Mongodb常用操作

一、创建Mongodb数据库

  由于Mongodb不是关系型数据库文件,实际上,它并不存在传统关系型数据库中的所谓“数据库”的概念,但不用担心,当你第一次新增数据时,mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建,而不需要你手工去新建立。下面是例子:

 1)列出当前的数据库
      MongoDB shell version: 1.8.1
   connecting to: test
   > show dbs  
   admin   0.03125GB
   local   (empty)
   可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库,上面看到的是有两个,分别是admin和local。
 
  2) 定义新的数据库名
  我们通过使用“use new-databasename”的语法去使用一个新的数据库,注意,即使你的数据库还没建立起来,依然可以这样使用,因为mongodb会在真正插入了数据后,才会真正建立起来。
   >use mkyongdb
   switched to db mkyongdb
   > show dbs
   admin   0.03125GB
   local   (empty)
  注意,在use mkyongdb后,mkyongdb实际上还没真正建立起来,只是表明目前是在使用mkyongdb了。
 
  3)保存数据
  定义一个collection,名为“users”,然后插入数据,如下:
   > db.users.save( {username:"mkyong"} )
  > db.users.find()
  { "_id" : ObjectId("4dbac7bfea37068bd0987573"), "username" : "mkyong" }
  >
  > show dbs  
  admin   0.03125GB
  local   (empty)
  mkyongdb        0.03125GB

  可以看到,用db.users.find()可以找出已插入的数据。这个时候,名为“users”的collection已经建立起来了,同时,数据库mkyongdb也建立起来了。

->use Admin         (切换到创建用户)

->db.TestDb          (创建数据库)

->db.addUser(“userName”,”Pwd”)    创建用户

->db.auth(“userName”,”Pwd”)   设置用户为允许连接的用户

->db.createCollection(“TableName”)   创建表

->showcollections          查看表是否创建成功

->db.TableName.Save({age:1})    添加数据

->db.TableName.find()                        查看添加的数据是否成功(如果没有查询到任何的结果,说明添加失败)

 ->添加数据,如果返回的(shell):1 说明有错误

 

mongodb由C++写就,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。

  

安装及使用:

首先在Ubuntu上安装MongoDB。

下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0

1.                   解压文件.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2.                  为MongoDB创建数据目录,默认情况下它将数据存储在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3.                  启动MongoDB服务.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4.                  打开另一个终端,并确保你在MongoDB的bin目录,输入如下命令.

$ ./mongo

一些概念
一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中,因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是,它的value中存储了结构信息,所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率,根据官方文档,当数据量达到50GB以上数据时,Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的简称,是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型。如:BSON有Date类型和BinDate类型。

BSON被比作二进制的交换格式,如同Protocol Buffers,但BSON比它更“schema-less”,非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。

BSON有以下三个特点:

1.  轻量级

2.  跨平台

3.  效率高

命名空间

MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同:java.util.List;用来管理数据库中的数据。

索引
mongodb可以对某个字段建立索引,可以建立组合索引、唯一索引,也可以删除索引,建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引:_id,如果插入数据时没有指定_id,服务会自动生成一个_id,为了充分利用已有索引,减少空间开销,最好是自己指定一个unique的key为_id,通常用对象的ID比较合适,比如商品的ID。

shell操作数据库:

   1.  超级用户相关:

         1. #进入数据库admin

use admin

         2. #增加或修改用户密码

          db.addUser('name','pwd')

         3. #查看用户列表

          db.system.users.find()

         4. #用户认证

          db.auth('name','pwd')

         5. #删除用户

          db.removeUser('name')

         6. #查看所有用户

          show users

         7. #查看所有数据库

          show dbs

         8. #查看所有的collection

          show collections

         9. #查看各collection的状态

          db.printCollectionStats()

        10. #查看主从复制状态

          db.printReplicationInfo()

        11. #修复数据库

          db.repairDatabase()

        12. #设置记录profiling,0=off 1=slow 2=all

          db.setProfilingLevel(1)

        13. #查看profiling

          show profile

        14. #拷贝数据库

          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

        15. #删除collection

          db.mail_addr.drop()

        16. #删除当前的数据库

          db.dropDatabase()

      

   2. 增删改

         1. #存储嵌套的对象

db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #存储数组对象

db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})

         3. #根据query条件修改,如果不存在则插入,允许修改多条记录

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)

         4. #删除yy=5的记录

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #删除所有的记录

            db.foo.remove()

   3. 索引

         1. #增加索引:1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

         3. #索引子对象

         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

         5. #查看索引信息

         6. db.foo.getIndexes()

         7. db.foo.getIndexKeys()

         8. #根据索引名删除索引

         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查询

         1. #查找所有

        2. db.foo.find()

        3. #查找一条记录

        4. db.foo.findOne()

        5. #根据条件检索10条记录

        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

        7. #sort排序

        8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'Dt',-1})

         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

        10. #count操作

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操作,查询指定列,去重复

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #”>=”操作

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子对象的查找

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #查看collection数据的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #查看colleciont状态

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查询所有索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  advanced queries:高级查询


条件操作符
$gt : >
$lt : <<BR>$gte: >=
$lte: <=
$ne : !=、<>
$in : in
$nin: not in
$all: all
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

查询 age in (20,22,24,26) 的数据
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

查询 age取模10等于0 的数据
db.users.find('this.age % 10 == 0');
或者
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配所有
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});
可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

查询不匹配name=B*带头的记录
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});
查询 age取模10不等于0 的数据
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分字段
选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)
db.users.find({}, {age:1});
db.users.find({}, {age:3});
db.users.find({}, {age:true});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});
0为false, 非0为true

选择返回age、address和_id字段
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

排除返回age、address和_id字段
db.users.find({}, {age:0, address:false});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

数组元素个数判断
对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});
不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

$exists判断字段是否存在
查询所有存在name字段的记录
db.users.find({name: {$exists: true}});
查询所有不存在phone字段的记录
db.users.find({phone: {$exists: false}});

$type判断字段类型
查询所有name字段是字符类型的
db.users.find({name: {$type: 2}});
查询所有age字段是整型的
db.users.find({age: {$type: 16}});

对于字符字段,可以使用正则表达式
查询以字母b或者B带头的所有记录
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本)
为数组的字段中匹配其中某个元素

Javascript查询和$where查询
查询 age > 18 的记录,以下查询都一样
db.users.find({age: {$gt: 18}});
db.users.find({$where: "this.age > 18"});
db.users.find("this.age > 18");
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort()
以年龄升序asc
db.users.find().sort({age: 1});
以年龄降序desc
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回记录数量limit()
返回5条记录
db.users.find().limit(5);
返回3条记录并打印信息
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)});
结果
my age is 18
my age is 19
my age is 20

限制返回记录的开始点skip()
从第3条记录开始,返回5条记录(limit 3, 5)
db.users.find().skip(3).limit(5);

查询记录条数count()
db.users.find().count();
db.users.find({age:18}).count();
以下返回的不是5,而是user表中所有的记录数量
db.users.find().skip(10).limit(5).count();
如果要返回限制之后的记录数量,要使用count(true)或者count(非0)
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分组group()
假设test表只有以下一条数据
{ domain: "www.mongodb.org"
, invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"}
, response_time: 0.05
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"
}
使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count;
db.test.group(
{ cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}}
, key: {http_action: true}
, initial: {count: 0, total_time:0}
, reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time }
, finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count }
} );

[
{
"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05
}
]

Java 应用示例

要使用Java操作MongoDB的话,要到官方网站下载一个驱动包,把包导入后,可以尝试来操作了(记得一定要开着服务器)

首先介绍一下比较常用的几个类

Mongo:连接服务器,执行一些数据库操作的选项,如新建立一个数据库等

DB:对应一个数据库,可以用来建立集合等操作

DBCollection:对应一个集合(类似表),可能是我们用得最多的,可以添加删除记录等

DBObjec:接口和BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,因为是key-value的数据结构,所以用起来其实和HashMap是基本一致的

DBCursor:用来遍历取得的数据,实现了Iterable和Iterator

接下来实际的操作一下,代码如下:

import java.net.UnknownHostException;

import java.util.List;

import java.util.Set;

import com.mongodb.BasicDBObject;

import com.mongodb.DB;

import com.mongodb.DBCollection;

import com.mongodb.DBCursor;

import com.mongodb.DBObject;

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