對MongoDB的認識及操作

2020-11-23 21:00:42

欄目介紹對MongoDB的認識及操作。

推薦:

一. 簡介

MongoDB是一款強大、靈活、且易於擴充套件的通用型資料庫。

1、易用性

MongoDB是一個面向檔案(document-oriented)的資料庫,而不是關係型資料庫。
不採用關係型主要是為了獲得更好得擴充套件性。當然還有一些其他好處,與關聯式資料庫相比,面向檔案的資料庫不再有「行「(row)的概念取而代之的是更為靈活的「檔案」(document)模型。
通過在檔案中嵌入檔案和陣列,面向檔案的方法能夠僅使用一條記錄來表現複雜的層級關係,這與現代的物件導向語言的開發者對資料的看法一致。
另外,不再有預定義模式(predefined schema):檔案的鍵(key)和值(value)不再是固定的型別和大小。由於沒有固定的模式,根據需要新增或刪除欄位變得更容易了。通常由於開發者能夠進行快速迭代,所以開發程序得以加快。而且,實驗更容易進行。開發者能嘗試大量的資料模型,從中選一個最好的。

2、易擴充套件性

應用程式資料集的大小正在以不可思議的速度增長。隨著可用頻寬的增長和記憶體價格的下降,即使是一個小規模的應用程式,需要儲存的資料量也可能大的驚人,甚至超出
了很多資料庫的處理能力。過去非常罕見的T級資料,現在已經是司空見慣了。
由於需要儲存的資料量不斷增長,開發者面臨一個問題:應該如何擴充套件資料庫,分為縱向擴充套件和橫向擴充套件,縱向擴充套件是最省力的做法,但缺點是大型電腦一般都非常貴,而且
當資料量達到機器的物理極限時,花再多的錢也買不到更強的機器了,此時選擇橫向擴充套件更為合適,但橫向擴充套件帶來的另外一個問題就是需要管理的機器太多。
MongoDB的設計採用橫向擴充套件。面向檔案的資料模型使它能很容易地在多臺伺服器之間進行資料分割。MongoDB能夠自動處理跨叢集的資料和負載,自動重新分配檔案,以及將
使用者的請求路由到正確的機器上。這樣,開發者能夠集中精力編寫應用程式,而不需要考慮如何擴充套件的問題。如果一個叢集需要更大的容量,只需要向叢集新增新伺服器,MongoDB就會自動將現有的資料向新伺服器傳送

3、豐富的功能

MongoDB作為一款通用型資料庫,除了能夠建立、讀取、更新和刪除資料之外,還提供了一系列不斷擴充套件的獨特功能
#1、索引
支援通用二級索引,允許多種快速查詢,且提供唯一索引、複合索引、地理空間索引、全文索引

#2、聚合
支援聚合管道,使用者能通過簡單的片段建立複雜的集合,並通過資料庫自動優化

#3、特殊的集合型別
支援存在時間有限的集合,適用於那些將在某個時刻過期的資料,如對談session。類似地,MongoDB也支援固定大小的集合,用於儲存近期資料,如紀錄檔

#4、檔案儲存
支援一種非常易用的協定,用於儲存大檔案和檔案後設資料。MongoDB並不具備一些在關係型資料庫中很普遍的功能,如連結join和複雜的多行事務。省略
這些的功能是處於架構上的考慮,或者說為了得到更好的擴充套件性,因為在分散式系統中這兩個功能難以高效地實現

4、卓越的效能

MongoDB的一個主要目標是提供卓越的效能,這很大程度上決定了MongoDB的設計。MongoDB把儘可能多的記憶體用作快取cache,檢視為每次查詢自動選擇正確的索引。
總之各方面的設計都旨在保持它的高效能
雖然MongoDB非常強大並試圖保留關係型資料庫的很多特性,但它並不追求具備關係型資料庫的所有功能。只要有可能,資料庫伺服器就會將處理邏輯交給使用者端。這種精簡方式的設計是MongoDB能夠實現如此高效能的原因之一

二. MangoDB基礎知識

在這裡插入圖片描述

1、檔案是MongoDB的核心概念。檔案就是鍵值對的一個有序集{‘msg’:‘hello’,‘foo’:3}。類似於python中的有序字典。

需要注意的是:
#1、檔案中的鍵/值對是有序的。
#2、檔案中的值不僅可以是在雙引號裡面的字串,還可以是其他幾種資料型別(甚至可以是整個嵌入的檔案)。
#3、MongoDB區分型別和大小寫。
#4、MongoDB的檔案不能有重複的鍵。
#5、檔案中的值可以是多種不同的資料型別,也可以是一個完整的內嵌檔案。檔案的鍵是字串。除了少數例外情況,鍵可以使用任意UTF-8字元。

檔案鍵命名規範:
#1、鍵不能含有\0 (空字元)。這個字元用來表示鍵的結尾。
#2、.和$有特別的意義,只有在特定環境下才能使用。
#3、以下劃線"_"開頭的鍵是保留的(不是嚴格要求的)。

2、集合就是一組檔案。如果將MongoDB中的一個檔案比喻為關係型資料的一行,那麼一個集合就是相當於一張表

#1、集合存在於資料庫中,通常情況下為了方便管理,不同格式和型別的資料應該插入到不同的集合,但其實集合沒有固定的結構,這意味著我們完全可以把不同格式和型別的資料統統插入一個集合中。

#2、組織子集合的方式就是使用「.」,分隔不同名稱空間的子集合。
比如一個具有部落格功能的應用可能包含兩個集合,分別是blog.posts和blog.authors,這是為了使組織結構更清晰,這裡的blog集合(這個集合甚至不需要存在)跟它的兩個子集合沒有任何關係。
在MongoDB中,使用子集合來組織資料非常高效,值得推薦

#3、當第一個檔案插入時,集合就會被建立。合法的集合名:
集合名不能是空字串""。
集合名不能含有\0字元(空字元),這個字元表示集合名的結尾。
集合名不能以"system."開頭,這是為系統集合保留的字首。
使用者建立的集合名字不能含有保留字元。有些驅動程式的確支援在集合名裡面包含,這是因為某些系統生成的集合中包含該字元。除非你要存取這種系統建立的集合,否則千萬不要在名字裡出現$。

3、資料庫:在MongoDB中,多個檔案組成集合,多個集合可以組成資料庫

資料庫也通過名字來標識。資料庫名可以是滿足以下條件的任意UTF-8字串:
#1、不能是空字串("")。
#2、不得含有' '(空格)、.、$、/、\和\0 (空字元)。
#3、應全部小寫。
#4、最多64位元組。

有一些資料庫名是保留的,可以直接存取這些有特殊作用的資料庫。
#1、admin: 從身份認證的角度講,這是「root」資料庫,如果將一個使用者新增到admin資料庫,這個使用者將自動獲得所有資料庫的許可權。再者,一些特定的伺服器端命令也只能從admin資料庫執行,如列出所有資料庫或關閉伺服器
#2、local: 這個資料庫永遠都不可以複製,且一臺伺服器上的所有本地集合都可以儲存在這個資料庫中
#3、config: MongoDB用於分片設定時,分片資訊會儲存在config資料庫中

4、強調:把資料庫名新增到集合名前,得到集合的完全限定名,即名稱空間

例如:
如果要使用cms資料庫中的blog.posts集合,這個集合的名稱空間就是
cmd.blog.posts。名稱空間的長度不得超過121個位元組,且在實際使用中應該小於100個位元組

三. 安裝

1.安裝

#1、安裝路徑為D:\MongoDB,將D:\MongoDB\bin目錄加入環境變數#2、新建目錄與檔案D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log\mongod.log#3、新建組態檔mongod.cfg,參考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/systemLog:
   destination: file
   path: "D:\MongoDB\log\mongod.log"
   logAppend: true
storage:
   journal:
      enabled: true
   dbPath: "D:\MongoDB\data\db"net:
   bindIp: 0.0.0.0
   port: 27017setParameter:
   enableLocalhostAuthBypass: false    
#4、製作系統服務mongod --config "D:\MongoDB\mongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install
或者直接在命令列指定設定
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install

        
先停掉服務:net stop MongoDB
然後移除服務:mongo --remove
再重新制作服務,需要加上--auth,表示載入認證功能
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install --auth       
        


#5、啟動\關閉net start MongoDB
net stop MongoDB#6、登入mongo

連結:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

2. 賬號管理

#1、建立賬號use admin
db.createUser(
  {
    user: "root",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]
  })use test
db.createUser(
  {
    user: "tom",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
             { role: "read", db: "db1" } ]
  })#2、重新啟動資料庫mongod --remove
mongod --config "C:\mongodb\mongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install --auth#3、登入:注意使用雙引號而非單引號mongo --port 27017 -u "root" -p "123" --authenticationDatabase "admin"也可以在登入之後用db.auth("賬號","密碼")登入
mongo
use admin
db.auth("root","123")#推薦部落格:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.html

3. 命令列shell

#1、mongo 127.0.0.1:27017/config #連線到任何資料庫config

#2、mongo --nodb #不連線到任何資料庫

#3、啟動之後,在需要時執行new Mongo(hostname)命令就可以連線到想要的mongod了:
> conn=new Mongo('127.0.0.1:27017')
connection to 127.0.0.1:27017
> db=conn.getDB('admin')
admin

#4、help檢視幫助

#5、mongo時一個簡化的JavaScript shell,是可以執行JavaScript指令碼的

4."_id"與ObjectId

MongoDB中儲存的檔案必須有一個"_id"鍵。這個鍵的值可以是任意型別,預設是個ObjectId物件。
在一個集合裡,每個檔案都有唯一的「_id」,確保集合裡每個檔案都能被唯一標識。
不同集合"_id"的值可以重複,但同一集合內"_id"的值必須唯一

#1、ObjectId
ObjectId是"_id"的預設型別。因為設計MongoDb的初衷就是用作分散式資料庫,所以能夠在分片環境中生成
唯一的識別符號非常重要,而常規的做法:在多個伺服器上同步自動增加主鍵既費時又費力,這就是MongoDB採用
ObjectId的原因。
ObjectId採用12位元組的儲存空間,是一個由24個十六進位制數位組成的字串
    0|1|2|3|   4|5|6|     7|8    9|10|11    
    時間戳      機器      PID    計數器
如果快速建立多個ObjectId,會發現每次只有最後幾位有變化。另外,中間的幾位數位也會變化(要是在建立過程中停頓幾秒)。
這是ObjectId的建立方式導致的,如上圖

時間戳單位為秒,與隨後5個位元組組合起來,提供了秒級的唯一性。這個4個位元組隱藏了檔案的建立時間,絕大多數驅動程式都會提供
一個方法,用於從ObjectId中獲取這些資訊。

因為使用的是當前時間,很多使用者擔心要對伺服器進行時鐘同步。其實沒必要,因為時間戳的實際值並不重要,只要它總是不停增加就好。
接下來3個位元組是所在主機的唯一識別符號。通常是機器主機名的雜湊值。這樣就可以保證不同主機生成不同的ObjectId,不產生衝突

接下來連個位元組確保了在同一臺機器上並行的多個程序產生的ObjectId是唯一的

前9個位元組確保了同一秒鐘不同機器不同程序產生的ObjectId是唯一的。最後3個位元組是一個自動增加的 計數器。確保相同程序的同一秒產生的
ObjectId也是不一樣的。

#2、自動生成_id
如果插入檔案時沒有"_id"鍵,系統會自幫你建立 一個。可以由MongoDb伺服器來做這件事。
但通常會在使用者端由驅動程式完成。這一做法非常好地體現了MongoDb的哲學:能交給使用者端驅動程式來做的事情就不要交給伺服器來做。
這種理念背後的原因是:即便是像MongoDB這樣擴充套件性非常好的資料庫,擴充套件應用層也要比擴充套件資料庫層容易的多。將工作交給使用者端做就
減輕了資料庫擴充套件的負擔。

5.MangoDB基本資料型別

#1、null:用於表示空或不存在的欄位d={'x':null}#2、布林型:true和falsed={'x':true,'y':false}#3、數值d={'x':3,'y':3.1415926}#4、字串d={'x':'tom'}#5、日期d={'x':new Date()}d.x.getHours()#6、正規表示式d={'pattern':/^egon.*?nb$/i}正則寫在//內,後面的i代表:i 忽略大小寫
m 多行匹配模式
x 忽略非跳脫的空白字元
s 單行匹配模式#7、陣列d={'x':[1,'a','v']}#8、內嵌檔案user={'name':'tom','addr':{'country':'China','city':'YT'}}user.addr.country#9、物件id:是一個12位元組的ID,是檔案的唯一標識,不可變d={'x':ObjectId()}

四. CRUD操作

1、資料庫操作

#1、增use db1 #如果資料庫不存在,則建立資料庫,否則切換到指定資料庫。#2、查show dbs #檢視所有可以看到,我們剛建立的資料庫db1並不在資料庫的列表中, 要顯示它,我們需要向db1資料庫插入一些資料。
db.table1.insert({'a':1})#3、刪use db1 #先切換到要刪的庫下db.dropDatabase() #刪除當前庫

2、集合操作

#1、增當第一個檔案插入時,集合就會被建立> use database1
switched to db database1> db.table1.insert({'a':1})WriteResult({ "nInserted" : 1 })> db.table2.insert({'b':2})WriteResult({ "nInserted" : 1 })db.user
db.user.info	表名是user.info,跟user表沒有任何關係
db.user.auth#2、查> show tables
table1
table2#3、刪> db.table1.drop()true> show tables
table2

3、檔案操作

#1、沒有指定_id則預設ObjectId,_id不能重複,且在插入後不可變#2、插入單條user0={
    "name":"tom",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }}db.test.insert(user0)db.test.find()#3、插入多條user1={
    "_id":1,
    "name":"zhang3",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }}user2={
    "_id":2,
    "name":"li4",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }}user3={
    "_id":3,
    "name":"wang5",
    "age":30,
    'hobbies':['music','drink'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'heibei'
    }}user4={
    "_id":4,
    "name":"zhao6",
    "age":40,
    'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }}user5={
    "_id":5,
    "name":"sun7",
    "age":50,
    'hobbies':['music','read',],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'henan'
    }}db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])db.t1.insert({"_id":1,"a":"1","b":"2","c":"3"})db.t1.save({"_id":1,"z":"6"})   有就用新的記錄覆蓋掉原來的記錄,無就新增
  • 比較運算
# SQL:=,!=,>,<,>=,<=# MongoDB:{key:value}代表什麼等於什麼"$ne"====>不等於"$gt"====>大於"$lt"====>小於"gte"====>大於等於"lte"====>小於等於
其中"$ne"能用於所有資料型別#1、select * from db1.user where name = "alex";db.user.find({'name':'alex'})#2、select * from db1.user where name != "alex";db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})#3、select * from db1.user where id > 2;db.user.find({'_id':{'$gt':2}})#4、select * from db1.user where id < 3;db.user.find({'_id':{'$lt':3}})#5、select * from db1.user where id >= 2;db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})#6、select * from db1.user where id <= 2;db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
  • 邏輯運算
# SQL:and,or,not# MongoDB:字典中逗號分隔的多個條件是and關係,"$or"的條件放到[]內,"$not"#1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})#2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})#3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";db.user.find({
    "$or":[
        {'_id':{"$gte":5}},
        {"name":"alex"}
        ]})#4、select * from db1.user where id % 2=1;db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})#5、上題,取反db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
  • 成員運算
# SQL:in,not in# MongoDB:"$in","$nin"#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})
  • 正則匹配
# SQL: regexp 正則# MongoDB: /正則表達/i#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
  • 去指定的欄位
#1、select name,age from db1.user where id=3;db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})1:代表要,類似True0:代表不要,類似Flase,預設是0
  • 查詢陣列
#1、檢視有dancing愛好的人db.user.find({'hobbies':'dancing'})#2、檢視既有dancing愛好又有tea愛好的人db.user.find({
    'hobbies':{
        "$all":['dancing','tea']
        }})#3、檢視第4個愛好為tea的人:".方法"db.user.find({"hobbies.3":'tea'})#4、檢視所有人最後兩個愛好:"$slice"db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})#5、檢視所有人的第2個到第3個愛好db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})> db.blog.find().pretty(){
        "_id" : 1,
        "name" : "sun7公司破產的真相",
        "comments" : [
                {
                        "name" : "zhang3",
                        "content" : "sun7是誰???",
                        "thumb" : 200
                },
                {
                        "name" : "li4",
                        "content" : "我去,真的假的",
                        "thumb" : 300
                },
                {
                        "name" : "wang5",
                        "content" : "吃喝嫖賭抽,欠下兩個億",
                        "thumb" : 40
                },
                {
                        "name" : "zhao6",
                        "content" : "丐幫歡迎你",
                        "thumb" : 0
                }
        ]}db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查詢最後兩個db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查詢1到2
  • 排序
# 排序:1代表升序,-1代表降序db.user.find().sort({"name":1})db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
  • 分頁
# 分頁:limit代表取多少個document,skip代表跳過前多少個document。 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
  • 獲取數量
# 獲取數量db.user.count({'age':{"$gt":30}}) --或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
  • 其他
#1、{'key':null} 匹配key的值為null或者沒有這個keydb.t2.insert({'a':10,'b':111})db.t2.insert({'a':20})db.t2.insert({'b':null})> db.t2.find({"b":null}){ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }#2、查詢所有db.user.find() #等同於db.user.find({})db.user.find().pretty()#3、查詢一個,與find用法一致,只是只取匹配成功的第一個db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})#4、去重db.user.find().distinct()
  • update語法介紹
update() 方法用於更新已存在的檔案。語法格式如下:
db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   })引數說明:對比update db1.t1 set name='zhangsan',sex='Male' where name='zhang3' and age=18;query : 相當於where條件。
update : update的物件和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相當於set後面的
upsert : 可選,預設為false,代表如果不存在update的記錄不更新也不插入,設定為true代表插入。
multi : 可選,預設為false,代表只更新找到的第一條記錄,設為true,代表更新找到的全部記錄。
writeConcern :可選,丟擲異常的級別。

更新操作是不可分割的:若兩個更新同時傳送,先到達伺服器的先執行,然後執行另外一個,不會破壞檔案。
  • 覆蓋式
#注意:除非是刪除,否則_id是始終不會變的#1、覆蓋式:db.user.update({'age':20},{"name":"wang5","hobbies_count":3})是用{"_id":2,"name":"wang5","hobbies_count":3}覆蓋原來的記錄#2、一種最簡單的更新就是用一個新的檔案完全替換匹配的檔案。這適用於大規模式遷移的情況。例如var obj=db.user.findOne({"_id":2})obj.username=obj.name+'SB'obj.hobbies_count++delete obj.age

db.user.update({"_id":2},obj)
  • 設定:$set
#設定:$set通常檔案只會有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器,指定對檔案中的某些欄位進行更新。
更新修改器是種特殊的鍵,用來指定複雜的更新操作,比如修改、增加後者刪除#1、update db1.user set  name="wang5" where id = 2db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"wang5",}})#2、沒有匹配成功則新增一條{"upsert":true}db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"wang5","age":18}},{"upsert":true})#3、預設只改匹配成功的第一條,{"multi":改多條}db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})#4、修改內嵌檔案,把名字為wang5的人所在的地址國家改成Japandb.user.update({'name':"wang5"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})#5、把名字為wang5的人的地2個愛好改成piaodb.user.update({'name':"wang5"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})#6、刪除wang5的愛好,$unsetdb.user.update({'name':"wang5"},{"$unset":{"hobbies":""}})
  • 增加和減少:$inc
#增加和減少:$inc#1、所有人年齡增加一歲db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":1}
    },
    {
        "multi":true    }
    )#2、所有人年齡減少5歲db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":-5}
    },
    {
        "multi":true    }
    )
  • 新增刪除陣列內元素: p u s h , push, push,pop,$pull
#新增刪除陣列內元素
    往陣列內新增元素:$push#1、為名字為wang5的人新增一個愛好readdb.user.update({"name":"wang5"},{"$push":{"hobbies":"read"}})#2、為名字為wang5的人一次新增多個愛好tea,dancingdb.user.update({"name":"wang5"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}}})按照位置且只能從開頭或結尾刪除元素:$pop#3、{"$pop":{"key":1}} 從陣列末尾刪除一個元素db.user.update({"name":"wang5"},{"$pop":{
    "hobbies":1}})#4、{"$pop":{"key":-1}} 從頭部刪除db.user.update({"name":"wang5"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}})#5、按照條件刪除元素,:"$pull" 把符合條件的統統刪掉,而$pop只能從兩端刪db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}},{
    "multi":true})
  • 避免新增重複:"$addToSet"
#避免新增重複:"$addToSet"db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    })
  • 其他
#1、瞭解:限制大小"$slice",只留最後n個db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-2
    }
    }})#2、瞭解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-1,
        "$sort":-1
    }
    }})#注意:不能只將"$slice"或者"$sort"與"$push"配合使用,且必須使用"$eah"
#1、刪除多箇中的第一個db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#2、刪除國家為China的全部db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #3、刪除全部db.user.deleteMany({})
聚合
如果你有資料儲存在MongoDB中,你想做的可能就不僅僅是將資料提取出來那麼簡單了;你可能希望對資料進行分析並加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具:#1、聚合框架#2、MapReduce(詳見MongoDB權威指南)#3、幾個簡單聚合命令:count、distinct和group。(詳見MongoDB權威指南)#聚合框架:可以使用多個構件建立一個管道,上一個構件的結果傳給下一個構件。
這些構件包括(括號內為構件對應的操作符):篩選($match)、投射($project)、分組($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳過($skip)不同的管道操作符可以任意組合,重複使用
  • 準備資料
from pymongo import MongoClientimport datetime

client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')table=client['db1']['emp']# table.drop()l=[('tom','male',18,'20170301','校長',73000.33,401,1), #以下是教學部('bob','male',78,'20150302','teacher',10000.31,401,1),('sam','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),('zhang3','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),('li4','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),('may','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),('wang5','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),('成龍','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是銷售部門('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),('張野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是運營部門('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),('程咬銀','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),('程咬銅','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),('程咬鐵','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)]for n,item in enumerate(l):
    d={
        "_id":n,
        'name':item[0],
        'sex':item[1],
        'age':item[2],
        'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
        'post':item[4],
        'salary':item[5]
    }
    table.save(d)
  • 篩選:$match
{"$match":{"欄位":"條件"}},可以使用任何常用查詢操作符$gt,$lt,$in等#例1、select * from db1.emp where post='teacher';db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}})#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}})#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}})
  • 投射:$project
{"$project":{"要保留的欄位名":1,"要去掉的欄位名":0,"新增的欄位名":"表示式"}}#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;db.emp.aggregate(
    {"$project":{
        "name":1,
        "post":1,
        "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }})#2、表示式之數學表示式{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一個減第二個{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘{"$pide":[expr1,expr2]} #第一個表示式除以第二個表示式的商作為結果{"$mod":[expr1,expr2]} #第一個表示式除以第二個表示式得到的餘數作為結果#3、表示式之日期表示式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second#例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.empdb.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}})#例如檢視每個員工的工作多長時間db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}})#4、字串表示式{"$substr":[字串/$值為字串的欄位名,起始位置,擷取幾個位元組]}{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表示式或字串連線在一起返回,只支援字串拼接{"$toLower":expr}{"$toUpper":expr}db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})#5、邏輯表示式$and$or$not其他見Mongodb權威指南
  • 分組:$group
{"$group":{"_id":分組欄位,"新的欄位名":聚合操作符}}#1、將分組欄位傳給$group函數的_id欄位即可{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性別分組{"$group":{"_id":"$post"}} #按照職位分組{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多個欄位分組,比如按照州市分組#2、分組後聚合得結果,類似於sql中聚合函數的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last#例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})#例2:去每個部門最大薪資與最低薪資db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})#例3:如果欄位是排序後的,那麼$first,$last會很有用,比用$max和$min效率高db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})#例4:求每個部門的總工資db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})#例5:求每個部門的人數db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})#3、陣列操作符{"$addToSet":expr}:不重複{"$push":expr}:重複#例:查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
  • 排序: s o r t 、 限 制 : sort、限制: sortlimit、跳過:$skip
{"$sort":{"欄位名":1,"欄位名":-1}} #1升序,-1降序{"$limit":n} {"$skip":n} #跳過多少個檔案#例1、取平均工資最高的前兩個部門db.emp.aggregate({
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}},{
    "$sort":{"平均工資":-1}},{
    "$limit":2})#例2、db.emp.aggregate({
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}},{
    "$sort":{"平均工資":-1}},{
    "$limit":2},{
    "$skip":1})
  • 隨機選取n個:$sample
#集合users包含的檔案如下{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }#下述操作時從users集合中隨機選取3個檔案db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ])

MongoDB

一. 簡介

MongoDB是一款強大、靈活、且易於擴充套件的通用型資料庫。

1、易用性

MongoDB是一個面向檔案(document-oriented)的資料庫,而不是關係型資料庫。
不採用關係型主要是為了獲得更好得擴充套件性。當然還有一些其他好處,與關聯式資料庫相比,面向檔案的資料庫不再有「行「(row)的概念取而代之的是更為靈活的「檔案」(document)模型。
通過在檔案中嵌入檔案和陣列,面向檔案的方法能夠僅使用一條記錄來表現複雜的層級關係,這與現代的物件導向語言的開發者對資料的看法一致。
另外,不再有預定義模式(predefined schema):檔案的鍵(key)和值(value)不再是固定的型別和大小。由於沒有固定的模式,根據需要新增或刪除欄位變得更容易了。通常由於開發者能夠進行快速迭代,所以開發程序得以加快。而且,實驗更容易進行。開發者能嘗試大量的資料模型,從中選一個最好的。

2、易擴充套件性

應用程式資料集的大小正在以不可思議的速度增長。隨著可用頻寬的增長和記憶體價格的下降,即使是一個小規模的應用程式,需要儲存的資料量也可能大的驚人,甚至超出
了很多資料庫的處理能力。過去非常罕見的T級資料,現在已經是司空見慣了。
由於需要儲存的資料量不斷增長,開發者面臨一個問題:應該如何擴充套件資料庫,分為縱向擴充套件和橫向擴充套件,縱向擴充套件是最省力的做法,但缺點是大型電腦一般都非常貴,而且
當資料量達到機器的物理極限時,花再多的錢也買不到更強的機器了,此時選擇橫向擴充套件更為合適,但橫向擴充套件帶來的另外一個問題就是需要管理的機器太多。
MongoDB的設計採用橫向擴充套件。面向檔案的資料模型使它能很容易地在多臺伺服器之間進行資料分割。MongoDB能夠自動處理跨叢集的資料和負載,自動重新分配檔案,以及將
使用者的請求路由到正確的機器上。這樣,開發者能夠集中精力編寫應用程式,而不需要考慮如何擴充套件的問題。如果一個叢集需要更大的容量,只需要向叢集新增新伺服器,MongoDB就會自動將現有的資料向新伺服器傳送

3、豐富的功能

MongoDB作為一款通用型資料庫,除了能夠建立、讀取、更新和刪除資料之外,還提供了一系列不斷擴充套件的獨特功能
#1、索引
支援通用二級索引,允許多種快速查詢,且提供唯一索引、複合索引、地理空間索引、全文索引

#2、聚合
支援聚合管道,使用者能通過簡單的片段建立複雜的集合,並通過資料庫自動優化

#3、特殊的集合型別
支援存在時間有限的集合,適用於那些將在某個時刻過期的資料,如對談session。類似地,MongoDB也支援固定大小的集合,用於儲存近期資料,如紀錄檔

#4、檔案儲存
支援一種非常易用的協定,用於儲存大檔案和檔案後設資料。MongoDB並不具備一些在關係型資料庫中很普遍的功能,如連結join和複雜的多行事務。省略
這些的功能是處於架構上的考慮,或者說為了得到更好的擴充套件性,因為在分散式系統中這兩個功能難以高效地實現

4、卓越的效能

MongoDB的一個主要目標是提供卓越的效能,這很大程度上決定了MongoDB的設計。MongoDB把儘可能多的記憶體用作快取cache,檢視為每次查詢自動選擇正確的索引。
總之各方面的設計都旨在保持它的高效能
雖然MongoDB非常強大並試圖保留關係型資料庫的很多特性,但它並不追求具備關係型資料庫的所有功能。只要有可能,資料庫伺服器就會將處理邏輯交給使用者端。這種精簡方式的設計是MongoDB能夠實現如此高效能的原因之一

二. MangoDB基礎知識

在這裡插入圖片描述

1、檔案是MongoDB的核心概念。檔案就是鍵值對的一個有序集{‘msg’:‘hello’,‘foo’:3}。類似於python中的有序字典。

需要注意的是:
#1、檔案中的鍵/值對是有序的。
#2、檔案中的值不僅可以是在雙引號裡面的字串,還可以是其他幾種資料型別(甚至可以是整個嵌入的檔案)。
#3、MongoDB區分型別和大小寫。
#4、MongoDB的檔案不能有重複的鍵。
#5、檔案中的值可以是多種不同的資料型別,也可以是一個完整的內嵌檔案。檔案的鍵是字串。除了少數例外情況,鍵可以使用任意UTF-8字元。

檔案鍵命名規範:
#1、鍵不能含有\0 (空字元)。這個字元用來表示鍵的結尾。
#2、.和$有特別的意義,只有在特定環境下才能使用。
#3、以下劃線"_"開頭的鍵是保留的(不是嚴格要求的)。

2、集合就是一組檔案。如果將MongoDB中的一個檔案比喻為關係型資料的一行,那麼一個集合就是相當於一張表

#1、集合存在於資料庫中,通常情況下為了方便管理,不同格式和型別的資料應該插入到不同的集合,但其實集合沒有固定的結構,這意味著我們完全可以把不同格式和型別的資料統統插入一個集合中。

#2、組織子集合的方式就是使用「.」,分隔不同名稱空間的子集合。
比如一個具有部落格功能的應用可能包含兩個集合,分別是blog.posts和blog.authors,這是為了使組織結構更清晰,這裡的blog集合(這個集合甚至不需要存在)跟它的兩個子集合沒有任何關係。
在MongoDB中,使用子集合來組織資料非常高效,值得推薦

#3、當第一個檔案插入時,集合就會被建立。合法的集合名:
集合名不能是空字串""。
集合名不能含有\0字元(空字元),這個字元表示集合名的結尾。
集合名不能以"system."開頭,這是為系統集合保留的字首。
使用者建立的集合名字不能含有保留字元。有些驅動程式的確支援在集合名裡面包含,這是因為某些系統生成的集合中包含該字元。除非你要存取這種系統建立的集合,否則千萬不要在名字裡出現$。

3、資料庫:在MongoDB中,多個檔案組成集合,多個集合可以組成資料庫

資料庫也通過名字來標識。資料庫名可以是滿足以下條件的任意UTF-8字串:
#1、不能是空字串("")。
#2、不得含有' '(空格)、.、$、/、\和\0 (空字元)。
#3、應全部小寫。
#4、最多64位元組。

有一些資料庫名是保留的,可以直接存取這些有特殊作用的資料庫。
#1、admin: 從身份認證的角度講,這是「root」資料庫,如果將一個使用者新增到admin資料庫,這個使用者將自動獲得所有資料庫的許可權。再者,一些特定的伺服器端命令也只能從admin資料庫執行,如列出所有資料庫或關閉伺服器
#2、local: 這個資料庫永遠都不可以複製,且一臺伺服器上的所有本地集合都可以儲存在這個資料庫中
#3、config: MongoDB用於分片設定時,分片資訊會儲存在config資料庫中

4、強調:把資料庫名新增到集合名前,得到集合的完全限定名,即名稱空間

例如:
如果要使用cms資料庫中的blog.posts集合,這個集合的名稱空間就是
cmd.blog.posts。名稱空間的長度不得超過121個位元組,且在實際使用中應該小於100個位元組

三. 安裝

1.安裝

#1、安裝路徑為D:\MongoDB,將D:\MongoDB\bin目錄加入環境變數#2、新建目錄與檔案D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log\mongod.log#3、新建組態檔mongod.cfg,參考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/systemLog:
   destination: file
   path: "D:\MongoDB\log\mongod.log"
   logAppend: true
storage:
   journal:
      enabled: true
   dbPath: "D:\MongoDB\data\db"net:
   bindIp: 0.0.0.0
   port: 27017setParameter:
   enableLocalhostAuthBypass: false    
#4、製作系統服務mongod --config "D:\MongoDB\mongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install
或者直接在命令列指定設定
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install

        
先停掉服務:net stop MongoDB
然後移除服務:mongo --remove
再重新制作服務,需要加上--auth,表示載入認證功能
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install --auth       
        


#5、啟動\關閉net start MongoDB
net stop MongoDB#6、登入mongo

連結:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

2. 賬號管理

#1、建立賬號use admin
db.createUser(
  {
    user: "root",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]
  })use test
db.createUser(
  {
    user: "tom",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
             { role: "read", db: "db1" } ]
  })#2、重新啟動資料庫mongod --remove
mongod --config "C:\mongodb\mongod.cfg" --bind_ip 0.0.0.0 --install --auth#3、登入:注意使用雙引號而非單引號mongo --port 27017 -u "root" -p "123" --authenticationDatabase "admin"也可以在登入之後用db.auth("賬號","密碼")登入
mongo
use admin
db.auth("root","123")#推薦部落格:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.html

3. 命令列shell

#1、mongo 127.0.0.1:27017/config #連線到任何資料庫config

#2、mongo --nodb #不連線到任何資料庫

#3、啟動之後,在需要時執行new Mongo(hostname)命令就可以連線到想要的mongod了:
> conn=new Mongo('127.0.0.1:27017')
connection to 127.0.0.1:27017
> db=conn.getDB('admin')
admin

#4、help檢視幫助

#5、mongo時一個簡化的JavaScript shell,是可以執行JavaScript指令碼的

4."_id"與ObjectId

MongoDB中儲存的檔案必須有一個"_id"鍵。這個鍵的值可以是任意型別,預設是個ObjectId物件。
在一個集合裡,每個檔案都有唯一的「_id」,確保集合裡每個檔案都能被唯一標識。
不同集合"_id"的值可以重複,但同一集合內"_id"的值必須唯一

#1、ObjectId
ObjectId是"_id"的預設型別。因為設計MongoDb的初衷就是用作分散式資料庫,所以能夠在分片環境中生成
唯一的識別符號非常重要,而常規的做法:在多個伺服器上同步自動增加主鍵既費時又費力,這就是MongoDB採用
ObjectId的原因。
ObjectId採用12位元組的儲存空間,是一個由24個十六進位制數位組成的字串
    0|1|2|3|   4|5|6|     7|8    9|10|11    
    時間戳      機器      PID    計數器
如果快速建立多個ObjectId,會發現每次只有最後幾位有變化。另外,中間的幾位數位也會變化(要是在建立過程中停頓幾秒)。
這是ObjectId的建立方式導致的,如上圖

時間戳單位為秒,與隨後5個位元組組合起來,提供了秒級的唯一性。這個4個位元組隱藏了檔案的建立時間,絕大多數驅動程式都會提供
一個方法,用於從ObjectId中獲取這些資訊。

因為使用的是當前時間,很多使用者擔心要對伺服器進行時鐘同步。其實沒必要,因為時間戳的實際值並不重要,只要它總是不停增加就好。
接下來3個位元組是所在主機的唯一識別符號。通常是機器主機名的雜湊值。這樣就可以保證不同主機生成不同的ObjectId,不產生衝突

接下來連個位元組確保了在同一臺機器上並行的多個程序產生的ObjectId是唯一的

前9個位元組確保了同一秒鐘不同機器不同程序產生的ObjectId是唯一的。最後3個位元組是一個自動增加的 計數器。確保相同程序的同一秒產生的
ObjectId也是不一樣的。

#2、自動生成_id
如果插入檔案時沒有"_id"鍵,系統會自幫你建立 一個。可以由MongoDb伺服器來做這件事。
但通常會在使用者端由驅動程式完成。這一做法非常好地體現了MongoDb的哲學:能交給使用者端驅動程式來做的事情就不要交給伺服器來做。
這種理念背後的原因是:即便是像MongoDB這樣擴充套件性非常好的資料庫,擴充套件應用層也要比擴充套件資料庫層容易的多。將工作交給使用者端做就
減輕了資料庫擴充套件的負擔。

5.MangoDB基本資料型別

#1、null:用於表示空或不存在的欄位d={'x':null}#2、布林型:true和falsed={'x':true,'y':false}#3、數值d={'x':3,'y':3.1415926}#4、字串d={'x':'tom'}#5、日期d={'x':new Date()}d.x.getHours()#6、正規表示式d={'pattern':/^egon.*?nb$/i}正則寫在//內,後面的i代表:i 忽略大小寫
m 多行匹配模式
x 忽略非跳脫的空白字元
s 單行匹配模式#7、陣列d={'x':[1,'a','v']}#8、內嵌檔案user={'name':'tom','addr':{'country':'China','city':'YT'}}user.addr.country#9、物件id:是一個12位元組的ID,是檔案的唯一標識,不可變d={'x':ObjectId()}

四. CRUD操作

1、資料庫操作

#1、增use db1 #如果資料庫不存在,則建立資料庫,否則切換到指定資料庫。#2、查show dbs #檢視所有可以看到,我們剛建立的資料庫db1並不在資料庫的列表中, 要顯示它,我們需要向db1資料庫插入一些資料。
db.table1.insert({'a':1})#3、刪use db1 #先切換到要刪的庫下db.dropDatabase() #刪除當前庫

2、集合操作

#1、增當第一個檔案插入時,集合就會被建立> use database1
switched to db database1> db.table1.insert({'a':1})WriteResult({ "nInserted" : 1 })> db.table2.insert({'b':2})WriteResult({ "nInserted" : 1 })db.user
db.user.info	表名是user.info,跟user表沒有任何關係
db.user.auth#2、查> show tables
table1
table2#3、刪> db.table1.drop()true> show tables
table2

3、檔案操作

#1、沒有指定_id則預設ObjectId,_id不能重複,且在插入後不可變#2、插入單條user0={
    "name":"tom",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }}db.test.insert(user0)db.test.find()#3、插入多條user1={
    "_id":1,
    "name":"zhang3",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }}user2={
    "_id":2,
    "name":"li4",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }}user3={
    "_id":3,
    "name":"wang5",
    "age":30,
    'hobbies':['music','drink'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'heibei'
    }}user4={
    "_id":4,
    "name":"zhao6",
    "age":40,
    'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }}user5={
    "_id":5,
    "name":"sun7",
    "age":50,
    'hobbies':['music','read',],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'henan'
    }}db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])db.t1.insert({"_id":1,"a":"1","b":"2","c":"3"})db.t1.save({"_id":1,"z":"6"})   有就用新的記錄覆蓋掉原來的記錄,無就新增
  • 比較運算
# SQL:=,!=,>,<,>=,<=# MongoDB:{key:value}代表什麼等於什麼"$ne"====>不等於"$gt"====>大於"$lt"====>小於"gte"====>大於等於"lte"====>小於等於
其中"$ne"能用於所有資料型別#1、select * from db1.user where name = "alex";db.user.find({'name':'alex'})#2、select * from db1.user where name != "alex";db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})#3、select * from db1.user where id > 2;db.user.find({'_id':{'$gt':2}})#4、select * from db1.user where id < 3;db.user.find({'_id':{'$lt':3}})#5、select * from db1.user where id >= 2;db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})#6、select * from db1.user where id <= 2;db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
  • 邏輯運算
# SQL:and,or,not# MongoDB:字典中逗號分隔的多個條件是and關係,"$or"的條件放到[]內,"$not"#1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})#2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})#3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";db.user.find({
    "$or":[
        {'_id':{"$gte":5}},
        {"name":"alex"}
        ]})#4、select * from db1.user where id % 2=1;db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})#5、上題,取反db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
  • 成員運算
# SQL:in,not in# MongoDB:"$in","$nin"#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})
  • 正則匹配
# SQL: regexp 正則# MongoDB: /正則表達/i#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
  • 去指定的欄位
#1、select name,age from db1.user where id=3;db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})1:代表要,類似True0:代表不要,類似Flase,預設是0
  • 查詢陣列
#1、檢視有dancing愛好的人db.user.find({'hobbies':'dancing'})#2、檢視既有dancing愛好又有tea愛好的人db.user.find({
    'hobbies':{
        "$all":['dancing','tea']
        }})#3、檢視第4個愛好為tea的人:".方法"db.user.find({"hobbies.3":'tea'})#4、檢視所有人最後兩個愛好:"$slice"db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})#5、檢視所有人的第2個到第3個愛好db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})> db.blog.find().pretty(){
        "_id" : 1,
        "name" : "sun7公司破產的真相",
        "comments" : [
                {
                        "name" : "zhang3",
                        "content" : "sun7是誰???",
                        "thumb" : 200
                },
                {
                        "name" : "li4",
                        "content" : "我去,真的假的",
                        "thumb" : 300
                },
                {
                        "name" : "wang5",
                        "content" : "吃喝嫖賭抽,欠下兩個億",
                        "thumb" : 40
                },
                {
                        "name" : "zhao6",
                        "content" : "丐幫歡迎你",
                        "thumb" : 0
                }
        ]}db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查詢最後兩個db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查詢1到2
  • 排序
# 排序:1代表升序,-1代表降序db.user.find().sort({"name":1})db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
  • 分頁
# 分頁:limit代表取多少個document,skip代表跳過前多少個document。 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
  • 獲取數量
# 獲取數量db.user.count({'age':{"$gt":30}}) --或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
  • 其他
#1、{'key':null} 匹配key的值為null或者沒有這個keydb.t2.insert({'a':10,'b':111})db.t2.insert({'a':20})db.t2.insert({'b':null})> db.t2.find({"b":null}){ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }#2、查詢所有db.user.find() #等同於db.user.find({})db.user.find().pretty()#3、查詢一個,與find用法一致,只是只取匹配成功的第一個db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})#4、去重db.user.find().distinct()
  • update語法介紹
update() 方法用於更新已存在的檔案。語法格式如下:
db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   })引數說明:對比update db1.t1 set name='zhangsan',sex='Male' where name='zhang3' and age=18;query : 相當於where條件。
update : update的物件和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相當於set後面的
upsert : 可選,預設為false,代表如果不存在update的記錄不更新也不插入,設定為true代表插入。
multi : 可選,預設為false,代表只更新找到的第一條記錄,設為true,代表更新找到的全部記錄。
writeConcern :可選,丟擲異常的級別。

更新操作是不可分割的:若兩個更新同時傳送,先到達伺服器的先執行,然後執行另外一個,不會破壞檔案。
  • 覆蓋式
#注意:除非是刪除,否則_id是始終不會變的#1、覆蓋式:db.user.update({'age':20},{"name":"wang5","hobbies_count":3})是用{"_id":2,"name":"wang5","hobbies_count":3}覆蓋原來的記錄#2、一種最簡單的更新就是用一個新的檔案完全替換匹配的檔案。這適用於大規模式遷移的情況。例如var obj=db.user.findOne({"_id":2})obj.username=obj.name+'SB'obj.hobbies_count++delete obj.age

db.user.update({"_id":2},obj)
  • 設定:$set
#設定:$set通常檔案只會有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器,指定對檔案中的某些欄位進行更新。
更新修改器是種特殊的鍵,用來指定複雜的更新操作,比如修改、增加後者刪除#1、update db1.user set  name="wang5" where id = 2db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"wang5",}})#2、沒有匹配成功則新增一條{"upsert":true}db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"wang5","age":18}},{"upsert":true})#3、預設只改匹配成功的第一條,{"multi":改多條}db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})#4、修改內嵌檔案,把名字為wang5的人所在的地址國家改成Japandb.user.update({'name':"wang5"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})#5、把名字為wang5的人的地2個愛好改成piaodb.user.update({'name':"wang5"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})#6、刪除wang5的愛好,$unsetdb.user.update({'name':"wang5"},{"$unset":{"hobbies":""}})
  • 增加和減少:$inc
#增加和減少:$inc#1、所有人年齡增加一歲db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":1}
    },
    {
        "multi":true    }
    )#2、所有人年齡減少5歲db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":-5}
    },
    {
        "multi":true    }
    )
  • 新增刪除陣列內元素: p u s h , push, push,pop,$pull
#新增刪除陣列內元素
    往陣列內新增元素:$push#1、為名字為wang5的人新增一個愛好readdb.user.update({"name":"wang5"},{"$push":{"hobbies":"read"}})#2、為名字為wang5的人一次新增多個愛好tea,dancingdb.user.update({"name":"wang5"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}}})按照位置且只能從開頭或結尾刪除元素:$pop#3、{"$pop":{"key":1}} 從陣列末尾刪除一個元素db.user.update({"name":"wang5"},{"$pop":{
    "hobbies":1}})#4、{"$pop":{"key":-1}} 從頭部刪除db.user.update({"name":"wang5"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}})#5、按照條件刪除元素,:"$pull" 把符合條件的統統刪掉,而$pop只能從兩端刪db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}},{
    "multi":true})
  • 避免新增重複:"$addToSet"
#避免新增重複:"$addToSet"db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})db.urls.update({"_id":1},{
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    })
  • 其他
#1、瞭解:限制大小"$slice",只留最後n個db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-2
    }
    }})#2、瞭解:排序The $sort element value must be either 1 or -1"db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-1,
        "$sort":-1
    }
    }})#注意:不能只將"$slice"或者"$sort"與"$push"配合使用,且必須使用"$eah"
#1、刪除多箇中的第一個db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#2、刪除國家為China的全部db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #3、刪除全部db.user.deleteMany({})
聚合
如果你有資料儲存在MongoDB中,你想做的可能就不僅僅是將資料提取出來那麼簡單了;你可能希望對資料進行分析並加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具:#1、聚合框架#2、MapReduce(詳見MongoDB權威指南)#3、幾個簡單聚合命令:count、distinct和group。(詳見MongoDB權威指南)#聚合框架:可以使用多個構件建立一個管道,上一個構件的結果傳給下一個構件。
這些構件包括(括號內為構件對應的操作符):篩選($match)、投射($project)、分組($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳過($skip)不同的管道操作符可以任意組合,重複使用
  • 準備資料
from pymongo import MongoClientimport datetime

client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')table=client['db1']['emp']# table.drop()l=[('tom','male',18,'20170301','校長',73000.33,401,1), #以下是教學部('bob','male',78,'20150302','teacher',10000.31,401,1),('sam','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),('zhang3','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),('li4','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),('may','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),('wang5','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),('成龍','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是銷售部門('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),('張野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是運營部門('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),('程咬銀','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),('程咬銅','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),('程咬鐵','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)]for n,item in enumerate(l):
    d={
        "_id":n,
        'name':item[0],
        'sex':item[1],
        'age':item[2],
        'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
        'post':item[4],
        'salary':item[5]
    }
    table.save(d)
  • 篩選:$match
{"$match":{"欄位":"條件"}},可以使用任何常用查詢操作符$gt,$lt,$in等#例1、select * from db1.emp where post='teacher';db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}})#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}})#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}})
  • 投射:$project
{"$project":{"要保留的欄位名":1,"要去掉的欄位名":0,"新增的欄位名":"表示式"}}#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;db.emp.aggregate(
    {"$project":{
        "name":1,
        "post":1,
        "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }})#2、表示式之數學表示式{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一個減第二個{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘{"$pide":[expr1,expr2]} #第一個表示式除以第二個表示式的商作為結果{"$mod":[expr1,expr2]} #第一個表示式除以第二個表示式得到的餘數作為結果#3、表示式之日期表示式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second#例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.empdb.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}})#例如檢視每個員工的工作多長時間db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}})#4、字串表示式{"$substr":[字串/$值為字串的欄位名,起始位置,擷取幾個位元組]}{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表示式或字串連線在一起返回,只支援字串拼接{"$toLower":expr}{"$toUpper":expr}db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})#5、邏輯表示式$and$or$not其他見Mongodb權威指南
  • 分組:$group
{"$group":{"_id":分組欄位,"新的欄位名":聚合操作符}}#1、將分組欄位傳給$group函數的_id欄位即可{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性別分組{"$group":{"_id":"$post"}} #按照職位分組{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多個欄位分組,比如按照州市分組#2、分組後聚合得結果,類似於sql中聚合函數的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last#例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})#例2:去每個部門最大薪資與最低薪資db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})#例3:如果欄位是排序後的,那麼$first,$last會很有用,比用$max和$min效率高db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})#例4:求每個部門的總工資db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})#例5:求每個部門的人數db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})#3、陣列操作符{"$addToSet":expr}:不重複{"$push":expr}:重複#例:查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
  • 排序: s o r t 、 限 制 : sort、限制: sortlimit、跳過:$skip
{"$sort":{"欄位名":1,"欄位名":-1}} #1升序,-1降序{"$limit":n} {"$skip":n} #跳過多少個檔案#例1、取平均工資最高的前兩個部門db.emp.aggregate({
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}},{
    "$sort":{"平均工資":-1}},{
    "$limit":2})#例2、db.emp.aggregate({
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}},{
    "$sort":{"平均工資":-1}},{
    "$limit":2},{
    "$skip":1})
  • 隨機選取n個:$sample
#集合users包含的檔案如下{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }#下述操作時從users集合中隨機選取3個檔案db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ])

以上就是對MongoDB的認識及操作的詳細內容,更多請關注TW511.COM其它相關文章!