB 中資料的基本單位，類似於JSON物件和關聯式資料庫中的行（但是比行復雜）。它是由多個資料欄位和值對組成的資料結構，欄位的值也可以是其他檔案或檔案陣列。

集合：集合就是一組檔案，類似於關聯式資料庫中的表。集合是無模式的，集合中的檔案可以是各式各樣的，雖然一個集合裡面的檔案沒有內容的限制，但是我們一般將相同型別的檔案放在同一集合中(提高查詢效率)。

資料庫：MongoDB 中多個檔案組成集合，多個集合組成資料庫。一個MongoDB 範例可以承載多個資料庫。它們之間可以看作相互獨立，每個資料庫都有獨立的許可權控制。在磁碟上，不同的資料庫存放在不同的檔案中。MongoDB 中存在以下系統資料庫。

• Admin 資料庫：一個許可權資料庫，如果建立使用者的時候將該使用者新增到admin 資料庫中，那麼該使用者就自動繼承了所有資料庫的許可權。
• Local 資料庫：這個資料庫永遠不會被複制，可以用來儲存本地單臺伺服器的任意集合。
• Config 資料庫：當MongoDB 使用分片模式時，config 資料庫在內部使用，用於儲存分片的資訊。

你可能會發現，在與集合同級別的還有Views，GridFS Buckets。它們是啥呢？

檢視Views： MongoDB檢視是可查詢的物件，其內容由其他集合或檢視上的聚合管道定義 。MongoDB不會將檢視內容持久化到磁碟上。當用戶端查詢檢視時，將按需計算檢視的內容。MongoDB不支援針對檢視的寫入操作。這個和MySQL的檢視有點類似，是個虛表，可以用它來精簡一些查詢的步驟和操作。

GridFS： GridFS是用於儲存和檢索超出BSON檔案大小限制（16MB）的檔案的規範。GridFS不會將檔案儲存在單個檔案中，而是將檔案劃分為多個部分或大塊，並將每個大塊儲存為單獨的檔案。

第三關 MongoDB的增刪改查

學習使用MongoDB之前，要掌握MongoDB基本的增刪改查操作。我們先用控制檯或者資料庫管理工具操作MongoDB，為後面整合進專案做準備。MongoDB隨著發展至今也有不同的版本，在MongoDB3.2以後版本相比3.2以前版本api有些變動和優化，而官方檔案的學習和介紹都是基於3.2以後版本的，所以在學習MongoDB的api語法要參考官方檔案學習最新語法，避免過老語法造成知識混淆。

建立資料庫
我們使用studio 3T建立資料庫和collection，資料庫名為mongo。如果不建立資料庫，向mongoDB中插入資料會預設插入到test資料庫中。

然後在資料庫中新增集合collection，collection名為student：

可以發現student集合已經被成功新增了：

MongoDB的讀操作包括查詢，而寫操作包括插入、更新、刪除，MongoDB中的所有寫操作都是單個檔案級別的原子操作，你可以指定查詢、更新、刪除標準或過濾器(查詢、更新、刪除更新的條件)，以標識要查詢、更新、刪除的檔案，你可以理解過濾器為關聯式資料庫的條件查詢的條件where子句。

3.1 MongoDB插入

插入操作完成向集合中插入檔案，MongoDB提供了以下向集合插入檔案的方法：

db.collection.insertOne() //New in version 3.2 插入一條檔案(document)
db.collection.insertMany() //New in version 3.2 插入多條檔案(document)
db.collection.insert()//老版本語法 

其中，collection在插入 時候需改成待插入集合的名稱，待插入檔案(document)需要插入到對應集合(collection)中，否則會預設建立一個集合再插入進去。在這裡我們插入一條檔案到student集合中。

使用mongo資料庫之前要執行語句： use mongo，執行完畢即可直接操作mongo資料庫。
MongoDB的insert的語法如下，更推薦使用insertOne和insertMany，分別用來插入一條和多條檔案(document)：

向student集合插入單條檔案(document)，執行以下語句：

db.student.insertOne({"name": "bigsai","age":"22"})

插入多條檔案(document)，執行以下語句：

db.student.insertMany([{"name": "bigsai2","age":"22"},{"name": "bigsai3","age":"22"}])

開啟student集合，會發現上面的檔案(document)被成功插入了。

3.2 MongoDB查詢

查詢操作完成從集合中查詢檔案，MongoDB提供了以下向集合插入檔案的方法：

db.collection.find()//查詢檔案，在括號內新增各種條件

你可以指定查詢過濾器或條件以標識要返回的檔案。當然MongoDB也支援各種條件查詢，使用也非常簡單，具體還需要檢視官方檔案(https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/)，這裡以查詢student集合中資料欄位age為22的檔案為例，展示一下：

//db.student.find()//查詢所有類似select * from student
db.student.find({"age":"22"})

可以看到查詢結果如下，所有資料欄位age為22的檔案都被查詢了出來。

3.3 MongoDB更新

更新操作完成從集合中更新(修改)檔案，MongoDB提供了以下更新集合檔案的方法：

db.collection.updateOne() //3.2版中的新功能 更新一條檔案記錄
db.collection.updateMany() //3.2版中的新功能 更新多條檔案記錄
db.collection.replaceOne() //3.2版中的新功能 替換集合中的一個檔案

在MongoDB中，更新操作只針對單個集合(db.collection中對應的collection)。MongoDB中的所有寫操作(包括更新)都是單個檔案級別的原子操作，你可以指定更新標準或過濾器(更新的條件)，以標識要更新的檔案。這些過濾器與查詢使用的過濾器用法一致。當然MongoDB有update()方法但是已經被棄用。

我們將student集合中所有資料欄位age為22的檔案更新其資料欄位name的值為bigsai22：

db.student.updateOne(
     {"age":"22"},//條件
     {$set:{"name":"bigsai2"}}//修改的值
 )

其中{「age」:「22」}為查詢的條件即找到第一條資料欄位age為22的檔案，而{$set:{}}則用來修改檔案對應資料欄位的值。updateOne()執行成功只會更新第一條匹配的檔案。

此時，你如果想將資料欄位name為bigsai2的兩條檔案的資料欄位age改成18，那麼執行以下語句：

db.student.updateMany(
     {"name":"bigsai2"},
     {$set:{"age":"18"}}
 )

重新整理結果會發現檔案已經成功被更新，這種語句在sql中就類似update student set age=18 where name=bigsai2

3.4 MongoDB刪除

刪除操作完成從集合中刪除檔案，MongoDB提供了以下刪除集合檔案的方法：

db.collection.deleteOne() //3.2版中的新功能 刪除一條記錄
db.collection.deleteMany() //3.2版中的新功能 刪除多條記錄

在MongoDB中，刪除操作只針對單個集合(db.collection中對應的collection)。MongoDB中的所有寫操作(包括刪除)都是單個檔案級別的原子操作，你可以指定標準或過濾器，以標識要刪除的檔案。這些過濾器與查詢、更新使用的過濾器用法一致。

這裡delete和update操作的條件有點類似，如果使用deleteOne()語句會刪除第一個匹配的檔案，而使用deleteMany()會刪除所有滿足條件的檔案。如果我們刪除所有資料欄位name為bigsai2的檔案可以這麼操作：

db.student.deleteMany(
     {"name":"bigsai2"}//條件
 )

可以發現檔案被成功刪除：

課程總結

到這裡MongoDB的介紹已經結束了，我想優秀的你肯定已經能夠知道MongoDB的來龍去脈了。

回顧本篇的內容，首先，從宏觀上介紹了MongoDB這個非關係型資料庫的特點以及場景；然後介紹了MongoDB的安裝流程以及學習了MongoDB的表結構，從而使你對MongoDB的規則有個更細緻地認識；最後，教你如何使用語句實現MongoDB的增刪改查，讓你能夠初步操作MongoDB。

當然，本篇只是帶你入門MongoDB，講了一些比較基礎的內容，如果需要深入學習使用MongoDB，還需要多從官網檔案以及其他學習資源中更深入地瞭解！

MongoDB是當前非常熱門的一種基於檔案的非關係型資料庫，它的應用也正變得越來越多。望你在瞭解MongoDB之後能夠在程式語言中儘快實戰使用MongoDB，把MongoDB真正用到專案中！

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