十次方项目开发系列【5】:非关系型数据库MongoDB入门

本文详细介绍MongoDB数据库的基础知识,包括其特点、体系结构及数据类型,并深入讲解在Windows和Docker环境下的安装过程,以及常用的数据库操作命令,如创建、查询、修改和删除文档,适合初学者快速上手。

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学习目标
【了解】什么是MongoDB
【掌握】MongoDB的安装
【掌握】MongoDB的常用命令
【掌握】可视化工具robomongo使用

直达:十次方项目开发系列【1】:项目介绍和工程搭建

一 MongoDB简介

1.1 文章评论数据分析

十次方项目的文章评论两项功能存在以下特点:

  • 数据量大
  • 写入操作频繁
  • 数据价值较低
    对于这样的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储

其他方案:

  • Redis不适合在数据量大时使用
  • MySQL使用集群投入成本过大

1.2 什么是MongoDB

  • 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。它支持的数据结构非常松散,是类似Json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

1.3 MongoDB特点

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:

  1. 面向集合存储,易存储对象类型的数据。
  2. 模式自由。
  3. 支持查询。支持动态查询。
  4. 支持完全索引,包含内部对象。
  5. 支持复制和故障恢复。
  6. 使用高效的二进制数据存储
  7. 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。
  8. 支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
  9. 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

1.4 MongoDB体系结构

MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  1. MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。
  2. 多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。
  3. 多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。
  4. 一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。

1.5 MongoDB数据类型

在这里插入图片描述

1. ObjectId

ObjectId 类似唯一主键,可以很快的去生成和排序,包含 12 bytes,含义是:

  • 前 4 个字节表示创建 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间,比北京时间晚了 8 个小时
  • 接下来的 3 个字节是机器标识码
  • 紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
  • 最后三个字节是随机数
    在这里插入图片描述MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的,默认是个 ObjectId 对象

2. 时间戳
BSON 有一个特殊的时间戳类型,与普通的日期类型不相关。时间戳值是一个 64 位的值。其中:

  • 前32位是一个 time_t 值【与Unix新纪元(1970年1月1日)相差的秒数】
  • 后32位是在某秒中操作的一个递增的序数
    在单个 mongod 实例中,时间戳值通常是唯一的。
    3. 日期
    表示当前距离 Unix新纪元(1970年1月1日)的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。

二 MongoDB基本使用

2.1 window系统MongoDB安装

1. 安装

  • mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi 按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中
  • 将C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中。

2.启动

  • 创建一个文件夹d:\data,用于存放数据的目录data
  • 打开命令行窗口,执行:mongod --dbpath=D:\data

注:如果要修改端口号则:mongod --dbpath=D:\data -port 8989
3. 登录

  • 再打开一个新的命令行窗口,执行以下命令:mongo 127.0.0.1:27017

注:以上命令中,如果ip是本地服务,端口号是27017,则后面的127.0.0.1:27017可以省略

2.2 Docker 环境下MongoDB安装

首先下载好MongoDB的镜像
1. 查看所有镜像:docker images
2. 在Linux虚拟机中创建mongo容器:docker run -id --name mongo -p 27017:27017 mongo
3. 查看正在运行的容器:docker ps
4. 在Window命令行窗口出入登录命令:mongo 192.168.200.128
【注意:192.168.200.128为Linux中使用ifconfig得到的IP地址】
5. 查看数据库:show dbs

2.3 常用命令

2.3.1 选择和创建数据库

1. 选择和创建数据库语法格式:use 数据库名称

  • 如果数据库存在则选择该数据库,如果数据库不存在则自动创建。
  • 以下语句创建commentdb数据库:use commentdb

2. 查看数据库:show dbs
3. 查看集合:show collections

  • 需要先选择数据库之后,才能查看该数据库的集合。
2.3.2 插入与查询文档

1. 前提需要选择一个数据库,例如:use commentdb

2. 插入数据语法格式:db.集合名称.insert( 数据 );

  • 测试数据:db.comment.insert({name:"张三",userid:"1011"})

3. 查询数据:db.集合名称.find()

  • 查询集合comment的所有文档db.comment.find()
  • 发现文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你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。如果我们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。

4.条件查询

  • 输入以下测试语句:
db.comment.insert({_id:"1",content:"到底为啥出错",userid:"1012",thumbup:2020});
db.comment.insert({_id:"2",content:"加班到半夜",userid:"1013",thumbup:1023});
db.comment.insert({_id:"3",content:"手机流量超了咋办",userid:"1013",thumbup:111});
db.comment.insert({_id:"4",content:"坚持就是胜利",userid:"1014",thumbup:1223});
  • 查询userid为1013的记录:db.comment.find({userid:'1013'})
  • 只需要返回符合条件的第一条数据:db.comment.findOne({userid:'1013'})
  • 返回指定条数的记录:db.comment.find().limit(2)
2.3.3修改与删除文档(谨慎使用)

1.修改文档的语法结构:db.集合名称.update(条件,修改后的数据)

  • 修改_id为1的记录,点赞数为1000,输入以下语句:db.comment.update({_id:"1"},{thumbup:1000}) 执行后发现,这条文档除了thumbup字段其它字段都不见了。
  • 为了解决这个问题,我们需要使用修改器"$set“”来实现,命令如下:
db.comment.update({_id:"2"},{$set:{thumbup:2000}})

2.删除文档的语法结构:db.集合名称.remove(条件)

  • 以下语句可以将数据全部删除,慎用~:db.comment.remove({})
  • 删除条件可以放到大括号中:db.comment.remove({thumbup:1000})
2.3.4 统计条数

1.统计记录条件使用count()方法:db.comment.count()

2.按条件统计 ,例如统计userid为1013的记录条数:db.comment.count({userid:"1013"})

2.3.5 模糊查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。
格式为:/模糊查询字符串/

  • 查询评论内容包含“流量”的所有文档:db.comment.find({content:/流量/})
  • 查询评论内容中以“加班”开头的:db.comment.find({content:/^加班/})
2.3.6 大于 小于 不等于
  • <, <=, >, >= 这个操作符,格式如下:
    gt:
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" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
  • 查询评论点赞数大于1000的记录:db.comment.find({thumbup:{$gt:1000}})
2.3.7 包含与不包含

1. 包含使用$in操作符

  • 查询评论集合中userid字段包含1013和1014的文档:db.comment.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})

2.不包含使用$nin操作符

  • 查询评论集合中userid字段不包含1013和1014的文档:db.comment.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}})
2.3.8 条件连接

1.我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联(相当于SQL的and)

  • 格式为:$and:[ {条件},{条件},{条件} ]
  • 查询评论集合中thumbup大于等于1000 并且小于2000的文档:db.comment.find({$and:[ {thumbup:{$gte:1000}} ,{thumbup:{$lt:2000} }]})
//优化格式后
db.comment.find(
	{
	$and:[ 
			{thumbup:{$gte:1000}} ,
			{thumbup:{$lt:2000} }
			]
	}
)

2.如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用操作符进行关联,与前面and的使用方式相同

  • 格式为:$or:[ {条件},{条件},{条件} ]
  • 查询评论集合中userid为1013,或者点赞数小于2000的文档记录:db.comment.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{thumbup:{$lt:2000} }]})
//优化格式后
db.comment.find(
		{
			$or:[
					 {userid:"1013"} ,
					 {thumbup:{$lt:2000} }
			 ]
		}
)
2.3.9 列值增长

对某列值在原有值的基础上进行增加或减少,可以使用KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …ate({_id:"2"},{inc:{thumbup:1}})`

db.comment.update(
	{_id:"2"},
	{$inc:{thumbup:1} }
)
2.3.10 规律总结
  • 用’$'来选择方法
  • 符号’$'用法必带:{$X: } ,如:{$inc:{thumbup:1}
  • 多个条件用中括号:[ ] ,如:$and:[ {条件},{条件},{条件} ]
  • 每一个条件都是一个json,一个条件有一对中括号{}

三 可视化工具robomongo

  • Mongodb有很多可视化工具,这里我们使用robomongo,可以访问官网:https://robomongo.org/
  • Robo 3T前身就是Robomongo,是一个免费的可视化工具,我们使用他可以很轻松的进行Mongodb的管理。
  • 安装robo3t-1.3.1-windows-x86_64-7419c406.exe
  • 点击Create创建连接,进行如下配置即可: 在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

结束

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