Mongodb 高级

Posted 2020-11-02 Guan_zi

聚合 aggregate

• 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
• 语法

db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

管道

• 管道在Unix和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

ps ajx | grep mongo

• 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
• 常用管道
  • $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，并返回余下的文档
  • $unwind：将数组类型的字段进行拆分

表达式

• 处理输入文档并输出
• 语法

表达式:‘$列名‘

• 常用表达式
  • $sum：计算总和，$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一个数组中
  • $first：根据资源文档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

$group

• 将集合中的文档分组，可用于统计结果
• _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为‘$字段‘
• 例1：统计男生、女生的总人数

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

Group by null

• 将集合中所有文档分为一组
• 例2：求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1},
            avgAge:{$avg:‘$age‘}
        }
    }
])

透视数据

• 例3：统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:‘$gender‘,
            name:{$push:‘$name‘}
        }
    }
])

• 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:‘$gender‘,
            name:{$push:‘$$ROOT‘}
        }
    }
])

$match

• 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
• 使用MongoDB的标准查询操作
• 例1：查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}}
])

• 例2：查询年龄大于20的男生、女生人数

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

$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
• 例1：查询学生的姓名、年龄

db.stu.aggregate([
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])

• 例2：查询男生、女生人数，输出人数

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

$sort

• 将输入文档排序后输出
• 例1：查询学生信息，按年龄升序

b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

• 例2：查询男生、女生人数，按人数降序

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

$limit

• 限制聚合管道返回的文档数
• 例1：查询2条学生信息

db.stu.aggregate([{$limit:2}])

$skip

• 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
• 例2：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.aggregate([{$skip:2}])

• 例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据

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

• 注意顺序：先写skip，再写limit

$unwind

• 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值

语法1

• 对某字段值进行拆分

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

• 构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:‘t-shirt‘,size:[‘S‘,‘M‘,‘L‘]})

• 查询

db.t2.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])

语法2

• 对某字段值进行拆分
• 处理空数组、非数组、无字段、null情况

db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:‘$字段名称‘,
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
    }
}])

• 构造数据

db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])

• 使用语法1查询

db.t3.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])

• 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
• 问：如何能不丢弃呢？
• 答：使用语法2查询

db.t3.aggregate([{$unwind:{path:‘$sizes‘,preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

超级管理员

• 为了更安全的访问mongodb，需要访问者提供用户名和密码，于是需要在mongodb中创建用户
• 采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
• 常用系统角色如下：
  • root：只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限
  • Read：允许用户读取指定数据库
  • readWrite：允许用户读写指定数据库
• 创建超级管理用户

use admin
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

• 启用身份验证
• 注意：keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错

security:
  authorization: enabled

• 重启服务

sudo service mongod stop
sudo service mongod start

• 终端连接

 mongo -u ‘admin‘ -p ‘123‘ --authenticationDatabase ‘admin‘

普通用户管理

• 使用超级管理员登录，然后进入用户管理操作
• 查看当前数据库的用户

use test1
show users

• 创建普通用户

db.createUser({
    user:‘t1‘,
    pwd:‘123‘,
    roles:[{role:‘readWrite‘,db:‘test1‘}]
})

• 终端连接

mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1

• 切换数据库，执行命令查看效果

• 修改用户：可以修改pwd、roles属性

db.updateUser(‘t1‘,{pwd:‘456‘})

复制（副本集）

什么是复制

• 复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并可以保证数据的安全性
• 复制还允许从硬件故障和服务中断中恢复数据

为什么要复制

• 数据备份
• 数据灾难恢复
• 读写分离
• 高（24* 7）数据可用性
• 无宕机维护
• 副本集对应用程序是透明

复制的工作原理

• 复制至少需要两个节点A、B...
• A是主节点，负责处理客户端请求
• 其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据
• 节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从
• 主节点记录在其上的所有操作，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，从而保证从节点的数据与主节点一致
• 主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性

复制的特点

• N 个节点的集群
• 任何节点可作为主节点
• 所有写入操作都在主节点上
• 自动故障转移
• 自动恢复

设置复制节点

• 接下来的操作需要打开多个终端窗口，而且可能会连接多台ubuntu主机，会显得有些乱，建议在xshell中实现
• step1:创建数据库目录t1、t2
• 在Desktop目录下演示，其它目录也可以，注意权限即可

mkdir t1
mkdir t2

• step2:使用如下格式启动mongod，注意replSet的名称是一致的

mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27017 --dbpath ~/Desktop/t1 --replSet rs0
mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27018 --dbpath ~/Desktop/t2 --replSet rs0

• step3:连接主服务器，此处设置192.168.196.128:27017为主服务器

mongo --host 192.168.196.128 --port 27017

• step4:初始化

rs.initiate()

• 初始化完成后，提示符如下图：

• step5:查看当前状态

rs.status()

• 当前状态如下图：

• step6:添加复本集

rs.add(‘192.168.196.128:27018‘)

• step7:复本集添加成功后，当前状态如下图：

• step8:连接第二个mongo服务

mongo --host 192.168.196.128 --port 27018

• 连接成功后，提示符如下图：

• step9:向主服务器中插入数据

use test1
for(i=0;i<10;i++){db.t1.insert({_id:i})}
db.t1.find()

• step10:在从服务器中插查询
• 说明：如果在从服务器上进行读操作，需要设置rs.slaveOk()

rs.slaveOk()
db.t1.find()

其它说明

• 删除从节点

rs.remove(‘192.168.196.128:27018‘)

• 关闭主服务器后，再重新启动，会发现原来的从服务器变为了从服务器，新启动的服务器（原来的从服务器）变为了从服务器

备份

• 语法

mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

• -h：服务器地址，也可以指定端口号
• -d：需要备份的数据库名称
• -o：备份的数据存放位置，此目录中存放着备份出来的数据
• 例1

sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

恢复

• 语法

mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

• -h：服务器地址
• -d：需要恢复的数据库实例
• --dir：备份数据所在位置
• 例2

mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

与python交互

• 点击查看官方文档
• 安装python包

进入虚拟环境
sudo pip install pymongo
或源码安装
python setup.py

• 引入包pymongo

import pymongo

• 连接，创建客户端

client=pymongo.MongoClient("localhost", 27017)

• 获得数据库test1

db=client.test1

• 获得集合stu

stu = db.stu

• 添加文档

s1={name:‘gj‘,age:18}
s1_id = stu.insert_one(s1).inserted_id

• 查找一个文档

s2=stu.find_one()

• 查找多个文档1

for cur in stu.find():
    print cur

• 查找多个文档2

cur=stu.find()
cur.next()
cur.next()
cur.next()

• 获取文档个数

print stu.count()