❤️一文快速入门MongoDB数据库❤️

Posted 2021-10-10 manor的大数据奋斗之路

文章目录

• • 前言
  • 🥁下载 MongoDB 之Windows版
  • 🥁下载 MongoDB之Mac版本安装
  • ✨一 MongoDB的应用场景
  • ✨二 MongoDB与Mysql的对比
  • • 🍦MySQL是关系型数据库。
    • 🍦Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。
    • 🍦Mysql和Mongodb应用场景的对比
  • ✨三 MongoDB的增删改查
  • • 补充：✨ [studio3T的安装](https://studio3t.com/download/)
  • 总结

前言

想要入门MongoDB,首先需要下载MongoDB:

🥁下载 MongoDB 之Windows版

要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示：

下载 MongoDB 安装包

提示：下载前需要先注册/登陆 MongoDB 官网的账号。

安装 MongoDB
【步骤 1】双击运行我们刚刚下载的 .msi 格式的 MongoDB 安装包，在弹出的窗口种单击 Next，如下图所示：

运行 MongoDB 安装包

【步骤 2】接受用户许可协议，并单击 Next，如下图所示：

接受用户协议

【步骤 3】单击 Custom（自定义）按钮来自定义安装，如下图所示：

自定义安装

【步骤 4】修改安装目录，并单击 Next，如下图所示：

自定义安装目录

【步骤 5】选中“Install MongoD as a Service”，并在下面的选项中选择“Run service as Network Service user”，完成后单击 Next，如下图所示：

安装 Windows 服务

【步骤 6】取消“Install MongoDB Compass”的勾选（当然您也可以选择安装它，但这样就需要花费更久的安装时间），MongoDB Compass 是一个图形界面管理工具，后面如果需要我们也可以再单独下载（https://www.mongodb.com/try/download/compass）和安装它，完成上述操作后单击 Next，如下图所示：

取消“Install MongoDB Compass”的勾选

【步骤 7】单击“Install”按钮开始安装。

开始安装

【步骤 8】等待安装完成，单击“Finish”按钮退出安装程序即可完成安装。

完成安装
图：完成安装
验证安装
不出意外的话，完成上面的一系列操作后 MongoDB 就成功安装到您的电脑上了。想要验证安装是否成功，您可以打开“服务”，如果能在服务列表中找到 MongoDB Server，就说明 MongoDB 已经安装成功。

MongoDB Server 服务

🥁下载 MongoDB之Mac版本安装

在 Mac OS 系统下安装 MongoDB 与在 Linux 下安装比较相似，本节我们就来详细介绍一下 Mac OS 系统下如何安装 MongoDB。
下载 MongoDB
与在 Linux 系统下安装 MongoDB 相同，首先我们需要在 MongoDB 的官网获得 MongoDB 安装包的下载链接，如下图所示：

MongoDB 官网

得到下载链接后，使用cd命令进入 /usr/local 目录，然后使用wget命令下载 MongoDB 的压缩包，命令如下：
cd /usr/local
sudo wget https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-macos-x86_64-4.4.3.tgz

安装 MongoDB
待压缩包下载完成后就可以尝试安装 MongoDB 了，具体的安装步骤如下：

【步骤 1】解压缩刚刚下载的压缩包，并将其重命名为 mongodb：
sudo tar -zxvf mongodb-macos-x86_64-4.4.3.tgz # 解压 MongoDB 压缩包
sudo mv mongodb-osx-ssl-x86_64-4.0.17/ mongodb # 重命名解压得到的文件夹

【步骤 2】在 /usr/local/mongodb 目录下新建两个文件夹 data 和 log，用于存储 MongoDB 的数据和日志。
sudo mkdir -p /usr/local/mongodb/data
sudo mkdir -p /usr/local/mongodb/log

使用如下命令为当前用户分配目录的读写权限：
sudo chown biancheng /usr/local/mongodb/data
sudo chown biancheng /usr/local/mongodb/log

其中“biancheng”为当前的用户名，您需要修改为您当前系统的用户名。

【步骤 3】配置 PATH。在终端中输入open -e .bash_profile命令打开 bash_profile 配置文件，然后将 MongoDB 的安装目录下的 bin 目录添加到环境变量中，如下所示：
export PATH=${PATH}:/usr/local/mongodb/bin

编辑完成后保存并退出，然后使用source .bash_profile命令使配置立即生效。

【步骤 4】使用下面的命令来启动 MongoDB 服务：
mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data --logpath /usr/local/mongodb/log/mongo.log --fork

参数说明如下：
–dbpath 用来设置数据的存放目录；
–logpath 用来设置日志的存放目录；
–fork 用来设置在后台运行。

至此 MongoDB 就安装完成了。
验证安装
您可以使用mongod -version命令来验证 MongoDB 是否安装成功，如果出现类似下面所示的内容，则说明 MongoDB 安装成功。
mongod -version

db version v4.0.10
git version: c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766
allocator: tcmalloc
modules: none
build environment:
distmod: 2008plus-ssl
distarch: x86_64
target_arch: x86_64

✨一 MongoDB的应用场景

网站实时数据的插入、更新、删除。
处理规模较大但是成本很高的数据(大尺寸、低价值数据)
对象或JSON的文本存储
不需要经常通过表计算的，对事务要求不高的数据。
一些应用层的缓存

社交场景，使用 MongoDB 存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。

这些场景都有数据量大、写入操作频繁、数据价值较低、事务性要求不高的特点。

✨二 MongoDB与mysql的对比

🍦MySQL是关系型数据库。

优势：

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

缺点：

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

🍦Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。

文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

存储方式：虚拟内存+持久化。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。

架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。

成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。

优点：

快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！

缺点：

不支持事务，而且开发文档不是很完全，完善。

🍦Mysql和Mongodb应用场景的对比

1.如果需要将mongodb作为后端db来代替mysql使用，即这里mysql与mongodb 属于平行级别，那么，这样的使用可能有以下几种情况的考量： (1)mongodb所负责部分以文档形式存储，能够有较好的代码亲和性，json格式的直接写入方便。(如日志之类)
(2)从datamodels设计阶段就将原子性考虑于其中，无需事务之类的辅助。开发用如nodejs之类的语言来进行开发，对开发比较方便。
(3)mongodb本身的failover机制，无需使用如MHA之类的方式实现。

2.将mongodb作为类似redis ，memcache来做缓存db，为mysql提供服务，或是后端日志收集分析。 考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用。 亦或是仅作日志收集分析。

✨三 MongoDB的增删改查

3.1 创建数据库

我们使用studio 3T创建数据库和collection，数据库名为mongo。如果不创建数据库，向mongoDB中插入数据会默认插入到test数据库中。

然后在数据库中添加集合（collection），集合名为student：
可以发现student集合已经被成功添加了：

MongoDB的读操作包括查询，而写操作包括插入、更新、删除，MongoDB中的所有写操作都是单个文档级别的原子操作，你可以指定查询、更新、删除标准或过滤器(查询、更新、删除更新的条件)，以标识要查询、更新、删除的文档。过滤器可以理解为关系数据库的条件查询where子句的条件。
3.2 MongoDB的插入操作

插入操作完成向集合中插入文档，MongoDB提供了以下向集合中插入文档的方法：

db.collection.insertOne() 
//New in version 3.2 插入一条文档(document)

db.collection.insertMany() 
//New in version 3.2 插入多条文档(document)

db.collection.insert()//老版本语法 

MongoDB的insert的语法如上，更推荐使用insertOne和insertMany，分别用来插入一条和多条文档。注意，在实际使用时collection要改成待插入集合的名称，待插入文档(document)需要插入到对应集合(collection)中，否则会默认创建一个集合再插入进去。在这里我们插入一条文档到student集合中。

使用mongo数据库之前要执行语句：

use mongo

，执行完毕即可直接操作mongo数据库。

向student集合中插入单条文档(document)，执行以下语句：

db.student.insertOne({"name": "bigsai","age":"22"})

插入多条文档(document)，执行以下语句：

db.student.insertMany([{"name": "bigsai2","age":"22"},{"name": "bigsai3","age":"22"}])

打开student集合，会发现上面的文档(document)被成功插入了。

3.3 MongoDB的查询操作

查询操作完成从集合中查询文档，MongoDB提供了以下向集合中插入文档的方法：

db.collection.find()//查询文档，在括号内添加各种条件

你可以指定查询过滤器或条件以标识要返回的文档。当然MongoDB也支持各种条件查询，使用也非常简单，具体还需要查看官方文档(https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/query-documents/)，这里以查询student集合中数据字段age为22的文档为例，展示一下：

//db.student.find()//查询所有类似select * from student

db.student.find({"age":"22"})

可以看到查询结果如下，所有数据字段age为22的文档都被查询了出来。

3.4 MongoDB的更新操作

更新操作，又称修改操作，完成从集合中更新（修改）文档，MongoDB提供了以下更新集合文档的方法：

db.collection.updateOne() //3.2版中的新功能 更新一条文档记录

db.collection.updateMany() //3.2版中的新功能 更新多条文档记录

db.collection.replaceOne() //3.2版中的新功能 替换集合中的一个文档

在MongoDB中，更新操作只针对单个集合(db.collection中对应的collection)。MongoDB中的更新操作都是单个文档级别的原子操作，你可以指定更新标准或过滤器(更新的条件)，以标识要更新的文档。当然MongoDB有update()方法但是已经被弃用。

我们将student集合中所有数据字段age为22的文档更新其数据字段name的值为bigsai2：

db.student.updateOne(

     {"age":"22"},//条件

     {$set:{"name":"bigsai2"}}//修改的值

 )

其中{“age”:“22”}为查询的条件即找到第一条数据字段age为22的文档，而{$set:{}}则用来修改文档对应数据字段的值。updateOne()执行成功只会更新第一条匹配的文档。

此时，你如果想将数据字段name为bigsai2的两条文档的数据字段age改成18，那么执行以下语句：

db.student.updateMany(

     {"name":"bigsai2"},

     {$set:{"age":"18"}}

 )

刷新结果会发现文档已经成功被更新，这种语句在sql中就类似update student set age=18 where name=bigsai2

3.5 MongoDB的删除操作

删除操作完成从集合中删除文档，MongoDB提供了以下删除集合文档的方法：

db.collection.deleteOne() //3.2版中的新功能 删除一条记录

db.collection.deleteMany() //3.2版中的新功能 删除多条记录

在MongoDB中，删除操作只针对单个集合(db.collection中对应的collection)。MongoDB中的删除操作都是单个文档级别的原子操作，你可以指定标准或过滤器，以标识要删除的文档。这些过滤器与查询、更新使用的过滤器用法一致。
这里delete和update操作的条件有点类似，如果使用deleteOne()语句会删除第一个匹配的文档，而使用deleteMany()会删除所有满足条件的文档。

如果我们删除所有数据字段name为bigsai2的文档可以这么操作：

db.student.deleteMany(
     {"name":"bigsai2"}//条件
 )

可以发现文档被成功删除：

补充：✨ studio3T的安装

一、说明
1、windows: win10企业版。

2、Studio 3T: Studio 3T 2020.1.2

二、Studio 3T 下载与安装

1、下载
进入到Studio 3T 下载地址进行下载。选择合适的版本进行下载。

2、安装
（1）双击安装文件进行安装

（2）点击Next按钮进行下一步

（3）点击Next按钮进行下一步。

（4）设置安装路径，然后点击Next进行下一步。

（5）点击Finish完成安装。

3、创建连接
（1）启动Studio 3T，然后点击 Connect。

（2）点击 New Connection。

（3）设置连接信息

（4）点击Connect创建连接

创建连接成功结果后如下图所示：

引用文档如下：
https://ke.boxuegu.com/detail/3202.html
https://blog.csdn.net/u010398771/article/details/98958518
https://www.cnblogs.com/1488boss/p/10754290.html
http://c.biancheng.net/mongodb2/install-on-macos.html
https://blog.csdn.net/cckavin/article/details/104293178

总结

到这里恭喜你入门了MongoDB数据库，MongoDB我也是小白，摸索着学了一遍并总结成文字，希望能帮到你！