Mongodb的概念
mongodb 是文档数据库,存储的是文档(Bson->json的二进制化).
特点:内部执行引擎为JS解释器, 把文档存储成bson结构,在查询时,转换为JS对象,并可以通过熟悉的js语法来操作.
mongo和传统型数据库相比,最大的不同:
传统型数据库: 结构化数据, 定好了表结构后,每一行的内容,必是符合表结构的,就是说--列的个数,类型都一样.
mongo文档型数据库: 表下的每篇文档,都可以有自己独特的结构(json对象都可以有自己独特的属性和值)
Mongodb的安装
1: 下载mongodb www.mongodb.org 下载最新的stable版
2: 解压文件
3: 不用编译,本身就是编译后的二进制可执行文件.
4: 启动mongod服务
./bin/mongod --dbpath /path/to/database --logpath /path/to/log --fork --port 27017
参数解释:
--dbpath 数据存储目录
--logpath 日志存储目录
--port 运行端口(默认27017)
--fork 后台进程运行
5: mongodb非常的占磁盘空间, 刚启动后要占3-4G左右,
如果你用虚拟机练习,可能空间不够,导致无法启动.
可以用 --smallfiles 选项来启动,
将会占用较小空间 400M左右.
Mongo命令
1. mongo入门命令
1.1: show dbs 查看当前的数据库
1.2 use databaseName 选库
1.2 show tables/collections 查看当前库下的collection
1.3 如何创建库?
Mongodb的库是隐式创建,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
1.4 db.createCollection(‘collectionName’)
创建collection
1.5 collection允许隐式创建
Db.collectionName.insert(document);
1.6 db.collectionName.drop() ,
删除collection
1.7 db.dropDatabase();
删除database
2.基本操作增删改查
2.1增: insert
介绍: mongodb存储的是文档,. 文档是json格式的对象.
语法: db.collectionName.isnert(document);
2.1.1: 增加单篇文档
Db.collectionName.insert({title:’nice day’});
2.1.2: 增加单个文档,并指定_id
Db.collectionName.insert({_id:8,age:78,name:’lisi’});
2.1.3增加多个文档
db.collectionName.insert( [ {time:'friday',study:'mongodb'}, {_id:9,gender:'male',name:'QQ'} ] )
2.2删:remove
语法: db.collection.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: 如果不写查询表达式,collections中的所有文档将被删掉.
例1: db.stu.remove({sn:’001’});
删除stu表中 sn属性值为’001’的文档
例2: db.stu.remove({gender:’m’,true});
删除stu表中gender属性为m的文档,只删除1行.
2.3改 update操作
改谁? --- 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
语法: db.collection.update(查询表达式,新值,选项);
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--新文档直接替换了旧文档,而不是修改
如果是想修改文档的某列,可以用$set关键字
db.collectionName.update(query,{$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
$rename 重命名某个列
$inc 增长某个列
$setOnInsert 当upsert为true时,并且发生了insert操作时,可以补充的字段.
Option的作用:
{upsert:true/false,multi:true/false}
Upsert---是指没有匹配的行,则直接插入该行.(和mysql中的replace一样)
例:db.stu.update({name:'wuyong'},{$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
2.4查: find, findOne
语法: db.collection.find(查询表达式,查询的列);
Db.collections.find(表达式,{列1:1,列2:1});
例1:db.stu.find()
查询所有文档 所有内容
例2: db.stu.find({},{gendre:1})
查询所有文档,的gender属性 (_id属性默认总是查出来)
例3: db.stu.find({},{gender:1, _id:0})
查询所有文档的gender属性,且不查询_id属性
例3: db.stu.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
查询表达式:
1: 最简单的查询表达式
{filed:value} ,是指查询field列的值为value的文档
2: $ne --- != 查询表达式
{field:{$nq:value}}
作用--查filed列的值 不等于 value 的文档
3: $nin --> not in
4: $all
语法: {field:{$all:[v1,v2..]}}
是指取出 field列是一个数组,且至少包含 v1,v2值
5: $exists
语法: {field:{$exists:1}}
作用: 查询出含有field字段的文档
6: $nor,
{$nor,[条件1,条件2]}
是指 所有条件都不满足的文档为真返回
7: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:1});
8: 用$where表达式来查询
例: db.goods.find({$where:'this.cat_id != 3 && this.cat_id != 11'});
注意: 用$where查询时, mongodb是把bson结构的二进制数据转换为json结构的对象,
然后比较对象的属性是否满足表达式.
速度较慢
Update时可用的操作符
例:
->db.user.insert({name:'lisi',age:12,sex:'male',height:123,area:'haidian'}); ->db.user.update({name:'lisi'},{$set:{area:'chaoyang'},$unset:{height:1},$inc:{age:1},$rename:{sex:'gender'}}); > db.user.find(); { "_id" : ObjectId("51fc01c4f5de93e1f2856e33"), "age" : 13, "area" : "chaoyang", "gender" : "male", "name" : "lisi" }
$setOnInsert ->相当于mysql中的列的默认值
游标操作 cursor
游标是什么\?
通俗的说,游标不是查询结果,而是查询的返回资源,或者接口.
通过这个接口,你可以逐条读取.
就像php中的fopen打开文件,得到一个资源一样, 通过资源,可以一行一行的读文件.
声明游标:
var cursor = db.collectioName.find(query,projection);
Cursor.hasNext() ,判断游标是否已经取到尽头
Cursor. Next() , 取出游标的下1个单元
用while来循环游标
> var mycursor = db.bar.find({_id:{$lte:5}}) > while(mycursor.hasNext()) { ... printjson(mycursor.next()); ... }
例:
// 声明游标
var cursor = db.goods.find();
// 循环游标
for(var doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.next());}
也可以简写:
for(var cursor=db.goods.find(), doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.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);
例:
> 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mysql中, limit offset,N来实现
在mongo中,用skip(), limit()函数来实现的
如 var mycursor = db.bar.find().skip(9995);
则是查询结果中,跳过前9995行
查询第901页,每页10条
则是 var mytcursor = db.bar.find().skip(9000).limit(10);
通过cursor一次性得到所有数据, 并返回数组.
例:
>var cursor = db.goods.find();
> printjson(cursor.toArray()); //看到所有行
> printjson(cursor.toArray()[2]); //看到第2行
注意: 不要随意使用toArray()
原因: 会把所有的行立即以对象形式组织在内存里.
可以在取出少数几行时,用此功能.
索引
索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引
在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序
默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.
查看查询计划
db.find(query).explain();
"cursor" : "BasicCursor", ----说明没有索引发挥作用
"nscannedObjects" : 1000 ---理论上要扫描多少行
cursor" : "BtreeCursor sn_1", 用到的btree索引
常用命令:
查看当前索引状态: db.collection.getIndexes();
创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1}); 1是升续 2是降续
删除单个索引
db.collection.dropIndex({filed:1/-1});
一下删除所有索引
db.collection.dropIndexes();
创建多列索引 db.collection.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1});
创建子文档索引
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});
创建唯一索引:
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1}, {unique:true});
创建稀疏索引:
稀疏索引的特点------如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引.
与之相对,普通索引,会把该文档的field列的值认为NULL,并建索引.
适宜于: 小部分文档含有某列时.
db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true}); > db.tea.find(); { "_id" : ObjectId("5275f99b87437c610023597b"), "email" : "a@163.com" } { "_id" : ObjectId("5275f99e87437c610023597c"), "email" : "b@163.com" } { "_id" : ObjectId("5275f9e887437c610023597e"), "email" : "c@163.com" } { "_id" : ObjectId("5275fa3887437c6100235980") }
如上内容,最后一行没有email列,
如果分别加普通索引,和稀疏索引,
对于最后一行的email分别当成null 和 忽略最后一行来处理.
根据{email:null}来查询,前者能查到,而稀疏索引查不到最后一行.
创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引快,但是,无能对范围查询进行优化.
适宜于---随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});
重建索引
一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.
可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.
类似mysql中的optimize table
db.collection.reIndex()
