[MongoDB]
MongoDB相关概念
业务应用场景
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。
解释:“三高”需求:
- High performance - 对数据库高并发读写的需求。
- Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
- High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
而MongoDB可应对“三高”需求。
数据操作特点
- 数据量大
- 写入操作频繁
- 价值较低的数据,对事务性要求不高
什么时候选择MongoDB
在架构选型上,除了上述的三个特点外,如果你还犹豫是否要选择它?可以考虑以下的一些问题:
应用不需要事务及复杂 join 支持
新应用,需求会变,数据模型无法确定,想快速迭代开发
应用需要2000-3000以上的读写QPS(更高也可以)
应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
应用发展迅速,需要能快速水平扩展
应用要求存储的数据不丢失
应用需要99.999%高可用
应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合,可以考虑 MongoDB,2个及以上的符合,选择 MongoDB 绝不会后悔。
体系结构
MongoDB是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散,是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON,所以它既可以存储比较复杂的数据类型,又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档,它是一个由字段和值对(fifield:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象,即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型,它的值除了使用基本的一些类型外,还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
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 | fifield | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
嵌入文档 | MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接 | |
primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
数据模型
MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON(Binary-JSON)文档的格式存储在磁盘上。
BSON(Binary Serialized Document Format)是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。BSON和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象,但是BSON有JSON没有的一些数据类型,如Date和BinData类型。
BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法,支持内嵌的文档对象和数组对象,具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点,可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高,但它的缺点是空间利用率不是很理想。
数据类型 | 描述 | 举例 |
---|---|---|
字符串 | UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 | {“x” : “foobar”} |
对象id | 对象id是文档的12字节的唯一 ID | {“X” :ObjectId() } |
布尔值 | 真或者假:true或者false | {“x”:true}+ |
数组 | 值的集合或者列表可以表示成数组 | {“x” : [“a”, “b”, “c”]} |
32位,64位整数 | 没有该类型,统一存为浮点 | |
64位浮点数 | shell中的数字就是这一种类型 | {“x”:3.14159,”y”:3} |
null | 表示空值或者未定义的对象 | {“x”:null} |
undefined | 文档中也可以使用未定义类型 | {“x”:undefifined} |
符号 | 不支持,shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式,采用JavaScript的正则表达式语法 | {“x” : /foobar/i} |
代码 | 文档中还可以包含JavaScript代码 | {“x” : function() { /* …… */ }} |
二进制数据 | 无法使用 | |
最大/最小值 | BSON包括一个特殊类型,表示可能的最大值。shell中没有这个类型。 |
MongoDB的特点
- 高性能
- 高可用性
- 高扩展性
- 丰富的查询支持
- 动态模式等
单机部署启动
1 | mongod --dbpath=..\data\db |
基本命令
数据库操作
选择和创建数据库
1 | #选择和创建 |
Tips:
- 在 MongoDB 中,集合只有在内容插入后才会创建。 就是说,创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录),集合才会真正创建。
- MongoDB 中默认的数据库为 test,如果你没有选择数据库,集合将存放在 test 数据库中。
- 有一些数据库名是保留的,可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
- admin: 从权限的角度来看,这是”root”数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
- local: 这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
- config: 当Mongo用于分片设置时,config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信
数据库删除
1 | #删除语法 |
Tips:主要用来删除已经持久化的数据库
集合创建&删除
1 | #集合的显式创建(了解) |
文档基本CRUD
文档的插入
1 | #单个文档插入 |
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
document | document or array | 要插入到集合中的文档或文档数组。((json格式) |
writeConcern | ducument | Optional. |
ordered | Boolean | 默认为true |
Tips
- comment集合如果不存在,则会隐式创建
- mongo中的数字,默认情况下是double类型,如果要存整型,必须使用函数NumberInt(整型数字),否则取出来就有问题了
- 插入当前日期使用 new Date()
- 插入的数据没有指定 _id ,会自动生成主键值
- 如果某字段没值,可以赋值为null,或不写该字段。
1 | #批量插入 |
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
document | document or array | 要插入到集合中的文档或文档数组。((json格式) |
writeConcern | ducument | Optional. |
ordered | Boolean | 默认为true |
Tips
插入时指定了 _id ,则主键就是该值。
如果某条数据插入失败,将会终止插入,但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败,因此,可以使用try catch进行异常捕捉处理,测试的时候可以不处理。
文档的查询
1 | #查询所有 |
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
query | document | 可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档,请省略此参数或传递空文档( {} ) |
projection | ducument | 可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段(投影)。若要返回匹配文档中的所有字段, |
文档的更新
1 | db.collection.update(query, update, options) //或 db.collection.update( |
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
query | document | 更新的选择条件。 |
updata | ducument or pipeline | 要应用的修改。 |
upsert | bool | 如果设置为true,则在没有与查询条件匹配的文档时创建新文档。默认值为false,如果找不到匹配项,则不会插入新文档。 |
multi | bool | 如果设置为true,则更新符合查询条件的多个文档。如果设置为false,则更新一个文档。默认值为false。 |
writeConcern | document | 可选。表示写问题的文档。抛出异常的级别。 |
collation | document | 可选。指定要用于操作的校对规则。 |
arrayFilters | array | 可选。一个筛选文档数组,用于确定要为数组字段上的更新操作修改哪些数组元素。 |
hint | docum or string | 可选。指定用于支持查询谓词的索引的文档或字符串。 |
1 | #覆盖修改 |
文档的删除
1 | db.name.remove(条件) |
文档的分页查询
1 | #统计查询 |
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
query | document | 查询的选择条件。 |
options | ducument | 可选。用于修改计数的额外选项。 |
1 | #分页列表查询 |
1 | #排序查询 |
Tips
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候,执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip(),最后是显示的 limit(),和命令编写顺序无关。
条件操作符
MongoDB中条件操作符有:
- (>) 大于 - $gt
- (<) 小于 - $lt
- (>=) 大于等于 - $gte
- (<= ) 小于等于 - $lte
如果你想获取”col”集合中 “likes” 大于100,小于 200 的数据,你可以使用以下命令:
1 | db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}}) |
$type操作符
MongoDB 中可以使用的类型如下表所示:
类型 | 数字 | 备注 |
---|---|---|
Double | 1 | |
String | 2 | |
Object | 3 | |
Array | 4 | |
Binary data | 5 | |
Undefined | 6 | 已废弃。 |
Object id | 7 | |
Boolean | 8 | |
Date | 9 | |
Null | 10 | |
Regular Expression | 11 | |
JavaScript | 13 | |
Symbol | 14 | |
JavaScript (with scope) | 15 | |
32-bit integer | 16 | |
Timestamp | 17 | |
64-bit integer | 18 | |
Min key | 255 | Query with -1 . |
Max key | 127 |
如果想获取 “col” 集合中 title 为 String 的数据,你可以使用以下命令:
1 | db.col.find({"title" : {$type : 2}}) |
sort()方法
在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序,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。
语法
sort()方法基本语法如下所示:
1 | >db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) |
实例演示了 col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列:
1 | >db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1}) |
索引-Index
索引的概述
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引,MongoDB必须执行全集合扫描,即扫描集合中的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的。
如果查询存在适当的索引,MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构,它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值,按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外,MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
索引的类型
单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引,称为单字段索引(Single Field Index)。
对于单个字段索引和排序操作,索引键的排序顺序(即升序或降序)并不重要,因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引,即复合索引(Compound Index)。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如,如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成,则索引首先按userid正序排序,然后在每个userid的值内,再在按score倒序排序。
其他索引
地理空间索引(Geospatial Index)、文本索引(Text Indexes)、哈希索引(Hashed Indexes)
索引的管理
1 | #索引查看 |
默认_id索引:
MongoDB在创建集合的过程中,在 _id
字段上创建一个唯一的索引,默认名字为 _id
,该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档,您不能在_id字段上删除此索引。
注意:该索引是唯一索引,因此值不能重复,即 _id 值不能重复的。在分片集群中,通常使用 _id 作为片键。
1 | #索引创建 |
参数详见文档
1 | #索引移除 |
Tips:
_id 的字段的索引是无法删除的,只能删除非 _id 字段的索引
索引的使用
执行计划
分析查询性能(Analyze Query Performance)通常使用执行计划(解释计划、Explain Plan)来查看查询的情况,如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么,通常,我们想知道,建立的索引是否有效,效果如何,都需要通过执行计划查看。
1 | #语法 |
涵盖的查询
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时,MongoDB直接从索引返回结果,而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。