MongoDB是一个文档数据库,旨在简化应用程序 开发和扩展。
官网地址:
https://www.mongodb.com/
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。
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。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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 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 数据库主要用于海量存储,常被用在数据采集项目中。数据存储不需要固定模式,不需要多余操作就可以横向扩展,低成本,没有复杂的关系,安装简单,支持各种编程语言等。
MongoDB 6.0 Community Edition 支持以下 64 位版本的 Windowsx86_64。
MongoDB仅支持这些平台的64位版本。
MongoDB有两个服务器版本: 社区版和商业版。
其中社区版又分为如下几种:
这里以Windows为例说明。
直接运行安装程序mongodb-windows-x86_64-6.0.6-signed.msi,最开始界面如下:
4.0之后,可以再MongoDB安装期间将MongoDB配置为服务。把MongoDB配置为Windows服务。勾选Install MongoD as a Service(默认勾选),如果不勾选就只安装二进制文件,不作为服务。 然后选择 Run Service as Network Service user(以网络服务用户的身份运行)(默认)
点击next后把 Install MongoDB Compass勾选给去掉。一般建议单独下载安装。最后安装完成如下:
按 Ctrl + Shfit + Esc,打开任务管理器,切换到服务选项卡,下拉找到 MongoDB 服务。在这里可以观察到 MongoDB 的状态,默认是自动启动,即开机自启。
或者打开浏览器访问 :
http://localhost:27017
# 开始MongoDB服务
net start mongodb
# 关闭MongoDB服务
net stop mongodb
您可以配置mongod和mongos实例位于 使用配置文件启动。配置文件包含 等效于mongod和mongos命令行选项。
mongod --config <configuration file>
mongod --config /etc/mongod.conf
mongos --config /etc/mongos.conf
mongod -f /etc/mongod.conf
mongos -f /etc/mongos.conf
以下是一个示例配置文件:
systemLog:
destination: file
path: "/var/log/mongodb/mongod.log"
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
processManagement:
fork: true
net:
bindIp: 127.0.0.1
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false
...
YAML 不支持缩进制表符:请改用空格。
打开MongoDB 的安装目录,默认是 C:/Program Files/MongoDB/Server/6.0
MongoDB 目录如下:
其中,bin 是 MongoDB 提供的可执行程序的目录,data 是数据存储的目录,log 是日志存储的目录。后两者在过去都需要开发者手动创建。现在安装程序会自动创建。
现在查看bin 目录:
其中,mongod.exe 用来启动 MongoDB 服务,mongos.exe 用来管理分片集群。
在 MongDB 6 以前,这个目录下会有很多可执行程序,比如最常用的 mongo.exe,它用来连接到 MongoDB 服务,是一个 shell 环境的客户端工具。但是现在需要单独进行安装。
MongoDB Shell是连接(和使用)MongoDB的最快方式。使用这个可扩展的现代命令行界面轻松查询数据、配置设置和执行其他操作 - 充满了语法突出显示、智能自动完成、上下文帮助和错误消息。
注意:MongoDB Shell是一个开源(Apache 2.0),独立于MongoDB服务器开发的独立产品。
https://www.mongodb.com/try/download/shell
mongosh-1.10.1-win32-x64.zip
解压之后,打开bin文件夹如下:
将上面两个文件复制到MongoDB 服务器安装文件夹的bin里面:
如果使用 Shell 命令的形式打开 MongoDB,最好先配置环境变量。
将上面的MongoDB服务器的bin文件夹路径添加到 Path 变量里面。
之后就可以在任意路径下使用 mongosh、mongod 等命令了。
mongosh
# or
mongosh --port 27017
show databases
# or
show dbs
使用Compass(MongoDB的GUI)轻松探索和操作数据库。Compass 直观而灵活,提供详细的模式可视化、实时性能指标、复杂的查询功能等等。
请注意,MongoDB Compass有三个版本:具有所有功能的完整版本,没有写入或删除功能的只读版本,以及唯一网络连接与MongoDB实例的隔离版本。
https://www.mongodb.com/try/download/compass
python -m pip install pymongo
# or
python -m pip install pymongo==3.11
# or
python -m pip install --upgrade pymongo
Mongo中的一些概念:
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 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 |
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串:
不能是空字符串("")。
不得含有' '(空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
应全部小写。
最多64字节。
特殊作用的数据库:
admin: 从权限的角度来看,这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息。
use admin
db.createUser({
user: 'admin', // 用户名(自定义)
pwd: '123456', // 密码(自定义)
roles:[{
role: 'root', // 使用超级用户角色
db: 'admin' // 指定数据库
}]
})
找到MongoDB安装目录下的bin目录中的mongod.cfg文件,开启权限验证功能:
security:
authorization: enabled
重启MongoDB服务。连接数据库,并登录超级管理员账号。
除了设置超级管理员账号以外,还可以为每个数据库单独设置账号:
# 为自定义的数据库myMongoDB创建了一个用户hello,它具有对这个数据库的读写权限。
use myMongoDB // 跳转到需要添加用户的数据库
db.createUser({
user: 'hello', // 用户名
pwd: '123456', // 密码
roles:[{
role: 'readWrite', // 读写权限角色
db: 'myMongoDB' // 数据库名
}]
})
角色描述 | 角色标识 |
---|---|
数据库用户角色 | read、readWrite |
数据库管理角色 | dbAdmin、dbOwner、userAdmin |
集群管理角色 | clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager |
备份恢复角色 | backup、restore |
所有数据库角色 | readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、 dbAdminAnyDatabase |
超级用户角色 | root |
db.help()
命令:db.collection.help()
Display help on collection methods. The can be the name of an existing collection or a non-existing collection.
命令:show collections
Display a list of all collections for current database.
命令:show tables
Display a list of collections in the current database. See show collections.
文档是一组键值(key-value)对(即 BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段,并且相同的字段不需要相同的数据类型,这与关系型数据库有很大的区别,也是 MongoDB 非常突出的特点。
一个简单的文档例子如下:
MongoDB中的记录是一个文档,它是一个数据结构组成 字段和值对。MongoDB文档类似于JSON。 对象。字段的值可能包括其他文档、数组、 和文档数组。
RDBMS | MongoDB |
---|---|
数据库 | 数据库 |
表格 | 集合 |
行 | 文档 |
列 | 字段 |
表联合 | 嵌入文档 |
主键 | 主键 (MongoDB 提供了 key 为 _id ) |
use myNewDatabase
db.myCollection.insertOne( { x: 1 } );
db.collection.insertOne()
use sample_mflix
db.movies.insertOne(
{
title: "The Favourite",
genres: [ "Drama", "History" ],
runtime: 121,
rated: "R",
year: 2018,
directors: [ "Yorgos Lanthimos" ],
cast: [ "Olivia Colman", "Emma Stone", "Rachel Weisz" ],
type: "movie"
}
)
#插入一条数据:
db.stu.insert({name:'zhangsan','age':20});
#插入一条数据,指定主键:
db.stu.insert({_id:3,'name':'lisi','age':28});
#增加多条数据:
db.stu.insert(
[{name:'wangyi','age':18},{'name':'sunwu','age':25}])
db.collection.insertMany()
use sample_mflix
db.movies.insertMany([
{
title: "Jurassic World: Fallen Kingdom",
genres: [ "Action", "Sci-Fi" ],
runtime: 130,
rated: "PG-13",
year: 2018,
directors: [ "J. A. Bayona" ],
cast: [ "Chris Pratt", "Bryce Dallas Howard", "Rafe Spall" ],
type: "movie"
},
{
title: "Tag",
genres: [ "Comedy", "Action" ],
runtime: 105,
rated: "R",
year: 2018,
directors: [ "Jeff Tomsic" ],
cast: [ "Annabelle Wallis", "Jeremy Renner", "Jon Hamm" ],
type: "movie"
}
])
db.collection.find()
use sample_mflix
db.movies.find()
use sample_mflix
db.movies.find( { "title": "Titanic" } )
use sample_mflix
db.movies.find( { rated: { $in: [ "PG", "PG-13" ] } } )
use sample_mflix
db.movies.find( { countries: "Mexico", "imdb.rating": { $gte: 7 } } )
db.collection.updateOne().
db.collection.updateMany().
db.collection.replaceOne().
use sample_mflix
db.movies.updateOne( { title: "Twilight" },
{
$set: {
plot: "A teenage girl risks everything–including her life–when she falls in love with a vampire."
},
$currentDate: { lastUpdated: true }
})
db.collection.deleteMany()
db.collection.deleteOne()
use sample_mflix
db.movies.deleteMany({})
db.movies.deleteMany( { title: "Titanic" } )
db.movies.deleteOne( { cast: "Brad Pitt" } )
集合就是 MongoDB 文档组,类似于 RDBMS 中的表格。
集合存在于数据库中,集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
当第一个文档插入时,集合就会被创建。
MongoDB将文档存储在集合。集合类似于关系数据库中的表。
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间:
dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)。
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
数据类型 | 描述 |
---|---|
String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Boolean | 布尔值。用于存储布尔值(真/假)。 |
Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
Min/Max keys | 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比。 |
Array | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
Object | 用于内嵌文档。 |
Null | 用于创建空值。 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型,但不同的是,它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间:创建 Date 对象,传入年月日信息。 |
Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
mongodb://localhost
mongodb://localhost:port
mongodb://sysop:moon@localhost
import pymongo
# myclient = pymongo.MongoClient()
# myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")
# myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://admin:123456@localhost:27017/?authSource=admin')
myclient = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
print(myclient.list_database_names())
import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
db = mongo_client.admin
db.authenticate('用户名', '密码')
#获取数据库
db = client.test_database
# or
db = client["test-database"]
#指定集合
collection = db.test_collection
# or
collection = db["test-collection"]
#增加一条
stu1={'id':'001','name':'zhangsan','age':10}
result = collection.insert_one(stu1)
#增加多条
stu2={'id':'002','name':'lisi','age':15}
stu3={'id':'003','name':'wangwu','age':20}
result = collection.insert_many([stu2,stu3])
import datetime
post = {
"author": "Mike",
"text": "My first blog post!",
"tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
"date": datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc),
}
posts = db.posts
post_id = posts.insert_one(post).inserted_id
db.list_collection_names()
import pprint
pprint.pprint(posts.find_one())
pprint.pprint(posts.find_one({"author": "Mike"}))
pprint.pprint(posts.find_one({"author": "Eliot"}))
pprint.pprint(posts.find_one({"_id": post_id}))
# Bulk Inserts
new_posts = [
{
"author": "Mike",
"text": "Another post!",
"tags": ["bulk", "insert"],
"date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14),
},
{
"author": "Eliot",
"title": "MongoDB is fun",
"text": "and pretty easy too!",
"date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45),
},
]
result = posts.insert_many(new_posts)
result.inserted_ids
# Querying for More Than One Document
for post in posts.find():
pprint.pprint(post)
# Counting
posts.count_documents({})
posts.count_documents({"author": "Mike"})
# Range Queries
d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)
for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
pprint.pprint(post)
from pymongo import MongoClient
# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)
# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets
coll.drop()
# insert code goes here
docs = [
{"name": "Halley's Comet", "officialName": "1P/Halley", "orbitalPeriod": 75, "radius": 3.4175, "mass": 2.2e14},
{"name": "Wild2", "officialName": "81P/Wild", "orbitalPeriod": 6.41, "radius": 1.5534, "mass": 2.3e13},
{"name": "Comet Hyakutake", "officialName": "C/1996 B2", "orbitalPeriod": 17000, "radius": 0.77671, "mass": 8.8e12},
]
result = coll.insert_many(docs)
# display the results of your operation
print(result.inserted_ids)
# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()
#可以直接使用remove方法删除指定的数据
result = collection.remove({'name': 'zhangsan'})
#使用delete_one()删除一条数据
result = collection.delete_one({"name":"zhangsan"})
#delete_many()删除多条数据
result = collection.delete_many({"age":{'$lt':20}})
from pymongo import MongoClient
# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)
# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets
# delete code goes here
doc = {
"orbitalPeriod": {
"$gt": 5,
"$lt": 85
}
}
result = coll.delete_many(doc)
# amount deleted code goes here
print("Number of documents deleted: ", result.deleted_count)
# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()
#update_one,第 2 个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名
#姓名为zhangsan的记录,age修改为22
condition = {'name': 'zhangsan'}
res = collection.find_one(condition)
res['age'] = 22
result = collection.update_one(condition, {'$set': res})
print(result) #返回结果是UpdateResult类型
print(result.matched_count,result.modified_count) #获得匹配的数据条数1、影响的数据条数1
#update_many,所有年龄为15的name修改为xixi
condition = {'age': 15}
res = collection.find_one(condition)
res['age'] = 30
result = collection.update_many(condition, {'$set':{'name':'xixi'}})
print(result) #返回结果是UpdateResult类型
print(result.matched_count,result.modified_count) #获得匹配的数据条数3、影响的数据条数3
from pymongo import MongoClient
# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)
# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets
# update code goes here
doc = {"$mul": {"radius": 1.60934}}
result = coll.update_many({}, doc)
# display the results of your operation
print("Number of documents updated: ", result.modified_count)
# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()
rets = collection.find({"age":20}),
for ret in rets:
print(ret)
# 查询结果有多少条数据
count = collection.find().count()
# 查询结果按年龄升序排序
results = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING)
print([result['age'] for result in results])
ret =collection.find_one({'name': 'zhangsan'})
from pymongo import MongoClient
# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)
# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.planets
# find code goes here
cursor = coll.find({"hasRings": True})
# iterate code goes here
for doc in cursor:
print(doc)
# find code goes here
cursor = coll.find({"surfaceTemperatureC.mean": {"$lt": 15}})
for doc in cursor:
print(doc)
# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()
如果您觉得该方法或代码有一点点用处,可以给作者点个赞,或打赏杯咖啡;
╮( ̄▽ ̄)╭
如果您感觉方法或代码不咋地
//(ㄒoㄒ)//,就在评论处留言,作者继续改进;
o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发,可以留言私信作者;
(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持!
( ´ ▽´ )ノ ( ´ ▽´)っ!!!