【MongoDB学习笔记】MongoDB 快速入门

作者：幻好

来源：恒生LIGHT云社区

前言

现在大多数企业级计算机系统，通过关系型数据库(RDMBS)来存储数据。而在某些业务场景中需要系统能够更快的响应，由于对关系数据库性能的考虑，需要通过更好的方案对其进行优化，于是就有人提出了非关系型数据库的概念(NoSQL)。

NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，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。

MongoDB 是一个功能丰富的 NoSQL 数据库，本文整理了它最常用的部分形成了这篇入门教程，希望对大家有所帮助。

基本概念

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，最像关系数据库的数据库。

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。

{
    "name": "JacK",
    "class": "一班",
    "age": 19,
}

主要特点

• MongoDB 支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
• Mongo 支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
• Mongodb 中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
• MongoDB 允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
• MongoDB 提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。
• MongoDB 可以在记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。

应用场景

• 服务的日志记录，日常我们会把一些应用日志存储到文本格式的文件中，这样不便于查看同时也不便于统计等。通过MongoDB存储，既可以很好的存储、统计同时也方便不同的业务场景下日志数据格式不一致等情况。
• 爬虫信息抓取与存储，我们在一些业务场景中难免会去使用到第三方的数据，当接入多个第三方平台时，这时候我们需要考虑到每个平台数据格式不一致，自身的存储系统结构设计等情况。这时候我们使用MongoDB来存储就很好的避免了这个问题。
• 运维监控系统，在一些大型的项目中，监控是必不可少的。监控系统要监控的内容，可能是随时多变的，这时候使用MongoDB就体现了很大的便利。不需要去修改数据库的结构，直接根据业务需要灵活调整即可。大大降低了开发成本。
• O2O业务场景，将送快递骑手、快递商家的信息（包含位置信息）存储在 MongoDB，然后通过 MongoDB 的地理位置查询，这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能。
• 游戏业务场景，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、更新。
• 社交业务场景，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。
• 物联网业务场景，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。

MongoDB安装

MongoDB 提供了可用直接安装的二进制包，可以从MongoDB官网下载安装，可以下载各个系统的安装包。

• 下载地址：https://www.mongodb.com/try/d...
  

安装过程就省略了，安装正常流程下一步就行了，安装成功后，可到bin目录下启动 MongoDB 的服务：

客户端工具

MongoDB 成功后，还需要安装客户端工具可以通过界面的方式，更方便的管理 MongoDB 中的数据。MongoDB 相关的客户端工具有很多，这里我们使用的是一款免费的客户端工具Robo 3T（以前叫Robomongo）。

• 下载地址：https://robomongo.org/download
  
• 安装成功后，可以配置连接参数进行连接。
  

基本数据结构

MongoDB 中基本的概念是文档、集合、数据库等，为了更容易理解Mongo中的一些概念，通过对比SQL的概念：

SQL 概念/术语	MongoDB 概念/术语	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接，MongoDB 不支持
primary key	primary key	主键，MongoDB 自动将 _id 字段设置为主键

操作数据库

• 创建数据库，使用use [db_name]命令去创建数据库，如下示例：

# 通过命令 show dbs 可以查看目前所有的库
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB
# 通过 use newdb 创建一个名字为 newdb 的数据库，并自动使用
> use newdb
switched to db newdb
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
newdb   0.000GB
test    0.000GB
# 可以通过向数据库中新建一个表/集合 newmap，并插入数据
> db.newmap.insert({name:"新的文档"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

• 删除数据库，通db对象中的dropDatabase()方法来删除，如下示例：

> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "newdb", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB

操作集合

• 创建集合，通过db对象中的createCollection()方法来创建集合，例如创建一个lightmap集合；

> use newdb
switched to db newdb
> db.createCollection('lightmap')
{ "ok" : 1 }
> show collections
lightmap

• 删除集合，可以通过collection 对象的drop()方法来删除集合，例如删除一个article集合；

> db.article.drop()
true
> show collections

总结

通过本文，主要讲解了 MongoDB 的基本概念以及相关操作，后续会继续更加深入的分享 MongoDB 的使用技巧。

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