May 25, 2022

Last updated on May 25, 2022

MongoDB 基本使用记录

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

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

查询匹配的数据
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
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