MongoDB概览

最新推荐文章于 2023-03-19 15:05:09 发布

zlasd

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分类专栏： MongoDB 文章标签： mongodb 数据库 python

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简介

MongoDB是首先是一种NoSQL(not only SQL)数据库，即非关系数据库。NoSQL有很多种，我们介绍的MongoDB属于文档数据库。与传统的MySQL,Oracle等关系数据库比，MongoDB在分布式的大规模数据存储上有一定优势。本文介绍了MongoDB的一些基本用法，并在最后介绍其python的接口。

使用

Windows下，在官网下载安装包后，可直接安装。
安装完成后我们开始建立一个简单的数据库。我们新建一个文件夹MyDB，在此文件夹下建立3个子文件夹conf, data, log
在conf文件夹下，我们新建数据库的配置文件mongo.ini，指定数据库的端口，存放数据的路径以及日志的路径。(简单起见，本文暂不介绍数据库权限)

port = 11111
dbpath = E:\MongoDB\MyDB\data
logpath = E:\MongoDB\MyDB\log\mongo.log

然后我们使用命令mongod -f mongo.ini启动服务器。(注意环境变量的配置)

服务器启动之后可以在相应的data文件夹和log文件夹中看到生成的数据文件和日志文件。

之后使用命令mongo 127.0.0.1:11111可连接到数据库。这里由于没有启用权限控制，因此有一些Warning.

MongoDB shell version v3.4.3
connecting to: 127.0.0.1:11111
MongoDB server version: 3.4.3
Server has startup warnings:
2017-04-19T12:23:19.801+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-04-19T12:23:19.801+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2017-04-19T12:23:19.801+0800 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2017-04-19T12:23:19.801+0800 I CONTROL  [initandlisten]
>

基本操作

使用命令show dbs查看当前有哪些数据库

> show dbs
admin     0.000GB
local     0.000GB

我们现在想创建一个新的数据库learn，可以使用命令use learn，切换到learn数据库。此时learn数据库尚未建立，当我们插入一条数据后，其会自动建立。

插入

现在我们使用insert指令来插入一个文档。

> db.my_collect.insert({key:"value"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

这里涉及到了collection的概念。MongoDB中的collection可以类比为关系数据库中的表(table)，一个数据库会有若干个colleciton，每个collection又有若干个文档。其与table的不同在于，collection不需要一个预先设定的模式scheme，其中的每个记录可以有完全不同的项。因为collection不用显示地创建，这里我们直接指定了一个暂时不存在的my_collect，并直接向其插入数据。

MongoDB中的文档格式为BSON，一种非常类似JSON的数据格式，我们每次插入的数据，都需要符合这种格式。这篇文档给出了BSON支持的数据类型的一个简要的说明。

MongoDB的语法也类似于JavaScript，所以也可以这样使用循环来插入数据。

> for (var i = 0; i < 5; i++) db.my_collect.insert({num1:i,num2:5-i})

查询

现在我们来看看得到的结果。

> show collections
my_collect
> db.my_collect.find()
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "key" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d30086571808"), "num1" : 0, "num2" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d30086571809"), "num1" : 1, "num2" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180a"), "num1" : 2, "num2" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180b"), "num1" : 3, "num2" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180c"), "num1" : 4, "num2" : 1 }

使用show collections查看数据库中的collections，然后使用find指令，查询collection中的数据。find指令可以指定查询的条件，这里我们没有指定则返回所有的数据。

可以注意到，对每个文档，都有一个_id项，这是MongoDB自动生成的ID，可以确保全数据库中唯一。其具体的意义，参见这里。我们也可以手动指定数据的_id，但一般不推荐这么做。每个文档都需要一个_id项作为主键。

我们接着来看如何进行查询。如前所述，使用find指令可以查询数据，现在我们加上查询条件。

> db.my_collect.find({num1:3})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180b"), "num1" : 3, "num2" : 2 }
> db.my_collect.find({num1:{$gt:0}, num2:{$lt:3}})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180b"), "num1" : 3, "num2" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180c"), "num1" : 4, "num2" : 1 }

查询的条件需要满足如下的格式

{ <field1>: <value1>, <field2>: <value2>, ... }

观察第二次查询，其查询的是num1比0大，num2比3小的文档。MongoDB使用特殊的运算符$gt,$lt表示大于和小于。

MongoDB的查询条件默认是逻辑与的，也就是当给出的所有条件都满足才会被查到。如果是想使用逻辑或，即所有条件只要满足一条，则需要使用特殊的$or运算符。

> db.my_collect.find({$or:[{num1:{$gt:3}},{key:"value"}]})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "key" : "value" }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180c"), "num1" : 4, "num2" : 1 }

我们再看一个稍复杂的例子。

> db.my_collect.insert({embbed:{num3:300}, num1:[{"value":100}]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.my_collect.find({"embbed.num3":300})
{ "_id" : ObjectId("58f706526512d3008657180f"), "embbed" : { "num3" : 300 }, "num1" : [ { "value" : 100 } ] }
> db.my_collect.find({"num1.value":100})
{ "_id" : ObjectId("58f706526512d3008657180f"), "embbed" : { "num3" : 300 }, "num1" : [ { "value" : 100 } ] }
>

我们插入了一个文档。

{ 
    "_id" : ObjectId("58f706526512d3008657180f"),
    "embbed" : { "num3" : 300 },
    "num1" : [ { "value" : 100 } ]
}

我们要查找embbed中的num3为300的项，需要使用"embbed.num3":300来指定，这里使用了.运算符，同时必须使用引号括起来。如果想查询的项放在了数组中，情况类似。

更新

MongoDB中，更新的指令是update，还是先来看一个例子

> db.my_collect.find({key:"value"})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "key" : "value" }
> db.my_collect.update({key:"value"}, {num1:80})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.my_collect.find({key:"value"})
> db.my_collect.find({num1:80})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "num1" : 80 }

我们更新了{key:"value"}这个文档，更新之后，_id不变，但是整个文档被替换为了num1:80，原本的key项被覆盖了。

如果我们只是想局部更新而非替换，需使用$set运算符。

> db.my_collect.update({num1:80}, {$set:{num2:97}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.my_collect.find({num1:80})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "num1" : 80, "num2" : 97 }

update指令默认指更新查找到的第一个文档，如果想要更新所有文档，需要额外指定第三个参数为{multi:true}.

> db.my_collect.update({num1:{$lt:4}}, {$set:{num2:0}}, {multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 4, "nUpserted" : 0, "nModified" : 4 })
> db.my_collect.find()
{ "_id" : ObjectId("58f6fe526512d30086571807"), "num1" : 80, "num2" : 97 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d30086571808"), "num1" : 0, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d30086571809"), "num1" : 1, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180a"), "num1" : 2, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180b"), "num1" : 3, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180c"), "num1" : 4, "num2" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("58f706526512d3008657180f"), "embbed" : { "num3" : 300 }, "num1" : [ { "value" : 100 } ] }
>

删除

MongoDB中的删除指令是remove. 删除所有条件匹配的文档，如果只想删除第一个满足条件的文档，需要额外指定第二个参数{justOne:true}.

> db.my_collect.remove({num2:0}, {justOne:true})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.my_collect.find({num2:0})
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d30086571809"), "num1" : 1, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180a"), "num1" : 2, "num2" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("58f6fe686512d3008657180b"), "num1" : 3, "num2" : 0 }
> db.my_collect.remove({num2:0})
WriteResult({ "nRemoved" : 3 })
> db.my_collect.find({num2:0})
>

如果想删除整个collection，可以使用drop指令

> db.my_collect.drop()
true
> show collections
>

索引

索引可以加速查询，我们会对经常查找的项建立索引。首先，我们可以使用getIndexes查看已有的索引。

> db.my_collect.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "learn.my_collect"
        }
]

MongoDB会自动给_id项建立索引。我们也可以用指令createIndex方法建立自己的索引。

> db.my_collect.drop()
true
> for (var i = 1; i < 100; i++) db.my_collect.insert({x:i, y:0})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.my_collect.createIndex({x:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.my_collect.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "learn.my_collect"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "x" : 1
                },
                "name" : "x_1",
                "ns" : "learn.my_collect"
        }
]
>

Python接口

使用命令pip install pymongo安装MongoDB的Python驱动。

我们使用下面的代码来说明pymongo的用法。

#-*- coding=utf-8 -*-

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://127.0.0.1:11111")  #建立连接
db = client['learn']         #数据库
db['pytest'].drop()
coll = db['pytest'] #collection

# 插入文档，返回结果包括_id
for i in range(100):
    coll.insert_one(
        {
            "x" : i,
            "y" : i%10,
        }
        )

#查找y=9的文档并打印
cursor = coll.find({"$or":[{"x":{"$lt":3}}, {"y":9}]}) # x<3 or y==9
for doc in cursor:
    print(doc)

#更新
coll.update_many({"x":{"$lt":6}}, {"$set":{"z":2}}) # x < 6 ==> z=2
coll.update_one({"x":{"$lt":6}}, {"$set":{"z":1}})  # x < 6 --> z=1

cursor = coll.find({"x":{"$lt":6}}) # x < 6
for doc in cursor:
    print(doc)

#删除
coll.delete_many({"x":{"$gt":5}}) # x > 5
cursor = coll.find()
for doc in cursor:
    print(doc)