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MongoDB 基本使用记录

MongoDB 基本使用的说明,大部分内容来自 runoob

1. 关于 MongoDB 的启动和安全验证

1.1. 配置文件

如果是原生 MongoDB 启动服务,那么应该是没有验证的。但是如果在配置文件中写入

security:
authentication: enabled

这样每个数据库都可以有独立的管理员了。

1.2. 启动

使用命令,按照配置文件中的参数来启动 mongod 服务

Terminal window
mongod --config /opt/homebrew/etc/mongod.conf

1.3. 数据库管理员

给 admin 表添加管理员

// use admin
db.createUser({
user: 'admin',
pwd: '123456',
roles: [{ role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' }]
})

给 test 表添加用户 admin

// use test
db.createUser({
user: 'admin',
pwd: '123456',
roles: [{ role: 'dbOwner', db: 'test' }]
})

于是我们可以在进入这个数据库后,使用命令

db.auth('admin', '123456')

才能看到数据库的内容。

1.4. 关闭数据库服务

进入 mongo

db.shutdownServer()

Question

其实还不是很明白每个数据库都有自己的管理员,在自定义的数据库添加用户之后,虽然在 admin 表的 system.users 已经能看到有这个用户了,但是好像有时候还是没法验证。

2. 基本操作

2.1. 查询

这块其实感觉没什么好讲的,对于这样的文档查询,就是去匹配键值对,也就是说可以这样去描述查询语句

db.students.find({ name: 'Jack' })

这样就可以查到 name 属性值为 Jack 的文档。当然,还有一些例如 findOne 之类的用法,其实都比较简单。

2.2. 插入

关于插入,有两种方式:insert 和 save。两者还是有区别的

  • insert:当没有冲突时插入,但有冲突时抛出异常
  • save:没有冲突时插入,有冲突时替换

然而 insert 的效率据说要比 save 高,毕竟它只有一个插入的操作,如果 hash 冲突就会引发异常,这是比较明显的。而 save 这样操作就要去解决这样的冲突,而后去替换,这样操作听上去可能理所应当地,效率更低了。

与此同时,还有一些例如 insertMany 之类的批量插入的方法,传入的就是列表了。

db.students.insert({
name: 'Milly',
age: 18
})
db.students.insertMany([
{ name: 'Jack', age: 20 },
{ name: 'Tim', age: 22, salary: 3000 },
])

2.3. 更新

使用 update 方法

db.collection.update(
<query>, // 查询的条件
<update>, // 更新的对象和一些操作符
{
upsert: <boolean>, // 不存在则插入
multi: <boolean>, // 存在多条匹配则全部更新,否则只更新第一个
writeConcern: <document> // 抛出异常的级别
}
)

针对 <update>,有一些必要的描述:

  • 如果直接写一个对象,那么应该会将匹配到的这个文档直接替换为新给定的文档
  • 使用 $set: { key: value } 可以只将对象的这个属性更新为新的值
db.students.update(
{ name: 'Jack' },
{ $set: { age: 20 } } // 只将年龄更新为 20
)
db.students.update(
{ name: 'Tim' },
{ $inc: { salary: 2000 } } // 给 Tim 增加 2000 工资
)

使用 save 方法

上面已经提到,不再赘述。

2.4. 删除

db.collection.deleteOne(query)
db.collection.deleteMany(query)

在这种数据库中直接删除文档其实是相当划不来的,这样会破坏其索引,而它本质的操作就是给数据加一个隐藏的已删除属性

2.5. 条件运算符

找出大于 19 岁的对象

db.students.find({ age: { $gt: 19 } })

有了这样一个例子,剩余的一些操作符就相对来说很简单了:

  • $gt $gte 大于 / 大于等于
  • $lt $lte 小于 / 小于等于
  • $eq $ne 相等 / 不等

2.6. Limit & skip

  • limit 用于限制查询记录的条数
  • skip 用于跳过一定数量的文档

查询第 11 条到 15 条记录

db.students.find().skip(10).limit(5)

2.7. 排序

key 指定排序的字段,1 指定为升序,-1 为降序

db.students.find().sort({ age: 1 })

2.8. 聚合

建议使用 MongoDB Compass 作为辅助

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

AGGREGATE_OPERATION 为一个数组,包含了一系列处理的对象。这些对象被放到一个管道 (pipeline) 中,层层处理最后输出。如果没有指定 $out 输出到哪里,则会使用临时集合。

[
{ // 跳过 100k 条数据
$skip: 100000
},
{ // 使用 group 聚合
$group: {
_id: { // 将下面这个 Object 作为 key
provinceName: '$provinceName',
updateTime: {
$substr: ['$updateTime', 0, 10]
}
},
// 以下作为其他的查询属性
continentName: { $first: '$continentName' },
continentEnglishName: { $first: '$continentEnglishName' },
countryName: { $first: '$countryName' },
countryEnglishName: { $first: '$countryEnglishName' },
provinceName: { $first: '$provinceName' },
provinceEnglishName: { $first: '$provinceEnglishName' },
province_zipCode: { $first: '$province_zipCode' },
province_confirmedCount: { $first: '$province_confirmedCount' },
province_curedCount: { $first: '$province_curedCount' },
province_suspectedCount: { $first: '$province_suspectedCount' },
province_deadCount: { $first: '$province_deadCount' },
updateTime: { $first: '$updateTime' }
}
},
{ // 按照 _id.updateTime 升序排序
$sort: { '_id.updateTime': 1 }
},
{ // 结果合并到集合中
// 使用 $out 覆盖到输出集合中
$merge: 'ProvinceData'
}
]

其他的用法待补充

3. 高级用法

3.1. Map Reduce

老朋友了,用这个方法处理数据非常灵活。先上官方的流程图

_public/posts-imgs/map-reduce.bakedsvg.svg

其实看流程图应该也就一目了然了。它主要就是这样几步骤

  1. 查询匹配的数据
  2. 遍历这些数据,把需要用到的数据提取出来,得到一系列 { key: values } 的键值对
  3. 对数据进行筛选,从 values 中计算出有意义的值,作为 value 输出

最终结果为一个 { key: value } 的数组。(这就是为什么我最终还是用聚合来处理数据了😭它会把数据封装成 Object😩)

To be continued…

#MongoDB #数据库 #NoSQL #Database