*:first-child {
margin-top: 0 !important;
}
body>*:last-child {
margin-bottom: 0 !important;
}
/* BLOCKS
=============================================================================*/
p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre {
margin: 15px 0;
}
/* HEADERS
=============================================================================*/
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
margin: 20px 0 10px;
padding: 0;
font-weight: bold;
-webkit-font-smoothing: antialiased;
}
h1 tt, h1 code, h2 tt, h2 code, h3 tt, h3 code, h4 tt, h4 code, h5 tt, h5 code, h6 tt, h6 code {
font-size: inherit;
}
h1 {
font-size: 28px;
color: #000;
}
h2 {
font-size: 24px;
border-bottom: 1px solid #ccc;
color: #000;
}
h3 {
font-size: 18px;
}
h4 {
font-size: 16px;
}
h5 {
font-size: 14px;
}
h6 {
color: #777;
font-size: 14px;
}
body>h2:first-child, body>h1:first-child, body>h1:first-child+h2, body>h3:first-child, body>h4:first-child, body>h5:first-child, body>h6:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0;
}
a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 {
margin-top: 0;
padding-top: 0;
}
h1+p, h2+p, h3+p, h4+p, h5+p, h6+p {
margin-top: 10px;
}
/* LINKS
=============================================================================*/
a {
color: #4183C4;
text-decoration: none;
}
a:hover {
text-decoration: underline;
}
/* LISTS
=============================================================================*/
ul, ol {
padding-left: 30px;
}
ul li > :first-child,
ol li > :first-child,
ul li ul:first-of-type,
ol li ol:first-of-type,
ul li ol:first-of-type,
ol li ul:first-of-type {
margin-top: 0px;
}
ul ul, ul ol, ol ol, ol ul {
margin-bottom: 0;
}
dl {
padding: 0;
}
dl dt {
font-size: 14px;
font-weight: bold;
font-style: italic;
padding: 0;
margin: 15px 0 5px;
}
dl dt:first-child {
padding: 0;
}
dl dt>:first-child {
margin-top: 0px;
}
dl dt>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}
dl dd {
margin: 0 0 15px;
padding: 0 15px;
}
dl dd>:first-child {
margin-top: 0px;
}
dl dd>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}
/* CODE
=============================================================================*/
pre, code, tt {
font-size: 12px;
font-family: Consolas, "Liberation Mono", Courier, monospace;
}
code, tt {
margin: 0 0px;
padding: 0px 0px;
white-space: nowrap;
border: 1px solid #eaeaea;
background-color: #f8f8f8;
border-radius: 3px;
}
pre>code {
margin: 0;
padding: 0;
white-space: pre;
border: none;
background: transparent;
}
pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #ccc;
font-size: 13px;
line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
border-radius: 3px;
}
pre code, pre tt {
background-color: transparent;
border: none;
}
kbd {
-moz-border-bottom-colors: none;
-moz-border-left-colors: none;
-moz-border-right-colors: none;
-moz-border-top-colors: none;
background-color: #DDDDDD;
background-image: linear-gradient(#F1F1F1, #DDDDDD);
background-repeat: repeat-x;
border-color: #DDDDDD #CCCCCC #CCCCCC #DDDDDD;
border-image: none;
border-radius: 2px 2px 2px 2px;
border-style: solid;
border-width: 1px;
font-family: "Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;
line-height: 10px;
padding: 1px 4px;
}
/* QUOTES
=============================================================================*/
blockquote {
border-left: 4px solid #DDD;
padding: 0 15px;
color: #777;
}
blockquote>:first-child {
margin-top: 0px;
}
blockquote>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}
/* HORIZONTAL RULES
=============================================================================*/
hr {
clear: both;
margin: 15px 0;
height: 0px;
overflow: hidden;
border: none;
background: transparent;
border-bottom: 4px solid #ddd;
padding: 0;
}
/* TABLES
=============================================================================*/
table th {
font-weight: bold;
}
table th, table td {
border: 1px solid #ccc;
padding: 6px 13px;
}
table tr {
border-top: 1px solid #ccc;
background-color: #fff;
}
table tr:nth-child(2n) {
background-color: #f8f8f8;
}
/* IMAGES
=============================================================================*/
img {
max-width: 100%
}
-->
MongoDB基础 2018-12-14
一个基于分布式文件存储的数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富 MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key-value)对组成，MongoDB文档类似于JSON对象，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组
MongoDB不同平台的安装
MongoDB概念
由于MongoDB数据库在关系型和非关系型数据库之间，其数据库结构类似关系型数据库
SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明
database database 数据库
table collection 数据库表/集合
row document 数据记录行/文档
column field 数据字段/域
index index 索引
table joins 表连接,MongoDB不支持
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键
RDBMS MongoDB
数据库 数据库
表格 集合
行 文档
列 字段
表联合 嵌入文档
主键 主键 (MongoDB 提供了 key 为 _id
连接MongoDB数据库
mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]
1.mongodb:// 固定格式，必须制定
2.username:password@ 可选，连接到数据库后会参数登录这个数据库
3.host1 必须指定一个host
4.portx 可选指定端口，不填默认27017
5./database 如果指定username:password@，连接并验证登录指定数据库，若不指定，默认打开test数据库
6.?options 连接选项，所有连接选项都是键值对name=value，键值对之间通过&或；隔开
MongoDB数据库查看
mongodb中默认的数据库为test，如果没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中
- use database_name
- 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库
- show dbs
- 查看所有数据库
- show tables
- 查看某数据中的所有集合
- db.数据库名.insert({'key':'value'})
- 刚创建的数据库并不在数据库列表中，插入数据才显示
MongoDB删除数据库
-db.dropDatabase()
- 删除当前数据库，默认为test
- db.集合名.drop()
- 删除数据库中的集合
MongoDB创建/删除 集合（相当于表）
- db.createCollection(name,options) 创建
- name:要创建的集合名称
- options：可选参数，指定有关内存大小以及索引
- capped 布尔
- 如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
- autoindeld 布尔
- 如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
- size 数值
- 为固定集合指定一个最大值(字节计)
- max 数值
- 指定固定集合包含文档的最大数量
- db.collection.drop() 删除
- 成功删除选定集合，则drop()方法返回true 否则返回false
MongoDB插入文档
文档的数据结构和json基本一样
所有存储在集合中的数据都是BSON格式
BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式
-mongodb 使用insert()或save()方法向集合中插入文档
-insert() 当插入数据中 _id在文档中存在则报错
- save（） 当插入数据中 _id存在则覆盖原来文档
-db.集合名.insert(document)
MongoDB更新/删除文档
-更新文档 db.集合名.update/save()
-update(
<query>, #查询条件
<update>, #update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc）等，也可以理解为sql update查询内set后面
{
upsert:<boolean>, #可选 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
multi:<boolean>, #可选 mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern:<document> #可选 抛出异常的级别
}
)
- save(
document>, #文档数据
{
writeConcern: <document> 可选，抛出异常
}
)
- 删除文档 db.集合名.remove()
在文档删除前先通过find()命令判断执行条件是否正确
- remove（
<query>, #可选 删除文档的条件
<justOne> #可选 如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern: <document> （可选）抛出异常的级别
）
MongoDB查询文档
-find #查询所有
- db.集合名称.find()
-findone（） #查询第一个
- db.集合名称.findone()
-pretty（） #将结果格式化
- db.集合名称.find().pretty()
比较运算符
| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {<key>:<value>} |
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() | where by = '菜鸟教程' |
| 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 |
逻辑运算符
- and
- db.集合名称.find({key1:value1,key2:value2})
- or
- db.集合名称.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
范围运算符
-in
- db.集合名.find(
{
$in:[范围值]
}
模糊匹配
- / /
- db.集合名.find(
{
<key>:/匹配字段/
}
)
正则表达式
-使用 // 或 $regex 编写正则表达式
-实例：
db.集合名.find({stu:/^abc/})
db.集合名.find({stu:{$regex:"^abc"}})
-db.集合名.find(
{
<field>:{$regex:"pattern",$options:"<options>"}
}
)
-options可选项：可以组合使用
-i 忽略大小写
-m 多行匹配模式
-x 忽略非转义的空白字符
-s 单行匹配模式
Limit与skip方法
需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录，可以使用MongoDB的Limit方法，
limit()方法
-limit()
- db.集合名.find().limit(number)
- 接受一个数字参数，该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。
- skip() 默认参数为0
- db.集合名.find().skip(number)
- 跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。
-两个方法可以组合使用
- db.集合名.find().skip(num).limit(num)
或 db.集合名.find().limit(num).skip(num)
MongoDB排序、统计个数、消除重复
-sort() #排序
- db.集合名.find().sort({key:1})
- sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，
- 其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。
- count() #统计个数
- db.集合名.find().count()
或 db.集合名.count({条件})
- distinct() #消除重复（对数据去重）
- db.集合名.distinct(key，{条件})
MongoDB投影
-字符的显示
-实例：db.stu.find({age:{$gt:18},{name:1,_id:0}})
- 设置为1显示，_id设置为0不显示
MongoDB索引
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
-createIndex（） #创建索引
- db.集合名.createIndex(keys,options)
- Key 值为你要创建的索引字段（一致多个key），1 为指定按升序创建索引，-1 为指定按降序创建索引
- ooptions参数参考地址:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-indexing.html
-getIndexts() #查看当前集合所有索引
- db.集合名.getIndexs()
- dropIndex() #删除集合指定索引
- db.集合名.dropIndex("索引名")
- dropIndexs() #删除集合所有索引
- totalIndexSize() #查看集合索引大小
- db.集合名.totalIndexSize()
MongoDB聚合
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
- aggregate()
- db.集合名称.aggregate(aggregate_opeation)
聚合表达式
处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : | {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本 | 。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道
- 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
- MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
| 常用管道 | 作用 |
|---|---|
| $project | 修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。 |
| $match | 用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。 |
| $limit | 用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。 |
| $skip | 在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。 |
| $unwind | 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 |
| $group | 将集合中的文档分组，可用于统计结果。 |
| $sort | 将输入文档排序后输出。 |
| $geoNear | 输出接近某一地理位置的有序文档。 |
管道实例：以下的例子均无数据作为前提，通过自行脑补
1.$group
将集合中的文档分组，可用于统计结果
- 实例：求学生总人数，平均年龄
db.stu.aggregate(
{
_id:null, #其分组的依据是 _id:后面的字段
counter:{$sum:1},
avgage:{$avg:'$age'} #需要执行的字段需要添加 $
}
)
2.$project
修改输入文档的结构
-实例：在$group 中的输出结果 存在 _id ,可通过$project修改
db.stu.aggregate(
{$group:{_id:'$gender',count:{$sum:1},avg_age:{$avg:'$age'}}},
{$project:{gender:'$_id',count:1,avg_age:1,_id:0}} #当_id设置为0 ，其字段隐藏
)
3.$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档,把结果交给下一管道，find()不可以
-实例：选择年龄大于20的学生，观察男性和女性有多少人
db.stu.aggregate(
{ $match:{ age:{$gt:20} } },
{ $group:{_id:"$gender",count:{$sum:1} } },
{ $project:{ _id:0,gender:"$_id",count:1 } }
)
4.sort()
将输入文档排序后输出 -实例：查询学生信息，按年龄升序 db.stu.aggregate( { $sort:{age:1} } )
5.limit()
在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
-实例：跳过前两个文档
db.stu.aggreagate(
{
$limit:2
}
)
6.unwind()
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
-实例1：
添加实验数据：db.t1.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
执行：
db.t1.aggregate(
{$unwind:'$size'}
)
结果：
{"_id":1,"item":"t-shirt","size":"S"},
{"_id":1,"item":"t-shirt","size":"S"},
{"_id":1,"item":"t-shirt","size":"S"}
-实例2：保留某字段没有对应拆分的集合,(即保留size为null或为空的文档)
db.t1.aggregate(
{
$unwind:{
path:'$size',preserveNullAandEmptyArrays:true
}
}
)
MongoDB复制（副本集）和分片
详情请点击此博文
MongoDB复制集
复制的基本架构：由3台服务器组成，一个三成员的复制集，由三个有数据，或者两个有数据，一个作为仲裁者
MongoDB分片
高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上。
解决方案：
垂直扩展：增加更多的CPU和存储资源来扩展容量。 水平扩展：将数据集分布在多个服务器上。水平扩展即分片。
分片集群架构
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| Config Server | 存储集群所有节点、分片数据路由信息。默认需要配置3个Config Server节点。 |
| Mongos | 提供对外应用访问，所有操作均通过mongos执行。一般有多个mongos节点。数据迁移和数据自动平衡。 |
| Mongod | 存储应用数据记录。一般有多个Mongod节点，达到数据分片目的。 |
1. mongos ：数据路由，和客户端打交道的模块。mongos本身没有任何数据，他也不知道该怎么处理这数据，去找config server
2. config server：所有存、取数据的方式，所有shard节点的信息，分片功能的一些配置信息。可以理解为真实数据的元数据。
3. shard：真正的数据存储位置，以chunk为单位存数据。
MongoDB备份与恢复
-mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h MongoDB所在服务器地址 例如：127.0.0.1:27017
-d 需要备份的数据库实例 例如：test
-o 备份的数据存放位置 例如：c:/data/dump
-mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
-host<:port>,-h <:port>
- MongoDB所在服务器地址，默认：localhost:27017
- db,-d:
- 需要恢复的数据库实例，例如：test
- drop:
- 恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份数据
- <path>:
- mongorestore 最后的一个参数，设置备份数据所在位置，例如：c:\data\dump\test。
- 你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项，--dir也可以设置备份目录。
- dir：
- 指定备份的目录
- 不能同时指定<path>和 --dir选项