MongoDB安装及使用

mmbang 贡献于2013-03-25

作者 微软用户  创建于2013-03-25 06:37:00   修改者微软用户  修改于2013-03-25 06:38:00字数7641

文档摘要:mongodb由C++写就,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。    
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MongoDB安装及使用 mongodb由C++写就,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。     安装及使用: 首先在Ubuntu上安装MongoDB。 下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0 1.                   解压文件. $ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz 2.                  为MongoDB创建数据目录,默认情况下它将数据存储在/data/db $ sudo mkdir -p /data/db/ $ sudo chown `id -u` /data/db 3.                  启动MongoDB服务. $ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin $ ./mongod 4.                  打开另一个终端,并确保你在MongoDB的bin目录,输入如下命令. $ ./mongo 一些概念 一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中,因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的 key-value数据库不一样的是,它的value中存储了结构信息,所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率,根据官方文档,当数据量达到50GB以上数据时,Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。 BSON BSON是Binary JSON 的简称,是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型。如:BSON有Date类型和BinDate类型。 BSON被比作二进制的交换格式,如同Protocol Buffers,但BSON比它更“schema-less”,非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。 BSON有以下三个特点: 1.  轻量级 2.  跨平台 3.  效率高 命名空间 MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同:java.util.List;用来管理数据库中的数据。 索引 mongodb可以对某个字段建立索引,可以建立组合索引、唯一索引,也可以删除索引,建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个唯一索引:_id,如果插入数据时没有指定_id,服务会自动生成一个_id,为了充分利用已有索引,减少空间开销,最好是自己指定一个unique的key为_id,通常用对象的ID比较合适,比如商品的ID。   shell操作数据库:      1.  超级用户相关:          1. #进入数据库admin use admin          2. #增加或修改用户密码           db.addUser('name','pwd')          3. #查看用户列表           db.system.users.find()          4. #用户认证           db.auth('name','pwd')          5. #删除用户           db.removeUser('name')          6. #查看所有用户           show users          7. #查看所有数据库           show dbs          8. #查看所有的collection           show collections          9. #查看各collection的状态           db.printCollectionStats()         10. #查看主从复制状态           db.printReplicationInfo()         11. #修复数据库           db.repairDatabase()         12. #设置记录profiling,0=off 1=slow 2=all           db.setProfilingLevel(1)         13. #查看profiling           show profile         14. #拷贝数据库           db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')         15. #删除collection           db.mail_addr.drop()         16. #删除当前的数据库           db.dropDatabase()            2. 增删改          1. #存储嵌套的对象 db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})            2. #存储数组对象 db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})            3. #根据query条件修改,如果不存在则插入,允许修改多条记录             db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)          4. #删除yy=5的记录             db.foo.remove({'yy':5})          5. #删除所有的记录             db.foo.remove()      3. 索引          1. #增加索引:1(ascending),-1(descending)          2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});          3. #索引子对象          4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})          5. #查看索引信息          6. db.foo.getIndexes()          7. db.foo.getIndexKeys()          8. #根据索引名删除索引          9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')      4. 查询          1. #查找所有         2. db.foo.find()         3. #查找一条记录         4. db.foo.findOne()         5. #根据条件检索10条记录         6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)         7. #sort排序         8. db.deliver_status.find({'From':'ixigua@sina.com'}).sort({'Dt',-1})          9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)         10. #count操作         11. db.user_addr.count()         12. #distinct操作,查询指定列,去重复         13. db.foo.distinct('msg')         14. #”>=”操作         15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})         16. #子对象的查找         17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})    5. 管理          1. #查看collection数据的大小          2. db.deliver_status.dataSize()          3. #查看colleciont状态          4. db.deliver_status.stats()          5. #查询所有索引的大小          6. db.deliver_status.totalIndexSize()   5.  advanced queries:高级查询 条件操作符  $gt : >  $lt : <  $gte: >=  $lte: <=  $ne : !=、<>  $in : in  $nin: not in  $all: all  $not: 反匹配(1.3.3及以上版本)  查询 name <> "bruce" and age >= 18 的数据  db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});  查询 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的数据  db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});  查询 age in (20,22,24,26) 的数据  db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});  查询 age取模10等于0 的数据  db.users.find('this.age % 10 == 0');  或者  db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});  匹配所有  db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});  可以查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }  可以不查询出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }  查询不匹配name=B*带头的记录  db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});  查询 age取模10不等于0 的数据  db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});  #返回部分字段  选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)  db.users.find({}, {age:1});  db.users.find({}, {age:3});  db.users.find({}, {age:true});  db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});  0为false, 非0为true  选择返回age、address和_id字段  db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});  排除返回age、address和_id字段  db.users.find({}, {age:0, address:false});  db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});  数组元素个数判断  对于{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录  匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});  不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});  $exists判断字段是否存在  查询所有存在name字段的记录  db.users.find({name: {$exists: true}});  查询所有不存在phone字段的记录  db.users.find({phone: {$exists: false}});  $type判断字段类型  查询所有name字段是字符类型的  db.users.find({name: {$type: 2}});  查询所有age字段是整型的  db.users.find({age: {$type: 16}});  对于字符字段,可以使用正则表达式  查询以字母b或者B带头的所有记录  db.users.find({name: /^b.*/i});  $elemMatch(1.3.1 及以上版本)  为数组的字段中匹配其中某个元素  Javascript查询和$where查询  查询 age > 18 的记录,以下查询都一样  db.users.find({age: {$gt: 18}});  db.users.find({$where: "this.age > 18"});  db.users.find("this.age > 18");  f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);  排序sort()  以年龄升序asc  db.users.find().sort({age: 1});  以年龄降序desc  db.users.find().sort({age: -1});  限制返回记录数量limit()  返回5条记录  db.users.find().limit(5);  返回3条记录并打印信息  db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)});  结果  my age is 18  my age is 19  my age is 20  限制返回记录的开始点skip()  从第3条记录开始,返回5条记录(limit 3, 5)  db.users.find().skip(3).limit(5);  查询记录条数count()  db.users.find().count();  db.users.find({age:18}).count();  以下返回的不是5,而是user表中所有的记录数量  db.users.find().skip(10).limit(5).count();  如果要返回限制之后的记录数量,要使用count(true)或者count(非0)  db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);  分组group()  假设test表只有以下一条数据  { domain: "www.mongodb.org"  , invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"}  , response_time: 0.05  , http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"  }  使用group统计test表11月份的数据count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count;  db.test.group(  { cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}}  , key: {http_action: true}  , initial: {count: 0, total_time:0}  , reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time }  , finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count }  } );  [  {  "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",  "count" : 1,  "total_time" : 0.05,  "avg_time" : 0.05  }  ]   Java 应用示例 要使用Java操作MongoDB的话,要到官方网站下载一个驱动包,把包导入后,可以尝试来操作了(记得一定要开着服务器) 首先介绍一下比较常用的几个类 Mongo:连接服务器,执行一些数据库操作的选项,如新建立一个数据库等 DB:对应一个数据库,可以用来建立集合等操作 DBCollection:对应一个集合(类似表),可能是我们用得最多的,可以添加删除记录等 DBObjec:接口和BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,因为是key-value的数据结构,所以用起来其实和HashMap是基本一致的 DBCursor:用来遍历取得的数据,实现了Iterable和Iterator 接下来实际的操作一下,代码如下: import java.net.UnknownHostException; import java.util.List; import java.util.Set; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBCursor; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.Mongo; import com.mongodb.MongoException; public class MongoDbTest {   public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException {     //Mongo m = new Mongo(); //Mongo m = new Mongo("localhost"); //获得数据库服务 Mongo m = new Mongo("localhost", 27017); //得到数据库mytest DB db = m.getDB("mytest"); //得到mytest数据库下所有表名     Set colls = db.getCollectionNames();     for (String s : colls) {         System.out.println(s); } //得到testCollection表 DBCollection coll = db.getCollection("testCollection"); //new 一个BasicDBObject对象doc BasicDBObject doc = new BasicDBObject(); //赋值     doc.put("name", "MongoDB");     doc.put("type", "database"); doc.put("count", 1); //又new 一个BasicDBObject对象info     BasicDBObject info = new BasicDBObject();     info.put("x", 203); info.put("y", 102); //把info放入doc doc.put("info", info); //向testCollection表中插入一条数据 coll.insert(doc); //查询一条数据     DBObject myDoc = coll.findOne();     System.out.println(myDoc);         //循环插入100条数据到testCollection     for (int i=0; i < 100; i++) {       coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));     }             //Counting Documents in A Collection     System.out.println(coll.getCount());         //Using a Cursor to Get All the Documents     DBCursor cur = coll.find();     while(cur.hasNext()) {

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