MongoDB入门

环境交代

操作系统： CentOS 6.8 64位

mongodb: 4.06

安装

官方下载地址：https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62

阿里云镜像地址：

mongodb-server: https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6/mongodb-org/4.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-server-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm

mongodb-shell: https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6/mongodb-org/4.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-shell-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm

如果我们下载的mongodb是社区版的源码包，那么官方已经帮我们编译好，因此不需要我们再次编译，我们只需将下载的文件解压后移动到安装目录即可，比如：移动到/usr/local/mongodb。

当然我们这里使用的是rpm包安装:

下载：

 wget https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6/mongodb-org/4.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-server-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm
 
 wget https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6/mongodb-org/4.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-shell-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm

安装

rpm -ivh mongodb-org-server-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh mongodb-org-shell-4.0.6-1.el6.x86_64.rpm

执行完以上两个步骤，安装完成后，我们的系统中会多出两个命令：mongo（客户端）和 mongod（服务端），同时生成一个配置文件在/etc/mongod.conf。

启动

启动服务端

方式1：

# 指定配置文件启动
mongod --config /etc/mongod.conf

方式2：

如果先使用上一种方式启动，那么使用下面的方法的时候很可能会遇到错误，错误可根据报错内容以及日志内容进行解决。默认日志路径：/var/log/mongodb/mongod.log。以下方式启动，会默认使用/etc/mongod.conf的配置文件。

# 启动
service mongod start
# 重启
service mongod restart
# 关闭
service mongod stop

# 设置开机启动
chkconfig mongod on

mongodb配置说明请参考：

https://www.jianshu.com/p/ba63f6c5ad04

https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/3130231.html

启动客户端

# 启动客户端连接服务端
mongo

#客户端的更多使用方式查看
mongo --help

使用

基本使用

# 查看数据库
show dbs
show databases

查看数据表（其实叫集合更合适）的列表
show tables
show collections

# 切换数据库
use tableName 

# 查看命令帮助
db.help() 

# 删除tableName表，tableName为表名称
db.tableName.drop() 

# 删除当前切换到的数据库
db.dropDatabase() 

# 创建表
db.createCollection(tableName)

隐式添加

如果下级结构添加了，那么上级结构自动也被添加

比如：我在一个不存在的数据库下创建了一张表，那么这个数据库会被自动创建。

数据表也支持隐式创建

插入数据

db.tableName.insert()

例1：往user表插入一条

db.user.insert({'name':'shusheng'})
db.user.insertOne({'name':'shusheng'})

例2：往user表插入多条

db.user.insert([{'name':'郭昌松','age':20}, {'name':'李志友','girl':['李文斌,李志光']}])
db.user.insertMany([{'name':'郭昌松','age':20}, {'name':'李志友','girl':['李文斌,李志光']}])

MongoDb支持的数据类型

数据类型	说明	补充说明
Object ID	文档id
String	字符串	必须是utf-8编码
Boolean	布尔值	只能是 true或者false
Double	浮点型
Arrays	数据（列表）
Object	类似于Python的字典或者js中的json
Null	只能存Null
TimeStamp	时间戳
Date	unix格式的时间 `YYYY-MM-DD`	`new Date('2019-02-14')`

注：

每个文档都有的一个属性，其名字为_id，我们可以自己设置，如果未设置，那么mongodb会自动抱我生成，类型为Object ID。自动生成的Object ID是由12位的16进制数组成。前4个为当前时间戳，接下来3个位机器ID，接下来2个为mongodb服务的进程id，最后为自增数据、

查询数据

db.tableName.find(where, fileds)

where：查询条件，可选
fileds获取指定的列，可选

操作	格式	范例	关系型数据库中的类似语句
等于	`{<key>:<value>}`	`db.col.find({"by":"书生"}).pretty()`	`where by = '书生'`
小于	`{<key>:{$lt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()`	`where likes < 50`
小于或等于	`{<key>:{$lte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()`	`where likes <= 50`
大于	`{<key>:{$gt:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()`	`where likes > 50`
大于或等于	`{<key>:{$gte:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()`	`where likes >= 50`
不等于	`{<key>:{$ne:<value>}}`	`db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()`	`where likes != 50`

注：使用pretty()可以让查询到的数据以更好看的形式展现。

例1：

db.member.find({name:'baba'})

查询name='baba'的记录

例2：

db.member.find({name:'baba',age:30})

查询name='baba'并且age=30的记录

例3：

db.member.find({age:{$lt:26}})

查询age小于26的记录

例4：

db.member.find({age:{$lt:26, $gt:20}})

查询age大于20小于26的记录

例5：（投影操作）

db.user.find({},{name: 1, _id: 0 })

查询所有的数据，只获取name列的值。name的值为1表示获取该列的值，为0表示不获取该列的值。

附：以格式化后的结构展示查询结果

db.tableName.find(where).pretty()

删除数据

db.member.remove(where,justOne)

where：删除的条件表达式
justOne：当符合条件的文档有多条时，为true只删除一条记录，为false表示全部删除，默认为false

更新数据

基本语法：

db.tableName.update(where, data, upsert, multi)

where：条件表达式（更新的条件）
data：要更新的数据
upsert：为true时，表示如果根据查询条件表达式找不到记录，则将准备更新的数据插入到表中作为一条新记录，默认为false
multi：默认为false，表示只更新符合条件的一条记录，如果为true时，表示更新所有的符合条件的记录，该参数必须在含有$操作下才生效

例子的数据准备：

db.member.insert({name: 'baba', age: 30, sex: '男', 'money': 999999999})

默认情况下，update会覆盖整个文档（整条记录内容）

例1：

db.member.update({name: 'baba'},{'money': 99999999998})

执行完上面的操作，整条记录会变成：{'money': 99999999998}

只更改部分字段值

db.tableName.update(条件表达式, {$set: 修改的内容})

$set 可以指定修改某些字段（键）

例2：

db.member.update({name: 'baba'}, {$set: {'money': 99999999998}})

执行完上面的操作，整条记录会变成：{name: 'baba', age: 30, sex: '男', 'money': 99999999998}

例3：第三个参数的使用例子

db.member.update({name: 'bingbing'}, {name: 'libingbing', age: 40}, true)

如果根据{name: 'bingbing'}找不到符合条件的记录，则将{name: 'libingbing', age: 40}插入到数据表中作为一条新记录。

例4：第四个参数的使用例子

正确使用方法：

db.member.update({name: '小锅'}, {$set: {name: '火锅', age: 3}}, false, true)

错误使用方法：

db.member.update({name: '小锅'}, {name: '火锅', age: 3}, false, true)

读取指定数量的文档

会用到limit()和skip()。

limit(n)：获取指定数量的文档

skip(n)：跳过指定数量的文档

db.member.find({age: 20}).limit(3)

db.member.find({age: 20}).skip(1)

db.member.find({age: 20}).limit(3).skip(1)

db.member.find({age: 20}).skip(1).limit(3)

排序 `sort()`

db.member.find().sort({age: -1, sex: 1})

统计 `count()`

db.member.find().count()
db.member.find({条件})count()
db.member.count()
db.member.count({条件})

去重 `distinct()`

# 去重字段要被引号包着
db.member.distinct("去重字段")

db.member.distinct("去重字段", {条件})

聚合操作 `aggregate()`

mongodb的聚合操作是基于管道来处理的。文档可以多个处理过程（stage），各个过程之间由管道相连，每一步处理的结果会是下一步处理的输入值。类似于流水线处理。

基本语法：

db.表名称.aggregate({管道: {处理表达式}})

常用管道有：

管道名称	说明
$group	分组操作
$match	过滤
$project	修改文档结构，如：重命名、增加、删除字段等
$sort	排序后输出
$limit	限制条数
$skip	跳过文档
$unwind	将数组类型的列进行拆分

常用处理表达式有：

表达式名称	说明
$sum	求和
$avg	求平均值
$min	求最小值
$max	求最大值
$push	在结果文档中插入值到一个数组中
$first	获取一个文档数据
$last	获取最后一个文档数据

Python操作MongoDB

pip3 install pymongo

https://blog.csdn.net/adley_app/article/details/80715630

https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9242687.html

设置用户和密码

开启认证

mongod --auth  # 启用认证

创建管理员用户

use admin

db.createUser({user:"admin",pwd:"password",roles:["root"]})

admin（用户名）password（密码）root（超级账号）

内建角色

Read：允许用户读取指定数据库
readWrite：允许用户读写指定数据库
dbAdmin：允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile
userAdmin：允许用户向system.users集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户
clusterAdmin：只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。
readAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限
readWriteAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限
userAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限
dbAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。
root：只在admin数据库中可用。超级账号，超级权限

认证登录

db.auth("用户名", "密码")

MongoDB role 类型

数据库用户角色（Database User Roles）
　　　　read：授予User只读数据的权限
　　　　readWrite：授予User读写数据的权限

数据库管理角色（Database Administration Roles）：
　　　　dbAdmin：在当前dB中执行管理操作
　　　　dbOwner：在当前DB中执行任意操作
　　　　userAdmin：在当前DB中管理User

备份和还原角色（Backup and Restoration Roles）：
　　　　backup
　　　　restore

跨库角色（All-Database Roles）：
　　　　readAnyDatabase：授予在所有数据库上读取数据的权限
　　　　readWriteAnyDatabase：授予在所有数据库上读写数据的权限
　　　　userAdminAnyDatabase：授予在所有数据库上管理User的权限
　　　　dbAdminAnyDatabase：授予管理所有数据库的权限

集群管理角色（Cluster Administration Roles）：
　　　　clusterAdmin：授予管理集群的最高权限
　　　　clusterManager：授予管理和监控集群的权限，A user with this role can access the config and local databases, which are used in sharding and replication, respectively.
　　　　clusterMonitor：授予监控集群的权限，对监控工具具有readonly的权限
　　　　hostManager：管理Server

添加数据库用户

use 数据库名

db.createUser({user: "flowpp", pwd: "flopww", roles: [{ role: "dbOwner", db: "flowpp" }]}) 

# 创建用户flowpp,设置密码flopww，设置角色dbOwner

查看系统用户

use admin

db.system.users.find()  # 显示当前系统用户

删除用户

注：删除用户的时候需要切换到用户管理的数据库才可以删除

use admin

switched to db admin

db.dropUser("flowpp")

false

2.切换flowpp ，删除用户flowpp，删除成功

use flowpp

switched to db flowpp

db.dropUser("flowpp")

true

MongoDB入门

环境交代

安装

下载：

安装

启动

启动服务端

启动客户端

使用

基本使用

隐式添加

插入数据

MongoDb支持的数据类型

查询数据

删除数据

更新数据

更多查询条件

逻辑运算符的使用

范围运算符 `$in`、`$nin`

正则条件使用定界符 `//`或者`$regex`

自定义查询 `$where`

读取指定数量的文档

排序 `sort()`

统计 `count()`

去重 `distinct()`

聚合操作 `aggregate()`

Python操作MongoDB

设置用户和密码

开启认证

创建管理员用户

内建角色

认证登录

MongoDB role 类型

添加数据库用户

查看系统用户

删除用户

注：删除用户的时候需要切换到用户管理的数据库才可以删除

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使用

基本使用

隐式添加

插入数据

MongoDb支持的数据类型

查询数据

删除数据

更新数据

更多查询条件

逻辑运算符的使用

范围运算符 $in、$nin

正则条件 使用定界符 //或者$regex

自定义查询 $where

读取指定数量的文档

排序 sort()

统计 count()

去重 distinct()

聚合操作 aggregate()

Python操作MongoDB

设置用户和密码

开启认证

创建管理员用户

内建角色

认证登录

MongoDB role 类型

添加数据库用户

查看系统用户

删除用户

注：删除用户的时候需要切换到用户管理的数据库才可以删除

范围运算符 `$in`、`$nin`

正则条件使用定界符 `//`或者`$regex`

自定义查询 `$where`

排序 `sort()`

统计 `count()`

去重 `distinct()`

聚合操作 `aggregate()`