您好,登錄后才能下訂單哦!
本篇內容主要講解“什么是非關系型數據庫MongoDB”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“什么是非關系型數據庫MongoDB”吧!
Mongodb,分布式文檔存儲數據庫,由C++語言編寫,旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB是一個高性能,開源,無模式的文檔型數據庫,是當前NoSql數據庫中比較熱門的一種。它在許多場景下可用于替代傳統的關系型數據庫或鍵/值存儲方式。下面我們來說說它的具體用法吧。
下載地址如下:
https://590m.com/file/7715018-442253530
然后點擊msi安裝文件進行安裝,由于比較大,建議不要安裝在C盤,選擇下圖中的選項哦。
在這里我選擇的是E:\mongodb,按著步驟來,整體來說比較簡單,唯一需要注意的是,有一個選項不能勾選,如下圖:
創建E:\mongodb\data\log目錄,用來存放日志文件;
在E:\mongodb\data\log目錄里新建mongodb.log,用來存放日志信息;
創建E:\mongodb\data\db目錄,用來存放數據庫數據;
并在E:\mongodb目錄下創建mongo.config,在文件內部復制如下文本:
#數據文件 此處=后對應到數據所存放的目錄 dbpath=E:\mongodb\data\db #日志文件 此處=后對應到日志文件所在路徑 logpath=E:\mongodb\data\log\mongodb.log #錯誤日志采用追加模式,配置這個選項后mongodb的日志會追加到現有的日志文件,而不是從新創建一個新文件 logappend=true #啟用日志文件,默認啟用 journal=true #過濾掉一些無用的日志信息,若需要調試使用請設置為false quiet=true #端口號 默認為27017 port=27017
進入命令提示符,鍵入如下命令:
mongod.exe --dbpath E:\mongodb\data\db
--dbpath 是創建數據庫文件的存放位置,mongo需要確認該目錄位置
我們在瀏覽器中輸入以下的網站:
http://localhost:27017/
如圖:
瀏覽器返回這樣一串英文即表示mongodb數據庫成功啟動。
但是每次這樣才能啟動太麻煩,我們可以將它添加到系統任務中,讓它開機自啟動啊。
C:\Users\Administrator>mongod.exe --dbpath E:\mongodb\data\db -logpath E:\mongo db\data\log\mongodb.log -install -serviceName "MongoDB"
如果它顯示已存在,如圖:
那么,先刪除服務:
sc delete MongoDB
再次輸入上個命令就好了。
然后我們將它啟動起來:
net start MongoDB
可以看到啟動成功了,不容易啊。
關閉mongodb服務:
net stop MongoDB
眾所周知,mongodb沒有表這個概念,存儲都是靠集合來完成,因此我們需要創建的是集合。
我們先看看mongodb最常見的數據庫操作,首先 打開命令提示符,輸入如下命令進入環境:
// 創建數據庫 use data //顯示所有數據庫 show dbs show databases //查看當前數據庫 db db.getName() // 刪除當前數據庫 db.dropDatabase() //修復當前數據庫 db.repairDatabase() //從指定的機器上復制指定數據庫數據到某個數據庫 db.copyDatabase("my_db", "you_db", "127.0.0.1") //從指定主機上克隆數據庫 db.cloneDatabase(“127.0.0.1”) //創建集合 固定集合大小為100 最大數值1000 db.createCollection('student',{capped:true,size:100,max:1000}) //顯示所有集合 show collections //得到當前db的所有聚集集合 db.getCollectionNames() //顯示當前db所有聚集索引的狀態 db.printCollectionStats() //刪除集合 db.hw.drop() //得到指定名稱的聚集集合 db.getCollection("hw") //插入集合 _id存在就報錯 db.hw.insert({_id:0001,'name':'hw','age':10}) //顯示集合內容 db.hw.find() //顯示一條集合內容 db.hw.findOne() //格式化顯示集合內容 db.hw.find().pretty() //保存集合_id存在就更新 db.hw.save({_id:0001,'name':'hw','age':10}) //更新集合 $set 指定鍵并更新 不存在則創建 $unset 刪除 db.hw.update({'name':'hw'},{'name':'xz'}) //更新一條數據替換 db.hw.update({'name':'hw'},{$set{'name':'xz'}}) //更新一條數據更新 db.hw.update({'name':'hw'},{'name':'xz'},{multi:true}) //更新全部數據 //刪除集合數據 db.hw.remove({'name':'hw'},{justOne:true}) //刪除一條數據 db.hw.remove({'name':'hw'},{justOne:false}) //刪除全部數據 //集合重命名 db.user.renameCollection("hw"); 將user重命名為hw //查詢數據 $lt--小于 $lte--小于等于 $gt--大于 $gte--大于等于 $ne--不等于 $in $nin--是否處在該范圍 $and $or 查詢條件與或 $type /^abc/ $regex:'abc$' 正則表達式 limit(num) 顯示指定數量的結果 skip(num) 跳過指定數量的結果 $where 查詢函數 _id默認顯示,不顯示則把值設為0 sort() 排序,參數為1升序 -1 降序 count() 統計查詢結果數量 也可把查詢參數放進count中 distinct() 消除重復數據 db.hw.find({age:{$gte:18}}) db.hw.find({age:{$in:[12,32,21]}}) db.hw.find({$and:{age:{$in:[12,32,21]},{age:{$gte:18}}}}) db.hw.find({age:{$gte:18}}).skip(3).limit(2) db.hw.find({age:/^abc/,name:{$regex:'123$'}}) db.hw.find($where:function(){return this.age<=19}) db.hw.find({age:{$gte:18}}).sort({age:1}) db.hw.distinct({age:{$gte:18}})
//建立唯一值的索引 db.hw.ensureIndex({name:1},{'unique':true}) //1升序 -1降序 db.hw.find({name:'he'}).explain('executionStats') //獲取時間 //查看集合中所有索引 db.hw.getIndexes() //刪除索引 db.hw.dropIndex('name') //重建索引 db.hw.reIndex()
//數據聚合 $group分組 $match過濾數據 $project修改文檔結構 $sort排序 $limit指定數量 $skip 跳過 $unwind 拆分數組類型的字段 $pushAll $sum 和 $avg 平均值 $push 添加值至數組 $pop $addToSet $pull $rename $bit $first開頭 $last結尾 $min $max db.hw.aggregate({$group:{_id:'$name',count:{$sum:1},avg_age:{$avg:'$age'}}} ,{$project:{name:'$_id',count:'$count',avg_age:'$avg_age'}}, {$match:{age:{$gt:20}}},{$unwind:{'$age',preserveNullAndEmptyArrays:true}} //true保留缺失值 )
//備份數據 mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory -h 服務器地址 -d 需要備份的數據庫名稱 -o 備份數據庫存放位置 //數據恢復 mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory -h 服務器地址 -d 需要恢復的數據庫實例 --dir 備份數據所在位置
//監控 Mongostat 檢測數據庫狀態 Mongotop sleeptime - -locks 跟蹤一個MongoDB的實例
<,>,>=,<= 這四個就不用解釋了,最常用的,也是最簡單的。 db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ) // 大于 : field > value db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ) // 小于 : field < value db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ) // 大于等于 : field >= value db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ) // 小于等于 : field <= value 如果要同時滿足多個條件,記得要這樣用: db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ) // value1 < field < value $ne 不等于 db.things.find( { x : { $ne : 3 } } ) 條件相當于x<>3,即x不等于3。 $mod 取模運算 db.things.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } ) 條件相當于a % 10 == 1 即a除以10余數為1的。 $nin 不屬于 db.things.find({j:{$nin: [2,4,6]}}) 條件相當于 j 不等于 [2,4,6] 中的任何一個。 $in 屬于 db.things.find({j:{$in: [2,4,6]}}) 條件相當于j等于[2,4,6]中的任何一個。 $all 全部屬于 db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } ) 與$in類似,但必須是[]的值全部都存在。 $size 數量,尺寸 db.things.find( { a : { $size: 1 } } ) 條件相當于a的值的數量是1(a必須是數組,一個值的情況不能算是數量為1的數組)。 $exists 字段存在 db.things.find( { a : { $exists : true } } ) db.things.find( { a : { $exists : false } } ) true返回存在字段a的數據,false返回不存在字段a的數據。 $type 字段類型 db.things.find( { a : { $type : 2 } } ) 條件是a類型符合的話返回數據。 參數類型如下圖: Type Name Type Number Double 1 String 2 Object 3 Array 4 Binary data 5 Object id 7 Boolean 8 Date 9 Null 10 Regular expression 11 JavaScript code 13 Symbol 14 JavaScript code with scope 15 32-bit integer 16 Timestamp 17 64-bit integer 18 Min key 255 Max key 127 Regular Expressions 正則表達式 db.customers.find( { name : /acme.*corp/i } ) 類似sql中的like方法。 行開始 /^ 行結束 $/ 這里要特別特別特別地注意一點,關乎查詢效率: While /^a/, /^a./, and /^a.$/ are equivalent and will all use an index in the same way, the later two require scanning the whole string so they will be slower. The first format can stop scanning after the prefix is matched. 意思大概就是指在查詢以a開頭字符串時,可以有三種形式, /^a/, /^a./,和/^a.$/ 。后面兩種形式會掃描整個字符串,查詢速度會變慢。第一種形式會在查到符合的開頭后停止掃描后面的字符。 所以要特別注意。 幾個附加參數: i的意思是忽略大小寫。(這個很重要,很常用) m的意思是支持多行。(不過ME沒有嘗試過) x的意思是擴展。(也沒用過) $or 或 (注意:MongoDB 1.5.3后版本可用) db.foo.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } ) 符合條件a=1的或者符合條件b=2的數據都會查詢出來。 與其它字段一起查詢: db.foo.find( { name : "bob" , $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } ) 符合條件name等于bob,同時符合其它兩個條件中任意一個的數據。 Value in an Array 數組中的值 例如數據庫中存在這樣的數據: { "_id" : ObjectId("4c503405645fa23b31e11631"), "colors" : [ "red", "black" ] } 查詢 db.things.find( { colors : "red" } ); 即可查到上面那條數據。 $elemMatch 要素符合 t.find( { x : { $elemMatch : { a : 1, b : { $gt : 1 } } } } ) 結果: { "_id" : ObjectId("4b5783300334000000000aa9"), "x" : [ { "a" : 1, "b" : 3 }, 7, { "b" : 99 }, { "a" : 11 } ] } x其中一個要素符合那個檢索條件就可以被檢索出來。(不過一般誰用像x這樣的結構去保存數據呢?) Value in an Embedded Object 內嵌對象中的值 例如數據庫中存在這樣的數據: { "_id" : ObjectId("4c503773645fa23b31e11632"), "author" : { "name" : "Dan Brown", "age" : 38 }, "book" : "The Lost Symbol" } 查詢: db.postings.find( { "author.name" : "Dan Brown" } ); 即可查到上面那條數據。 查詢內嵌對象的屬性,記得要加上“”,字段是“author.name”,而不是author.name。 $not 不是 db.customers.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } ); 這是一個與其它查詢條件組合使用的操作符,不會單獨使用。 只要你理解了前面的查詢操作即可,只是再加上了$not,結果就是得到了沒有$not的相反結果集。 sort() 排序 這個非常實用。即sql語言中的OrderBy。 db.myCollection.find().sort( { ts : -1 } ) 也可以多個字段排序 db.myCollection.find().sort( { ts : -1 ,ds : 1 } ) 這里的1代表升序,-1代表降序。 經過ME的實驗,小于0的數字就是降序,0以上(包括0)就是升序。 limit() skip() 這兩個ME想連起來講,它們就是你實現數據庫分頁的好幫手。 limit()控制返回結果數量,如果參數是0,則當作沒有約束,limit()將不起作用。 skip()控制返回結果跳過多少數量,如果參數是0,則當作沒有約束,skip()將不起作用,或者說跳過了0條。 例如: db.test.find().skip(5).limit(5) 結果就是取第6條到第10條數據。 snapshot() (沒有嘗試) count() 條數 返回結果集的條數。 db.test.count() 在加入skip()和limit()這兩個操作時,要獲得實際返回的結果數,需要一個參數true,否則返回的是符合查詢條件的結果總數。 例子如下: > db.test.find().skip(5).limit(5).count() 9 > db.test.find().skip(5).limit(5).count(true) 4
//添加一個用戶 db.addUser("hw") db.addUser("hw", "123321", true) #添加用戶、設置密碼、是否只讀 //數據庫認證、安全模式 db.auth("hw", "123123") //顯示當前所有用戶 show users //刪除用戶 db.removeUser("hw")
//查詢指定數據庫的集合的可用的存儲空間 db.hw.storageSize() //查詢集合已分配的存儲空間 db.hw.totalSize() //查看數據庫服務器的狀態 db.serverStatus() //查詢指定數據庫的統計信息 db.stats() //當前db版本 db.version() //查看當前db的鏈接機器地址 db.getMongo()
為了讓我們的操作更加人性化,更加直觀的顯示操作數據,我們可以使用一款可視化工具,今天我給大家帶來的就是Navicat-mongo 這款工具,它是Navicat家族中一款只針對mongo數據庫進行操作的數據庫可視化工具。下載地址:
https://590m.com/file/7715018-442253555
軟件理由破解程序,只需進行簡單操作即可進行破解。
下載好后按照提示進行安裝即可,
這樣基本就能完成數據庫的操作了,接下來就是大家伙照著命令去敲了。
到此,相信大家對“什么是非關系型數據庫MongoDB”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。