MongoDB快速入门，掌握这些刚恰好！

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摘要

虽然说如今关系型数据库仍是主流，可是面对某些需求的时候，须要非关系型数据库来补充它，学习一个主流的NoSQL数据库仍是颇有必要的。MongoDB是一个功能丰富的NoSQL数据库，本文整理了它最经常使用的部分造成了这篇入门教程，但愿对你们有所帮助。

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是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。

安装

之前写的MongoDB安装教程是基于3.2版本的，发现有的朋友使用新版本安装有问题，此次咱们使用最新版本再来安装一次，本文所使用的MongoDB版本为4.2.5，总的来讲，新版本的安装更简单了。

Windows下的安装

• 下载MongoDB安装包，选择Windows x64版本安装，下载地址：https://www.mongodb.com/downl...

• 运行MongoDB安装包并选择自定义安装，设置好安装路径；

• 配置MongoDB，让MongoDB做为服务运行，并配置好数据目录和日志目录；

• 取消MongoDB Compass的安装选项（不取消安装极慢），须要可自行安装；

• 双击mongo.exe能够运行MongoDB自带客户端，操做MongoDB；

• 链接成功后会显示以下信息；

• 若是须要移除MongoDB服务，只需使用管理员权限运行cmd工具，并输入以下命令。

sc.exe delete MongoDB

Linux下的安装

• 下载MongoDB的Docker镜像；

docker pull mongo:4.2.5

• 使用Docker命令启动MongoDB服务；

docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/db:/data/db \
-d mongo:4.2.5

• 有时候咱们须要为MongoDB设置帐号，可使用以下命令启动；

docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/db:/data/db \
-d mongo:4.2.5 --auth

• 而后咱们须要进入容器中的MongoDB客户端；

docker exec -it mongo mongo

• 以后在admin集合中建立一个帐号用于链接，这里建立的是基于root角色的超级管理员账号；

use admin
db.createUser({ 
    user: 'mongoadmin', 
    pwd: 'secret', 
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] });

• 建立完成后验证是否能够登陆；

db.auth("mongoadmin","secret")

• 整个帐号建立过程能够参考下图。

客户端工具

MongoDB的客户端工具备不少，上面没安装的MongoDB Compass就是其中之一，另外Navicat 15版本也有MongoDB的管理功能。这里咱们使用的是一款免费的客户端工具Robo 3T（之前叫Robomongo）。

• 首先下载客户端工具，下载地址：https://robomongo.org/download

• 下载完成后解压，双击robo3t.exe便可使用；

• 以后建立一个到MongoDB的链接；

• 建立链接成功之后，就能够操做MongoDB了。

相关概念

MongoDB是非关系型数据库当中最像关系型数据库的，因此咱们经过它与关系型数据库的对比，来了解下它的概念。

SQL概念	MongoDB概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

数据库操做

• 建立数据库，使用use命令去建立数据库，当插入第一条数据时会建立数据库，例如建立一个test数据库；

> use test
switched to db test
> db.article.insert({name:"MongoDB 教程"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB

• 删除数据库，使用db对象中的dropDatabase()方法来删除；

> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "test", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

集合操做

• 建立集合，使用db对象中的createCollection()方法来建立集合，例如建立一个article集合；

> use test
switched to db test
> db.createCollection("article")
{ "ok" : 1 }
> show collections
article

• 删除集合，使用collection对象的drop()方法来删除集合，例如删除一个article集合；

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

文档操做

上面的数据库和集合操做是在MongoDB的客户端中进行的，下面的文档操做都是在Robomongo中进行的。

插入文档

• MongoDB经过collection对象的insert()方法向集合中插入文档，语法以下；

db.collection.insert(document)

• 使用collection对象的insert()方法来插入文档，例如插入一个article文档；

db.article.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'Andy',
    url: 'https://www.mongodb.com/',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

• 使用collection对象的find()方法能够获取文档，例如获取全部的article文档；

db.article.find({})

{
    "_id" : ObjectId("5e9943661379a112845e4056"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
}

更新文档

• MongoDB经过collection对象的update()来更新集合中的文档，语法以下；

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     multi: <boolean>
   }
)
# query：修改的查询条件，相似于SQL中的WHERE部分
# update：更新属性的操做符，相似与SQL中的SET部分
# multi：设置为true时会更新全部符合条件的文档，默认为false只更新找到的第一条

• 将title为MongoDB 教程的全部文档的title修改成MongoDB；

db.article.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})

• 除了update()方法之外，save()方法能够用来替换已有文档，语法以下；

db.collection.save(document)

• 此次咱们将ObjectId为5e9943661379a112845e4056的文档的title改成MongoDB 教程；

db.article.save({
    "_id" : ObjectId("5e9943661379a112845e4056"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
})

删除文档

• MongoDB经过collection对象的remove()方法来删除集合中的文档，语法以下；

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>
   }
)
# query：删除的查询条件，相似于SQL中的WHERE部分
# justOne：设置为true只删除一条记录，默认为false删除全部记录

• 删除title为MongoDB 教程的全部文档；

db.article.remove({'title':'MongoDB 教程'})

查询文档

• MongoDB经过collection对象的find()方法来查询文档，语法以下；

db.collection.find(query, projection)
# query：查询条件，相似于SQL中的WHERE部分
# projection：可选，使用投影操做符指定返回的键

• 查询article集合中的全部文档；

db.article.find()

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994dcb1379a112845e4057"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 50.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994df51379a112845e4058"),
    "title" : "Elasticsearch 教程",
    "description" : "Elasticsearch 是一个搜索引擎",
    "by" : "Ruby",
    "url" : "https://www.elastic.co/cn/",
    "tags" : [ 
        "elasticearch", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
}

/* 3 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994e111379a112845e4059"),
    "title" : "Redis 教程",
    "description" : "Redis 是一个key-value数据库",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://redis.io/",
    "tags" : [ 
        "redis", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 150.0
}

• MongoDB中的条件操做符，经过与SQL语句的对比来了解下；

操做	格式	SQL中的相似语句
等于	{<key>:<value>}	where title = 'MongoDB 教程'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	where likes != 50

• 条件查询，查询title为MongoDB 教程的全部文档；

db.article.find({'title':'MongoDB 教程'})

• 条件查询，查询likes大于50的全部文档；

db.article.find({'likes':{$gt:50}})

• AND条件能够经过在find()方法传入多个键，以逗号隔开来实现，例如查询title为MongoDB 教程而且by为Andy的全部文档；

db.article.find({'title':'MongoDB 教程','by':'Andy'})

• OR条件能够经过使用$or操做符实现，例如查询title为Redis 教程或MongoDB 教程的全部文档；

db.article.find({$or:[{"title":"Redis 教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]})

• AND 和 OR条件的联合使用，例如查询likes大于50，而且title为Redis 教程或者"MongoDB 教程的全部文档。

db.article.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"title": "Redis 教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]})

其余操做

Limit与Skip操做

• 读取指定数量的文档，可使用limit()方法，语法以下；

db.collection.find().limit(NUMBER)

• 只查询article集合中的2条数据；

db.article.find().limit(2)

• 跳过指定数量的文档来读取，可使用skip()方法，语法以下；

db.collection.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

• 从第二条开始，查询article集合中的2条数据；

db.article.find().limit(2).skip(1)

排序

• 在MongoDB中使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法经过参数来指定排序的字段，并使用1和-1来指定排序方式，1为升序，-1为降序；

db.collection.find().sort({KEY:1})

• 按article集合中文档的likes字段降序排列；

db.article.find().sort({likes:-1})

索引

• 索引一般可以极大的提升查询的效率，若是没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每一个文件并选取那些符合查询条件的记录。
• MongoDB使用createIndex()方法来建立索引，语法以下；

db.collection.createIndex(keys, options)
# background：建索引过程会阻塞其它数据库操做，设置为true表示后台建立，默认为false
# unique：设置为true表示建立惟一索引
# name：指定索引名称，若是没有指定会自动生成

• 给title和description字段建立索引，1表示升序索引，-1表示降序索引，指定之后台方式建立；

db.article.createIndex({"title":1,"description":-1}, {background: true})

• 查看article集合中已经建立的索引；

db.article.getIndexes()

/* 1 */
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test.article"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "title" : 1.0,
            "description" : -1.0
        },
        "name" : "title_1_description_-1",
        "ns" : "test.article",
        "background" : true
    }
]

聚合

• MongoDB中的聚合使用aggregate()方法，相似于SQL中的group by语句，语法以下；

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

• 聚合中经常使用操做符以下；

操做符	描述
$sum	计算总和
$avg	计算平均值
$min	计算最小值
$max	计算最大值

• 根据by字段聚合文档并计算文档数量，相似与SQL中的count()函数；

db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by", sum_count : {$sum : 1}}}])

/* 1 */
{
    "_id" : "Andy",
    "sum_count" : 2.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : "Ruby",
    "sum_count" : 1.0
}

• 根据by字段聚合文档并计算likes字段的平局值，相似与SQL中的avg()语句；

db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by", avg_likes : {$avg : "$likes"}}}])

/* 1 */
{
    "_id" : "Andy",
    "avg_likes" : 100.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : "Ruby",
    "avg_likes" : 100.0
}

正则表达式

• MongoDB使用$regex操做符来设置匹配字符串的正则表达式，能够用来模糊查询，相似于SQL中的like操做；
• 例如查询title中包含教程的文档；

db.article.find({title:{$regex:"教程"}})

• 不区分大小写的模糊查询，使用$options操做符；

db.article.find({title:{$regex:"elasticsearch",$options:"$i"}})

结合SpringBoot使用

具体参考：《mall整合Mongodb实现文档操做》

公众号

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