MongoDB安装及使用

2012年4月2日 发表评论 阅读评论

来源:http://www.iteye.com/topic/757301

mongodbC++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 databaseMongoDB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.                  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MongoDBbin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BSONbinary 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

BSONBinary JSON 的简称,是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSONJSON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:BSONDate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uniquekey_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profiling0=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: {$not: /^B.*/}}); 
查询 age取模10不等于的数据 
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}}); 

#返回部分字段 
选择返回age_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
false, 0true 

选择返回ageaddress_id字段 
db.users.find({ name : “bruce” }, {age:1, address:1}); 

排除返回ageaddress_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(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test11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 

] 


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