MongoDB Study Notes

1 MongoDB快速入门

1.1 什么是MongDB

① MongoDB是基于分布式文件存储的数据库，由C++编写。
② MongoDB是介于关系数据库与非关系数据库间的产品，是非关系数据库中最类型与关系数据库的，其支持的数据结构十分分散，是类似于JSON的bson，由此可以存储复杂数据类型。
③ MongoDB有单表、多表查询也有索引。

1.2 部署安装——基于docker

docker run -d \
--name mongodb \
-p 27017:27017 \
--restart=always \
-v mongodb:/data/db \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=sl \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123321 \
mongo:4.4

#进入容器进行设置
docker exec -it mongodb /bin/bash
#进行认证
mongo -u "sl" -p "123321" --authenticationDatabase "admin"

#测试命令，查看已有数据库
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

1.3 基本概念

将MongoDB与MySQL对比有如下关系：

MySQL	MongoDB	说明（MySQL/MongoDB）
database	database	数据库
table	collection	数据库表 / 集合
row	document	数据库记录行 / 文档
column	field	数据字段 / 域
index	index	索引
table jions	MongoDB不支持	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

1.4 基本操作

1.4.1 查看所有数据库

# 查看所有数据库
show dbs

1.4.2 切换数据库

# use关键字切换数据库
use testdb

1.4.3 创建数据库

# 在MongoDB中自动创建数据库，通过use关键字时会自动创建
use testdb2

说明：执行show dbs会发现无此数据库，其实他已经有了，我们进行插入数据测试

执行show dbs发现此数据库

1.4.4 删除数据库

# drop()删除数据库，需要先使用use关键字切换到需要删除的数据库
db.dropDatabase()

执行db.dropDatabase()删除此数据库

1.4.5 查看数据库中表

# 查看表，需要先使用use关键字切换到表所在数据库数据库
show tables
show collections

执行show tables或show collections查看数据库中表

1.4.6 新增数据

# insert()新增数据，需要先使用use关键字切换到需要删除的数据库
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})

执行db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})新增数据

1.4.7 查询数据

# find()查询数据，需要先使用use关键字切换到需要查询数据的数据库
db.user.find()

执行db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})

注意主键"_id"：
① _id是集合(表)的主键，用于起飞文档记录，_id自动编入索引。
② _id默认类型为ObjectID，是MongoDB的BSON类型之一，允许用户覆盖为ObjectID以外的内容。
③ ObjectID长度为12，由2~4字节的链组成，每个链代表并指定文档身份的具体内容。

• 一个4字节的值，表示字Unix纪元（一个时间戳）以来的秒数。
• 一个3字节的机器标识符。
• 一个2字节的进程ID。
• 一个3字节的计数器，以随机值开始。

1.4.8 更新数据

参数	说明
query	update查询条件，类似SQL update语句的where
update	类似SQL update查询set后面的
update	类似SQL update查询set后面的
upsert	若不存在update的记录，是否插入objNew，true为插入，默认是false不插入
multi	默认是false，只更新找到的第一条记录，若设置为true，就更新全部查询出来的记录
writeConcern	可选，抛出异常的级别

# 更新数据
db.user.update({id:1},{$set:{age:22}}) 

执行db.user.update({id:1},{$set:{age:22}})

1.4.8.1 更新不存在字段

# 更新数据，若更新不存在的字段，会新增字段
db.user.update({id:2},{$set:{sex:1}}) 

执行db.user.update({id:2},{$set:{sex:1}})

1.4.8.2 更新不存在的数据，默认不会新增数据

# 更新不存在的数据，默认不会新增数据
db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}})

执行db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}})

1.4.8.3 如果设置第一个参数为true，就是新增数据

# 如果设置第一个参数为true，就是新增数据
db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}},true)

执行db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}},true)

1.4.4 删除数据

参数	说明
query	删除文档的条件
justOne	若为 true 或 1，则只删除一个文档，默认值 false，删除所有匹配条件的文档。
writeConcern	抛出异常的级别

db.user.remove({age:20}) #删除了2条数据

#删除所有数据
db.user.remove({})

#说明：为了简化操作，官方推荐使用deleteOne()与deleteMany()进行删除数据操作。
db.user.deleteOne({id:1})
db.user.deleteMany({})  #删除所有数据

1.4.5 查询数据

语法格式：db.user.find([query],[fields])

操作	格式	示例	MySQL类似语句
等于	{< key >:< value >}	db.user.find({“username”:“zhangsan”}).pretty()	where username=‘zhangsan’
小于	{< key >:{<:< value >}}	db.user.find({“age”:{$lt:23}}).pretty()	where age<23
小于或等于	{< key >:{<e:< value >}}	db.user.find({“age”:{$lte:23}}).pretty()	where age<=23
大于	{< key >:{>:< value >}}	db.user.find({“age”:{$gt:23}}).pretty()	where age>23
大于或等于	{< key >:{>e:< value >}}	db.user.find({“age”:{$gte:23}}).pretty()	where age>=23
不等于	{< key >:{&ne:< value >}}	db.user.find({“age”:{$ne:23}}).pretty()	where age!=23

查询用户名为zhangsan：db.user.find({"username":"zhangsan"}).pretty()

查询用户年龄小于23：db.user.find({"age":{$lt:23}}).pretty()

查询用户年龄小于等于23：db.user.find({"age":{$lte:23}}).pretty()

查询用户年龄大于23：db.user.find({"age":{$gt:23}}).pretty()

查询用户年龄大于等于23：db.user.find({"age":{$gte:23}}).pretty()

查询用户年龄不等于23：db.user.find({"age":{$ne:23}}).pretty()

db.user.find({age:{$lte:23}, id:{$gte:2}}) #and查询，age小于等于21并且id大于等于2

db.user.find({$or:[{id:1},{id:2}]})#查询id=1 or id=2

分页查询：db.user.find().limit(2).skip(1) #跳过1条数据，查询2条数据

排序查询：db.user.find().sort({id:-1}) #按照age倒序排序，-1为倒序，1为正序

1.5 索引

MongoDB的索引，可以避免在读取数据室扫描集合中每个文件，直到扫描出符合条件的查询。

1.5.1 单字段索引

支持所有数据类型中的单个字段索引

#单字段索引，1表示升序创建索引，-1表示降序创建索引
db.集合名.createIndex({"字段名":排序方式})

创建索引：

db.user.createIndex({"username":1})`#创建user集合，其中username字段设置索引

查看索引db.user.getIndexes()

查看索引大小（单位：字节）db.user.totalIndexSize()

删除索引db.user.dropIndex(“username_1”)

1.5.2 地理空间段索引

类型	说明
Point（坐标点）	coordinates必须是单个位置
MultiPoint（多个点）	coordinates必须是位置数组
LineString（线形）	coordinates必须是两个或多个位置的数组
MultiLineString（多行线形）	coordinates必须是LineString坐标数组的数组
Polygon（多边形）	coordinates成员必须是 LinearRing 坐标数组的数组，必须是闭环，也就是第一个和最后一个坐标点要相同。
MultiPolygon（多个多边形）	coordinates成员必须是 Polygon 坐标数组的数组。
GeometryCollection（几何集合）	geometries是任何一个对象的集合。

#2dsphere索引
db.集合名.createIndex({"字段名":"2dsphere"})

#示例，创建user集合，其中loc字段设置索引
db.user.createIndex({"loc":"2dsphere"})

插入数据：

db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:21,loc:{type:"Point",coordinates:[116.343847,40.060539]}})
db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:23,loc:{type:"Point",coordinates:[121.612112,31.034633]}})

#多边形索引类型示例
#为scpoe集合中的scpoe字段设置球面索引
db.scope.createIndex({"loc":"2dsphere"})

1.5.3 地理空间段索引——案例

#为了便于理解，这里采用x、y坐标系的值来模拟快递员的作业范围
#coordinates格式必须是：[ [ [x,y],[x,y],[x,y] ] ]
db.scope.insert({
   id: 1,
   username: 'shkdy',
   scpoe: {
       type: "Polygon",
       coordinates: [
					[
						[0,0],
						[3,0],
						[3,3],
						[0,3],
						[0,0]
					]
				]
   }
})

db.scope.insert({
   id: 2,
   username: 'bjkdy',
   scpoe: {
       type: "Polygon",
       coordinates: [
           [
               [- 3, 3],
               [3, 3],
              [3, - 3],
               [- 3, - 3],
              [- 3, 3]
           ]
       ]
   }
})

下方绿色重复就是一个快递员的作业范围：

2 Spring Data MongoDB

spring-data对MongoDB做了支持，使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作。