CentOS7.5安装MongoDB4.0与CRUD基本操作

一 MongoDB简介

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。
MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档，数组和文档数组。

二 MongoDB下载安装

2.1 下载地址：

https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community

MongoDB的版本偶数版本为稳定版，奇数版本为开发版。
MongoDB对于32位系统支持不佳，所以3.2版本以后没有再对32位系统的支持。

2.2 下载安装

下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装）。

curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.0.tgz    # 下载
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0..tgz                                   # 解压
mv  mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0. /usr/local/mongodb                          # 将解压包拷贝到指定目录

MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到 PATH 路径中：

export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH

<mongodb-install-directory> 为你 MongoDB 的安装路径。如本文的 /usr/local/mongodb 。

2.3 bin目录结构

bsondump: binary-json,二进制文件,选择性导出bson文件

mongo: 客户端

mongod: 服务端

mongodump: 整体导出数据库（二进制）

mongoexport：导出易识别的json文档

mongoimport：导入json文档

mongorestore：数据库整体导入

mongos：路由器（分片）

2.4 创建数据库目录

MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。

以下实例中我们将data目录创建于MongoDB安装目录下。

注意：/data/db 是 MongoDB 默认的启动的数据库路径(--dbpath)。

[root@node21 mongodb]$  mkdir -p data
[root@node21 mongodb]$  mkdir -p log/mongodb.log

2.5 运行 MongoDB 服务

你可以再命令行中执行mongo安装目录中的bin目录执行mongod命令来启动mongdb服务。注意：如果你的数据库目录不是/data/db，可以通过 --dbpath 来指定。

[root@node21 mongodb]$ ./bin/mongod --dbpath ./data/  --logpath ./log/mongodb.log --port 27017 --fork

参数解释: dbpath 数据存储目录 logpath 日志存储文件 port 运行端口(默认27017) fork 后台静默运行

查看MongoDB运行进程

[root@node21 mongodb]# ps aux |grep mongod

2.6 后台管理 Shell

如果你需要进入MongoDB后台管理，你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录，然后执行mongo命令文件。MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境。当你进入mongoDB后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）： $ cd /usr/local/mongodb

[root@node21 mongodb]# ./bin/mongo
MongoDB shell version v4.0.0
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
MongoDB server version: 4.0.
Welcome to the MongoDB shell.
...

2.7 基本概念解释

MongoDB术语/概念	解释/说明
database	数据库

collection	数据库表/集合
document	数据记录行/文档
field	数据字段/域
index	索引
primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

2.8 Shell help 帮助解释

参数	说明
--help –h	返回基本帮助和用法文本
--version	返回MongoDB的版本
--config<文件名> -f<文件名>	指定包含运行时配置的配置文件
--verbose -v	增加发送到控制台日志的数量
--quiet	减少发送到控制台日志的数量
--port<端口>	指定mongod的端口，默认27017
--bind_ip<端口>	指定id地址
--maxConns<编号>	指定链接的最大数
--logpath<路径>	指定日志文件的路径
--auth	启用远程主机的身份验证
--dbpath<路径>	指定数据库实例的路径
--nohttpinterface	禁用HTTP接口
--nojournal	禁用日志
--noprealloc	禁止预分配数据文件
--repair	在所有数据库上运行修复程序

2.9 MongoDB 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

数据类型	描述
String	字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer	整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean	布尔值。用于存储布尔值（真/假）。
Double	双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys	将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array	用于将数组或列表或多个值存储为一个键。
Timestamp	时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。
Object	用于内嵌文档。
Null	用于创建空值。
Symbol	符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date	日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Object ID	对象 ID。用于创建文档的 ID。
Binary Data	二进制数据。用于存储二进制数据。
Code	代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression	正则表达式类型。用于存储正则表达式。

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，比北京时间早了 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

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

由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:

> var newObject = ObjectId()
> newObject.getTimestamp()
ISODate("2018-07-05T07:21:10Z")

ObjectId 转为字符串

> newObject.str
5a1919e63df83ce79df8b38f

三 Mongodb入门命令

3.1 基本查看命令

show dbs 查看当前的数据库
use databaseName 选库
show tables/collections 查看当前库下的collection

3.2 库和集合的操作

db 查看当前所处的数据库，在mongodb中,库是隐式创建,你可以use 一个不存在的库, 然后在该库下创建collection,即可创建库

db.dropDatabase(); 删除database，把当前所用的库给删除了, 即使里面有数据也会删除

db.createCollection(‘collectionName’)，创建collection，collection也是允许隐式创建的

db.collectionName.insert(document); 在集合(表)中插入具体数据的时候会自动创建

db.collectionName.drop() , 删除collection

测试隐式创建：往不存在的students表中插入数据

> show dbs
admin .000GB
config .000GB
local .000GB
> use admin
 switched to db admin
> db.students.insert({name:'zhangsan',age:''})
WriteResult({ "nInserted" :  })
> show tables
students

删除当前库里的students表

> db. students. drop()  
true

四 Mongodb基本增删改查

4.1 增加数据

mongodb存储的是文档,文档是json格式的对象,我们向数据库存储数据的时候可以使用insert方法,数据格式要以js对象格式进行存储:

语法：db.collectionName.insert(document);

db.students.insert({name:'zhangsan',age:'20'})   向当前students表里插入数据

我们可以以多种方法对文档进行存储:

4.1.2 增加单篇文档

语法：db.collectionName.insert({title:"nice day"});

4.1.3 增加单个文档,并且指定_id

语法：db.collectionName.insert({_id:8,age:78,name:"lisi"});

_id 是我们在插入数据的时候,mongodb自动给文档添加的一个属性,如果我们不需要系统分配_id ,可以在添加数据的时候手动设置,覆盖原有_id ,虽然_id 的类型可以自由指定,但是在同一个集合当中必须唯一,如果插入重复的值,系统会抛出异常.

这个_id 的名称是固定的,它可以是Mongodb支持的任何数据类型,默认是ObjectId,在关系型数据库中,主键通常是数值型的,并且可以设置自增,而Mongodb的主键,原生不支持自增主键.

4.1.4 增加多个文档

db.students.insert( [{time:'friday',value:'mongodb'},{_id:,gender:'male',name:'QQ'}])

可以以数组的方式,一次性向集合插入多个数据; 同时应该注意的是,由于mongodb采用的是JavaScript Shell,所以我们可以根据js特性,将文档作为值赋给变量然后进行操作:

j = {name : 'isi'}; 
t = {name : 'wangwu’};
db.students.insert([j,t]);

4.1.5 save和insert的区别

save和insert都可以进行数据的插入和增加,但是也有一些异同:

对于已存在数据{ _id:1, "name":"n1" }，再次进行插入操作时，insert({_id : 1, "name" :"n2"}) 会报主键重复的错误提示 save({ _id:1, " name ":"n2"}) 会把n1修改为n2。

相同点：若新增的数据中没有主键时，会增加一条记录。

不同点：主键冲突时:insert 会报错，save会自增_i d 主键插入

4.2 查询操作

4.2.1 find()

无条件的普通查询方式很简单,可以直接使用

db.collectionName.find();一次可以查出指定集合中的所有数据

for(var i = ;<;i++) { db.students.save({x:i,y:i+1}) }
db.students.find();

如果出现显示不全的现象,可以使用"it"命令,继续显示下面的数据. 当然,我们还可以按照条件进行查询操作

语法: db.collection.find(查询表达式,查询的列);

例1: db.students.find({},{gendre:1})

查询所有文档,的gender属性 (_id属性默认总是查出来)

例2: db.students.find({},{gender:1, _id:0})

查询所有文档的gender属性,且不查询_id属性

此处的0表示的是false,不查询

例3: db.students.find({gender:’male’},{name:1,_id:0});

查询所有gender属性值为male的文档中的name属性

4.2.2 findOne()

findOne()和find()函数一样,只是findOne()返回的是查询结果中的第一条数据,或者返回null.

4.3 删除操作

语法: db.collectionName.remove(查询表达式, 选项);

选项是指 {justOne:true/false},是否只删一行, 默认为false 注意

1: 查询表达式依然是个json对象

2: 查询表达式匹配的行,将被删掉.

3: 如果查询表达式为空对象{},collections中的所有文档将被删掉.

例1： db.students.remove({sn:'001'});

删除stu表中sn属性值为'001'的文档

例2： db.students.remove({gender:'m'},true);

删除stu表中gender属性为m的文档,只删除1行.

4.4 修改操作

语法: db.collection.update(查询表达式,新值,选项);

*改哪几行? --- 查询表达式
*改成什么样? -- 新值 或 赋值表达式
*操作选项 ----- 可选参数
 upsert:如果要更新的那条记录没有找到，是否插入一条新纪录，默认为false
 multi  :是否更新满足条件的多条的记录,默认为false

multi :是否更新满足条件的多条的记录，false：只更新第一条，true:更新多条，默认为false

例：db.news.update({name:'QQ'},{name:'MSN'});

是指选中news表中,name值为QQ的文档,并把其文档值改为{name:"MSN"},

结果: 文档中的其他列也不见了,改后只有_id和name列了.即是新文档直接覆盖了旧文档,而不是修改.

4.4.1 修改操作中的关键字

如果是想修改文档的某列,可以用$set关键字

例：db.collectionName.update(query,{$set:{name:’QQ’}})

修改时的赋值表达式

$set 修改某列的值
$unset 删除某个列
$inc 增长某个列
$rename 重新命名某列
$setOnInsert 当upsert为true时,并且发生了insert操作时,可以补充的字段.

$inc实例

按照指定的步长增长某个列;

>  db.students.insert({"uid":"","type":"",size:})
>  db.students.find()
{  "_id"  :  ObjectId("5003b6135af21ff428dafbe6"),  "uid"  :  "",  "type"  :  "", "size"  :    }
>  db.students.update({"uid"  :  ""},{"$inc":{"size"  :  }})
>  db.stdentsu.find()
{  "_id"  :  ObjectId("5003b6135af21ff428dafbe6"),  "uid"  :  "",  "type"  :  "", "size"  :    }

$unset实例

>db.students.find({_id:})
{"_id"  :    ,  "age"  :  }
>  db.students.update({_id:},{$unset:{age:'sss'}})
WriteResult({  "nMatched"  :  ,  "nUpserted"  :  ,  "nModified"  :    })
>  db.students.update({_id:},{$unset:{age:'sss'}})
WriteResult({  "nMatched"  :  ,  "nUpserted"  :  ,  "nModified"  :    })
>  db.students.find({_id:})
{  "_id"  :    }

$rename实例

->db.students.insert({name:'lisi',age:,sex:'male',height:,area:'haidian'});
->db.students.update({name:'lisi'},{$set:{area:'chaoyang'},$unset:{height:},$inc:{age:},$rename:{sex:'gender'}});

4.4.2 Option选项的作用

语法： {upsert:true/false,multi:true/false}

upsert:是指没有匹配的行,则直接插入该行

例:db.stu.update({name:'wuyong'},{$set:{name:'junshiwuyong'}},{upsert:true});

如果有name='wuyong'的文档,将被修改,如果没有,将添加此新文档

例:db.news.update({_id:99},{x:123,y:234},{upsert:true});

没有_id=99的文档被修改,因此直接插入该文档

multi: 是指修改多行(即使查询表达式命中多行,默认也只改1行,如果想改多行,可以用此选项)

例:db.news.update({age:21},{$set:{age:22}},{multi:true});

则把news中所有age=21的文档,都修改

4.5 查询表达式

我们无论在修改删除还是查询的过程中,都需要传入查询表达式对目标数据进行查询,表达式有很多种

:  最简单的查询表达式
{filed:value}  ,是指查询field列的值为value的文档
 
:  $ne：!=
{field:{$ne:value}} db.stu.find({age:{$ne:}}) 作用--查age列的值 不等于16的文档
 
:$gt:大于
$lt:小于
$gte:大于或等于
$lte:小于或等于
 
:  $in：[]
查询某列的值在范围内的文档
db.goods.find({cat_id:{$in:[,]}}
 
:  $nin：not  in
查询某列不在范围内的文档
$nin:[,,]
 
:  $exists
语法:  {field:{$exists:}}
作用:  查询出含有field字段的文档
 
:用正则表达式查询  以”诺基亚”开头的商品
例:db.goods.find({goods_name:/诺基亚.*/},{goods_name:});

五游标操作

通俗的说,游标不是查询结果,而是查询的返回资源,或者接口，通过这个接口,你可以逐条对数据进行读取；

声明游标:

var  cursor  =  db.collectioName.find(query,projection); 
cursor.hasNext()  //判断游标是否已经取到尽头  
cursor.next()  //取出游标的下1个单元

用while来循环游标

>  var  mycursor  =  db.bar.find({_id:{$lte:}})
>  while(mycursor.hasNext())  { printjson(mycursor.next());}

游标还有一个迭代函数,允许我们自定义回调函数来逐个处理每个单元.

cursor.forEach(回调函数);
>  var  gettitle  =  function(obj)  {print(obj.goods_name)}
>  var  cursor  =  db.goods.find();
>  cursor.forEach(gettitle);

游标在分页中的应用

比如查到10000行,跳过100页,取10行,一般地,我们假设每页N行, 当前是page页,就需要跳过前 (page-1)*N 行, 再取N行.

在mongo中,分页是用skip(), limit()函数来实现的

//查询结果中,跳过前9995行
var  mycursor  =  db.bar.find().skip();
 
//查询第901页,每页10条
则是  var  mytcursor  =  db.bar.find().skip().limit();

六 group分组

mongodb支持聚合运算;

在goods表中插入数据

db.goods.insert([
{'_id':,'cat_id':,'price':},
{'_id':,'cat_id':,'price':},
{'_id':,'cat_id':,'price':},
{'_id':,'cat_id':,'price':},
{'_id':,'cat_id':,'price':},
])

如果我们所处的是mysql数据库,我们可以这样查询每个类下面的商品平均价格

select  avg(price)  from  goods  group  by  cat_id;

但如果在mongodb下,我们如何查询分组内的平均值呢? 我们需要使用mongodb的聚合运算 https://docs.mongodb.com/manual/aggregation/

db.goods.aggregate([
{$match:{}},
{$group:{_id:"$cat_id",avg:{$avg:'$price'}}}
]);

其中,$match表示匹配的条件,$group表示分组的条件,$avg表示求平均值. 当然,指令还有很多,我们还可以使用limit,sort等操作

db.goods.aggregate([
{$match:{}},
{$group:{_id:"$cat_id",avg:{$avg:'$price'}}},
{$limit:}
]);
 
db.goods.aggregate([
{$match:{}},
{$sort:{price:-}}
]);

七 MapReduce

7.1 MapReduce原理

随着大数据兴起,MapReduce的概念也越来越火,通常的概念是用于大规模数据集(1TB)的并行运算,实际上就是传统关系型数据库的group概念的延伸.

MapReduce之所以能够流行,是因为数据的大,当数据过大的时候,单个服务器无法承载,facebook,微软等等的数据中心都是分布在世界各地的,我们所需要的数据很可能分布在不同的服务器甚至世界各地.在这时候,我们就无法使用group操作了.

MapReduce通俗的讲,最大的优点就是可以支持分布式的group

而MapReduce的操作即分为map和reduce两步;

map ---> 映 射
reduce ---> 减少,规约,回归

7.2 MapReduce统计价格

//按照cat_id  分配  price,把price数据映射到一个数组上 var  map  =  function(){
emit(this.cat_id  ,  this.price)
}
 
//将映射好的数组进行操作
var  reduce  =  function(cat_id,number){ return  Array.avg(number)
}
 
//将统计的数据映射到res表当中db.goods.mapReduce(map,reduce,{out:'res'})

接下来我们使用mapReduce功能实现地震数据的统计

7.3 下载并导入地震信息

在国家地震科学数据共享中心下载过去一年的地震数据 http://data.earthquake.cn/sjfw/index.html?PAGEID=datasourcelist&dt=40280d0453e414e40153e44861dd0003

将数据保存为csv格式,导入到mongodb数据库中，使用mongoimport

-d : 指明导入文件存放在哪个数据库

-c : 指明导入文件存放在哪个集合

--type：指明要导入的文件格式。

--headerline：指明不导入第一行，csv格式的文件第一行为列名。

--file：指明要导入的文件路径。

./bin/mongoimport  -d  test  -c  dz  --type  csv  --file  /usr/local/src/dz.csv  --headerline

7.4 按照经纬度统计数据

我们规约的时候按照经纬度的5*5方格进行分组,如果在此方格内存在地震,则地震+1

var  map  =  function(){
var  jd  =  parseInt(this.jd/)*; var  wd  =  parseInt(this.wd/)*; var  area  =  jd  +  ':'  +  wd;
emit(area,);//如果该区域有地震,则统计为1
}
 
var  reduce  =  function(area,nums){ return  Array.sum(nums);
}
db.dz.mapReduce(map,reduce,{out:'dzrs'});

成功获取区间范围内的地震次数,此时我们要将数据导出为json,做成热力图;

7.5 热力图

使用百度地图开放平台的热力图api http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular

填入密钥,生成热力图

7.6 展示地震数据

转化地震数据为规定的json格式

var  course  =  db.dzrs.find(); 
var  row; 
course.forEach(function(obj){
     row  =  obj._id.split(':');
     db.reli.insert({lng:parseInt(row[])+2.5,lat:parseInt(row[])+2.5,count:obj.value})
})

导出json

./bin/mongoexport  -d  test  -c  reli  -o  /usr/local/src/reli.json

将json数据放入热力图当中并配置热力图相关选项.