1 MongoDB相关概念

1.1 业务应用场景

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。 解释： “ 三高 ” 需求： • High performance - 对数据库高并发读写的需求。 • Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。 • High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。 而 MongoDB 可应对 “ 三高 ” 需求。 具体的应用场景如： 1 ）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。 2 ）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。 3 ）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。 4 ）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。 5 ）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： （ 1 ）数据量大 （ 2 ）写入操作频繁（读写都很频繁） （ 3 ）价值较低的数据，对事务性要求不高 对于这样的数据，我们更适合使用 MongoDB 来实现数据的存储。 什么时候选择 MongoDB 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： 应用不需要事务及复杂 join 支持 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发 应用需要 2000-3000 以上的读写 QPS （更高也可以） 应用需要 TB 甚至 PB 级别数据存储 应用发展迅速，需要能快速水平扩展 应用要求存储的数据不丢失 应用需要 99.999% 高可用 应用需要大量的地理位置查询、文本查询 如果上述有 1 个符合，可以考虑 MongoDB ， 2 个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。 相对 MySQL ，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本） 1.2 MongoDB简介 MongoDB 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。 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。 MongoDB 中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（ fifield: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。 1.3 体系结构 MySQL 和 MongoDB 对比 1.4 数据模型  MongoDB 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。 BSON （ 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。 BSON 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。 Bson 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：

1.5 MongoDB的特点 MongoDB 主要有如下特点： （ 1 ） 高性能 ： MongoDB 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。 （ 2 ） 高可用性： MongoDB 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。 （ 3 ） 高扩展性： MongoDB 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。 （ 4 ） 丰富的查询支持： MongoDB 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。 （ 5 ）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型、 2 单机部署  2.1 Windows系统中的安装启动 第一步：下载安装包 MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从 MongoDB 官网下载安装， MongoDB 预编译二进制包下载地址： https://www.mongodb.com/download-center#community

根据上图所示下载 zip 包。 提示：版本的选择： MongoDB 的版本命名规范如： x.y.z ； y 为奇数时表示当前版本为开发版，如： 1.5.2 、 4.1.13 ； y 为偶数时表示当前版本为稳定版，如： 1.6.3 、 4.0.10 ； z 是修正版本号，数字越大越好。 详情： http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/#release-version-numbers 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 方式 1 ：命令行参数方式启动服务 在 bin 目录中打开命令行提示符，输入如下命令： mongod --dbpath = ..datadb

我们在启动信息中可以看到， mongoDB 的默认端口是 27017 ，如果我们想改变默认的启动端口，可以通过 --port 来指定端口。 为了方便我们每次启动，可以将安装目录的 bin 目录设置到环境变量的 path 中， bin 目录下是一些常用命令，比如 mongod 启动服务用的， mongo 客户端连接服务用的。 方式 2 ：配置文件方式启动服务 在解压目录中新建 config 文件夹，该文件夹中新建配置文件 mongod.conf ，内如参考如下： storage : #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "datadb" on Windows.    dbPath : D : 2_ServerDBServermongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1data 详细配置项内容可以参考官方文档： https://docs.mongodb.com/manual/reference/confifiguration-options/ 启动方式： mongod -f ../config/mongod.conf 或 mongod --config ../config/mongod.conf 更多参数配置：

2.2Shell连接（mongo命令）

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 --port=27017

查看已经有的数据库

>show databases

退出 mongodb

exit

更多参数可以通过帮助查看：

mongo --help

2.3 Compass-ffl形化界面客户端

到MongoDB官网下载MongoDB Compass ,

地址:httus:〃www.monodb.com/download-center/v2/comuass?initial=true

如果是下载安装版，则按照步骤安装；如果是下载加压缩版，匐瓣压,执行里面的MongoDBCompasscommunity .exe文件即可。

在打开的界面中，输入主机地址、端口等相关信息，点击连接：

2.4 Linux系统中的安装启动和连接

目标：在Linux中部 ~ 单机的MongoDB ,作为生产环境下使用。

提示:和Windows下操作差不多。

步骤如下:

(1 )先到官网下载压缩包 mongod-li nux-x86_64-4.0.10 .tgz。

(2 )上传压缩包到Linux中,解压到当前目录：

tar -xvf mongodb-1i nux-x86_64-4.0.10.tgz

1. 移动解压后的文件夹到指定的目录中：

mv mongodb-1i nux-x86_64-4.0.10 /usr/1ocal/mongodb

1. 新建几个目录，分别用来存储数据和日志：

#数据存储目录

mkdi r -p /mongodb/si ngle/data/db

#日志存储目录

mkdi r -p /mongodb/si ngle/log

1. 新建并修改配置文件

vi /mongodb/single/mongod.conf

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,192.168.1.13
   #bindIp #绑定的端口，默认是27017 
   port: 27017

(6 )启动MongoDB服务

[root@bobohost single]# /usr/1ocal/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

about to fork child process, waiting until server is ready for connections.

forked process: 90384

chi Id process started successful1y, parent exiting

注意：

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。

通过进程来査看服务是否启动了：

[root@bobohost single]# ps -ef Igrep mongod

root 90384 1 0 8月26 ? 00:02:13 /usr/local/mongdb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

(7 )分别使用mongo命令和com pass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 fi rewalId

#临时关闭防火墙

systemctl stop fi rewalId

#开机禁止启动防火墙

systemctl disable fi rewalId

(8)停止关闭服务

停止1艮务的方式有两种：快速关闭和标准关闭，下面依次说明：

(-)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：

杀完要检査一下,避免有的没有杀掉。

#通过进程编号关闭节点

kill -2 54410

【补充】

如果一旦是因为数据损坏，则需要进行如下操作(了解)：

1 )删除lock文件：

rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock

2)修复数据：

/usr/local/mongdb/bi n/mongod --repai r --dbpath=/mongodb/single/data/db

(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local host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admi n库

use admi n

//关闭服务

db.shutdownserver()

3.2数据库操作

3.2.1选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式:

use数据库名称

如果数据库不存在则自动创建，例如，以下语句创建spitdb熟居库：

use articledb

查看有权限查看的所有的数据库命令

show dbs

或

show databases

注意: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

db

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。

另外：

数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

•不能是空字符串（""）o

•不得含有'’（空格）、.、$、/、和 （空字符）。

•应全部小写。

•最多64字节。

有一些娄対居库名是保留的，可以直接访问这些有樹^乍用的数据库。

admin :从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特 定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。

local:这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合

config:当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息。

3.2.2数据库的删除

MongoDB删除数据库的语法格式如下：

db.dropDatabase()

提示：主要用趣除已经持久化的瓣库

3.3集合操作

集合，类似关系型蜘居库中的表。

可以显示的创建,也可以隐式的创建。

3.3.1集合的显式创建(了解)

基本语法格式:

db.createcollection(name)

参数说明：

• name:要创建的集合名称

例如：创建一 名为mycollection的普通集合。

db.createcollection("mycol lection")

查看当前库中的表:show tablesqp令

show collections

或

show tables

集合的命名规范：

•集合名不能是空字符串"。

•集合名不能含有字符(空字符)，这个字符表示集合名的结尾。

•集合名不能以"system."开头,这是为系统集合保留的前缀。

•用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除 非你要访问这种系统创建的集合,否则千万不要在名字里出现$。

33.2集合的隐式创建

当向f 集合中插入f文档的时候,如果集合不存在，则会自动创建集合。

详见 文档的插入章节。

提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

3.3.3集合的删除

集合删除语法格式如下：

db. col lection .drop。

或

db.集合.drop()

返回值

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

例如：要删除mycollection集合

db.mycol1ection.drop()

3.4文档基本CRUD

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。

3.4.1文档的插入

(1)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.col lection.insert( , {

writeconcern: , ordered:

}

)

1）单个插入

 批量插入

db . collection . insertMany ( [ < document 1 > , < document 2 > , ... ], { writeConcern : < document > , ordered : < boolean > } ) 示例： try { 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" } ]); } catch ( e ) { print ( e ); } 插入时指定了 _id ，则主键就是该值。 如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。 因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用 try catch 进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理

3.4.2 文档的基本查询 1 查询所有 db . comment . find ({}) db.comment.find({userid:'1003'})

2 投影查询

如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。 如：查询结果只显示 _id 、 userid 、 nickname : >db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1}) { "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : " 凯撒 " } { "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : " 凯撒 " } >db.comment.find({},{userid:1,nickname:1}) 不显示_id >db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0}) { "userid" : "1003", "nickname" : " 凯撒 " } { "userid" : "1003", "nickname" : " 凯撒 " } 3.4.3 文档的更新 （ 1 ）覆盖的修改 如果我们想修改 _id 为 1 的记录，点赞量为 1001 ，输入以下语句： db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)}) 执行后，我们会发现，这条文档除了 likenum 字段其它字段都不见了， （ 2 ）局部修改 为了解决这个问题，我们需要使用修改器 $set 来实现，命令如下： 我们想修改 _id 为 2 的记录，浏览量为 889 ，输入以下语句： db . comment . update ({ _id : "2" },{ $set :{ likenum : NumberInt ( 889 )}}) （ 3 ）批量的修改 更新所有用户为 1003 的用户的昵称为 凯撒大帝 。 // 默认只修改第一条数据 db . comment . update ({ userid : "1003" },{ $set :{ nickname : " 凯撒 2" }}) // 修改所有符合条件的数据 db . comment . update ({ userid : "1003" },{ $set :{ nickname : " 凯撒大帝 " }},{ multi : true }) （ 3 ）列值增长的修改 如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。 需求：对 3 号数据的点赞数，每次递增 1 db . comment . update ({ _id : "3" },{ $inc :{ likenum : NumberInt ( 1 )}}) 3.4.4 删除文档 删除文档的语法结构： db. 集合名称 .remove( 条件 ) 删除全部 db.comment.remove({}) 删除_id=1的 db.comment.remove({_id:"1"}) 统计查询 db.comment.count() db.comment.count({userid:"1003"}) 如果你想返回指定条数的记录，可以在 fifind 方法后调用 limit 来返回结果 (TopN) ，默认值 20 ，例如 db.comment.find().limit(3) skip 方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前 N 个不要） , 默认值是 0 db.comment.find().skip(3) sort() 方法对数据进行排序， sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用 于降序排列。 db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1}) skip(), limilt(), sort() 三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip() ，最后是显示的 limit() ，和命令编写顺序无关。 db. 集合名称 .find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于 : field > value db. 集合名称 .find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于 : field < value db. 集合名称 .find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于 : field >= value db. 集合名称 .find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于 : field <= value db. 集合名称 .find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于 : field != value 示例 db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}}) 包含与不包含 db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}}) db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}}) 示例：查询评论集合中 likenum 大于等于 700 并且小于 2000 的文档： db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]}) 示例：查询评论集合中 userid 为 1003 ，或者点赞数小于 1000 的文档记录 db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]}) 常用命令: 选择切换数据库： use articledb 插入数据： db.comment.insert({bson 数据 }) 查询所有数据： db.comment.find(); 条件查询数据： db.comment.find({ 条件 }) 查询符合条件的第一条记录： db.comment.findOne({ 条件 }) 查询符合条件的前几条记录： db.comment.find({ 条件 }).limit( 条数 ) 查询符合条件的跳过的记录： db.comment.find({ 条件 }).skip( 条数 ) 修改数据： db.comment.update({ 条件 },{ 修改后的数据 }) 或 db.comment.update({ 条件 },{$set:{ 要修改部分的字段 : 数据 }) 修改数据并自增某字段值： db.comment.update({ 条件 },{$inc:{ 自增的字段 : 步进值 }}) 删除数据： db.comment.remove({ 条件 }) 统计查询： db.comment.count({ 条件 }) 模糊查询： db.comment.find({ 字段名 :/ 正则表达式 /}) 条件比较运算： db.comment.find({ 字段名 :{$gt: 值 }}) 包含查询： db.comment.find({ 字段名 :{$in:[ 值 1 ，值 2]}}) 或 db.comment.find({ 字段名 :{$nin:[ 值 1 ，值 2]}}) 条件连接查询： db.comment.find({$and:[{ 条件 1},{ 条件 2}]}) 或 db.comment.find({$or:[{ 条件 1},{ 条件 2}]}) 4 索引 -Index