MongoDB急速入门

1、前言

前面我们已经介绍过缓存k-v数据库Redis，华为的OpenGauss关系型数据库，今天我们继续介绍一款NoSQL数据库MongoDB。

MongoDB是一款NoSQL（Not Only SQL）数据库。

其拥有很多的优点：

扩展性强
高性能
分布式（HA）

但是其也拥有一些缺点：

事务能力弱
占用空间大
不支持热重启

即便如此，也不妨碍它是一款强大，优秀的文档型数据库的客观事实。

2、快速开始

为了方便，我们这里使用windows版本的MongoDB来做学习演示。

2.1、下载MongoDB_Windows版本

从以下链接下载MongoDB社区程序.zip：

➤ MongoDB的下载中心

在版本下拉列表中，选择要下载的MongoDB版本。
在平台下拉菜单中，选择Windows。
在Package下拉列表中，选择zip。
点击下载。

以上步骤摘自：MongoDB中文社区

以上步骤很是清楚，但是我的网络无法完成下载，慢的和蜗牛一样。索性我选择了XX下载之家不到5分钟就完成了下载。

下载完成后，我们将MongoDB的zip包解压，然后把解压后的MongoDB文件中的bin路径添加到环境变量即可。

2.2、启动MongoDB

2.2.1、启动服务端

PS E:\demo> mkdir db
PS E:\demo> mongod --dbpath db

在windows terminal中执行上述命令，出现waiting for connections on port 27017即证明MongoDB服务端启动成功。

2.2.2、使用客户端连接

PS E:\> mongo
MongoDB shell version v4.0.3
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
Implicit session: session { "id" : UUID("c752f19d-cfde-4b8f-85ca-48372e273eed") }
MongoDB server version: 4.0.3
...省略...
>

没错，就是这么简单，MongoDB连接完成。

2.3、基础命令

2.3.1、查看数据库

> db             # 查看当前所在的数据库
test
> show dbs       # 查看所有数据库
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
>

如上，你发现了什么问题没有？

为什么当前所在的数据库是test，但是所有数据库中没有test库。经过验证，当数据库中没有数据的时候就会不展示。

那我们向其中插入一些数据看看效果？

2.3.2、数据插入和查询

> db.test.insert({"name":"phyger","age":18})    # 数据插入
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test.find()                                # 数据查询
{ "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"), "name" : "phyger", "age" : 18 }
> db.test.find({"name":"phyger"})               # 根据name查询
{ "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"), "name" : "phyger", "age" : 18 }
> db.test.find({"age":18})                      # 根据年龄查询
{ "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"), "name" : "phyger", "age" : 18 }
> db.test.find().pretty()                       # 查询结果美化pretty
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
>

save方法，插入：

> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{ "_id" : ObjectId("62bad0b8b63fec7fa1ee0c4a"), "name" : "phyger-2" }
> db.test.insert({"_id":ObjectId("62bad0b8b63fec7fa1ee0c4a"),"name":"phyger-3"})    # 使用重复的id插入，会保存
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 11000,
                "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.test index: _id_ dup key: { : ObjectId('62bad0b8b63fec7fa1ee0c4a') }"
        }
})
> db.test.save({"_id":ObjectId("62bad0b8b63fec7fa1ee0c4a"),"name":"phyger-3"})    # 使用重复的id保存，会更新
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>

insert和save的区别：

insert在id重复的时候，不允许插入；save在id重复的时候，会更新。

2.3.3、更新数据

更新数据的语法格式：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

justOne：默认为false，会删除匹配到的所有对象；如果指定为true或者1，则只会删除匹配到的第一个对象。

writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。

> db.test.update({"name":"phyger"},{$set:{"name":"phyger-0"}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger-0",
        "age" : 18
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-1",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
>

如上，使用了update{query,update}语句将查询到的对象进行了修改。

$set:{update}中的$set:的作用就是指定字段修改，如果不带$set:，那么被查询到的对象将会被update覆盖，即会丢失其他字段。

就像这样：

> db.test.update({"name":"phyger-0"},{"name":"phyger-00"})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test.find().pretty()
{ "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"), "name" : "phyger-00" }
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-1",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
>

Oops，phyger-0对象原有的age字段被更新丢了。即全量更新了。

当我们查询到有多个数据的时候，怎么更新呢？

> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger-0",
        "age" : 19
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-1",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
> db.test.update({"age":19},{$swt:{"name":"phyger-19"}})
WriteResult({
        "nMatched" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nModified" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 9,
                "errmsg" : "Unknown modifier: $swt"
        }
})
> db.test.update({"age":19},{$set:{"name":"phyger-19"}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger-19",
        "age" : 19
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-1",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
>

如上，可以看到，直接update只能更新第一条数据，怎么修改查询到的多个数据呢？

> db.test.find({"age":19}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger-19",
        "age" : 19
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-1",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
> db.test.update({"age":19},{$set:{"name":"phyger-19a"}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })
> db.test.find({"age":19}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac83d6e89996fc64680e6"),
        "name" : "phyger-19a",
        "age" : 19
}
{
        "_id" : ObjectId("62bac98bb63fec7fa1ee0c48"),
        "name" : "phyger-19a",
        "age" : 19,
        "home" : "china"
}
>

如上，在更新的时候加上{multi:true}参数，即可实现批量的修改。

upsert参数

如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入

> db.test.update({"age":19},{$set:{"name":"phyger-19a"}},{multi:true,upsert:1})
WriteResult({
        "nMatched" : 0,
        "nUpserted" : 1,
        "nModified" : 0,
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60")
})
> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bac979b63fec7fa1ee0c47"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 20
}
{ "_id" : ObjectId("62bad0b8b63fec7fa1ee0c4a"), "name" : "phyger-3" }
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
>

如上，使用{multi:true,upsert:1}参数后，，因为没有匹配到数据，无法更新，所以直接插入了数据，但是我们的update是$set:指定了参数name，没有指定age，但是更新插入后却将原有name为phyger-19a的整个对象恢复了出来（恢复的是最近的状态，比如一个对象被改了很多次然后删掉了，我们在update不存在的对象的时候指定upsert为1，query的对象匹配到了被删除的对象，则只会恢复被删除对象最后一次的数据）。

证明了：MongoDB的删除只是标记，实际未做删除，在下次更新插入的时候会将数据恢复。

2.3.4、删除数据

删除操作的语法格式：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

> db.test.remove({"age":19},{justOne:1})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.test.remove({"age":19},{justOne:1})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> db.test.remove({"age":19},{justOne:1})
WriteResult({ "nRemoved" : 0 })

如上，携带{justOne:1}参数，一次只删除一个，如果不带，则会一次全部删除匹配到的结果。

2.4、逻辑语句

2.4.1、AND

> db.test.find({"name":"phyger-2","age":18}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 18
}
>

以上，在query条件中多个,隔开的条件之间就是ADN关系。

2.4.2、OR

> db.test.find({$or:[{"name":"phyger-2"},{"age":19}]}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{ "_id" : ObjectId("62bad4ddc008bae5b3cdce85"), "name" : "phyger-2" }
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 18
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad64cc008bae5b3cdce99"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 19
}
>

如上，语句{$or:[{"name":"phyger-2"},{"age":19}]}中的{"name":"phyger-2"}和{"age":19}之间的关系就是OR。

2.5、条件语句

当我们想要根据某个字段的条件来进行查询的时候需要使用到MongoDB的条件语句。

(>) 大于 : $gt
(<) 小于 : $lt
(>=) 大于等于 : $gte
(<= ) 小于等于 : $lte

> db.test.find({age:{$gt:18}}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad64cc008bae5b3cdce99"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 19
}
>

> db.test.find({age:{$gte:18}}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 18
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad64cc008bae5b3cdce99"),
        "name" : "phyger-2",
        "age" : 19
}
>

以上为大于和大于等于，小于和小于等于类似。

3、高级功能

3.1、$type

用于获取指定字段的指定类型数据库。

比如我想获取，name字段全部为string的数据。

> db.test.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad64cc008bae5b3cdce99"),
        "name" : 321222,
        "age" : 19
}
> db.test.find({"name": {$type:"string"}}).pretty()   # 指定类型为:string
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty()         # 指定类型为：2 相当于string
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
>

3.2、Limit和Skip

limit用于限制查询到的数据数量。

> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty().limit(1)
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
>

skip一般用于和limit结合，用于跳过指定数量的数据。

> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty().limit(2)
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty().limit(2).skip(1)
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
>

如上，limit出来的两条数据，使用skip(1)会跳过第一条。

3.3、排序

> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
>
> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty().sort({"age":1})
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
> db.test.find({"name": {$type:2}}).pretty().sort({"age":-1})
{
        "_id" : ObjectId("62bad325c008bae5b3cdce60"),
        "age" : 19,
        "name" : "phyger-19a"
}
{
        "_id" : ObjectId("62bad63fc008bae5b3cdce94"),
        "name" : "phyger",
        "age" : 18
}
>

如上，我们使用sort({"age":1}就可以根据age进行升序排序，使用sort({"age":-1}就可以根据age进行降序排序。

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