【大数据存储技术】实验2：MongoDB数据库的部署和操作
目录
1.实现MongoDB单实例的部署
1.1 安装MongoDB（Ubuntu版本：22.04 LTS）
1.1.1 查看Ubuntu版本
1.1.2 使用Ubuntu命令安装
1.2 启动MongoDB，验证状态
1.3 测试MongoDB
1.4 启动MongoDB Shell
2.使用Shell命令访问MongoDB数据库
2.1 数据库操作
2.1.1 数据库：查看、使用和删除数据库
2.1.2 集合：查看、创建和删除集合
2.1.3 文档：文档插入、文档查询、文档更新和文档删除
2.1.4 聚合和管道
2.1.5 索引：索引的创建、查看和删除
2.2 MongoDB数据库操作实例（用 MongoDB Shell 设计出 Student 集合）
3.编程实现MongoDB的访问
3.1 设计一个应用于实际场景的MongoDB数据库
3.2 Java访问该MongoDB数据库
3.2.1 idea连接MongoDB数据库（这一步是为了方便查看MongoDB）
3.1.2 Java连接MongoDB
3.2.3 idea使用java操作MongoDB数据库
4. 实现MongoDB的集群化部署
4.1 复制集的部署（必选）
单机部署复制集
4.2 MongoDB集群的完整部署（可选）
[1-2参考大数据处理技术实验4]
1.实现MongoDB单实例的部署
1.1 安装MongoDB（Ubuntu版本：22.04 LTS）
1.1.1 查看Ubuntu版本
命令：lsb_release -a
1.1.2 使用Ubuntu命令安装
（1）更新系统包：
sudo apt update（可选）
sudo apt upgrade（可选）
sudo apt install dirmngr gnupg apt-transport-https ca-certificates software-properties-common
（2）安装MongoDB的依赖libssl1.1（安装curl后使用curl命令安装）
（3）运行下命令将 MongoDB 存储库添加到的 Ubuntu 系统（可选？）
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu focal/mongodb-org/5.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-5.0.list
（4）添加MongoDB GPG密钥
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc | sudo apt-key add -
（5）添加储存库，同时命令安装MongoDB服务包
sudo apt update
sudo apt install mongodb-org（sudo apt install -y mongodb-org）
1.2 启动MongoDB，验证状态
sudo systemctl enable mongod
sudo systemctl start mongod
sudo systemctl status mongod
1.3 测试MongoDB
mongo --eval 'db.runCommand({connectionStatus: 1})'
1.4 启动MongoDB Shell
mongo
·根据给出的Student文档完成操作
Student文档：
{
“name”: “zhangsan”,
“score”:{
“English”: 70,
“Math”: 80,
“Computer”: 90
}
}
{
“name”: “lisi”,
“score”: {
“English”: 30,
“Math”: 40,
“Computer”: 50
}
}2.使用Shell命令访问MongoDB数据库
2.1 数据库操作
2.1.1 数据库：查看、使用和删除数据库
·查看当前连接的服务器：db.getMongo()
·查看数据库列表：show dbs
·切换使用某个具体的数据库：use
执行use
·查看数据库中的所有集合：show collections
·以JSON方式显示集合名称：db.getCollectionNames
·查看当前数据库中更详细的集合信息：db.getCollectionInfos()
·删除当前数据库：db.dropDatabase()
·显示当前数据库名称：db
2.1.2 集合：查看、创建和删除集合
·新建集合：db.createCollectioin(
·删除集合：db.
2.1.3 文档：文档插入、文档查询、文档更新和文档删除
·文档插入：
·向文档中插入数据：db.COLLECTION_NAME.insert(document)
·插入或更新文档时，预先定义文档：
doc1={item1:'item3',item2:'item4'}
db.COLLECTION_NAME.insert(doc1)
·插入语句可以同时插入多个语句：db.COLLECTION_NAME.insert(doc1,doc2)
·查看集合中的全部文档：db.COLLECTION_NAME.find()
（这里把mycol写成了myccol，笑死）
·文档查询：
·返回集合的全部文档：
db.mycol.find()
db.mycol.find().pretty()
·文档更新：
文档更新的基本语法：
db.collection.update(
{
upsert:
multi:
writeConcern:
}
)
·
·
$set :设置一系列值
·upsert为布尔型可选项：不存在可以更新的记录，是否插入一个新值（默认false）
·multi为布尔型可选项：如果存在多个满足查询条件的记录，是否全部更新（默认false）
·writeConcern表示抛出异常的级别：是否在出现网络或服务器故障等时刻抛出错误信息（一般使用时不做设置）
·文档删除：
·删除文档的语法：
db.collection.remove(
justOne:
)
justOne为可选的布尔型变量，说明㱙满足查询条件的文档是全部删除还是只删除一条，默认false（删除满足条件的全部文档）
·删除当前集合中的全部文档：
db.col.remove({})
2.1.4 聚合和管道
聚合操作通过aggregate语句实现（支持比较、逻辑、范围和聚合运算符，支持多种管道操作）
管道：将前一条语句的结果作为第二条语句的输入（MongoDB中可以理解为具体的聚合方法）
常见的管道操作：$group、$project、$match、$sort、$limit、$skip
常见的聚合运算符：$sum、$avg、$min/$max、$first/$last、$push
常见的比较运算符：$gt/lt、$gte/$lte、$ne
1. $group管道与分组求和
2. $project、$match、$sort、$limit和$skip管道
（1）$project：对显示结果的字段进行调整。（find语句：projection）
（2）$match：过滤输出。（find语句：query参数）
（3）$sort：结果排序
（4）$limit、$skip：限制显示结果，以及略过返回结果的前几项
管道操作与其他聚合操作配合使用，形成更复杂的查询逻辑
3. $unwind管道
作用：把一个集合列拆分为多个值（将一个文档拆分为多个文档显示）
4. 常见聚合运算符
（1）$sum：求和
（2）$min/$max：返回一个极值
（3）$avg：返回平均值
（4）$first/$last：将资源文档排序后，返回第一个或最后一个文档数据
（5）$push：将数值插入到一个数组中
2.1.5 索引：索引的创建、查看和删除
1. 维护索引
建立索引可以提高查询效率
示例语句：
db.mycol.createIndex({"item1":1})
db.mycol.createIndex({"item1":1,"item2":-1})
createIndex指令可以设置多个可选参数：
其他常用可选参数：
unique：布尔型，表示是否建立唯一索引，默认false
dropdups：布尔型，表示是否删除重复记录，默认true
weights：整数型，取值在1~99999之间，表示和其他索引相比较的权重
查看某个集合的素有相关索引：db.mycol.getIndexes()
删除索引：db.mycol.dropIndex("myindex")
删除一个集合的所有索引：db.mycol.dropIndexes()
2. 全文索引
对字段建立“text”类型索引：db.mycol.createIndex({"item1":"text"})
针对多个字段建立索引：db.mycol.creeateIndex({"item1":"text","ietm2":"text"})
（每个集合智能建立一个全文索引）
建立索引后可以进行检索：
对集合进行全文检索：db.mycol.find({$text:{$search:"first"}})
检索包含多个关键字其中之一的文档：db.mycol.find({$text:{$search:"first second"}})
检索包含“first”，但不包含“second”的记录：db.mycol.find({$text:{$search:"first -second"}})
检索包含“first item”完整词组的记录：db.mycol.find({$text:{$search:"\"first item\""}})
3. 地理位置索引（略）
2.2 MongoDB数据库操作实例（用 MongoDB Shell 设计出 Student 集合）
（1）创建数据库：
Use database_liuhao
（2）创建集合：
db.createCollection(“Student”)
（3）插入数据：
db.Student.insert( name:”zhangsan”, score:{ English:70, Math:80, Computer:90 } })
db.Student.insert( name:”lisi”, score:{ English:30, Math:40, Computer:50 } })
2.用 find()方法输出两个学生的信息。
db.Student.find()
db.Student.find().pretty() //易读方式
3.用 find()方法查询 lisi 的所有成绩（只显示 score 列）。
db.Student.find({ name:”lisi” }, { score:1, _id:0 })
4.修改 zhangsan 的 Math 成绩为 66。
db.Student.update({name:”zhangsan”},{$set:{“score.Math”:66}})
3.编程实现MongoDB的访问
3.1 设计一个应用于实际场景的MongoDB数据库
设计一个应用于实际场景的MongoDB数据库（至少包括两类实体和一个关系），描述数据库设计（画出MongoDB数据库，每个集合至少2个文档，每个文档至少4个键值对），以及如何进行实体和关系的增删改查。例如：学生+课程成绩，顾客+商品，用户+图书，客户+美食，医生+病人，游客+景点，住户+旅馆。
实验实例：学生+课程成绩（2.2 MongoDB数据库操作实例）
数据库：database_liuahao
文档：Student
3.2 Java访问该MongoDB数据库
Java访问该MongoDB数据库：实现数据库的连接、集合和文档的创建、文档的增删改查。
【这里使用idea自带的MongoDB插件实现连接】
3.2.1 idea连接MongoDB数据库（这一步是为了方便查看MongoDB）
（1）打开idea，新建Maven项目【注意是Maven项目！】
./bin/idea.sh
（2）idea连接MongoDB数据库
IDEA界面右侧，点击Database新建数据库，选择MongoDB。
新建连接，并输入ip、端口、(用户名、密码)、数据库名等，点击测试连接
Test Connection，出现Connection Test Successful ，则连接成功
若出现文件未安装，按idea推荐操作安装
3.1.2 Java连接MongoDB
在Maven项目中设置porm.xml文件
本人MongoDB版本5.0.3，所以安装mongodb-driver-sync版本为4.4.0
3.2.3 idea使用java操作MongoDB数据库
package org.example.CC;
import com.mongodb.client.*;
import org.bson.Document;
//注意DBObject和BasicDBObject包需要预先import。
import com.mongodb.DBObject;
import com.mongodb.BasicDBObject;
//使用语句中的inc，以及lt、gt或eq等逻辑运算符，需要import相应的包：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import static com.mongodb.client.model.Filters.*;
public class cc_test2 {
public static void main(String args[]){
//连接到节点（mongod或mongos）：
MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
//切换到testdb数据库和testcollection集合，不存在，则新建
MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase("testdb");
MongoCollection col = db.getCollection("testcollection");
//定义BSON文档，并追加内容：
Document doc1 = new Document("name", "somefruits").append("count_of",3).append("varieties", Arrays.asList("banana","cherry","orange"));
//还可以定义DBObject类型，并转换为Document类型：
DBObject obj1= new BasicDBObject();
obj1.put("name", "more fruits");
obj1.put("count_of", 3);
obj1.put("varieties ", "['banana','cherry','orange']");
Document doc2 = Document.parse(obj1.toString());
//插入一条数据：
col.insertOne(doc1);
//插入多条数据，需要首先定义一个Document列表：
List documents = new ArrayList();
//在列表中加入若干Document元素（doc2）：
documents.add(doc2);
//执行插入：
col.insertMany(documents);
// 查找
FindIterable findall = col.find();
//迭代器对象
MongoCursor iterator = findall.iterator();
while(iterator.hasNext()){
System.out.println(iterator.next());
}
//删除一条或多条数据，参数为Document类型的删除条件：
//deleteOne和deleteMany差别是前者在所有满足条件的文档中删除一条，而后者全部删除
col.deleteOne(doc1);
col.deleteMany(new Document("name", "some fruits"));
// 查找
FindIterable findall = col.find();
//迭代器对象
MongoCursor iterator = findall.iterator();
while(iterator.hasNext()){
System.out.println(iterator.next());
}
//（条件）更新一条数据：
col.updateOne( eq ("name", "more fruits"), new Document("$set", new Document("count_of", 4)));
//$set的参数是一个文档类型，内容为字段和修改后的值。
//利用updateMany更新所有符合条件的数据（ 利用$inc方法实现+1）：
col.updateMany(eq("name", "more fruits"),new Document("$inc", new Document("count_of", 1)));
// 查找
FindIterable findall = col.find();
//迭代器对象
MongoCursor iterator = findall.iterator();
while(iterator.hasNext()){
System.out.println(iterator.next());
}
}
}
4. 实现MongoDB的集群化部署
4.1 复制集的部署（必选）
单机部署复制集
3）初始化
➢ 初始化方法2： rs.initiate({_id:"test_replica_set", members:[{_id :0,host:“localhost:27018"},
4.2 MongoDB集群的完整部署（可选）
【参考资料】
【大数据处理技术】实验4_小手の冰凉的博客-CSDN博客
25.聚合管道之$group操作_哔哩哔哩_bilibili
IDEA连接MongoDB - eosclover - 博客园
https://www.jianshu.com/p/534766a47165