mongodb简单介绍以及使用整理1

原创

mb644789379f291 2023-04-26 09:43:55 博主文章分类：nosql ©著作权

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mongodb介绍：
1，Mongodb一个基于分布式文件存储的数据库，由c++编写，旨在为web应用提供可扩展的高性能的存储解决方案
2，一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系数据库的产品
3，它支持的数据结构非常松散，是类似json的 bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型
4，支持的查询语言强大，语法类似面向对象的查询语言，几乎可以支持类似关系数据库的单表查询的大部分功能，而且可以支持对数据建立索引，支持mapredu的功能

特点：
1，高性能，易部署，易使用，存储数据方便
2，模式自由，支持动态查询，完全索引，文档嵌套查询
3，面向集合，以文档kv形势存储，key唯一标示，value则可以是复杂的文件类型
4，支持主从服务器间的复制和故障恢复
5，自动分片，

适用：
1，网站数据，实时插入更新和查询
2，由于性能很高，可以做持久化缓存
3，存储大尺寸，低价值的数据
4，高伸缩的集群场景
5，bson格式非常适合文档化数据的存储和查询

不适应：
1，高事务性的系统（银行或会计系统）
2，传统的商业智能应用（针对特定问题的bi数据库会对产生高度优化的查询方式）

支持的数据类型：null 布尔整数浮点字符串对象id 日期时间戳数组内嵌文档正则

mongodb基本操作

MongoDB读操作

1) WHERE
 # select * from users where name = ‘lili' > db.users.find({name : "lili"})
     { "_id" : ObjectId("502e06947dcbce905cc49831"), "name" : "lili", "sex" : "female", "age" : 18, "married" : false }
 2) FIELDS
 # select name, age from users where age = 18
     > db.users.find({age : 18}, {name : 1, age : 1})
     { "_id" : ObjectId("502e06947dcbce905cc49831"), "name" : "lili", "age" : 18 }
 # select name, age from users > db.users.find({}, {name : 1, age : 1})MongoDB读操作
 3) SORT # select * from users order by age > db.users.find().sort({age : 1}) # select * from users order by sex asce, age desc > db.users.find().sort({sex : 1, age : -1})
 4) SLICE
     # select * from users skip 2 limit 3
     > db.users.find().skip(2).limit(3)
     Conditional Operators # select * from users where sex = ‘male’and age > 18 and age < 30
      > db.users.find({sex : "male", age : {$gt : 18, $lt : 30}}) 比较操作包括：$gt (>)、$lt (<)、$gte (>=)、$lte(<=)、$ne (!=)MongoDB读操作
 5) IN # select * from users where age in (18, 28)
      > db.users.find({age : {$in : [18, 28]}}) 对应的操作符有 $nin (not in)
 6) COUNT # select count(*) from users where age > 18
      > db.users.find({age : {$gt : 18}}).count()
 7)OR # select * from users where age = 18 or age = 28 > db.users.find({$or : [{age : 18}, {age : 28}]}) # select * from users where age <= 18 or age >= 28
      > db.users.find({$or : [{age : {$lte : 18}}, {age : {$gte : 28}}]})

MongoDB写操作

1) INSERT # insert into users value(…)
      > db.users.insert({name : "Jimmy", sex : "male", age : 88}) 
 2) UPDATE
      # update users set age = 100, sex = 0 where name = ‘Jimmy‘
      > db.users.update({name : "Jimmy"}, {$set : {age : 100, sex : "female"}})
       update(criteria, objNew, upsert, mul) 有几个参数需要注意
       criteria: 需要被更新的条件表达式
       objNew: 更新表达式
       upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档
       multi: 是否更新多个文档

MongoDB写操作
2) UPDATE

# update users set age = age + 10
     > db.users.update({}, {$inc:{age:10}}, false, true)
     # update users set age = age + 10, sex = ‘male’ where name = ‘Joe‘
     > db.users.update({name : "Joe"}, {$inc : {age: 10}})

3)REMOVE

用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复
     > id = db.users.findOne({name : "lili"})._id > db.users.remove(id)
     > db.users.remove()//移除所有

MongoDB高级操作

Distinct
     > db.users.distinct("name")
     [ "Joe", "lili", "Jimmy", "Jeremy" ]
 Group
     #SELECT name, sum(marks) FROM user where name='foo'  GROUP BY name >db.user.group({ key : {‘name’ : true}, cond: {‘name’ : ‘foo’}, reduce: function(obj,prev) { prev.msum += obj.marks; }, initial: {msum : 0} });Index
      // single ascending
      >db.colors.ensureIndex({name: 1})
      // unique
      > db.colors.ensureIndex({email: 1}, {unique: true})
      // single descending
      > db.colors.ensureIndex({createdat: -1})
      // compound
     > db.colors.ensureIndex({name: 1, createdat: -1})

副本集操作：
Primary主服务器，写操作只能在其身上发生，通过保存操作日志（oplog），然后异步同步到多个 Secondary 上。
Secondary从服务器，热机备份主服务器上的数据，分担主机读压力，当主机故障发生，随时待命接管主机工作