8天学通MongoDB

发表于 | 更新于: | 分类于 ， | 阅读次数:
字数统计: 1,850 | 阅读时长 ≈ 8

文档：https://www.mongodb.org.cn/tutorial/9.html
https://docs.mongodb.com/manual/

菜鸟文档：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

toc and abstract of fore4days.
<!–
# 8天学通MongoDB

简单入门；简要抄了前四天。后四天高级过了一下，理解没有不知道。反正没有实践过
这几天(2018年3月）掌握了一些简单API的高级操作，主要是操作符的使用；还是和php 搭配
从文章链接可以大概看到发表时间

–>

2017.9.22 星期五 17:24

Ⅰ 基础入门

1 下载

目录结构：mongodb /bin/*.exe GNU-AGPL–3.0 README THIRD-PARTY-NOTICES

2 启动 mongod –path=E:mongodb/db

先建立数据存放文件夹 mongodb/db

3 基本操作

  1. insert

    db.person.insert({"name":"jack","age":20})

  2. find 

    db.person.find()

  3. update

    db.person.update({"name":"jack"},{"name":"joe","age":30})

  4. remove (count)

    db.person.remove()
db.person.find()
db.person.count()

Ⅱ 细说增删查改

插曲：打不开mongodbl–》干掉“lock file”文件（管理方式中分享）

一 insert操作

JSON BSON

  1. 单条插入
    mongo命令打开的是js shell,所以js语法同。 

    var single={.. }       
db.person.insert(single)
  2. 批量插入
    没有提供给shell 这样的方法，可以自己写for循环,里面insert

    二 find操作

  3. $gt $gte $lt $lte $ne 无 ===== >,>=,<,<=,!=,=

    db.mycol.find({"likes":{$lt:50}})
  4. 无 $or $in $nin ========and,or,in,notin
  5. 正则

  6. $where

    db.user.find({$where:function(){return this.name=='jack'}})

    三 update操作

  7. 整体更新
    update （上一篇的）

  8. 局部更新

    1. $inc increase，没有就创建

      db.user.update({"name":"jack},{$inc:{"age":30}})

    2. $set 

      db.user.update({"name":"jack},{$set:{"age":30}})

  9. upsert操作
    没查到就新增一条,避免 update，add判断。。第三个参数设true

    db.user.update({"name":"jack},{$inc:{"age":30}},true)
  10. 批量更新
    第四个参数设为true

四 remove操作

上一篇讲了

Ⅲ 细说高级操作

主要包括：聚合，游标

一 聚合

count distinct group mapReduce

  1. count 

    db.person.count()
db.person.count({"age":20})

  2. distinct

    db.person.distinct("age")

  3. group
    三个参数
    过滤：两个可选参数:conditon finalize

    db.person.group({
    "key":{"age":true},//分组的key
    "initial":{"person":[]},//每组都分享一个“初始函数”:20一个，22一个
    "$reduce":function(cur,prev){
        //cur当前文档对象，  
        //prev上一次function操作的累计对象，第一次为{"person":[]}。有多少文档，就调用继承
        prev.person.push(cur.name)
    },
    "finalize":function(){
        out.count=out.person.length;
    },
    "condition":{"age":{$lt:25}}
})
//输出
[
    {
        "age":20,
        "person":["jack","mary"],
        "count":2  //可选参数
    },
    {
        "age":22,
        "person":["jack2","mary2","fugui"],
        "count":3   //可选参数
    },
    //过滤后下面的就没有了
    {
        "age":26,
        "person":["jack11","mary"]
    }
]

  4. mapReduce
    这玩意算是聚合函数中最复杂的了，不过复杂也好，越复杂就越灵活。

    mapReduce其实是一种编程模型，用在分布式计算中，其中有一个“map”函数，一个”reduce“函数。

    • map：
      这个称为映射函数，里面会调用emit(key,value)，集合会按照你指定的key进行映射分组。

    • reduce：
      这个称为简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce(key,value)中的key就是

      emit中的key，vlaue为emit分组后的emit(value)的集合，这里也就是很多{“count”:1}的数组。

    • mapReduce:
      这个就是最后执行的函数了，参数为map，reduce和一些可选参数。具体看图可知： 

      function map(){
   emit(this.name,{count:1});
} 
function reduce(key,value){
   var result={count:0};
   for(var i=0;i<value.length;i++){
       result.count+=value[i].count;
   }
   return result;
}

db.person.mapReduce(map,reduce,{"out":"collection"})
{
   "result":"collection",//存放的集合名
   "timeMillis":14,//
   "counts":{
       "input":7,//传入文档的个数
       "emit":,7,//此函数被调用的次数
       "reduce":3,//此函数被调用的次数
       "output":4//最后返回文档的个数
   },
   "ok":1,
}
//最后我们看一下“collecton”集合里面按姓名分组的情况。
db.collection.find()

二 游标

针对这样的操作，list其实并没有获取到person中的文档，
而是申明一个“查询结构”，
等我们需要的时候通过for或者next()一次性加载过来，然后让游标逐行读取，
当我们枚举完了之后，游标销毁，(之后我们在通过list获取时,发现没有数据返回了)

var list=db.person.find();
list.forEach(function(x){
    print(x.name)
})
//逐个输出后
list
//没有数据返回了

当然我们的“查询构造”还可以搞的复杂点，比如分页，排序都可以加进去。
那么这样的“查询构造”可以在我们需要执行的时候执行，大大提高了不必要的花销。

var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);

Ⅳ 索引操作

CURD，通常我们又会花费50%的时间在R上面

5种经典的查找，包括我们今天所说的“索引查找”

我们首先插入10w数据

一 性能分析函数 explain

仔细看红色区域，有几个我们关心的key:
cursor: 这里出现的是”BasicCursor”,什么意思呢，就是说这里的查找采用的是“表扫描”，也就是顺序查找，很悲催啊。
nscanned: 这里是10w，也就是说数据库浏览了10w个文档，很恐怖吧，这样玩的话让人受不了啊。
n: 这里是1，也就是最终返回了1个文档。
millis: 这个就是我们最最最….关心的东西，总共耗时114毫秒。 

db.person.find({"name":"hxc"+1000}).explain()

二 建立索引 ensureIndex

db.person.ensureIndex({"name":1})  //-1降序
db.person.find({"name":"hxc"+1000}).explain()

三 唯一索引

db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
db.person.insert({"name":"hxc","age":20})
db.person.insert({"name":"hxc","age":22})//报错

四 组合索引

  1. 有时候我们的查询不是单条件的，可能是多条件

    db.person.ensureIndex({"name":1,"birthday":1}) 
db.person.ensureIndex({"birthday":1,"name":1})

    看到上图，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的顺序不同都会产生不同的索引，

  2. 那么我们可以用getindexes来查看下person集合中到底生成了那些索引。

    db.person.getIndexes()

  3. 此时我们肯定很好奇，到底查询优化器会使用哪个查询作为操作，呵呵，还是看看效果图： 

    db.person.find({"birthday":"1989-3-2","name":"jack"}).explain()

    看完上图我们要相信查询优化器，它给我们做出的选择往往是最优的，因为我们做查询时，查询优化器会使用我们建立的这些索引来创建查询方案，

    如果某一个先执行完则其他查询方案被close掉，这种方案会被mongodb保存起来，

  4. 当然如果非要用自己指定的查询方案，这也是可以的，在mongodb中给我们提供了hint方法让我们可以暴力执行。

    db.person.find({"birthday":"1989-3-2","name":"jack"}).hint({"birthday":"1989-3-2","name":"jack"}).explain()

五 删除索引

可能随着业务需求的变化，原先建立的索引可能没有存在的必要了，

（可能有的人想说没必要就没必要呗，）
但是请记住，索引会降低CUD这三种操作的性能，因为这玩意需要实时维护，所以啥问题都要综合考虑一下，这里就把刚才建立的索引清空掉来演示一下:dropIndexes的使用。

db.person.dropIndexes("name_1")

长_天_B#805 2017.9.22五 19:24

章节 学习情况 截止日期 后期安排
noted 前四天noted 2017.9.22 deSituation
coded 后四天coded 2017.9.22 deSituation
八天全 之前过了一遍 2017.9.* ———-
前四天 看了半块 2017.9.22 5 waitToWork
后四天 ——— ——— dework

Ⅴ 主从复制

Ⅵ 分片技术

Ⅶ 运维技术

Ⅷ 驱动实践

knowledge is no pay,reward is kindness
分享到： 收藏夹 复制网址 邮件 微信 QQ空间 腾讯微博 豆瓣 一键分享 更多
0%