MongoDB 安装及文档的基本操做

时间  2020-06-08
标签 mongodb 安装 文档 基本 栏目 MongoDB 繁體版
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前言

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，能够较高性能的处理存取操做。它是以 BSON 格式进行数据存储（相似 JSON 格式，但类型更为丰富），所以对于复杂的数据类型，能够较轻松的保存和处理。同时，在非关系型数据库阵容中，相比其余数据库产品，它拥有更丰富的功能，而且与关系型数据库类型，因此对于新手使用也能快速上手。linux

安装

环境：CentOS 7 版本号：4.2.6 企业版 版本：免安版（TGZ）web

安装包

访问官网连接下载连接：www.mongodb.com/download-ce…redis

我这里使用的是企业版，下载选项如图：mongodb

下载后获得压缩包 mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-4.2.6.tgz数据库

将下载的压缩包上传至对应目录，而后进行解压数组

> tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-4.2.6.tgz
复制代码

配置文件

当前使用的是免安版，因此 mongoDB 的配置文件须要本身手动建立。若是使用的是安装版，安装后配置文件会在 /etc/mongod.conf 中。bash

建立配置前，先建立 data、log、run 三个目录，分别对应的数据存储目录、日志目录、进程 ID 保存目录websocket

> mkdir -p /var/mongodb/data
> mkdir -p /var/mongodb/log
> mkdir -p /var/mongodb/run
复制代码

建立 mongod.conf 在 /var/mongodb 目录中，内容以下：负载均衡

# mongod.conf

# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/

# where to write logging data.
systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path: /var/mongodb/log/mongo.log # 日志文件路径设置

# Where and how to store data.
storage:
  dbPath: /var/mongodb/data # 数据存储路径
  journal:
    enabled: true
# engine:
# wiredTiger:

# how the process runs
processManagement:
  fork: true  # fork and run in background
  pidFilePath: /var/mongodb/run/mongod.pid  # location of pidfile 
  timeZoneInfo: /usr/share/zoneinfo

# network interfaces
net:
  port: 27017 # 端口号
  bindIp: 127.0.0.1  # 监听 IP ，便可访问 IP，默认是本机


security:
  authorization: enabled
  
#operationProfiling:

#replication:

#sharding:

## Enterprise-Only Options

#auditLog:

#snmp:

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配置文件经常使用基本属性：socket

属性 说明
systemLog#destination 日志输出位置，file 或 syslog，使用 file 时，必须指定 path
systemLog#logAppend 当实例启动时日志是否追加写入到现有日志中
systemLog#path 日志存放路径
storage#dbPath 数据存储路径
storage#journal#enabled 日志是否永久性，能够用来恢复数据
processManagement#fork 是否后台运行服务
processManagement#pidFilePath pid 文件的存储路径
processManagement#timeZoneInfo 数据库使用的时区路径
net#port 数据使用的端口
net#bindIp 监听客户端链接的 IP，便可访问的 IP
security#authorization 是否启动权限管控

服务启停

将解压后的安装包 bin 路径添加到环境变量 /etc/profile 中，在 PATH 上进行追加

# mongoDB
PATH=$PATH:/usr/local/software/mongoDB/mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-4.2.6/bin
复制代码

使用 /var/mongodb/mongod.conf 配置文件启动：

> mongod -f /var/mongodb/mongodb.conf
复制代码

如图所示，则启动成功

启动完成后，验证是否正常运行

> mongo
复制代码

若是正常运行，则进入登陆页面

建立帐号，并设置角色为 root

> use admin
> db.createUser({user:"xxxx",pwd:"xxxxxx",roles:["root"]})
复制代码

设置帐号后，从新登陆，此时须要进行帐号权限校验

> mongo -u accont -p password
复制代码

中止 MongoDB 服务，必须切换到 admin 数据库

> use admin
> db.shutdownServer()
复制代码

基本操做

在介绍几本操做以前，现将经常使用的 MongoDB 对象与关系型数据库进行类比，便于更好理解 MongoDB 对象。

MongoDB 关系型数据库
Database（数据库） Database（数据库）
Collection（集合） Table（表）
Document（文档） Row（行）
Field（字段） Column（列）

Database 的操做

数据建立和选择，都是使用use db命令

查看全部数据库

> show dbs
复制代码

删除数据库，先选择再删除

> use db
> db.dropDatabase()
复制代码

Collection 的操做

建立集合命令，同时，若是没有先建立集合，插入数据时会自动建立集合

> db.createCollection(collectionName, [options])
复制代码

其中options为可选参数，主要是数据的校验规则，这里不展开分析。

查看数据库中全部集合

> show collections
复制代码

选择集合

> db.getCollection(collectionName)
或
> db.collectionName
复制代码

删除集合

> db.collectionName.drop()
复制代码

插入

MongoDB 插入方法有 insertOne()、insertMany()、insert()、save() 。其中 insert() 功能就包括了 insertOne() 和 insertMany() 功能。

insertOne

insertOne() 是向数据库中插入一个文档，语法格式为：

db.collect.insertOne(
    <document>,
    {
        writeConcern: <document>
    }
)
复制代码

指令 insertOne() 中参数：

  • document 参数为 插入的 BSON 数据
  • writeConcern 为写入策略，是可选参数

向 MongoDB 的 ytao 数据库中，插入一条 article 集合的数据

db.article.insertOne(
    {
        title: "Dubbo 负载均衡的实现",
        url: "https://ytao.top/2020/05/02/23-dubbo-loadbalance/",
        author: "ytao"
    }
)
复制代码

数据库数据为：

注意： 若是插入数据时，没指定 _id ，则会自动生成 _id ；若是指定 _id ，则必须 _id 在数据库中存在，不然会报错插入失败。

insertMany

insertMany() 方法是一次插入多个文档，语法格式为：

db.collect.insertMany(
    [<document 1>, <document 2>],
    {
        writeConcern: <document>,
        ordered: <boolean>
    }
)
复制代码

参数ordered为是否有序插入文档，可选参数，默认 true。

向 MongoDB 的 ytao 数据库中，插入了两条 article 集合的数据

db.article.insertMany(
    [
    {
        title: "Netty中粘包/拆包处理",
        url: "https://ytao.top/2019/12/09/10-netty/",
        author: "ytao"
    },
    {
        title: "WebSocket实现Web端即时通讯",
        url: "https://ytao.top/2019/11/17/7_websocket/",
        author: "ytao"
    }
    ]
)
复制代码

插入后的数据

同理，与 insertOne() 相同，插入重复插入已存在的 _id ，不然报错。

insert

insert() 能够插入单个或多个文档，这个也是最较为经常使用的方法，其语法为

db.collect.insert(
    <document> or [<document 1>, <document 2>],
    {
        writeConcern: <document>,
        ordered: <boolean>
    }
)
复制代码

插入的文档若是是单个，则相似 insertOne() 的插入方式；若是插入的文档是多个，则相似 insertMany() 的插入方式。其中参数 writeConcern 和 ordered 都是同样。

save

save() 也能够进行数据插入，当新插入的 _id 存在时，会将已存在的文档进行覆盖，若是 _id 不存在时，则相似 insertOne() 的方式插入。其操做语法：

db.collect.save(
    <document>,
    {
        writeConcern: <document>
    }
)
复制代码

更新

进行更新的方法有 ** updateOne()、updateMany()、update()、replaceOne() 以及 save() **。其中 update() 包括 updateOne() 和 updateMany() 的功能。

update

经过 update() 能够更新一个或多个文档，其语法：

db.collection.update(
    <query>,
    <update>,
    {
        upsert: <boolean>,
        multi: <boolean>,
        writeConcern <document>,
        collation: <document>,
        arrayFilters: [<filter1>,<filter2>]
    }
)
复制代码

update 的参数：

  • query：要更新文档的查询条件
  • update：要更新的字段
  • upsert：默认为 false。当设置 true 时，若是更新的条件没有匹配到数据时，则插入此更新条件。反之，设为 false 时，则不插入。
  • multi：默认为 false。当查询条件匹配到多条数据时，若是设置为 true，则会更新全部匹配的数据；若是设置为 false，则更新匹配出的第一条数据。
  • writeConcern：和上面 insert 的参数同样。
  • collation：更新数据的排序规则。
  • arrayFilters：更新数据中数组格式数据的某个特定元素。

接下来就演示两个例子，一个普通更新，一个带使用 arrayFilters 数据的更新，这个比较难说明，但经过例子就容易理解。

更新前数据：

{
    "_id" : ObjectId("5ed299cee89845fb9ec805e4"),
    "title" : "WebSocket实现Web端即时通讯",
    "url" : "https://ytao.top/2019/11/17/7_websocket/",
    "author" : "ytao"
}
复制代码

案例一 将author数据更新为["杨滔", "ytao"]

db.article.update(
    {title: "WebSocket实现Web端即时通讯"},
    {$set: {author: ["杨滔", "ytao"]}}
)
复制代码

案例二 将author数据["杨滔", "ytao"]的杨滔更新为YangTao

db.article.update(
    {title: "WebSocket实现Web端即时通讯"},
    {$set: {"author.$[idx]": "YangTao"}},
    {
        arrayFilters:[
            {"idx": {$eq: "杨滔"}}
        ]
    }
)
复制代码

上面idx表示数组中元素的位置。

更新后的数据

updateOne

updateOne() 只能更新一个文档，和 update() 使用相似，将multi参数值为 false 同样，这里再也不使用案例演示。

语法：

db.collection.updateOne(
   <filter>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string> 
   }
)
复制代码

hint是4.2.1版本中新增的参数，用于指定更新文档的索引。

updateMany

updateMany() 一样和 update() 更新多个文档使用同样。

语法：

db.collection.updateMany(
   <filter>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string> 
   }
)
复制代码

replaceOne

replaceOne 将一个文档彻底覆盖，而且不须要指定 _id。只能覆盖一个文档。

语法：

db.collection.replaceOne(
   <filter>,
   <replacement>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     hint: <document|string> 
   }
)
复制代码

save

save() 在更新中是指定 _id 的方式进行文档覆盖。即上文插入中的 save() 用法。

删除

删除文档的方法有 deleteOne()、deleteMany()、remove()

deleteOne

deleteOne() 一次只能删除一个文档，其语法：

db.collection.deleteOne(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>
   }
)
复制代码

filter为删除文档的过滤条件。

deleteMany

deleteMany() 一次可删除多个匹配到的文档，其语法：

db.collection.deleteMany(
   <filter>,
   {
      writeConcern: <document>,
      collation: <document>
   }
)
复制代码

remove

remove() 是删除查询出的文档，其语法有两个：

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)
复制代码

或者

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>
   }
)
复制代码

justOne参数默认为 false，表示删除所有匹配到的数据；true 表示只删除第一个文档

查询

MongoDB 中经常使用的基本查询有 ** findOne() ** 和 ** find() **。

findOne

findOne() 只返回匹配到的第一个文档，语法为：

db.collection.findOne(
    <query>, 
    <projection>

)
复制代码

参数说明：

  • query 表示查询条件。
  • projection 表示返回的字段（Field）。

下面查询一个文档，而且只返回title和url

经过指定字段的 value 为 1，即表示查询后返回的字段。

find

find() 是返回全部匹配到的集合，语法为：

db.collection.find(
    <query>, 
    <projection>

)
复制代码

下面案例查询查询结果：

总结

本文对 MongoDB 的入门和基本操做进行了简单的了解，在这使用过程当中，有点相似关系型数据库操做的影子，因此对有关系型数据库使用经验的人，上手是较为简单的。

更多使用操做，官方文档：docs.mongodb.com/manual/refe…



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