MongoDB：从容器使用到 Mongosh、Python/Node.js 数据操作

1. 容器与应用之间的关系介绍

MongoDB 的安装有时候并不是那么容易的，为了简化这个步骤，比较舒适好用的方法是使用容器（Container）安装。

在讲容器之前先说一下容器的镜像（Image），镜像是容器的前置基础，是一个关于某些应用的软件包。在镜像里规定了要运行这个应用需要准备的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件等。通过一个镜像可以创建和运行容器实例。（镜像如下图1）

容器是一套完整的应用程序环境，包括应用程序本身及其所有依赖项，如库、运行时、系统工具和设置等。通过使用容器启动应用程序，用户无需手动解决各种依赖和系统环境问题，即可实现快速启动。以 MongoDB 为例，启动该数据库只需下载相应的 MongoDB 镜像，然后使用该镜像创建容器，即可立即启动 MongoDB 服务如下图 2 所示。

需要注意的是，尽管 MongoDB 运行在容器中，但实际上并非完全在本地执行。以在 Linux 主机内安装 MongoDB 为例：在 Linux 环境下进行安装需要一个操作系统，因此在容器中，除了 MongoDB，还需要集成一个完整的操作系统。

整理说明即在我们的 Linux 主机（最先希望安装数据库的机器）中，有一个容器，在这个容器内有一个 Linux 的系统，在这个系统中，安装了一个 MongoDB 的服务，所谓的使用容器运行 MongoDB 就是指使用了这样一个服务。

到这里是否有个疑问——这应该算是在当前主机访问另一个主机了，那么我们要怎么访问这个 MongoDB 呢？是否应该进入到这个系统中，然后像使用别的数据库那样，打开一个 CLI 客户端，输入指令进行增删改查呢？

当然，这确实是一种访问方式。实际上我们知道就算是安装在本地的数据库，也会选择工作在一个端口中。譬如 MySQL 的 3306，Redis 的 6379，MongoDB 的是 27017。所以容器就将系统内端口与主机的端口建立了相互的映射，将容器内的一个端口映射成主机的端口，就像是上面图 2 的 PORTS 所示，此时容器的 27017 端口就是主机的 27017 端口，访问主机的 27017 端口即是访问容器的 27017 端口。

2. 使用 Docker 容器安装 MongoDB

1. 使用以下命令安装一个 Docker，如果你还没有的话

   apt install docker.io
   

   安装完毕后可以使用以下命令验证，如正确安装会显示一个版本号

   docker --version
   

2. 使用以下命令下载 MongoDB 镜像

   docker pull mongo
   

   下载完成后可以使用以下命令查看镜像列表

   docker images
   

3. 使用下载好的镜像启动 MongoDB 容器

   docker run -d -p 27017:27017 --name my-mongodb mongo
   

   在上述命令中，run 是启动一个容器，-d 是指定在后台运行；-p 是在主机和容器之间创建端口映射，冒号左侧是主机端口，右侧是容器端口；--name 是为当前容器命名，mongo 是镜像名，如果有版本需求，还可以加上版本标签，如 mongo:latest，具体的镜像名称和版本号可以通过镜像列表查看。

   容器启动后的情况使用 docker ps 命令查看如下图划线部分所示：

   

4. 使用下面的命令在进入到容器内

   docker exec -it 8424792f4ec4 /bin/bash
   

   其中 exec 是指在容器内执行命令，-i 是使标准输入保持打开，-t 是分配一个伪终端，同时使用可以理解为交互式执行命令，并分配一个伪终端，8424792f4ec4 是容器的 ID，保证唯一的情况下可以简略输入。/bin/bash 是实际使用的 Shell（Shell 可以理解为一种命令行界面），当然你也可以只输入 bash，这是一样的效果。由此可以持续性地操作容器。情况大概如下图所示，与操作 Linux 没什么不同，顺便一提得是，从 MongoDB 的 Dockerfile 中可以看到，这个 MongoDB 是在 Debian 系统之上安装的。

   

5. 在容器内使用如下命令，进入到 MongoDB 的 Shell 中。

   mongosh
   

   当出现下面的状态时就代表了成功进入，那之后的操作将会在下文中详细说明。

   

6. 如需了解更多的 Docker 命令，可以查阅此文档 https://dockerdocs.cn/reference/index.html

3. Mongosh 操作

3.1 Mongosh 连接到 MongoDB

在 2.5 中使用 mongosh 命令连接到 MongoDB 仅为使用默认参数，该命令加上一些可能使用到的参数后类似于下面这个命令：

mongosh --host localhost --port 27017

或者类似于下面这一行：

mongosh "mongodb://localhost:27017"

这在 MongoDB 中被称为连接串（Connection String），即使用一个字符串来代表所有的参数。连接串的使用常见于使用代码连接 MongoDB 的场景。

为了安全性，一般需要启用密码来登录 MongoDB。在容器中要通过 conf 来使用密码比较困难，推荐的做法是在容器启动的时候设置一些环境变量来启用密码，如下：

docker run -d -p 27017:27017 --name my-mongodb2 \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin123 \
-e MONGO_INITDB_DATABASE=admin \
mongo

这个命令在启动容器的时候为 Mongodb 设置了一个 ROOT 用户 admin，密码是 admin123，在指定的数据库 admin 中进行身份验证。（注意事项：在设置密码或者账号时候，尽量避免使用 “:”、“@” 等符号，以保证密码字符串会被数据库引擎正确解析。）

这个时候如果只像上文一样，Mongosh 只设置了端口号和主机名的话，是没有权限操作的，得到的结果就像下面一样：

test> show databases
MongoServerError: Command listDatabases requires authentication

使用以下的方法选择一个进行身份验证：

1. mongosh --username admin --password admin123
2. mongosh "mongodb://admin:admin123@localhost:27017"
3. mongosh --username admin --password admin123 --authenticationDatabase admin
4. mongosh "mongodb://admin:yejue123@localhost:27017/database?authSource=admin"

如果你的用户是创建在 admin 数据库以外的，需要指定在哪个数据库进行验证，并且登录后也只能看到那一个数据库。

另外，可以依次执行下列命令看到容器在启动时设置的用户：

use admin
show collections
db.system.users.find()

3.2 基础操作与 CRUD

以下列出一些简单的操作：

# 显示数据库
show databases

# 创建数据库/切换数据库
use databasename

# 查看内置的 role
show roles

# 在当前数据库创建一个用户
db.createUser(
	{
		user: username, 
		pwd: password, 
		roles: [{role: "readWrite", db: dbtabases name}]
	}
)

# 查看当前数据库的所有用户
db.getUsers()

# 查看所有的集合
show collections

Mongodb 是面向文档的 NoSQL 的数据库，数据通常以 BSON 格式存储，而在 Mongosh 中看到的则是以 JSON 格式显示的。MongoDB 有三种组织数据的层级：数据库、集合（Collection）、文档（Document）。他们之间的关系用一句话概括即 “在一个数据库中有若干个集合，集合内通常存放着有相似内容的文档”。如果以关系型数据库来类比，则集合相当于一个表，一个文档相当于一行记录。这个文档并非常见的“文件文档”，而是一个键值对形式的 JSON/BSON 对象。下面我们将以一些例子来引入完整的 CRUD，请读者在其中体会集合与文档的含义。

例1：假设有一个图书管理系统的数据库，里面有各种各样的图书。

1. 创建一个数据库 “BookManagement”。use BookManagement

2. 使用 db.createCollection() 函数来创建名为 books 的集合，执行以下命令：

   db.createCollection("books")
   

   以默认参数创建的集合没有大小限制，存储空间会自动增长。可以通过指定一些参数来限制集合大小是否自动增长，如下则设置了一个最大存储空间 100 MB、最大文档数量为 1000 的集合：

   db.createCollection("books", { capped: true, size: 100 * 1024*1024, max: 1000})
   

   可以通过 db.collection.stats() 函数看到集合的设置：

   db.books.stats()
   

3. Insert
   向集合内插入文档（数据）的方式有两种，下面我们分别以单条插入和多条插入的方法，向 resources 插入几个文档。

   单个插入 db.collection.insertOne()：

   db.books.insertOne({
   	title: "围城",
   	authors: ["钱钟书"],
   	publication_year: 1947,
   	publisher: "上海文艺出版社",
   	tags: ["小说", "讽刺文学"],
   	remainings: 10
   })
   

   批量插入 db.collection.insertMany()：

   db.books.insertMany([
     {
       title: "活着",
       authors: ["余华"],
       publication_year: 1993,
       publisher: "作家出版社",
       tags: ["小说", "现实主义"],
       remainings: 5
     },
     {
       title: "红楼梦",
       authors: ["曹雪芹"],
       publication_year: 1791,
       publisher: "人民文学出版社",
       tags: ["古典小说", "传统文学"],
       remainings: 8
     },
   ])
   

   现在可以通过以下函数来查询集合中所有的文档：

   db.books.find()
   

4. Query
   接下来将演示三种常见的查找：“=”、“in”、“AND / OR”。
   第一种，指定相等条件：查找书名为“活着”的书

   BookManagement> db.books.find({title: "活着"})
   [
     {
       _id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),
       title: '活着',
       ...
     }
   ]
   

   第二种，使用查询运算符 $in ：查找书名在下列所给出的列表中的书籍

   BookManagement> db.books.find({title: {$in: ["活着","围城"]}})
   [
     {
       _id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),
       title: '围城',
       ...
     },
     {
       _id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),
       title: '活着',
       ...
     }
   ]
   

   第二种，使用查询运算符 gte：查询剩余数量大于等于 10 的

   BookManagement> db.books.find({remainings: {$gte: 10}})
   [
     {
       _id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),
       title: '围城',
       remainings: 10
       ...
     }
   ]
   

   更多的查询运算符请查阅此文档：https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/operator/query/#query-selectors

   第三种，逻辑运算符 AND：查找出版年份大于 1700 年并且是小说类型的

   BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1700}, tags: {$in: ["小说"]}})
   [
     {
       title: '围城',
       publication_year: 1947,
       tags: [ '小说', '讽刺文学' ],
       ...
     },
     {
       title: '活着',
       publication_year: 1993,
       tags: [ '小说', '现实主义' ],
       ...
     }
   ]
   

   从结果中可以看到《红楼梦》并没有被匹配到，因为红楼梦的标签里是“古典小说”，如果我们希望凡是含有“小说”的都看做是小说，加上我们的 tags 是一个列表，那么查询条件就成了这样：查找年份大于 1700 的，内部任一标签中含有“小说”字样的书。这个查询可以使用元素匹配运算符 $elemMatch 和正则运算符 $regex，对 tags 中每一个标签进行匹配查询。

   BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1400}, tags: {$elemMatch: {$regex: "小说"}}})
   [
     {
       title: '围城',
       publication_year: 1947,
       tags: [ '小说', '讽刺文学' ],
       ...
     },
     {
       title: '活着',
       publication_year: 1993,
       tags: [ '小说', '现实主义' ],
       ...
     },
     {
       title: '红楼梦',
       publication_year: 1791,
       tags: [ '古典小说', '传统文学' ],
       ...
     }
   ]
   
   

   第三种，逻辑运算符 OR：查找出版年份大于 1990 或者剩余数量大于等于 10 的

   BookManagement> db.books.find({$or: [{publication_year: {$gt: 1990}}, {remainings: {$gte: 10}}]})
   

（未完待续）

4. Python 操作 MongoDB

5. Nodejs 操作 MongoDB

参考文献

https://www.mongodb.com/docs/manual/
https://www.mongodb.com/docs/mongodb-shell/crud/