MongoDB：快速入门，掌握这些刚刚好！

虽说现在关系型数据库还是主流，但是面对某些需求的时候，需要非关系型数据库来补充它，学习一个主流的 NoSQL 数据库还是很有必要的。MongoDB 是一个功能丰富的 NoSQL 数据库，本文整理了它最常用的部分形成了这篇入门教程，希望对大家有所帮助。

# 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

以前写的 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，这次我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，总的来说，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/download-center/community

在这里插入图片描述

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 作为服务运行，并配置好数据目录和日志目录；接下来就是点下一步下一步的事情了；

# 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

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有时候我们需要为 MongoDB 设置账号，可以使用如下命令启动；

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

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然后我们需要进入容器中的 MongoDB 客户端；

docker exec -it mongo mongo

之后在admin集合中创建一个账号用于连接，这里创建的是基于root角色的超级管理员帐号；

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

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创建完成后验证是否可以登录；

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

整个账号创建过程可以参考下图。

在这里插入图片描述

# 客户端工具

MongoDB 的客户端工具有很多，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。这里我们使用的是一款免费的客户端工具 Robo 3T（以前叫 Robomongo）。

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

在这里插入图片描述

下载完成后解压，双击robo3t.exe即可使用；

在这里插入图片描述

之后创建一个到 MongoDB 的连接；

在这里插入图片描述

创建连接成功以后，就可以操作 MongoDB 了。

在这里插入图片描述

# 相关概念

MongoDB 是非关系型数据库当中最像关系型数据库的，所以我们通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

# 数据库操作

创建数据库，使用use命令去创建数据库，当插入第一条数据时会创建数据库，例如创建一个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

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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

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# 集合操作

创建集合，使用 db 对象中的createCollection()方法来创建集合，例如创建一个article集合；

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

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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

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# 文档操作

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

# 插入文档

MongoDB 通过 collection 对象的insert()方法向集合中插入文档，语法如下；

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
})

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使用 collection 对象的find()方法可以获取文档，例如获取所有的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
}

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# 更新文档

MongoDB 通过 collection 对象的update()来更新集合中的文档，语法如下；

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

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将 title 为MongoDB 教程的所有文档的 title 修改为MongoDB；

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

除了update()方法以外，save()方法可以用来替换已有文档，语法如下；

db.collection.save(document)

这次我们将 ObjectId 为5e9943661379a112845e4056的文档的 title 改为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
})

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# 删除文档

MongoDB 通过 collection 对象的remove()方法来删除集合中的文档，语法如下；

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

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删除 title 为MongoDB 教程的所有文档；

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

# 查询文档

MongoDB 通过 collection 对象的find()方法来查询文档，语法如下；

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

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查询article集合中的所有文档；

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
}

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MongoDB 中的条件操作符，通过与 SQL 语句的对比来了解下；

操作	格式	SQL 中的类似语句
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 教程的所有文档；

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

条件查询，查询 likes 大于 50 的所有文档；

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

AND 条件可以通过在find()方法传入多个键，以逗号隔开来实现，例如查询 title 为MongoDB 教程并且 by 为Andy的所有文档；

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

OR 条件可以通过使用$or操作符实现，例如查询 title 为Redis 教程或MongoDB 教程的所有文档；

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，并且 title 为Redis 教程或者"MongoDB 教程的所有文档。

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

# 其他操作

# Limit 与 Skip 操作

读取指定数量的文档，可以使用limit()方法，语法如下；

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，可以使用skip()方法，语法如下；

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()方法通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

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB 在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
MongoDB 使用createIndex()方法来创建索引，语法如下；

db.collection.createIndex(keys, options)
# background：建索引过程会阻塞其它数据库操作，设置为true表示后台创建，默认为false
# unique：设置为true表示创建唯一索引
# name：指定索引名称，如果没有指定会自动生成

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给 title 和 description 字段创建索引，1 表示升序索引，-1 表示降序索引，指定以后台方式创建；

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

查看 article 集合中已经创建的索引；

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
    }
]

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# 聚合

MongoDB 中的聚合使用aggregate()方法，类似于 SQL 中的 group by 语句，语法如下；

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

聚合中常用操作符如下；

操作符	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，类似与 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
}

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根据 by 字段聚合文档并计算 likes 字段的平局值，类似与 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
}

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# 正则表达式

MongoDB 使用$regex操作符来设置匹配字符串的正则表达式，可以用来模糊查询，类似于 SQL 中的 like 操作；
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操作符；

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

# 参考

https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/102629922

编辑

上次更新: 2024/04/19, 08:52:45

MongoDB 高级特性与原理→