MongoDB扫盲-黑马

MongoDB从入门到入土

1、MongoDB相关的概念

1.1MongoDB适用的场景

1、数据量大

2、写入操作频繁

3、价值较低的数据，对事务性要求不高

1.2MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，是NoSQL数据库产品中的一种，是最像关系型数据库的非关系型数据库。

无模式：指MongoDB没有一个具体的列，他存储用的是类似于JSON的格式叫BSON，一种二进制的JSON文件

MongoDB中的记录是一个文档，他是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象即认为一个文档是一个对象。字段的数据类型是字符型，他的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

1.3MongoDB体系结构

• MongoDB自动将_id字段设置为主键

1.4MongoDB的特点

1、高性能

2、高可用性

MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），他可以提供自动故障转移和数据冗余

3、高扩展性

分片将数据分布在一组集群的机器上，支持海量数据存储，服务能力水平扩展

4、丰富的查询支持

MongoDB支持丰富的查询语言，支持读写操作，比如数据聚合，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片

2、单机部署

2.1安装

百度云：https://pan.baidu.com/s/18au42FIhSNrXY9p7MbmNbg 提取码：29ad

解压即可使用

2.2启动

命令行方式：

在bin目录下创建data文件夹，在data文件夹下创建db文件夹，打开cmd命令行，执行下面命令：

mongod --dbpath=..\data\db

配置文件方式：

在bin目录下创建conf文件夹，在conf文件夹下创建mongod.conf文件，增加下面的配置：

storage: 
    #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows. 
    dbPath: E:\\MongoDB\\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.12\\data\\db

打开cmd命令行，执行下面命令：

mongod -f ..\conf\mongod.conf

2.3图形化客户端

compass、navicat

3、基本常用命令

3.1数据库操作

# 查看数据库
> show dbs

# 创建并使用数据库，此时这个库还只是在内存中，只有添加了集合之后才持久化到磁盘，使用show dbs命令才可以看得到
> use articledb

# 查看正在使用的数据库
> db

# 删除数据库，主要用来删除已经持久化的数据库
> db.dropDatabase()

有一些数据库是保留的，具有特定的作用：

• admin：与权限有关的数据库，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MongoDB分片时，config数据库在内部使用，用于保存分片信息

3.2集合的操作

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合，这种方式称为隐式创建，当然你也可以显式创建。

显式创建命令：

# 创建一个集合
> db.createCollection("my")

# 查看集合
> show collections

# 删除集合
> db.my.drop()

隐式创建参考文档的操作

3.3文档的操作

3.3.1文档的插入

演示：向comment集合插入一条数据：

> user my

> db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明 媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

当返回下列信息时，就代表插入成功

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

说明：

• comment集合如果不存在，则会隐式创建

• mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。

• 插入当前日期使用 new Date()

• 插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值

• 如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

注意：

• 文档中的键/值对是有序的。

• 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。

• MongoDB区分类型和大小写。

• MongoDB的文档不能有重复的键。文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：

• 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

• .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。

• 以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

演示：插入多条数据

db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]);

3.3.2文档的基本查询

查询所有：

> db.comment.find()
{ "_id" : ObjectId("6249a57a5e43b07ec991c633"), "articleid" : "100000", "content" : "今天天气真好，阳光明 媚", "userid" : "1001", "nickname" : "Rose", "createdatetime" : ISODate("2022-04-03T13:47:38.051Z"), "likenum" : 10, "state" : null }

这里每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于原来关系数据库中表的主键，当在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。

如果在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。

查询单个：

> db.comment.find({articleid:"100001"})
{ "_id" : "1", "articleid" : "100001", "content" : "我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。", "userid" : "1002", "nickname" : "相忘于江湖", "createdatetime" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"), "likenum" : 1000, "state" : "1" }
{ "_id" : "2", "articleid" : "100001", "content" : "我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水", "userid" : "1005", "nickname" : "伊人憔 悴", "createdatetime" : ISODate("2019-08-05T23:58:51.485Z"), "likenum" : 888, "state" : "1" }
{ "_id" : "3", "articleid" : "100001", "content" : "我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。", "userid" : "1004", "nickname" : "杰克船 长", "createdatetime" : ISODate("2019-08-06T01:05:06.321Z"), "likenum" : 666, "state" : "1" }
{ "_id" : "4", "articleid" : "100001", "content" : "专家说不能空腹吃饭，影响健康。", "userid" : "1003", "nickname" : "凯 撒", "createdatetime" : ISODate("2019-08-06T08:18:35.288Z"), "likenum" : 2000, "state" : "1" }
{ "_id" : "5", "articleid" : "100001", "content" : "研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒", "createdatetime" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"), "likenum" : 3000, "state" : "1" }

多个结果只想要一条：

> db.comment.findOne({articleid:"100001"})
{
        "_id" : "1",
        "articleid" : "100001",
        "content" : "我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。",
        "userid" : "1002",
        "nickname" : "相忘于江湖",
        "createdatetime" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
        "likenum" : 1000,
        "state" : "1"
}

投影查询（只显示想要的字段）：

> db.comment.findOne({articleid:"100001"},{userid:1,nickname:1})
{ "_id" : "1", "userid" : "1002", "nickname" : "相忘于江湖" }

注意：

• 插入时指定了_id，则主键就是该值
• 如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚。因此批量插入由于数据较多容易出现失败，可以使用try catch块进行异常捕捉处理。例如：

try { db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]); } catch (e) { print (e); }

3.3.3文档的更新

覆盖的修改：

如果想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句即可

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，会发现这条数据除了likenum字段其他字段不见了

局部修改：

为了解决上述的问题，需要使用修改器$set来实现，命令如下：

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

批量修改：

更新所有用户为1003的用户昵称为凯撒大帝

# 默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})

# 修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

列值增长的修改：

如果我们想实现某列值在原有值的基础上增加或减少，可以使用$inc运算来实现

例如：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:"1003"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

3.3.4删除文档

删除所有数据：

db.comment.remove({})

删除_id=1的数据

db.comment.remove({_id:"1"})

3.3.5分页查询

统计查询：

（1）统计所有记录数

db.comment.count()

（2）按条件统计记录数

db.comment.count({userid:"1003"})

分页列表查询：

使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据

如果想返回指定条数的记录，可以在find()后调用limit()来返回结果，默认值20，例如：

db.comment.find().limit(2)

skip()方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。即前N个不要，默认是0

db.comment.find.skip(1)

分页查询需求：每页2个，从第二页开始。即跳过前两条数据，接着显示第3和第条数据

db.comment.find().skip(2).limit(1)

3.3.5排序查询

sort()方法对数据进行排序，可以指定排序的字段，并使用1和-1来指定排序的方式，其中1为升序，-1为降序

例如：对userid进行升序，对likenum进行降序

db.comment.find().sort({userid:1,likenum:-1})

3.3.6模糊查询

MongoDB的磨合查询是通过正则表达式的方式实现的

查询评论内容包含“开水”的文档

db.comment.find({content:/开水/})

查询评论的内容是以“专家”开头的

db.comment.find({content:/^专家/})

3.3.7比较查询

比较查询的格式如下：

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value 
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询评论点赞数量大于700的记录

db.comment.find({"likenum":{$gt:NmuberInt(700)}})

3.3.8包含查询

包含使用$in操作符，示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find(userid:{$in:["1003","1004"]})

相似的，不包含使用$nin操作符即可。

3.3.8条件连接查询

如果需要查询同时满足两个以上的条件，需要使用$and操作符将条件进行关联，相当于SQL的and，格式为：

$and:[{},{},{}]

示例：查询评论集合中likenum大于等于700并且小于2000的记录

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个条件之间是或者的关系，使用or操作符进行关联，与and的使用方式相同，格式为：

$or:[{},{},{}]

示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的记录

db.comment.find({$or:[{userid:"1003"},{likenum:{$lt:NumberInt(1000)}}]})

4、索引

4.1索引概述

索引是特殊的数据结构，他以易于遍历的形式存储数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作，此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序的结果。

4.2索引的类型

4.2.1单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

例如：在score字段上建立一个升序索引

4.2.2复合索引

MongoDB还支持多个字段的索引，即复合索引
复合索引中列出的字段顺序有重要意义，例如：如果复合索引由{userid:1,score:-1}组成，则索引首先按照userid正序排列，然后在每个userid的值内，再按照score排列（类似于MySQL的最佳左前缀）

4.2.3其他索引

地理空间索引、文本索引、哈希索引

4.3索引的管理

4.3.1索引的查看

返回一个集合中所有索引的数组

db.comment.getIndexes()

结果显示的是默认的_id索引，MongoDB在创建集合的过程中，在_id字段上创建一个唯一的索引，默认名字为_id_，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，不能在_id字段上删除此索引。

注意：该索引是唯一所以，即_id值是不能重复的，在分片集群中，通常使用_id作为分片键

4.3.2索引的创建

创建单字段索引，对userid字段建立升序索引：

db.comment.crateIndex({userid:1})

创建复合索引，对userid和nickname建立复合索引：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})

4.3.3索引的删除

删除指定的索引：

db.comment.dropIndex({userid:1})

删除所有的索引

db.collection.dropIndexes()

4.4索引的使用

4.4.1执行计划

示例：查看根据userid查询数据的情况

> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                        "userid" : 1,
                                        "nickname" : -1
                                },
                                "indexName" : "userid_1_nickname_-1",
                                "isMultiKey" : false,
                                "multiKeyPaths" : {
                                        "userid" : [ ],
                                        "nickname" : [ ]
                                },
                                "isUnique" : false,
                                "isSparse" : false,
                                "isPartial" : false,
                                "indexVersion" : 2,
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "userid" : [
                                                "[\"1003\", \"1003\"]"
                                        ],
                                        "nickname" : [
                                                "[MaxKey, MinKey]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "DESKTOP-HL7VBD1",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.0.12",
                "gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"
        },
        "ok" : 1
}
>

关键点：“stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描

下面对userid建立唯一索引，再次查看执行计划

> db.comment.createIndex({userid:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
}
>
>
> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                        "userid" : 1
                                },
                                "indexName" : "userid_1",
                                "isMultiKey" : false,
                                "multiKeyPaths" : {
                                        "userid" : [ ]
                                },
                                "isUnique" : false,
                                "isSparse" : false,
                                "isPartial" : false,
                                "indexVersion" : 2,
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "userid" : [
                                                "[\"1003\", \"1003\"]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [
                        {
                                "stage" : "FETCH",
                                "inputStage" : {
                                        "stage" : "IXSCAN",
                                        "keyPattern" : {
                                                "userid" : 1,
                                                "nickname" : -1
                                        },
                                        "indexName" : "userid_1_nickname_-1",
                                        "isMultiKey" : false,
                                        "multiKeyPaths" : {
                                                "userid" : [ ],
                                                "nickname" : [ ]
                                        },
                                        "isUnique" : false,
                                        "isSparse" : false,
                                        "isPartial" : false,
                                        "indexVersion" : 2,
                                        "direction" : "forward",
                                        "indexBounds" : {
                                                "userid" : [
                                                        "[\"1003\", \"1003\"]"
                                                ],
                                                "nickname" : [
                                                        "[MaxKey, MinKey]"
                                                ]
                                        }
                                }
                        }
                ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "DESKTOP-HL7VBD1",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.0.12",
                "gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"
        },
        "ok" : 1
}
>

关键点：“stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描

4.4.2涵盖的查询

当查询条件和查询的字段仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫扫描任何文档或将文档带入内存。

注意：类似于MySQL的索引覆盖