MongoDB理论知识+MongoDB安装与启动+使用MongoDB常用命令

本篇博客讲带大家了解MongoDB的理论知识，然后进行window系统MongoDB安装，Docker 环境下MongoDB安装。

有关于MongoDB语法（更加详细更加多类型的）https://www.geek-share.com/detail/2745408860.html

什么是MongoDB

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

​MongoDB 同时也可以说是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

​​MongoDB 的官方网站地址是：http://www.mongodb.org/

MongoDB特点

​MongoDB 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。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。具体特点总结如下：

（1）面向集合存储，易于存储对象类型的数据

（2）模式自由

（3）支持动态查询

（4）支持完全索引，包含内部对象

（5）支持复制和故障恢复

（6）使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

（7）自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

（8）支持 Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl 及 C++语言的驱动程序，
社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序

（9） 文件存储格式为 BSON（一种 JSON 的扩展）

MongoDB体系结构

MongoDB的逻辑结构是一种层次结构。主要由：

文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的，用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。

（1）MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。

（2）多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。

（3）多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。

（4）一个 MongoDB 实例支持多个数据库（database）。

文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

MongoDB数据类型

基本数据类型

null：用于表示空值或者不存在的字段，{“x”:null}

布尔型：布尔类型有两个值true和false，{“x”:true}

数值：shell默认使用64为浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数）， {“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}

字符串：UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据，{“x”：“呵呵”}

日期：日期被存储为自新纪元依赖经过的毫秒数，不存储时区，{“x”:new Date()}

正则表达式：查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法与JavaScript的正则表达式相同，{“x”: /[abc]/}

数组：数据列表或数据集可以表示为数组，{“x”： [“a“，“b”,”c”]}

内嵌文档：文档可以嵌套其他文档，被嵌套的文档作为值来处理，{“x”:{“y”:3 }} 对象Id：对象id是一个12字节的字符串，是文档的唯一标识，{“x”: objectId() }

二进制数据：二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在shell中使用。如果要将非utf-字符保存到数据库中，二进制数据是唯一的方式。

代码：查询和文档中可以包括任何JavaScript代码，{“x”:function(){/…/}}

什么样的功能适合使用MongoDB

吐槽和评论两项功能存在以下特点：

（1）数据量大

（2）写入操作频繁

（3）价值较低

对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储

MongoDB安装与启动

window系统MongoDB安装

双击"mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi” 按照提示步骤安装即可。安装完成后，软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中。

我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe，为了方便我们每次启动，我将C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中。

启动

（1）首先打开命令提示符，创建一个用于存放数据的目录

md d:\data

（2）启动服务

mongod ‐‐dbpath=d:\data(data文件的路径)

我们在启动信息中可以看到，mongoDB的默认端口是27017

如果我们想改变默认的启动端口，可以通过–port来指定端口

在命令提示符输入以下命令即可完成登陆

mongo

退出mongodb

exit

Docker 环境下MongoDB安装

在宿主机创建mongo容器

docker run --name mongodb -p 27017:27017 -d mongo

远程登陆

在bin目录下打开cmd，输入命令

mongo 192.168.184.134

MongoDB常用命令

4000

选择和创建数据库的语法格式：use 数据库名称

如果数据库不存在则自动创建

以下语句创建student数据库

use student

插入文档的语法格式：db.集合名称.insert(数据)

以下语句插入文档数据

db.student.insert({"_id":1,"name":"宋政宏","sex":"男","age":25,"introduce":"帅哥"})

查询集合的语法格式：db.集合名称.find()

如果我们要查询student集合的所有文档，我们输入以下命令:

db.spit.find()

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。

上述操作如图:

输入以下测试语句:

db.student.insert({"_id":2,"name":"吴语","sex":"男","age":23,"introduce":"中庸"})
db.student.insert({"_id":3,"name":"华楠","sex":"女","age":21,"introduce":"女神"})
db.student.insert({"_id":4,"name":"山蒲","sex":"男","age":24,"introduce":"小胖"})
db.student.insert({"_id":5,"name":"穆斯","sex":"男","age":26,"introduce":"男神"})

如果我想按一定条件来查询，比如我想查询age为25的记录，怎么办？很简单！只要在find()中添加参数即可，参数也是json格式，如下

db.student.find({"age":25})

如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用findOne命令来实现

db.student.findOne({"age":25})

如果你想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果，例如：

db.student.find().limit(3)

修改文档的语法结构：db.集合名称.update(条件,修改后的数据)

如果我们想修改_id为1的记录，年龄为26，输入以下语句：

db.student.update({_id:"1"},{"age":NumberInt(26)})

执行后，我们会发现，这条文档除了age字段其它字段都不见了，为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

db.student.update({_id:"2"},{$set:{"age":NumberInt(26)}})

删除文档的语法结构：db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.student.remove({})

如果删除"age"=26的记录，输入以下语句

db.student.remove({"age":26})

统计记录条件使用count()方法。以下语句统计student集合的记录数

db.student.count()

如果按条件统计 ，例如：统计age为26的记录条数

db.student.count({"age":26})

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：/模糊查询字符串/

例如，我要查询姓名中带有"宋"的所有文档，代码如下

db.student.find({"name":/政/})

如果要查询姓名中"宋"开头的，代码如下：

db.student.find({"name":/^宋/})

大于 小于 不等于
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value

db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value

db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value

db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value

db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询年龄大于25的记录

db.student.find({"age":{$gt:25}})

包含与不包含

包含使用$in操作符。
示例：查询age字段包含25,26的文档

db.student.find({"age":{$in:[25,26]}})

不包含使用$nin操作符。
示例：查询age字段不包含25,26的文档

db.student.find({"age":{$nin:[25,26]}})

条件连接

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用 $ and操作符将条件进行关联。（相当于SQL的and）
格式为：$and:[ { },{ },{ } ]
示例：查询age大于23且小于26的文档

db.student.find({$and:[ {"age":{$gte:23}} ,{"age":{$lt:26} }]})

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用or操作符进行关联，与前面and的使用方式相同
格式为：$or:[ { },{ },{ } ]
示例：查询sex为"男"，或者age小于25的文档记录

db.student.find({$or:[ {"sex":"男"} ,{"age":{$lt:25} }]})

列值增长
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符来实现

db.student.update({_id:"2"},{$inc:{"age":NumberInt(1)}}	)

其实列值增长跟点赞功能更配