MongoDB基础

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MongoDB是一个强大的分布式文件存储的NoSQL数据库，天然支持高可用、分布式和灵活设计。由C++编写，运行稳定，性能高。为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。主要解决关系型数据库数据量大，并发高导致查询效率低下的问题，通过使用内存代替磁盘提高查询性能。

MongoDB特点：
【1】模块自由：可以把不同结构的文档存在在同一个数据库里；
【2】面向集合的存储：适合存储JSON风格文件的形式；
【3】完整的索引支持：对任何属性都可以加索引；
【4】复制和高可用性：支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。从而提供冗余备份及自动故障转移；
【5】自动分片：支持云级别的伸缩性，自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器；
【6】丰富的查询：支持丰富的查询表达方式，查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组；
【7】快速更新查询：查询优化器会分析查询表示式，并生成一个高效的查询计划；
【8】高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如图片）；

二、基本操作

MongoDB将数据存储在一个文件，数据结构由键值key:value对组成，类似于JSON对象，字段值包含其他文档、数组、文档数组。

// 创建
db.createCollection(name, options)
// 查看集合
show collections
// 删除
db.集合名称.drop()

name要创建的集合名称，options是一个文档，用于制定集合的配置，选项参数是可选的：参数capped:默认为false表示不设置上限；参数size:当capped值为true时，需要指定此参数，表示设置上限的大小，会覆盖之前的值，单位为字节。

db.createCollection("stu")
db.createCollection("stu", { capped: true, size: 20})

// 插入
db.集合名称.insert(document)

//案例1
db.stu.insert({name:'zzx',gender:1}) //自动生成_id
//案例2
s1={_id:'43444433',name:'zzx'}
s1.gender=0
db.stu.insert(s1)

// 修改
db.集合名称.update(
    <query>, // 查询条件，类似sql中的where部分
    <update>,  // 类似sql中的 set部分
    {$multi:<boolean>} // 默认false值改第一条记录，true表示修改满足的所有数据
)

//案例
db.stu.update({name:'zzx'},{name:'fj'}) // 整个文档的结构都会发生变化
db.stu.update({name:'zzx'},{$set:{name:'fj'}}) // 只会修改 name的属性

// 保存：如果数据存在进行修改，不存在进行插入
db.集合名称.save(document)

// 删除
db.集合名称.remove(
    <query>,
    {
        justOne:<boolean> //默认false会删除多条
    }
)

// 查询
db.集合名称.find(条件文档)
// 查询一条数据
db.集合名称.findOne(条件文档)

//案例 and和or一起使用。运算法符：$lt小于 $lte小于等于 $gt大于 $gte大于等于 $ne不等于 使用//或者$regex编写正则表达式
db.stu.find({$or:[{age: {$gte: 18}}, {gender: 1}], name: 'zzx'})
db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}})
db.stu.find({name:/^黄/})

// ** 自定义查询：使用 $where后面写一个函数
db.stu.find({$where:function(){return this.age > 20}})

// limit()用于读取指定数量的文档
db.集合名称.find().limit(NUMBER) //NUMBER表示文档的条数
// skip()用于跳过指定数量的文件，配合limit实现分页功能,与limit同时使用的时候不分先后顺序。
db.集合名称.find().skip(NUMBER)

//投影：查询的结构集只选择必要的字段
db.集合名称.find({},{字段名称:1,...}) // 对需要显示的字段设置为1，id默认会返回，如果不想返回可以设置为0

// 排序 sort()
db.集合名称.find().sort({字段:1,...}) // 1升序，-1降序
// 统计 count()
db.集合名称.find().count({条件}) //find可以省略
db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

// 去重distinct()
db.集合名称.distinct({去重字段,{条件}})

主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()。

常用的管道：$group将集合中的文档分组，可用于统计结果；$match过滤数据，只输出符合条件的文档；$project修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果；$sort将输入文档排序后输出；$limit限制聚合管道返回的文档数；$skip跳过指定数量的文档，返回剩余文档；$unwind将数组类型的字段进行拆分；

常用的表达式：$sum计算综合，$sum:1同count表示计数；$avg计算平均值；$min获取最小值；$max获取最大值；$push在结果文档中插入值到下一个数组中；$first根据资源文件的排序获取第一个文档数据；$last根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。

db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}]) //管道在Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入,在MongoDB中是同样的作用

分组$group

// 统计男女的总人数 _id表示组分的依据，使用某个字段的格式为'$字段'，如果需要得到整个文档可以使用 '$$ROOT' 替换 '$age'
db.stu.aggregate([
    {$group:{
        _id:'$gender',
        counter:{$push:'$age'}
    }}
])
// 输入
{"_id":男,"counter":[12,45]}
{"_id":女,"counter":[22,15]}

过滤数据$match

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}},
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])

投影$project:只显示某个字段

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$project:{_id:0,counter:1}}
])

排序$sort

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
])

$limit 和 $skip

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
])

$unwind 将数组类型的字段进行拆分，如果不是数组是一个属性，就单独输出该属性

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

db.stu.insert({name:'zzx',size:['S','Z','L']})
db.stu.aggregate([
    $unwind:'$size'
])

// 处理是空数组，无字段，null的情况使用上述 $unwind数据会丢失，可以使用下面表达式，防止数据丢失
db.stu.aggregate([
    {$unwind:{
        path:'$字段名称',
        preserverNullAndEmptyArrays:<boolean> //防止数据丢失
    }}
])

MongoDB通过索引提升查询速度

// 使用explain()命令分析查询性能
db.stu.find({name:'zzx100000'}).explain('executionStats')
// 分析结果如下：
"executionStats": {
    "executionSuccess": true,
    "nReturned": 1,
    "executionTimeMillis": 96,
    "totalKeysExamined": 0,
    "totalDocsExamined": 100000,
}

建立索引： 1表示升序，-1表示降序

db.集合.ensureIndex({属性:1})
db.stu.ensureIndex({name:1})

// 对索引属性查询
db.stu.find({name:'zzx100000'}).explain('executionStats')
// 分析结果如下：
"executionStats": {
    "executionSuccess": true,
    "nReturned": 1,
    "executionTimeMillis": 1,
    "totalKeysExamined": 0,
    "totalDocsExamined": 100000,
}

// 唯一索引
db.stu.ensureIndex({'name':1},{'unique':true})
// 联合索引
db.stu.ensureIndex({name:1,age1})
// 查看索引
db.stu.getIndexes()
// 删除所以
db.stu.dropIndexes('索引名称')

为了更安全的访问MongoDB,需要创建用户。采用角色、用户、数据库的安全管理方式。常用的角色如下：root只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限。Read用户只读权限，readWrite用户读写权限。

// 创建超级管理员
use admin // admin是数据库
db.createUser({
    user:'admin',
    pwd:'123',
    roles:[{role:'root',db:'admin'}]
})

启用安全认证：修改配置文件

sudo vi /etc/mongod.conf

启用身份认证：keys and values之间一定要有空格，否则解析错误。修改完配置文件后，必须重启服务。

security:
    authorization: enable

数据库连接

mongo -u admin -p 123 --authenticationDatabase admin

五、备份与恢复

复制提供数据冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高数据的可用性，并保证数据的安全性，允许从硬件故障和服务中断中恢复数据。常见的搭配是一主多从。主节点记录所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证数据的一致性。

优点：
【1】数据备份；
【2】数据灾难恢复（自动故障转移，自动恢复）；
【3】读写分离；
【4】高数据可用；
【5】无宕机维护；
【6】副本集对应用程序是透明的；

设置复制节点：

mongod --bind_ip 192.168.113.122 --port 27017 --dbpath ./mongdb/file1 --replSet rs0 // rs0副本集，master和slave的副本集相同
mongod --bind_ip 192.168.154.132 --port 27017 --dbpath ./mongdb/file1 --replSet rs0

通过客户端连接MongoDB master，并在master上面进行初始化，同时添加其他副本集（也就是备份的服务器信息）。如果在从服务器上进行读操作，需要设置rs.slaveOk()。

mongo --host 192.168.113.122 --port 27017 // 主服务器

rs.initiate()  //rs是mongodb提供的副本集管理对象

rs.add('192.168.154.132:27017') // 从服务器

rs.salveOk()

手动备份：

mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory