mongoDB知识总结

官方说明文档：https://docs.mongodb.com/manual/mongo/

1 NoSQL 简介

NoSQL，全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库（相对于关系型数据库RDBMS）。这类数据库主要有这些特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。

NOSQL数据库相对于关系型数据库主要解决的问题包括：

l  对数据库高并发读写的需求（High performance）

l  对海量数据的高效率储存和访问的需求（Huge Storage）

l  对数据库的高扩展性和高可用性的需求（High Scalability&&High vailability）

2 MongoDB 基础知识

mongoDB是一种开源的文档数据库系统，开发语言为C++。它提供了一种高效的面向文档的存储结构，同时支持通过MapReduce程序来处理所存储的文档；它的扩展性很好，而且支持自动分区。Mapreduce可以用来实现数据聚合。它的数据以BSON（二进制JSON）格式存储，在存储结构上支持动态schema，并且允许动态查询。和RDBMS的SQL查询不同，Mongo查询语言以JSON表示。

MongoDB是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

l  面向集合（Collenction-Orented），是指数据被分组存储在数据集中，每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。

l  模式自由（schema-free)，意味着对于存储在MongoDB 数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。

l  文档型，存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型, 这种数据格式被称作 “BSON” 即 “Binary Serialized dOcumentNotation.”

2.1 数据逻辑结构

²  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。

²  多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。

²  一个MongoDB 实例支持多个数据库（database）。

逻辑结构对比
MongoDB	SQL
文档（document）	行（row）
集合（collection）	表（table）
数据库（database）	数据库（database）

2.2 数据库的安装、启动和关闭

数据库的安装很简单，一路next即可。

数据库的启动：默认端口27017，默认HTTP端口28017

（在环境变量中创建path路径C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin，这样可以在C:\workspace路径下命令行打开，不用输储存数据路径）

l  命令行方式启动

在安装路径bin目录下下打开命令行，输入下列语句：

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongod –dbpath C:\workspace\database

l  配置文件打开：

一般数据库启动时会有很多参数，为了方便，可以把配置参数放入配置文件然后打开。

1. 在bin目录下创建一个mongodb.cnf文件，文件内容如下：

dbpath = C:\workspace\database

1. 在bin目录下的命令行中输入下列命令：

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongod -f mongodb.cnf

l  Daemon方式打开（只能在Linux中使用，我们使用创建window服务方法代替）

（Daemon程序是一直运行的服务器程序，被称为守护进程，通常作为系统服务在后台运行，没有终端，不能和前台交互，在系统开启时启动在系统关闭后关闭）

在上两种方式中都需要打开一个命令行窗口，一旦窗口关闭，服务随之停止。所以为了使服务在窗口关闭之后能继续使用，我们可以添加一个fork参数。需要注意的是在添加fork参数的同时应该添加logpath参数，这是强制性的。

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongod –dbpath  C:\workspace\database –fork –logpath C:\workspace\database\log\r3.log

同上文标注的一样，这种方法实际上只能在Linux系统中使用，windows系统中无法使用这种方法，但是作为一种变通，我们可以将mongoDB作为windows服务来启动。

方法如下：

1. 1.       首先在C:\workspace路径下创建database和log文件夹，在log文件夹下创建mongo.log文件
2. 在bin目录下打开命令行输入下列语句
3. 在创建服务成功后，在命令行中继续输入

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin> mongod -dbpath c:\workspace\database --logpath c:\workspace\log\mongo.log --install --serviceName "MongoDB"

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>net start mongodb

可以看到命令行中打印出来mongoDB服务已经启动成功。

数据库的关闭：

如果使用的是前两中的数据库启动方法

1. 在命令行窗口下按ctrl+C
2. 在命令行窗口中输入指令db.shutdownServer()

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>db.shutdownServer()

使用windows服务启动的方法

1. 关闭服务，在bin目录下打开命令行输入

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>net stop mongodb

1. 删除服务，在bin目录下打开命令行输入

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin> mongod -dbpath c:\workspace\database --logpath c:\workspace\log\mongo.log --remove --serviceName "MongoDB"

1. 输入启动命令可以看到命令行中打出 “服务名无效的提示”

2.3数据库的访问控制

访问控制一般是考虑到安全方面的因素，在开发环境中通常不用设置，但在生产环境中需要仔细考虑。访问控制包含三个方面：IP绑定，设置监听端口，使用用户名和口令登陆

l  绑定IP内网地址

添加一个bind_ip参数即可实现绑定

>mongod --bind_ip 114.114.114.114 -dbpath D:\mongoDB\data

在绑定内网后，客户端访问时必须输入服务端的ip，否则报错，如

>mongo 172.168.18.11

l  设置监听端口

官方默认的端口为27017，为了避免恶意连接，可以修改端口，添加-port参数

>mongod --bind_ip 114.114.114.114–port 28018 -dbpath D:\mongoDB\data

同样客户端在访问时需要添加端口号

>mongo 172.168.18.11:28018

l  使用用户名和密码登录

在服务端启动时添加auth参数即可开启登陆验证模块

> mongod -dbpath D:\mongoDB\data -auth

但是，如果我们的admin.system.users中没有添加任何用户时，登陆验证模块是没有用的，直到我们添加了一个用户。

> db.addUser("root","111")

这时，我们输入命令查看验证

> db.auth("root","111")

这时如果我们如果想操作数据库就需要输入用户名和密码了

> mongo–u root -p

3 MongoDB的操作

下面的所有操作都需要在启动mongoDB服务的情况下进行，同时这些操作都可以使用图形化工具运行，这里使用的是robomongo工具。

3.1 连接数据库

如果我们想进入数据库后台管理部分，我们需要进入bin目录下，打开命令行输入mongo命令：

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongo

命令行会提醒connect  to本地数据库中的test数据库。

3.2 创建和删除数据库

假设我们创建一个名为Sample的数据库，输入use Sample命令

>use Sample

我们可以使用show dbs命令查看所有的数据库

>show dbs

这时并没有发现我们新建的数据库，这是因为新建的数据库没有数据，我们需要向里面插入数据才会显示，我们插入一段数据：

>db.Sample.insert({name:"Sample"})

然后在show dbs命令下就能看到我们新建的数据库了

同时，如果我们需要切换数据库，我们也可以使用use+数据库名的命令

如果我们想要删除这个数据库，我们可以使用db.dropDatabase()命令

1. 首先使用show dbs命令显示所有的数据库

>show dbs

1. 使用use命令指向这个数据库

>use Sample

1. 使用db.dropDatabase命令删除这个数据库

>db.dropDatabase()

注意事项：有些数据库的名称是保留的，可以直接访问

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。

3.3文档的增删改查

假如我们对Sample数据库进行增删改查的操作，首先使用use命令定位到该数据库。

l  文档的插入：db.Sample.insert（），括号里面是插入的内容

>db.Sample.insert({name:"Sample"})

也可以先用变量定义文档内容，然后直接插入，如：

>document = {title:”Sample”}

>db.Sample.insert(document)

l  文档的查看：db.Sample.find()

> db.Sample.find()

这个方法返回的是一串非结构化的数据

通常我们可以使用db.Sample.find().pretty()方法来返回结构化数据

在find方法里面可以插入参数来作为查找条件.

1. 1.  AND条件：db.Sample.find({key1:value1,key2:value2}).pretty()
2. 2.  OR条件：db.Sample.find({$or:{key1:value1,key2:value2} }).pretty()
3. 3.  ANG和OR条件同时使用：

db.Sample.find({

key1:value1, $or:{key1:value1,key2:value2}

}).pretty()

l  文档的更新：

1.    使用update方法：    db.Sample.update(),前面的是查询的条件，后面的是替换的内容

> db.Sample.update({name:"Sample"},{$set:{name:"Samples"}})

Update()函数主要是用于已经存在数据的更新，下面介绍了他的参数及各个参数的作用。

db.Sample.update(

   <query>,       //查询条件

   <update>,      //更新的对象及操作符

   {

     upsert: <boolean>,  //可选 true或false，如果值不存在判断是否插入

     multi: <boolean>,   //可选 true或false，默认为false，只更新找到的第一个记录，true为更新找到的全部记录

     writeConcern: <document>   //可选 抛出异常的级别

   }

)

2. 使用save（）方法通过传入新的文档来替代原有文档

> db.Sample.save(document，{ writeConcern: <document>})

l  文档的删除操作

建议：在执行删除操作前先用find()方法来判断条件是否正确

使用remove()方法：

> db.Sample.remove({name:"Sample"})

db.collection.remove(

   <query>,   //查询条件

   {

     justOne: <boolean>, //可选，true为只删除一条数据

     writeConcern: <document>   //可选，抛出异常的级别

   }

)

3.4 操作符与limit、skip方法

数据库的操作符包括条件操作符和$type操作符

l  条件操作符

格式	含义	格式	含义
$gt	大于（>）	$gte	大于等于（>=）
$lt	小于（<）	$lte	小于等于(<=)

使用方法如下：

查找number值大于100的文档

> db.Sample.find({number:{$gt:10}})

查找number值大于100小于200的文档

> db.Sample.find({number:{$gt:10，$lt:20}})

l  $type操作符

此方法是根据BSON数据格式来检索集合中匹配的数据，格式如下：

> db.Sample.find({number:{$type:2}})

$type的值是跟表中类型对应的数字。如下

类型	数字	备注
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已废弃。
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
Regular Expression	11
JavaScript	13
Symbol	14
JavaScript (with scope)	15
32-bit integer	16
Timestamp	17
64-bit integer	18
Min key	255	Query with -1.
Max key	127
类型	数字	备注
Double	1
String	2
Object	3
Array	4
Binary data	5
Undefined	6	已废弃。
Object id	7
Boolean	8
Date	9
Null	10
Regular Expression	11
JavaScript	13
Symbol	14
JavaScript (with scope)	15
32-bit integer	16
Timestamp	17
64-bit integer	18
Min key	255	Query with -1.
Max key	127

l  Limit()方法：限制查找到数据的个数

> db.Sample.find().Limit(3)

限制查找到数据的值为三个

l  Skip()方法：跳过制定数量的数据

> db.Sample.find().skip(3)

查找到的数据跳过3个

l  $exists方法:查找字段是否存在

> db.Sample.find({number:{$exists:true}})

这种方法可以用来判断数据值为null还是不存在。例如查找rollbackTime类的值为null的文档

> db.Sample.find({rollbackTime:{$in:[null],$exists:true}})

其中$in为查找内容(include的缩写)，必须是数组

l  $mod方法：取模运算

> db.Sample.find({number:{$mod:[5,0]}})

查找number中模5为0的值

l  $ne方法：不等于

> db.Sample.find({number:{$ne:11}})

查找number中不等于11的值

l  $in方法：包含

> db.Sample.find({number:{$in:[11,12]}})

查找number中等于11,12的值

$nin方法是同样的用法，意为不包含

l  $size方法：数组元素的格式

> db.Sample.find({something:{$size:3}})

查找something中数组长度为3的项

l  对指定字段进行排序

> db.Sample.find().sort({number:1})

根据number字段进行排序，1代表正序，-1代表倒序

3.5 正则表达式匹配

MongoDB数据库的查询用到的是js的语法，所以可以使用正则表达式进行匹配

> db.Sample.find ({reason:{$not:/^h.*/}})

查找reason中不以h开头的项

3.6数据库的索引和聚合

l  索引(涉及性能优化部分)

索引是一种特殊的数据结构，存在一个易于读取的数据结构中，它是对数据库中一个或多个值进行排序的一种结构，创建索引的格式如下：

> db.Sample.ensureIndex({key1:1，key2：-1})

Key为要创建的索引字段，1代表的是按升序创建,2代表降序创建

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

例如我们创建一个索引

> db.Sample.ensureIndex({number:1})

如果我们想在后台创建索引的话，只需要加个参数background:true

> db.Sample.ensureIndex({number:1},{background:true})

查看已创建的索引

> db.Sample.getIndexes()

l  数据库聚合方法（mapReduce,进行并行统计）

聚合的方法主要是用来处理数据（如求平均值，求和等）,并返回处理结果

> db.Sample.aggregate([options])

这个方法里面使用了管道的概念，即将当前命令的结果作为下个命令的参数

表达式	描述
$sum	计算总和
$avg	计算平均值
$min	获得文档对应值中最小值
$max	获得文档对应值中最大值
$push	在结果文档中插一个值到数组中
$addToSet	在结果文档中插入一个值到数组中
$first	根据排序获得第一个文档数据
$last	根据排序获得最后一个文档数据

聚合框架中常用的几个操作：

$project	修改输入文档的结构，可以用来重命名增加或删除与，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档
$match	用于过滤数据，只输出符合条件的文档
$limit	用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数
$skip	在聚合管道中跳过制定数量的文档，并返回余下的文档
$unwind	将文档中的某一个数组类型子墩拆分，每条包含数组中的一个值
$group	将集合中的文档分组，用于统计结果
$sort	将输出文档排序后输出
$geoNear	输出接近某一地理位置的文档

例如：

> db.Sample.aggregate(([{$match:{number:{$gte:5,$lte:16}}},{$skip:1},

{$project:{_id:0,devSN:1}}]))

其中聚合操作先匹配number值大于5小于16，在得出的结果中跳过第一个，执行下面的修改文档结构工作

3.7其他操作

l  Count查询记录的条数

在find后面加上count方法可以显示查找到的数据的个数,比如

> db.Sample.find ({reason:{$not:/^h.*/}}).count()

l  Skip可以用来限制返回记录的起点

> db.Sample.find().skip(2).limit(3)

表示查询到的数据跳过两条，显示三条

l  查看活动进程，了解系统正在干什么

> db.currentOp()

显示结果中参数的含义：

Opid	操作进程号
Op	操作类型(查询，更新等)
Ns	命名空间，指操作对象
Query	显示查询操作中的具体内容
lockType	指明是读锁还是写锁

l  结束进程

> db.killOp(1234)

1234为opid

4存储过程

MongoDB支持储存过程，并且可以在储存过程中自定义处理数据，使用的是JavaScript语法。数据库的存储过程是在db.system.js表里面的。方法如下：

1. 首先将自定义的方法转化为存储过程

> db.system.js.save({_id:"get_counts",value:function(){return db.Sample.count();}})

这里添加了一个get_counts的方法，value的值就是方法的具体内容，可以使用find方法查看过程是否被储存

> db.system.js.find()

1. 使用eval函数来调用自定义的方法(eval函数里面也可以直接定义并调用方法)

> db.eval('get_counts')

5 GridFS:MongoDB存储大型文件的规范

由于MongoDB中BSON对象的大小是有限制的，所以采用GridFS规范来将一个大文件分隔成多个小文件，使得数据库可以存储视频，高清图片之类的大文件。这个规范支持Java，Perl,PHP,Python,Ruby等程序

5.1 简介

GridFS使用两个表来存储数据：

1. files包含元数据对象
2. chunks包含相关信息的二进制块

为保证多个GridFS命名为一个单一的数据库，文件和块都有一个前缀，默认为fs，所以任何的GridFS存储都会包括fs.files和fs.chunks。前缀fs可以被修改。

5.2 使用方法

我们以存入一个pdf文档为例，

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongofiles -d Sample put Redis.pdf

-d参数指定的是数据库名称，如果没有，会自动增加一个名为test的数据库。

我们可以查看一下数据库中有哪些GridFS文件

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongofiles list

同时也可以使用find命令查看文件内容

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>db.fs.files.find()

6 Mapreduce计算模型

将大批量的工作分解（MAP）执行，再将结果合并（reduce）成最终的结果。可以用来构建大型的复杂的聚合查询

它命令的基本语法是：

>db.collection.mapReduce(

   function() {emit(key,value);},  //map 函数

   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数

   {

      out: collection,//统计结果存放集合，不指定则使用临时集合

      query: document,//筛选条件

      sort: document,//排序函数

      limit: number//限制发往map函数的文档数量

   }

)

例如：我们现在要找到number值相同的_id。

1. 1.  首先写map函数

> var m=function(){emit(this.number ,this._id);};

其中_id是要统计的数据，number为分组的依据，map函数实现的是分组功能

1. 2.  编写reduce函数

> var r=function(key,values){var ret={ _id:key, number:value};return ret;};

这里reduce函数处理分组后的数据

1. 3.  编写finalize函数

> var f=function(values,rval){if(value!=0){rval.msg="success";}return rval};

f函数用来做最后的处理

1. 4.  运行函数

>  db.runCommand({mapreduce:"Sample",map:m,reduce:r,finalize:f})

1. 5.  使用find函数来查询处理后的结果

> db.Sample.find()

结果参数：

result：储存结果的collection的名字,这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后自动就被删除了。

timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位

input：满足条件被发送到map函数的文档个数

emit：在map函数中emit被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量

ouput：结果集合中的文档个数（count对调试非常有帮助）

ok：是否成功，成功为1

 

7 MongoDB工具

MongoDB数据库暗转目录下有几个工具可以进行导入导出及备份恢复的功能。

包括：

mongo.exe    客户端程序,连接MongoDB

mongod.exe  服务端程序，启动MongoDB

mongo.exe    备份程序

mongoexport.exe 数据导出程序

mongofiles.exe    GridFS工具，内建的分布式文件系统

mongostat.exe      状态监测工具，固定时间获取数据库的运行状态。

mongotop.exe      默认返回每个集合每一秒读入写出的状态

mongoimport.exe        数据导入程序

mongorestore.exe       数据恢复程序

mongos.exe  数据分片程序，支持数据的横向扩展

mongodump.exe  备份程序

bsondump.exe     用于将导出的bson格式转变成json格式

mongoperf.exe    独立检查数据库I/O性能的工具

7.1    GUI工具

MongoDB有很多的GUI管理工具：

l  MongoVUE  主页：http://www.mongovue.com/

l  RockMongo      主页：http://code.google.com/p/rock-php/

l  MongoHub       主页：https://github.com/bububa/MongoHub

l  Robomongo     主页：https://robomongo.org/

我用的是robomongo

7.2    监控

在mongoDB中有两种自带的监控工具来监控数据库的运行情况

l  工具mongostat

间隔固定时间获取数据库当前的运行状态

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongostat

l  工具mongotop

获取每一个集合每一秒读取写入的信息

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongotop

可以在命令后面跟一个数字作为参数（sleeptime）来设定获取信息的时间间隔

命令行打印信息参数含义：

ns	数据库的名称和集合
Total	在这个集合中操作花费的时间总和
Read	读入操作花费的时间
Write	写入操作花费的时间

7.3    数据导入和导出

输入命令中各个参数的含义：

-d ：数据库名称               -c：集合名称             --csv是数据格式csv

-f ：指名导出那些类        -o：导出文件的名称

l  数据导入：mongoimport

导入JSON数据

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongoimport -d Sample -c Sample C:\workspace\Sample.json

导入csv格式数据

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongoimport -d Sample -c Sample --type csv -headerline -file C:\workspace\test.csv

其中，--type 指定的是导入数据的格式，-headerline指的是忽略导入数据的第一行（因为是类），-file指的是导入文件的路径。

l  数据导出：mongoexport工具

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongoexport -d Sample -c Sample -o Sample.dat

我们可以查看导出的文件，可以发现是JSON格式的。同理我们可以导出csv格式的数据。

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongoexport -d devlogserver -c devlog --csv -f _id,devlog,syncTime -o Sample.dat

7.4    数据备份和恢复

l  数据备份：mongodump

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongodump -d WLAN

这个命令会创建一个dump文件夹，备份的文件都放在这个文件夹里，也可以指定-o参数，将备份文件放入指定文件夹

l  数据恢复：mongorestore

数据恢复分为两种情况：原数据已删除和原数据未删除

实际操作中直接执行mongorestore命令即可恢复dump中的数据库

1. 源数据已删除

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongorestore -d WLAN

1. 原数据未删除,在上个命令中加入-drop参数

C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin>mongorestore -d WLAN -drop C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin\dump\WLAN