Linux下MongoDB安装及使用

Posted 2022-12-05 wlgy123

声明：本篇博客非本人原作转载自：http://blog.163.com/venus_ke/blog/static/175484399201010895652190/


mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。
安装及使用：
首先在Ubuntu上安装MongoDB。
下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0
1.                   解压文件.
$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz
2.                  为MongoDB创建数据目录，默认情况下它将数据存储在/data/db
$ sudo mkdir -p /data/db/
$ sudo chown `id -u` /data/db
3.                  启动MongoDB服务.
$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin
$ ./mongod
4.                  打开另一个终端，并确保你在MongoDB的bin目录，输入如下命令.
$ ./mongo
一些概念 一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中，因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率，根据官方文档，当数据量达到50GB以上数据时，Mongo数据库访问速度是mysql10 倍以上。
BSON
BSON是Binary JSON 的简称，是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组，同时扩展了JSON的数据类型。如：BSON有Date类型和BinDate类型。
BSON被比作二进制的交换格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。
BSON有以下三个特点：
1．  轻量级
2．  跨平台
3．  效率高
命名空间
MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同：java.util.List;用来管理数据库中的数据。
索引 mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引，建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。

shell操作数据库：

   1.  超级用户相关：
         1. #进入数据库admin
use admin
         2. #增加或修改用户密码
          db.addUser('name','pwd')
         3. #查看用户列表
          db.system.users.find()
         4. #用户认证
          db.auth('name','pwd')
         5. #删除用户
          db.removeUser('name')
         6. #查看所有用户
          show users
         7. #查看所有数据库
          show dbs
         8. #查看所有的collection
          show collections
         9. #查看各collection的状态
          db.printCollectionStats()
        10. #查看主从复制状态
          db.printReplicationInfo()
        11. #修复数据库
          db.repairDatabase()
        12. #设置记录profiling，0=off 1=slow 2=all
          db.setProfilingLevel(1)
        13. #查看profiling
          show profile
        14. #拷贝数据库
          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')
        15. #删除collection
          db.mail_addr.drop()
        16. #删除当前的数据库
          db.dropDatabase()
       
   2. 增删改
         1. #存储嵌套的对象
db.foo.save('name':'ysz','address':'city':'beijing','post':100096,'phone':[138,139])

         2. #存储数组对象
db.user_addr.save('Uid':'[e-mail]','Al':['[e-mail]','[e-mail]'])

         3. #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录
            db.foo.update('yy':5,'$set':'xx':2,upsert=true,multi=true)
         4. #删除yy=5的记录
            db.foo.remove('yy':5)
         5. #删除所有的记录
            db.foo.remove()

   3. 索引
         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)
         2. db.foo.ensureIndex(firstname: 1, lastname: 1, unique: true);
         3. #索引子对象
         4. db.user_addr.ensureIndex('Al.Em': 1)
         5. #查看索引信息
         6. db.foo.getIndexes()
         7. db.foo.getIndexKeys()
         8. #根据索引名删除索引
         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查询
         1. #查找所有
        2. db.foo.find()
        3. #查找一条记录
        4. db.foo.findOne()
        5. #根据条件检索10条记录
        6. db.foo.find('msg':'Hello 1').limit(10)
        7. #sort排序
        8. db.deliver_status.find('From':'[e-mail]').sort('Dt',-1)
         9. db.deliver_status.find().sort('Ct':-1).limit(1)
        10. #count操作
        11. db.user_addr.count()
        12. #distinct操作,查询指定列，去重复
        13. db.foo.distinct('msg')
        14. #”>=”操作
        15. db.foo.find("timestamp": "$gte" : 2)
        16. #子对象的查找
        17. db.foo.find('address.city':'beijing')
   5. 管理
         1. #查看collection数据的大小
         2. db.deliver_status.dataSize()
         3. #查看colleciont状态
         4. db.deliver_status.stats()
         5. #查询所有索引的大小
         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  advanced queries:高级查询

条件操作符
$gt : >
$lt : <
$gte: >=
$lte: <=
$ne : !=、<>
$in : in
$nin: not in
$all: all
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据
db.users.find(name: $ne: "bruce", age: $gte: 18);

查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据
db.users.find(creation_date:$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31));

查询 age in (20,22,24,26) 的数据
db.users.find(age: $in: [20,22,24,26]);

查询 age取模10等于0 的数据
db.users.find('this.age % 10 == 0');
或者
db.users.find(age : $mod : [10, 0]);

匹配所有
db.users.find(favorite_number : $all : [6, 8]);
可以查询出name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ]
可以不查询出name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ]

查询不匹配name=B*带头的记录
db.users.find(name: $not: /^B.*/);
查询 age取模10不等于0 的数据
db.users.find(age : $not: $mod : [10, 0]);

#返回部分字段
选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)
db.users.find(, age:1);
db.users.find(, age:3);
db.users.find(, age:true);
db.users.find( name : "bruce" , age:1);
0为false, 非0为true

选择返回age、address和_id字段
db.users.find( name : "bruce" , age:1, address:1);

排除返回age、address和_id字段
db.users.find(, age:0, address:false);
db.users.find( name : "bruce" , age:0, address:false);

数组元素个数判断
对于name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] 记录
匹配db.users.find(favorite_number: $size: 3);
不匹配db.users.find(favorite_number: $size: 2);

$exists判断字段是否存在
查询所有存在name字段的记录
db.users.find(name: $exists: true);
查询所有不存在phone字段的记录
db.users.find(phone: $exists: false);

$type判断字段类型
查询所有name字段是字符类型的
db.users.find(name: $type: 2);
查询所有age字段是整型的
db.users.find(age: $type: 16);

对于字符字段，可以使用正则表达式
查询以字母b或者B带头的所有记录
db.users.find(name: /^b.*/i);

$elemMatch(1.3.1及以上版本)
为数组的字段中匹配其中某个元素

javascript查询和$where查询
查询 age > 18 的记录，以下查询都一样
db.users.find(age: $gt: 18);
db.users.find($where: "this.age > 18");
db.users.find("this.age > 18");
f = function() return this.age > 18 db.users.find(f);

排序sort()
以年龄升序asc
db.users.find().sort(age: 1);
以年龄降序desc
db.users.find().sort(age: -1);

限制返回记录数量limit()
返回5条记录
db.users.find().limit(5);
返回3条记录并打印信息
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) print('my age is ' + user.age));
结果
my age is 18
my age is 19
my age is 20

限制返回记录的开始点skip()
从第3条记录开始，返回5条记录(limit 3, 5)
db.users.find().skip(3).limit(5);

查询记录条数count()
db.users.find().count();
db.users.find(age:18).count();
以下返回的不是5，而是user表中所有的记录数量
db.users.find().skip(10).limit(5).count();
如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0)
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分组group()
假设test表只有以下一条数据
domain: "www.mongodb.org"
, invoked_at: d:"2009-11-03", t:"17:14:05"
, response_time: 0.05
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"

使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count;
db.test.group(
cond: "invoked_at.d": $gt: "2009-11", $lt: "2009-12"
, key: http_action: true
, initial: count: 0, total_time:0
, reduce: function(doc, out) out.count++; out.total_time+=doc.response_time
, finalize: function(out) out.avg_time = out.total_time / out.count
);

[

"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05

]

Java 应用示例
要使用Java操作MongoDB的话，要到官方网站下载一个驱动包，把包导入后，可以尝试来操作了（记得一定要开着服务器）
首先介绍一下比较常用的几个类
Mongo：连接服务器，执行一些数据库操作的选项，如新建立一个数据库等
DB：对应一个数据库，可以用来建立集合等操作
DBCollection：对应一个集合（类似表），可能是我们用得最多的，可以添加删除记录等
DBObjec：接口和BasicDBObject对象：表示一个具体的记录，BasicDBObject实现了DBObject，因为是key-value的数据结构，所以用起来其实和HashMap是基本一致的
DBCursor：用来遍历取得的数据，实现了Iterable和Iterator
接下来实际的操作一下，代码如下：
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import com.mongodb.BasicDBObject;
import com.mongodb.DB;
import com.mongodb.DBCollection;
import com.mongodb.DBCursor;
import com.mongodb.DBObject;
import com.mongodb.Mongo;
import com.mongodb.MongoException;
public class MongoDbTest
  public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException
    //Mongo m = new Mongo();
//Mongo m = new Mongo("localhost");
//获得数据库服务
Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);
//得到数据库mytest
DB db = m.getDB("mytest");
//得到mytest数据库下所有表名
    Set<String> colls = db.getCollectionNames();
    for (String s : colls)
        System.out.println(s);

//得到testCollection表
DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");
//new 一个BasicDBObject对象doc
BasicDBObject doc = new BasicDBObject();
//赋值
    doc.put("name", "MongoDB");
    doc.put("type", "database");
doc.put("count", 1);
//又new 一个BasicDBObject对象info
    BasicDBObject info = new BasicDBObject();
    info.put("x", 203);
info.put("y", 102);
//把info放入doc
doc.put("info", info);
//向testCollection表中插入一条数据
coll.insert(doc);
//查询一条数据
    DBObject myDoc = coll.findOne();
    System.out.println(myDoc);
   
    //循环插入100条数据到testCollection
    for (int i=0; i < 100; i++)
      coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));
   
   
   
    //Counting Documents in A Collection
    System.out.println(coll.getCount());
   
    //Using a Cursor to Get All the Documents
    DBCursor cur = coll.find();
    while(cur.hasNext())