简介

它和我们使用的关系型数据库最大的区别就是约束性,可以说文件型数据库几乎不存在约束性,理论上没有主外键约束,没有存储的数据类型约束等等

关系型数据库中有一个 "表" 的概念,有 "字段" 的概念,有 "数据条目" 的概念

MongoDB中也同样有以上的概念,但是名称发生了一些变化,严格意义上来说,两者的概念即为相似,但又有些出入,不过无所谓,我们就当是以上概念就好啦

数据结构

MongoDB的每个表(Collection)中存储的每条数据(Documents)都是一个一个的Json,Json中的每一个字段(Key)我们称之为:Field

就此我们引出了三个关键字,Collection也就是关系型数据库中"表"的概念,Documents就是"数据条目",Field就是"字段"

软件安装

本博客基于MongoDB 3.4进行演示,小伙伴们自行去下载一个,点击下一步下一步安装完成后,加入MongoDB的bin文件中,复制文件路径并添加到环境变量中,这个时候打开cmd输入mongod进行测试

那我们就在C:下面创建一个data文件夹,里面再创建一个db文件夹

再启动服务发现OJBK了

我们再开启一个cmd窗口去链接我们开启的mongod服务,发现能够正确连上了。这里需要记住的小小知识点有,常用数据库软件的默认端口号

MySQL:3306

Redis:6379

MongoDB:27017

提醒一下,在操作mongoDB数据库的时候,你可千万别把刚刚启动的mogond窗口关了哈,那就相当于是数据库服务器,你叉了就GG了,恭喜再来一次了就!

MongoDB中的增删改查

在开始之前需要介绍一下MongoDB独有的特点:使用不存在的对象即创建该对象到内存,如果对创建的对象进行了增加数据操作,那么就会在数据库中真真实实,明明白白的自动帮我们创建出来(这一特性对数据的操作依然有效,即操作数据没有的字段,那么就会给该数据新增这一字段)

插入数据的方式有插入单挑和插入多条两种(insertOne insertMany)

insertOne: 插入一条数据,官方推荐

insertMany:插入多条数据,无需参数控制,官方推荐,多条数据用[]包裹,这个更普遍的叫法是array,而不是我们python里面的列表,将列表别人可能不懂,但是你讲array那肯定能懂

介绍完增删改查你就会发现,只有查有点特殊,

查询多条find后面不跟Many

查询单条findOne

修改一条updateOne({})

这里就展示了开头我们说的mongodb的特殊性,使用不存在的对象就自动给你创建,至于上面出现的$set后面再介绍

修改多条数据updateMany({})

remove({}):无条件删除数据,这里要注意了,这是删除所有数据,清空Collection

MongoDB数据结构

Object ID :Documents 自生成的 _id

String: 字符串,必须是utf-8

Boolean:布尔值,true 或者false (这里有坑哦~在我们大Python中 True False 首字母大写)

Integer:整数 (需要注意的是mongoDB中出现的数字默认都是Double类型而不是整型)

Double:浮点数 (没有float类型,所有小数都是Double)

Arrays:数组或者列表,多个值存储到一个键 (list哦,大Python中的List哦)

Object:如果你学过Python的话,那么这个概念特别好理解,就是Python中的字典,这个数据类型就是字典

Null:空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null

Timestamp:时间戳

Date:存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型,时间戳可以秒杀一切时间类型)

看着挺多的,但是真要是用的话,没那么复杂,很简单的哦

1.Object ID:

"_id" : ObjectId("5b151f8536409809ab2e6b26")

#"5b151f85" 代指的是时间戳,这条数据的产生时间
#"" 代指某台机器的机器码,存储这条数据时的机器编号
#"09ab" 代指进程ID,多进程存储数据的时候,非常有用的
#"2e6b26" 代指计数器,这里要注意的是,计数器的数字可能会出现重复,不是唯一的
#以上四种标识符拼凑成世界上唯一的ObjectID
#只要是支持MongoDB的语言,都会有一个或多个方法,对ObjectID进行转换
#可以得到以上四种信息 #注意:这个类型是不可以被JSON序列化的

这是MongoDB生成的类似关系型DB表主键的唯一key,注意中说了,这个ID不能被序列化,那么我们该如何传输呢?一会介绍pymongo的时候会给出答案!

2.Date:

"_id" : ObjectId("5b163ba1993ddc4cd4918eb2"),
"name" : "Hello",
"date" : ISODate("2018-06-05T15:28:33.705+08:00")

一般不用,而是用ISODate.valueof()直接是时间戳格式,到哪都好使

MondoDB中的$相关

一.查询中常见的 等于 大于 小于 大于等于 小于等于

等于 : 在MongoDB中什么字段等于什么值其实就是 " : " 来搞定 比如 "name" : "啊哈哈"

大于 : 在MongoDB中的 大于 > 号 我们用 : $gt  比如 :  "score" : { $gt : 80 } 就是 得到 "score" 大于 80 的数据

小于 : 在MongoDB中的 小于 < 号 我们用 : $lt  比如 :  "score" : { $lt : 80 } 就是 得到 "score" 小于 80 的数据

大于等于 : 在MongoDB中的 大于等于 >= 号 我们用 : $gte  比如 :  "score" : { $gte : 80 } 就是 得到 "score" 大于等于 80 的数据

小于等于 : 在MongoDB中的 小于等于 <= 号 我们用 : $lte  比如 :  "score" : { $lte : 80 } 就是 得到 "score" 小于等于 80 的数据

这就是MongoDB中的运算符,是不是很类似我们使用的ORM中的运算符啊,没错,最开始的时候我们就已经说了,MongoDB的操作就是很类似ORM的

二.MongoDB中的那些个update修改器: $inc $set $unset $push $pull

1.$inc : Python中的  变量 += 1 , 将查询到的结果 加上某一个值 然后保存

{$inc:{"score":1}}的意思是,"score"的原有数值上面 +1,$inc 的用法是不是很简单啊,就是原有基础上在增加多少对吧

2.$set : 此前我们已经提到过 $set 的用法和特性(没有就自动添加一条)了

再把 "score" 为 20 分的 "score" 赋值为 59 分

3.$unset : 用来删除Key(field)的

做一个小例子 : 刚才我们有一个新的"english_name" 这个field ,现在我们来删除它

成功了! {$unset:{"english_name" : 1}} 就是删除 "english_name" 这个 field 相当于 关系型数据库中删除了 字段

4. $push : 它是用来对Array (list)数据类型进行 增加 新元素的,相当于我们大Python中 list.append() 方法

首先我们要先对原有数据增加一个Array类型的field:

使用update $set 的方法只能为Document中的第一条添加

使用updateMany $set 的方法 可以为所有满足条件的 Document 添加 "test_list" , 注意我这里的条件为空 " {} " 就算是为空,也要写上"{}" 记住记住记住

接下来我们就要队列表进行添加了: 将 "score" 为 100 的Document 中"test_list" 添加一个 6

$push 是在 Array(list) 的尾端加入一个新的元素  {$push : {"test_list" : 6}}

5.$pull : 有了$push 对Array类型进行增加,就一定有办法对其内部进行删减,$pull 就是指定删除Array中的某一个元素

把我们刚才$push进去的 6 删除掉

如果 Array 数据类型中 如果有 多个 6 怎么办呢?

全部删掉了.....

得出了一个结论,只要满足条件,就会将Array中所有满足条件的数据全部清除掉

6. $pop : 指定删除Array中的第一个 或 最后一个 元素

做个小例子: 删除"score" 等于 100 分  test_list 的最后一个元素

怎么删除第一个呢?

{$pop:{"test_list" : -1}}  -1 代表最前面, 1 代表最后边 (这和我们大Python正好相反) 记住哦

MongoDB中的$奇妙用法

在MongoDB中有一个非常神奇的符号 "$"

"$"  在 update 中 加上关键字 就 变成了 修改器

其实 "$" 字符 独立出现也是有意义的 , 我起名叫做代指符

针对object操作

前面的price.price表示的是price这个字段下的所有含有price键的数据值,后面的price.$指的就是找到的array下表对应的y一行数据{},再.字段拿到键对应的值

MongoDB中的限制查询条数

1. Limit 选取 : 我要从这些 Document 中取出多少个

做个小例子 : 我只要 2 条 Document

2.Skip 跳过 : 我要跳过多少个Document

做个小例子 : 我要跳过前两个 Document 直接从第三个Document 开始

3.Limit + Skip : 从这儿到那儿 的 选取

就是刚才的问题,一个小例子 : 我只想要第二条和第三条怎么处理呢

4. Sort 排序 : 将结果按照关键字排序

做个小例子 : 将find出来的Document 按照 price 进行 升序 | 降序 排列

国际惯例 : 按照 price 字段进行升序 , 1 为升序 , -1 为降序

5. Limit + Skip + Sort 混搭来一把

一个例子 : 选取第二条第三条 并 按照 price 进行 升序排列

问题出现了, 按道理不应该是 9800 然后 19800 吗?

知识点来喽

重点 : Sort + Skip + Limit 是有执行优先级的 他们的界别分别是 优先 Sort  其次 Skip 最后 Limt

Skip + Limit 的优先级 也是先 Skip 再 Limit

看一次,记不住

看两次,不会用

看三次,不如自己做一次

做一次,不如做三次

练习一下加深印象

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