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Linux 下MongoDB的安装以及使用

abcijkxyz
 abcijkxyz
发布于 2016/07/08 16:28
字数 2466
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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<String> 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()) {

本文转载自:http://blog.csdn.net/yuwenruli/article/details/8506358

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