mongodb数据库从入门到精通

淩亂°似流年 2022-04-18 06:18 270阅读 0赞

mongodb数据库作为nosql的一种，目前在nosql数据库中的应用排名几乎是数一数二。开发中也会越来越受到重视，这里介绍命令行下操作mongo数据库的相关内容。

### 基础部分 ###

**连接数据库：一般连接数据库，直接使用mongo命令即可，如果连接远程数据库，需要通过--host指定远程数据库主机地址，如果还需要指定端口，那么加上--port参数。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
**创建数据库：mongo数据库和关系型数据库不一样，也不像cassandra需要创建schema，需要创建时，直接使用use \[database\]命令即可，如果数据库存在，那么就是切换数据库，如果不存在，就是创建。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]  
**删除数据库：这个在测试阶段可以使用，在生产环境还是慎用，毕竟这一步太危险。db.dropDatabase()**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]  
**查看当前数据库：最简单的命令就是db.stats()。可以显示当前数据库的名称。如果需要产看所有数据库，可以使用show dbs。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]  
**向集合新增数据：这里没有说如何创建集合，也没有说，集合长什么样子，我们平时使用mysql，喜欢use mysql,show tables，desc user，等命令看看数据库中的表和表结构。但是mongo数据库作为nosql数据库，集合中的字段很有可能不是固定的，因此无法通过desc来查看表长什么样。和数据库一样，无需手动创建，也无法创建，需要保存数据记录，可以直接通过db.xxx.insert(),db.xxx.save()命令来保存数据，这样，数据表就自动创建了。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]  
**删除所有数据：db.xxx.remove(\{\})这样就删除了所有记录。现在不推荐使用remove，可以使用removeOne(),removeMany(\{\})，如果删除指定的数据，可以在\{\}中指定删除记录的条件。这个条件和查询条件是一样的。不能直接使用db.user.remove()，否则会报错，如果选择全部删除，需要加上\{\}，db.user.remove(\{\})。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]  
**修改数据：和删除一样，修改时需要指定记录范围，如果不指定，那么就是全部修改。如下：db.channel.update(\{\},\{$set:\{'entityStatus':'OK'\}\},\{multi:true\})；将channel表中所有的实体状态设置为OK，同时，记录有多条，指定multi:true，支持批量操作。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]  
**删除集合：db.xxx.drop()**

![20190314190743660.png][]  
**集合查询：db.xxx.find()，这是直接查询所有记录，可以通过\{\}来指定条件范围。**  
db.user.find(\{\})

![20190314190805716.png][]

**补充：  
cls：清屏**

![20190314192356518.gif][]  
**db.user.find().pretty()，类似mysql \\G 按照行来展示记录的字段、字段值**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]  
**db.user.find().limit(10) 数据过多，我们只查询几个数据，这其实是分页查询的简单变种，默认我们省略了从哪个下标开始即skip(0)限制参数。 **

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

### 高级部分 ###

**数据类型：mongodb数据类型有string,number,long,numberlong,double,date,int,array,objectid,object,boolean。mongo查询条件里面，我们可以根据参数类型查找，比如\{id:\{$type:"string"\}\}，就查询出id类型为字符串的数据。这里给出mongo中数据类型与数字的对应关系：**

1->Double  
2->String  
3->Object  
4->Array  
5->Binary data  
7->Object id  
8->Boolean  
9->Date  
10->Null  
18->64-bit Integer

关于数据类型，这里需要指出的是，普通的数字类型是1，就是double，我们来验证这个，比如有数据如下：

> db.user.find()
    { "_id" : ObjectId("5c8a36d5a5ff1156d2c1d0db"), "id" : 1, "name" : "zhangsan", "height" : 170 }
    { "_id" : ObjectId("5c8a36dfa5ff1156d2c1d0dc"), "id" : 2, "name" : "lisi", "height" : 175 }
    { "_id" : ObjectId("5c8a36eca5ff1156d2c1d0dd"), "id" : 3, "name" : "wangwu", "height" : 180 }
    { "_id" : ObjectId("5c8a370ba5ff1156d2c1d0de"), "id" : "abc", "name" : "qiangang" }
    { "_id" : ObjectId("5c8a372da5ff1156d2c1d0df"), "id" : "101", "name" : "zhouxx" }

user表中ID为1,2,3是普通的数字类型，abc,101均为字符串类型，按照上面的列表，我们知道\{id:\{$type:"string"\}\}可以查询出字符类型的数据，也可以使用\{id:\{$type:2\}\}这个查询条件。

> db.user.find({id:{$type:2}})
    { "_id" : ObjectId("5c8a370ba5ff1156d2c1d0de"), "id" : "abc", "name" : "qiangang" }
    { "_id" : ObjectId("5c8a372da5ff1156d2c1d0df"), "id" : "101", "name" : "zhouxx" }
    > db.user.find({id:{$type:"string"}})
    { "_id" : ObjectId("5c8a370ba5ff1156d2c1d0de"), "id" : "abc", "name" : "qiangang" }
    { "_id" : ObjectId("5c8a372da5ff1156d2c1d0df"), "id" : "101", "name" : "zhouxx" }
    >

而ID为1,2,3的数字类型，通过\{id:\{$type:16\}\}、\{id:\{$type:18\}\}均查不到，说明他们不是32位整型或者64位整型，这与我们在java中的类型有些不一样。而我们通过\{id:\{$type:1\}\}、\{id:\{$type:"double"\}\}、\{id:\{$type:"number"\}\}等均查到了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]  
类型转换：在日常的工作中数据类型基本不会发生大的变化，但是偶尔也有需要更改数据类型的时候，比如日期，日期有用毫秒表示的long类型的，也有date类型的日期类型，为了统一，我们需要对他们进行转换。

> db.birthday.save(\{id:1,date:new Date().getTime()\})  
WriteResult(\{ "nInserted" : 1 \})  
> db.birthday.save(\{id:2,date:new Date().getTime()\})  
WriteResult(\{ "nInserted" : 1 \})  
> db.birthday.find()  
\{ "\_id" : ObjectId("5c8a4284a5ff1156d2c1d0e2"), "id" : 1, "date" : 1552564868653 \}  
\{ "\_id" : ObjectId("5c8a428aa5ff1156d2c1d0e3"), "id" : 2, "date" : 1552564874957 \}  
> db.birthday.find().forEach(function(x)\{x.date=new Date(x.date);db.birthday.save(x);\})  
> db.birthday.find()  
\{ "\_id" : ObjectId("5c8a4284a5ff1156d2c1d0e2"), "id" : 1, "date" : ISODate("2019-03-14T12:01:08.653Z") \}  
\{ "\_id" : ObjectId("5c8a428aa5ff1156d2c1d0e3"), "id" : 2, "date" : ISODate("2019-03-14T12:01:14.957Z") \}  
>   
**聚合查询：db.xxx.aggregate()，可以指定返回的字段，也可以指定匹配条件，还可以指定分组字段和聚合函数。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

加上过滤条件$match的查询：

> db.birthday.aggregate(\{$project:\{id:1,\_id:0,date:\{$dateToString:\{format:'%Y',date:"$date"\}\}\}\})  
\{ "id" : 1, "date" : "2019" \}  
\{ "id" : 2, "date" : "2019" \}  
\{ "id" : 3, "date" : "2019" \}  
\{ "id" : 4, "date" : "2019" \}  
\{ "id" : 5, "date" : "2019" \}  
\{ "id" : 6, "date" : "2018" \}  
> db.birthday.aggregate(\{$project:\{id:1,\_id:0,date:\{$dateToString:\{format:'%Y',date:"$date"\}\}\}\},\{$match:\{date:\{$eq:"2018"\}\}\})  
\{ "id" : 6, "date" : "2018" \}  
>

**数据备份：mongodump,mongorestore**

备份和恢复：这里在我的linux上备份，然后将其恢复在我的windows系统上的mongodb中。

mongodump --db webapp --collection birthday --out webapp

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

win7上的数据库

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

将linux上通过mongodump导出的表文件夹拷贝到win7本地的mongodb安装文件夹下，然后进入命令行。恢复命令如下：

mongorestore --dir webapp --db test

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

恢复之后，验证数据。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

这里只是总结的常规的mongodb相关的操作，全部是在命令行下操作的，mongodb的使用更多的是用来做nosql数据存储，因此在应用中使用才是最重要的。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaW5pZmk_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220418/f80017dd81664a12b84fa085bb8d9d4e.png
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[20190314190743660.png]: /images/20220418/2fdb02e41e904cd48d65d9e50f65ea67.png
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