Mongodb 高级

Posted Guan_zi

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mongodb 高级相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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:

技术分享图片

  • step5:查看当前状态
rs.status()
  • 当前状态如下图:

技术分享图片

  • 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:

技术分享图片

  • 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:

技术分享图片

  • 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

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()
 
 








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