MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。
优点:
缺点:
安装教程:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html
安装版本:V4.0.8
在这里记录一下自己遇到的坑:
在第一次安装的时候,没有注意勾选上了安装这个部分,结果安装程序一直卡在那块。最后又重新安装了一次才解决了问题。mongoDB compass主要是MongoDB的一个图形化界面,后期可以单独安装。
之前MongoDB按照默认路径装到了C盘。后来因为C盘的空间有限,后来又卸载安装在了E盘。之前在C盘安装的时候,顺风顺水没有出一点问题。但是在E盘安装时,遇到了一些问题。在安装程序还在进行的时候,突然跳出来一个提示,显示MongoDB服务无法启动。通过查找一些资料,知道了当系统启动服务的时候需要获得管理员权限,当程序安装在C盘的时候,安装程序可以直接获得较高的权限,但是安装在其他位置,就会因为安装权限不足,导致服务无法启动。 这时点击忽略,直接完成安装,之后通过命令行获取系统管理员权限后,手动启动服务。
当程序安装完成之后,就需要安装windows服务了,MongoDB中已经为我们写好了配置文件,通过这个配置文件,即可安装windows服务。具体的命令是:mongod --config "E:\MongoDB\bin\mongod.cfg" --install
本想着,安装服务然后启动服务就可以可以使用了,但是这样却出现了问题:Unrecognized option:mp
这就令人非常抓狂了,配置文件是官方提供的,它怎么能说mp是无效的属性呢?
无奈之下,硬着头皮去官网上查找cfg文档。最后把整个文档都翻烂了,都没找到mp属性。最后我心想,既然你没有这个属性,我试着把它删掉吧。在文档中删掉了这一行,ok问题解决。。。这简直了,官方提供的配置文件,尽然出现这样的问题,心累。。。
【注意】:使用MongoDB服务安装命令,会自动创建日志文件,但不会初始化数据库。必须使用启动window--MongoDB服务
或使用mongod --dbpath D:\Program\MongoDB\data
创建数据库实例(生成数据库文件)
这里补充一下配置文件修改过程中遇到的坑:
:空格
进行连接,如果不添加空格,属性将无法识别最后在记录一下MongoDB服务相关的命令,以备不时之需:
删除windows服务:sc delete MongoDB
启动服务 :net start MongoDB
停止服务:net stop MongoDB
更新服务配置:mongod -f E:\MongoDB\bin\mongod.cfg
—Ps:在更新服务配置的过程中出现:Failed global initialization: FileNotOpen
的报错.根据他的提示,无法打开日志文件。出现这个问题的原因是因为,日志的地址没有改动,旧日志与新日志之间权限出现了冲突。导致无法更新。可以尝试删除服务,重新创建来解决这个问题。
使用MongoDB中有一个很大的困惑,尽然不需要密码就可以登录?那它的安全性如何保证呢?权限划分又是如何进行呢?对比MySQL在安装成功之后就会有个初始密码,MongoDB是不是不安全呢?下面我们就分析一下,这些问题:
通过上一个章节的操作,我们已将数据库安装就绪。但将数据库数据库服务运行起来还需要启动服务。MongoDB的服务有两种,一种是启动windows的服务,另一种是通过命令行来创建临时的服务。
当服务没启动,就直接链接数据库,会抛出Error: couldn't connect to server 127.0.0.1:27017
错误。
net
命令进行服务控制。window服务是隐式的工作的,它将所有的日志都写入log日志文件中,本身并没有进行对运行的结果进行输出。在整个数据库,在正式服务模式下,都是使用这种方式使用命令行模式启动服务,以便于观察数据库的变化。
mongod --dbpath “E:\MongoDB\data”
命令行中抛出了这样的警告
WARNING: Access control is not enabled for the database.
Read and write access to data and configuration is unrestricted.
这个警告是因为数据库使用了非身份验证验证模式启动,即mongod命令中没有使用–auth参数。也就是说不使用身份验证,任何人登入的都是超级管理员,在实际使用中需要额外注意。
这个模式下登录mongo,依然可以连接成功,但是如果不进行身份验证,将无法对数据库进行操作。
当启动MongoDB服务之后,会按照配置文件设置的相关属性,来启动服务。注意配置文件中默认是不需要身份验证的,当安装结束之后,要修改配置文件为身份验证模式。
security:
authorization: enabled
对于数据库的首次访问,还没有任何的账户权限。非身份验证模式下,可以随意对数据库进行操作。身份验证模式下(首次登陆),只能进行数据库的一个账户的创建操作,所以此时应该添加系统账户管理员(userAdminAnyDatabase)。如果添加了其他的账户,将会导致数据库因权限不足无法进行任何操作。
use admin
db.createUser({
user:"userAdmin",
pwd:"3832414122",
roles:[{ role: "userAdminAnyDatabase",db:"admin"}]
})
数据库用户角色(Database User Roles):
- **read:**授予User只读数据的权限
- **readWrite:**授予User读写数据的权限
数据库管理角色(Database Administration Roles):
- **dbAdmin:**在当前dB中执行管理操作
- **dbOwner:**在当前DB中执行任意操作
- **userAdmin:**在当前DB中管理User
备份和还原角色(Backup and Restoration Roles):
- backup
- restore
跨库角色(All-Database Roles):
- **readAnyDatabase:**授予在所有数据库上读取数据的权限
- **readWriteAnyDatabase:**授予在所有数据库上读写数据的权限
- **userAdminAnyDatabase:**授予在所有数据库上管理User的权限
- **dbAdminAnyDatabase:**授予管理所有数据库的权限
集群管理角色(Cluster Administration Roles):
- clusterAdmin:授予管理集群的最高权限
- clusterManager:授予管理和监控集群的权限,A user with this role can access the config and local databases, which are used in sharding and replication, respectively.
- clusterMonitor:授予监控集群的权限,对监控工具具有readonly的权限
- hostManager:管理Server
根据用户所需权限,添加对应数据库的管理者。
启动shell时,进行身份验证
mongo -u username -p
默认登录后链接不同服务
mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]
使用用户 admin 使用密码 123456 连接到本地的 MongoDB 服务上。输出结果如下所示:
mongodb://admin:123456@localhost/
使用用户名fred,密码foobar登录132.232.169.227的4455端口的baz数据库。
mongodb://fred:[email protected]:4455/baz
更多实例:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-connections.html
注:updateuser它是完全替换之前的值,如果要新增或添加roles而不是代替它 则使用方法: db.grantRolesToUser() 和 db.revokeRolesFromUser()
数据类型 | 描述 | 举例 |
---|---|---|
32 位整数 | 32 位整数。shell 是不支持该类型的, shell 中默认会转换成 64位浮点数 | |
64 位整数 | 64 位整数。shell 是不支持该类型的, shell 中默认会转换成 64位浮点数 | |
64 位浮点数 | 64 位浮点数。shell 中的数字就是这一种类型 | { “x”: 3.14 ,“y” : 3} |
字符串 | UTF-8 字符串 | { “foo”:“bar”} |
符号 | shell 不支持,shell 会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
对象 id | 文档的 12 字节的唯一id | { “id”: ObjectId()} |
日期 | 从标准纪元开始的毫秒数 | { “date”:new Date()} |
正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式,遵循 JavaScript 的语法 | { “foo”:/foobar/i} |
代码 | 文档中可以包含 JavaScript 代码 | { “x”: function() {}} |
二进制数据 | 任意字节的二进制串组成, shell 不支持 | |
最大值 | 表示可能的最大值, shell 不支持 | |
最小值 | 表示可能的最小值, shell 不支持 | |
未定义 | undefined | { “x”: undefined} |
数组 | 值的集合或者列表 | { “arr”: [“a”,“b”]} |
内嵌文档 | 文档可以作为文档中某个 key 的value | { “x”:{“foo”:“bar”}} |
null | 表示空值或者未定义的对象 | { “x”:null} |
布尔值 | 真或者假: true 或者false | { “x”:true} |
类型 | 数字 | 备注 |
---|---|---|
Double | 1 | |
String | 2 | |
Object | 3 | |
Array | 4 | |
Binary data | 5 | |
Undefined | 6 | 已废弃。 |
Object id | 7 | |
Boolean | 8 | |
Date | 9 | |
Null | 10 | |
Regular Expression | 11 | |
JavaScript | 13 | |
Symbol | 14 | |
JavaScript (with scope) | 15 | |
32-bit integer | 16 | |
Timestamp | 17 | |
64-bit integer | 18 | |
Min key | 255 | Query with -1 . |
Max key | 127 |
上面的大部分类型都是显而易见的,但是有必要详细解释一下对象 id类型。我们上面说了,对象 id类型是一个 12字节的唯一 id。每个字节 2位 16进制数,因此整个 id类型是一个 24位的字符串。其结构如下表所示:
前面四个字节代表从标准纪元开始的时间戳,以秒为单位。
接下来三个字节表示机器号,MongoDB入门2——MongoDB数据类型一般是机器名的hash值。这可以保证不同机器产生的id不会冲突。
接下来两个字节表示进程id号,保证统一机器不同进程产生的id不冲突
最后三个是计数器的计数值,对于任意一秒钟,可以产生2^24个数
我们之前提到过,如果不在插入的时候手动的添加_id键,那么系统会自动添加一个。尽管MongoDB的id类型被设计成轻量级的,但是这样还是会不好。毕竟服务器创建这个还是会有开销的。因此,这个工作一般会放到客户端来做。
use server1
db.server1.insert(obj);
【注意】数据库创建,必须要插入一条数据后,show dbs
命令才会显示,数据库已经添加.
show dbs//查看所有数据库
db//查看当前数据库
【注意】这个操作并不会显示系统所有的数据库,而只显示当前登录用户被授权的数据库。
db.dropDatabase()//删除当前数据库
db.createCollection(name, options)
db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
6142800, max : 10000 } )
参数说明:
options 可以是如下参数:
字段 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
capped | 布尔 | (可选)如果为 true,则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合,当达到最大值时,它会自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时,必须指定 size 参数。 |
autoIndexId | 布尔 | (可选)如为 true,自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 |
size | 数值 | (可选)为固定集合指定一个最大值(以字节计)。 如果 capped 为 true,也需要指定该字段。 |
max | 数值 | (可选)指定固定集合中包含文档的最大数量。 |
show collections
db.collection.drop()
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档.
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
db.COLLECTION_NAME.save(document)
db.COLLECTION_NAME.insertMany([{"b": 3}, {'c': 4}])
【注意】:
db.collection.find(query, projection)
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | { } |
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() |
where by = '菜鸟教程' |
小于 | { |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
小于或等于 | { |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
大于 | { |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
大于或等于 | { |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
不等于 | { |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
数据类型 | { |
db.col.find({"likes":{$type:1}}).pretty() |
where likes != 50 |
也可以使用正则:db.col.find({title:/^教/})
projection :可选,使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略)。
实例:
80>=likes>=50 AND (by = ‘菜鸟教程’ OR title = ‘MongoDB 教程’)
db.col.find({"likes": {$gte:50,$lte:80}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]},{name:1,likes:1,_id:0}).pretty()
ps:如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。语法格式如下:
db.COLLECTION_NAME.find().pretty()
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(
,
,
{
upsert: ,
multi: ,
writeConcern:
}
)
参数说明:
我们在集合 col 中插入如下数据:
>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
update(更新的操作符)说明:
实例:https://www.cnblogs.com/zhang-yong/p/7390393.html
{ $inc : { field : value } }。意思对一个数字字段field增加value。
【注意】value可以为整数也可以为负数。
{ $set : { field : value } }。赋值语句
{ $unset : { field : 任意内容} }。就是删除field字段
{ $push : { field : value } }。把value追加到field里面去,field一定要是数组类型才行,如果field不存在,会新增一个数组类型加进去。
{ $pushAll : { field : value_array } }。将数组中的每一项,追加多个值到一个数组字段内。
{ $addToSet : { field : value } }。增加一个值到数组内,而且只有当这个值不在数组内才增加。
删除最后一个值:{ $pop : { field : 1 } }
删除第一个值:{ $pop : { field : -1 } }
$pull : { field : value } }。从数组field内删除一个等于value值。
{ $pullAll : { field : value_array } }。可以一次删除数组内的多个值。
$是他自己的意思,代表按条件找出的数组里面某项他自己。
> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"), "title" : "ABC", "comments" : [ { "by" : "joe", "votes" : 3 }, { "by" : "jane", "votes" : 7 } ] }
> t.update( {'comments.by':'joe'}, {$inc:{'comments.$.votes':1}}, false, true )
> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"), "title" : "ABC", "comments" : [ { "by" : "joe", "votes" : 4 }, { "by" : "jane", "votes" : 7 } ] }
remove() 方法的基本语法格式如下所示:
db.collection.remove(
,
{
justOne: ,
writeConcern:
}
)
参数说明:
query :(可选)删除的文档的条件。
justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档,如果不设置该参数,或使用默认值 false,则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
https://www.cnblogs.com/AK47Sonic/p/7560177.html
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
limit限制输出个数,skip跳过输出个数。两者可以单独使用也可以结合使用。
db.COLLECTION_NAME.find().sort({title:-1,likes:1})
sort()函数接收一个对象,对象的第一个属性为主排序,主排序相同的内容再实现后面属性的排序。
【注意】: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()。
建立索引可以提升数据查找的速度,基本语法格式如下所示:
db.collection.createIndex(keys, options)
db.col.createIndex({"title":1})
keys对象参数为1表示正序建立索引,-1表示逆序建立索引。如果添加多个属性为联合索引。
options可选属性如下表
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 “background” 可选参数。 “background” 默认值为false。 |
unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
name | string | 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。用于索引删除 |
dropDups | Boolean | **3.0+版本已废弃。**在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。 |
v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
weights | document | 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
default_language | string | 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
language_override | string | 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language. |
其他索引操作
1、查看集合索引
db.col.getIndexes()
2、查看集合索引大小
db.col.totalIndexSize()
3、删除集合所有索引
db.col.dropIndexes()
4、删除集合指定索引
db.col.dropIndex("索引名称")
设置定时删除任务
利用 TTL 集合对存储的数据进行失效时间设置:经过指定的时间段后或在指定的时间点过期,MongoDB 独立线程去清除数据。
例如在数据记录中 createDate 为日期类型之后180删除:
db.col.createIndex({"createDate": 1},{expireAfterSeconds: 180})
由记录中设定日期点清除:使用{expireAfterSeconds: 0}
mongodump -h localhost -d server1 -u server1 -p xxx --authenticationDatabase admin -o E:\log
参数说明:
-h:链接主机
-d:备份数据库名
-u:用户名
-p:密码
-o:导出地址
–authenticationDatabase admin:指定身份验证数据库
将文件导入到数据库
mongorestore -h localhost -d server1 -u server1 -p xxx --authenticationDatabase admin --dir E:\log\server1
注意:
–host <:port>, -h <:port>:
MongoDB所在服务器地址,默认为: localhost:27017
–db , -d :
需要恢复的数据库实例,例如:test,当然这个名称也可以和备份时候的不一样,比如test2
–drop:
恢复的时候,先删除当前数据,然后恢复备份的数据。就是说,恢复后,备份后添加修改的数据都会被删除,慎用哦!
–dir:
指定备份的目录
你不能同时指定 和 --dir 选项。
【注意】在使用身份验证模式下,需要使用root权限来查看数据库性能。一般用户没有这个能力,无法打开性能监控。
mongostat -u root -p xxx --authenticationDatabase admin
mongostat --host 192.168.11.11:27017 --username root --password 12345678 --authenticationDatabase admin
参数说明:
–host :指定IP地址和端口,也可以只写IP,然后使用–port参数指定端口号
–username: 如果开启了认证,则需要在其后填写用户名
–password : 不用多少,肯定是密码
–authenticationDatabase:若开启了认证,则需要在此参数后填写认证库(注意是认证上述账号的数据库)
输出字段解释说明:
insert/s : 官方解释是每秒插入数据库的对象数量,如果是slave,则数值前有*,则表示复制集操作
query/s : 每秒的查询操作次数
update/s : 每秒的更新操作次数
delete/s : 每秒的删除操作次数
getmore/s: 每秒查询cursor(游标)时的getmore操作数
command: 每秒执行的命令数,在主从系统中会显示两个值(例如 3|0),分表代表 本地|复制 命令注: 一秒内执行的命令数比如批量插入,只认为是一条命令(所以意义应该不大)
dirty: 仅仅针对WiredTiger引擎,官网解释是脏数据字节的缓存百分比
used:仅仅针对WiredTiger引擎,官网解释是正在使用中的缓存百分比
flushes:
For WiredTiger引擎:指checkpoint的触发次数在一个轮询间隔期间
For MMAPv1 引擎:每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数
注:一般都是0,间断性会是1, 通过计算两个1之间的间隔时间,可以大致了解多长时间flush一次。flush开销是很大的,如果频繁的flush,可能就要找找原因了
vsize: 虚拟内存使用量,单位MB (这是 在mongostat 最后一次调用的总数据)
res: 物理内存使用量,单位MB (这是 在mongostat 最后一次调用的总数据)
注:这个和你用top看到的一样, vsize一般不会有大的变动, res会慢慢的上升,如果res经常突然下降,去查查是否有别的程序狂吃内存。
qr: 客户端等待从MongoDB实例读数据的队列长度
qw:客户端等待从MongoDB实例写入数据的队列长度
ar: 执行读操作的活跃客户端数量
aw: 执行写操作的活客户端数量注:如果这两个数值很大,那么就是DB被堵住了,DB的处理速度不及请求速度。看看是否有开销很大的慢查询。如果查询一切正常,确实是负载很大,就需要加机器了
netIn:MongoDB实例的网络进流量
netOut:MongoDB实例的网络出流量注:此两项字段表名网络带宽压力,一般情况下,不会成为瓶颈
conn: 打开连接的总数,是qr,qw,ar,aw的总和注:MongoDB为每一个连接创建一个线程,线程的创建与释放也会有开销,所以尽量要适当配置连接数的启动参数,maxIncomingConnections,阿里工程师建议在5000以下,基本满足多数场景
mongotop -u root -p xxx --authenticationDatabase admin
mongotop --host 192.168.11.11:27017 --username root --password 12345678 --authenticationDatabase admin
参数说明:
–host :指定IP地址和端口,也可以只写IP,然后使用–port参数指定端口号
–username: 如果开启了认证,则需要在其后填写用户名
–password : 不用多少,肯定是密码
–authenticationDatabase:若开启了认证,则需要在此参数后填写认证库(注意是认证上述账号的数据库)
输出结果字段说明:
前面介绍的内容都是数据基本的增删改查,但是NoSQL出现了一个多个集合之间数据组织的问题。NoSQL不像关系型数据库,通过关系来实现多数据直接的结合。要想实现多文档,多集合的管理数据,就要使用应用层来回查询。使用这种方式将会消耗大量的网络数据,不利于数据库操作的效率。
但是MongoDB作为最像关系型数据库的非关系型数据库,也为我们提供了多集合联合查询的功能。
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。聚合就是可以对数据查询进行多次过滤操作,以达到复杂查询的目的。聚合查询函数接收一个数组,数组里面是若干个对象,每个对象就是一次查询的步骤。前一个查询的查询结果,作为后一个查询的筛选内容。
db.getCollection("student").aggregate(
[
{
"$match" : {
"age" : {
"$gt" : 20.0
}
}
},
{
"$lookup" : {
"from" : "room",
"localField" : "class",
"foreignField" : "name",
"as" : "num"
}
},
{
"$unwind" : {
"path" : "$num",
"includeArrayIndex" : "l",
"preserveNullAndEmptyArrays" : false
}
},
{
"$project" : {
"num.name" : 1.0
}
},
{
"$count" : "cou"
}
]
常用的管道查询操作:
使用聚合函数可以实现服务器级别的复杂查询,但是查询数据时,编写查询语句会十分复杂,这时可以使用视图来虚拟查询。将需要的复杂查询提取成一个视图,应用层只需要查询视图内容即可。
【注意】:视图是一个虚表,系统并没有将视图数据存储,而是只记录了一下数据的来源方法,这个视图来源依据存储在System集合中。当基本集合更新之后,视图就会跟着更新了。