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进阶-MongoDB 知识梳理
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了进阶-MongoDB 知识梳理，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8616字，纯文字阅读大概需要13分钟。
内容图文
文档数据库,存储的是文档(Bson的二进制化).
二、MongoDB安装
http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html
三、MongoDB优点
- 面向文档存储(类JSON数据模式简单而强大)
- 动态查询
- 全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组
- 查询记录分析
- 快速,就地更新
- 高效存储二进制大对象 (比如照片和视频)
- 复制和故障切换支持
- Auto- Sharding自动分片支持云级扩展性
- MapReduce 支持复杂聚合
- 商业支持,培训和咨询
四、MongoDB缺点
- 不支持事务（进行开发时需要注意，哪些功能需要使用数据库提供的事务支持）
- MongoDB占用空间过大 （不过这个确定对于目前快速下跌的硬盘价格来说，也不算什么缺点了）
- MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方
- 在32位系统上，不支持大于2.5G的数据(很多操作系统都已经抛弃了32位版本，所以这个也算不上什么缺点了，3.4版本已经放弃支持32 位 x86平台)
五、MongoDB特点
- 内部执行引擎为JS解释器, 把文档存储成bson结构,在查询时,转换为JS对象,并可以通过熟悉的js语法来操作.
六、MongoDB和关系型数据库区别
- 传统型数据库: 结构化数据, 定好了表结构后,每一行的内容,必是符合表结构的,就是说--列的个数,类型都一样.
- mongo文档型数据库: 表下的每篇文档,都可以有自己独特的结构(bson对象都可以有自己独特的属性和值)
七、MongoDB注意事项
数据类型是敏感的，在对数据进行判断的时候 一定要看好类型 字符串的一定要加‘‘ 数字则不用
八、MongoDB入门命令
8.1: show dbs 查看当前的数据库
8.2 use databaseName 选库
8.2 show tables/collections 查看当前库下的collection
8.3 如何创建库? Mongodb的库是隐式创建,你可以use 一个不存在的库 然后在该库下创建collection,即可创建库
8.4 db.createCollection(‘collectionName’) 创建collection
8.5 collection允许隐式创建 db.collectionName.insert(document);
8.6 db.collectionName.drop() 删除collection
8.7 db.dropDatabase();删除database
九、MongoDB CRUD 命令
C
介绍: mongodb存储的是文档,. 文档是bson格式的对象.
语法: db.collectionName.insert(document);
1: 增加单篇文档
Db.collectionName.insert({title:’nice day’});
2: 增加单个文档,并指定_id
Db.collectionName.insert({_id:8,age:78,name:’lisi’});
3. 增加多个文档
db.collectionName.insert(
[
{time:‘friday‘,study:‘mongodb‘},
{_id:9,gender:‘male‘,name:‘QQ‘}
]
D
语法: db.collection.remove(查询表达式, 选项);
选项是指 {justOne:true/false},是否只删一行, 默认为false
注意
1: 查询表达式依然是个json对象
2: 查询表达式匹配的行,将被删掉.
3: 如果不写查询表达式,collections中的所有文档将被删掉.
例1: db.stu.remove({sn:’001’});
删除stu表中 sn属性值为’001’的文档
例2: db.stu.remove({gender:’m’,true});
删除stu表中gender属性为m的文档,只删除1行.
U
改谁? --- 查询表达式
改成什么样? -- 新值 或 赋值表达式
操作选项 ----- 可选参数
语法: db.collection.update(查询表达式,新值,选项);
例:
db.news.update({name:‘QQ‘},{name:‘MSN‘});
是指选中news表中,name值为QQ的文档,并把其文档值改为{name:’MSN’},
结果: 文档中的其他列也不见了,改后只有_id和name列了.
即--新文档直接替换了旧文档,而不是修改
如果是想修改文档的某列,可以用$set关键字
db.collectionName.update(query,{$set:{name:’QQ’}})
修改时的赋值表达式
$set 修改某列的值
$unset 删除某个列 db.表名.update({条件表达式},{赋值表达式:{字段名}})
$rename 重命名某个列
$inc 增长某个列
$setOnInsert 当upsert为true时,并且发生了insert操作时,可以补充的字段.
Option的作用:
{upsert:true/false,multi:true/false}
Upsert---是指没有匹配的行,则直接插入该行.(和mysql中的replace一样)
例:db.stu.update({name:‘wuyong‘},{$set:{name:‘junshiwuyong‘}},{upsert:true});
如果有name=’wuyong’的文档,将被修改
如果没有,将添加此新文档
例:
db.news.update({_id:99},{x:123,y:234},{upsert:true});
没有_id=99的文档被修改,因此直接插入该文档
multi: 是指修改多行(即使查询表达式命中多行,默认也只改1行,如果想改多行,可以用此选项)
例:
db.news.update({age:21},{$set:{age:22}},{multi:true});
则把news中所有age=21的文档,都修改
R
语法: db.collection.find(查询表达式,查询的列);
Db.collections.find(表达式,{列1:1,列2:1});
例1:db.stu.find()
查询所有文档 所有内容
例2: db.stu.find({},{gendre:1})
查询所有文档,的gender属性 (_id属性默认总是查出来)
例3: db.stu.find({},{gender:1, _id:0})
查询所有文档的gender属性,且不查询_id属性
例3: db.stu.find({gender:’male’},{name:1,_id:0});
查询所有gender属性值为male的文档中的name属性
db.表名.find({条件表达式},{显示字段名(1：显示，0：隐藏) ‘,‘ 分割})
查询表达式:
1: 最简单的查询表达式
{filed:value} ,是指查询field列的值为value的文档
2: $ne --- != 查询表达式
{field:{$nq:value}}
作用--查filed列的值 不等于 value 的文档
3: $nin --> not in
4: $all
语法: {field:{$all:[v1,v2..]}}
是指取出 field列是一个数组,且至少包含 v1,v2值
5: $exists
语法: {field:{$exists:1}}
作用: 查询出含有field字段的文档
6: $nor,
{$nor,[条件1,条件2]}
是指 所有条件都不满足的文档为真返回
7:用正则表达式查询 以”诺基亚”开头的商品
例:db.goods.find({goods_name:/诺基亚.*/},{goods_name:1});
8: 用$where表达式来查询
例: db.goods.find({$where:‘this.cat_id != 3 && this.cat_id != 11‘});
注意: 用$where查询时, mongodb是把bson结构的二进制数据转换为json结构的对象,
然后比较对象的属性是否满足表达式.
速度较慢
十、游标操作
游标是什么\?
通俗的说,游标不是查询结果,而是查询的返回资源,或者接口.
通过这个接口,你可以逐条读取.
就像php中的fopen打开文件,得到一个资源一样, 通过资源,可以一行一行的读文件.
声明游标:
var cursor = db.collectioName.find(query,projection);
Cursor.hasNext() ,判断游标是否已经取到尽头
Cursor. Next() , 取出游标的下1个单元
用while来循环游标
var mycursor = db.bar.find({_id:{$lte:5}})
while(mycursor.hasNext()) {
printjson(mycursor.next());
}
例:
// 声明游标
var cursor = db.goods.find();
// 循环游标
for(var doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.next());}
也可以简写:
for(var cursor=db.goods.find(), doc=true;cursor.hasNext();) { printjson(cursor.next());}
游标还有一个迭代函数,允许我们自定义回调函数来逐个处理每个单元.
cursor.forEach(回调函数);
例:
var cursor = db.goods.find();
var gettitle = function(obj) {print(obj.goods_name)}
cursor.forEach(gettitle);
游标在分页中的应用
比如查到10000行,跳过100页,取10行.
一般地,我们假设每页N行, 当前是page页
就需要跳过前 (page-1)*N 行, 再取N行, 在mysql中, limit offset,N来实现
在mongo中,用skip(), limit()函数来实现的
如 var mycursor = db.bar.find().skip(9995);
则是查询结果中,跳过前9995行
查询第901页,每页10条
则是 var mytcursor = db.bar.find().skip(9000).limit(10);
通过cursor一次性得到所有数据, 并返回数组.
例:
var cursor = db.goods.find();
printjson(cursor.toArray()); //看到所有行
printjson(cursor.toArray()[2]); //看到第2行
注意: 不要随意使用toArray()
原因: 会把所有的行立即以对象形式组织在内存里.
可以在取出少数几行时,用此功能
十一、索引
1：索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引
2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序
3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.
查看查询计划
db.find(query).explain();
常用命令:
查看当前索引状态: db.collection.getIndexes();
创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1}); 1是升续 2是降续
删除单个索引
db.collection.dropIndex({filed:1/-1});
一下删除所有索引
db.collection.dropIndexes();
创建多列索引 db.collection.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1});
创建子文档索引
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});
创建唯一索引:
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1}, {unique:true});
创建稀疏索引:
稀疏索引的特点------如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引.
与之相对,普通索引,会把该文档的field列的值认为NULL,并建索引.
适宜于: 小部分文档含有某列时.
db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true});
db.tea.find();
{ "_id" : ObjectId("5275f99b87437c610023597b"), "email" : "a@163.com" }
{ "_id" : ObjectId("5275f99e87437c610023597c"), "email" : "b@163.com" }
{ "_id" : ObjectId("5275f9e887437c610023597e"), "email" : "c@163.com" }
{ "_id" : ObjectId("5275fa3887437c6100235980") }
如上内容,最后一行没有email列,
如果分别加普通索引,和稀疏索引,
对于最后一行的email分别当成null 和 忽略最后一行来处理.
根据{email:null}来查询,前者能查到,而稀疏索引查不到最后一行.
创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引快,但是,无能对范围查询进行优化.
适宜于---随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});
重建索引
一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.
可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.
类似mysql中的optimize table
db.collection.reIndex()
索引的一些知识点
普通索引采用二叉树来进行查找不加索引 如果表内1000个数据 我要获取第99条 直接读到99(一条条读)
加索引 直接采用二叉树
哈希索引 直接生成Hash值 直接找到 速度快
但是如果是数据多 硬盘速度跟不上 Hash速度并没有比普通索引快多少 因为值都随机放到磁盘中某个位置上 还要进行查找 很消耗性能
索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引
2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序
3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.
进阶-MongoDB 知识梳理
标签：工具 内存 属性 散列 处理 支持 切换 ++ ash
本文系统来源：http://www.cnblogs.com/yi1036943655/p/7133428.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的进阶-MongoDB 知识梳理全部内容，希望文章能够帮你解决进阶-MongoDB 知识梳理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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