MongoDB 是一個基於分佈式文件存儲的數據庫。由 C++ 語言編寫。旨在爲 WEB 應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。java
MongoDB 是一個介於關係數據庫和非關係數據庫之間的產品,是非關係數據庫當中功能最豐富,最像關係數據庫的。git
MongoDB最大的特色就是無Schema限制,靈活度很高。數據格式是BSON,BSON是一種相似JSON的二進制形式的存儲格式,簡稱Binary JSON 它和JSON同樣,支持內嵌的文檔對象和數組對象。github
Mysql | MongoDB |
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Database(數據庫) | Database(數據庫) |
Table(表) | Collection(集合) |
Row(行) | Document(文檔) |
Column(列) | Field(字段) |
MongoDB 將數據存儲爲一個文檔,BSON格式。由key 和 value組成。spring
{
"_id" : ObjectId("5e141148473cce6a9ef349c7"),
"title" : "批量更新",
"url" : "http://cxytiandi.com/blog/detail/8",
"author" : "yinjihuan",
"tags" : [
"java",
"mongodb",
"spring"
],
"visit_count" : NumberLong(10),
"add_time" : ISODate("2019-02-11T07:10:32.936+0000")
}
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MongoDB自帶副本集和分片,天生就適用於大數量場景,無需開發人員經過中間件去分庫分表,很是方便。sql
不少時候,咱們須要存儲一些操做日誌,可能只須要存儲好比最近一個月的,通常的作法是按期去清理,在MongoDB中有固定集合的概念,咱們在建立集合的時候能夠指定大小,當數據量超過大小的時候會自動移除掉老數據。mongodb
爬下來的數據有網頁,也有Json格式的數據,通常都會按照表的格式去存儲,若是咱們用了MongoDB就能夠將抓下來的Json數據直接存入集合中,無格式限制。數據庫
在社交場景中使用 MongoDB 存儲存儲用戶地址位置信息,經過地理位置索引實現附近的人,附近的地點等。後端
不一樣的商品有不一樣的屬性,常見的作法是抽出公共的屬性表,而後和SPU進行關聯,若是用MongoDB的話那麼SPU中直接就能夠內嵌屬性。數組
MongoDB的功能點不少,可是大部分場景下咱們只用了最簡單的CRUD操做。下面隆重的介紹下MongoDB的功能點,就像你去相親同樣,很差好介紹本身的優勢又怎能讓你對面的菇涼心動呢?安全
CRUD也就是增刪改查,這是數據庫最基本的功能,查詢還支持全文檢索,GEO地理位置查詢等。
單個文檔插入到集合中
多個文檔插入到集合中
單個或者多個文件插入到集合中
查詢數據
更新單條
更新多條
刪除單條文檔
刪除多條文檔
聚合操做用於數據統計方面,好比Mysql中會有count,sum,group by等功能,在MongoDB中相對應的就是Aggregation聚合操做。
聚合下面有兩種方式來實現咱們須要對數據進行統計的需求,一個是aggregate,一個是MapReduce。
下圖展現了aggregate的執行原理:
聚合內置了不少函數,使用好了這些函數咱們就能夠統計出咱們想要的數據。
$project:修改輸入文檔的結構。能夠用來重命名、增長或刪除域,也能夠用於建立計算結果以及嵌套文檔。
match使用MongoDB的標準查詢操做。
$limit:用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
$skip:在聚合管道中跳過指定數量的文檔,並返回餘下的文檔。
$group:將集合中的文檔分組,可用於統計結果。
$sort:將輸入文檔排序後輸出。
$geoNear:輸出接近某一地理位置的有序文檔。
$unwind:將文檔中的某一個數組類型字段拆分紅多條,每條包含數組中的一個值。
下圖展現了MapReduce的執行原理:
總共4條數據,query指定了查詢條件,只處理status=A的數據。
map階段對數據進行分組聚合,也就是造成了第三部分的效果,根據cust_id去重統計。
reduce中的key也就是cust_id, values也就是彙總的amount集合。而後進行sum操做,最終的結果經過out輸出到一個集合中。
MongoDB最開始是不支持事務的,在MongoDB中,對單個文檔的操做是原子性操做。因此再設計的時候可使用嵌入的文檔和數組來描述數據之間的關係,這樣就不用跨多個文檔和集合進行操做,也就經過了單文檔原子性消除了許多實際用例對多文檔事務的須要。
任何事物都是有限制的,某些場景仍是不能徹底經過內嵌的方式來描述數據的關係,仍是會存在多個集合,對於使用MongoDB的用戶來講,若是能支持事務就很方便了。
不負衆望,MongoDB 4.0 版本的發佈,爲咱們帶來了原生的事務操做。
索引不用我多說了,做用你們都知道。單索引,組合索引,全文索引,Hash索引等。
db.collection.createIndex({user_id: 1, add_time: 1}, {background: true})
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建立索引特別要注意的是將background設置爲true,在建索引的過程會阻塞其它數據庫操做,background可指定之後臺方式建立索引,默認爲false。這但是血的教訓呀,切記切記。
MongoDB中的安全須要重視,目前啓動不知道有沒有強制的限制,之前啓動的時候能夠不指定認證的方式,也就是不須要密碼便可訪問,而後不少人都直接用的默認端口,暴露在公網上,給不法分子有隙可乘,出現了數據被刪,須要用比特幣來找回數據的案例比比皆是。
仍是要開啓安全認證,內置了不少角色,不一樣的角色可操做的內容不同,控制的比較細。
副本集是一組相同數據集的MongoDB實例,同時在多個節點存儲數據,提升了可用性。主節點負責寫入,從節點負責讀取,提升總體性能。
副本集由下面的組件構成:
Primary:主節點接收全部的寫操做。
Secondaries:從節點會從主節點進行數據的複製,維護跟主節點相同的數據。用於查詢操做。
Arbiter:仲裁節點自己不存儲數據,只參與選舉。
分片是MongoDB絕對的亮點,將數據水平拆分到多個節點。MongoDB的分片是全自動的,咱們只須要配置好分片的規則,它就能自動維護數據並存儲到不一樣節點。MongoDB使用分片來支持大數據量的存儲和高吞吐量的操做。
下圖是Mongodb的分片集羣架構圖:
MongoDB分片集羣由如下組件夠成:
Shard:每一個shard的數據都是獨立完整的一份。而且能夠做爲副本集部署。
mongos:mongos是查詢路由器,在客戶端和服務端中間的一層,請求會直接到mongos,由mongos路由到具體的Shard。
Config Servers:存儲集羣全部節點、分片數據路由信息。
GridFS是MongoDB的一個子模塊,主要用於在MongoDB中存儲文件,至關於MongoDB內置的一個分佈式文件系統。
本質上仍是講文件的數據分塊存儲在集合中,默認的文件集合分爲fs.files和fs.chunks。
fs.files是存儲文件的基本信息,好比文件名,大小,上傳時間,md5等。fs.chunks是存儲文件真正數據的地方,一個文件會被分割成多個chunk塊進行存儲,通常爲256k/個。
若是你的項目中用到了MongoDB,那麼你可使用GridFS來構建一個文件系統,這樣就不用去購買第三方的存儲服務了。
GridFS的好處是你不用單獨去搭建一個文件系統,直接使用Mongodb自帶的便可,備份,分片都依賴MongoDB,維護起來也方便。
下圖是我本身總結的一些知識點,做爲一個後端開發來講,能掌握下面的內容就已經不錯了,畢竟咱們又不是要去搶DBA的飯碗,若是你們業餘時間要學習的話能夠按照下面的點進行學習,幾年前我錄製了一套視頻,在個人網站上,大部份內容都覆蓋到了。
加入MongoDB的依賴:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
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配置MongoDB的信息:
spring.data.mongodb.database=test
spring.data.mongodb.host=localhost
spring.data.mongodb.port=27017
// 用戶名,密碼省略.......
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直接注入MongoTemplate就能夠操做MongoDB:
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
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建立一個實體類,對應MongoDB的集合
@Data
@Document(collection = "article_info")
public class Article {
@Id
@GeneratedValue
private Long id;
@Field("title")
private String title;
@Field("url")
private String url;
@Field("author")
private String author;
@Field("tags")
private List<String> tags;
@Field("visit_count")
private Long visitCount;
@Field("add_time")
private Date addTime;
}
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最終存儲到數據中的格式以下:
{
"_id" : ObjectId("5e141148473cce6a9ef349c7"),
"title" : "批量更新",
"url" : "http://cxytiandi.com/blog/detail/8",
"author" : "yinjihuan",
"tags" : [
"java",
"mongodb",
"spring"
],
"visit_count" : NumberLong(10),
"add_time" : ISODate("2019-02-11T07:10:32.936+0000")
}
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Article article = new Article();
article.setTitle("MongoTemplate 的基本使用 ");
article.setAuthor("yinjihuan");
article.setUrl("http://cxytiandi.com/blog/detail/1");
article.setTags(Arrays.asList("java", "mongodb", "spring"));
article.setVisitCount(0L);
article.setAddTime(new Date());
mongoTemplate.save(article);
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數據庫語法
db.article_info.save({
"title": "批量更新",
"url": "http://cxytiandi.com/blog/detail/8",
"author": "yinjihuan",
"tags": [
"java",
"mongodb",
"spring"
],
"visit_count": NumberLong(10),
"add_time": ISODate("2019-02-11T07:10:32.936+0000")
})
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Query query = Query.query(Criteria.where("author").is("yinjihuan"));
Update update = Update.update("title", "MongoTemplate")
.set("visitCount", 10);
mongoTemplate.updateMulti(query, update, Article.class);
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數據庫語法
db.article_info.updateMany(
{"author":"yinjihuan"},
{"$set":
{
"title":"MongoTemplate",
"visit_count": NumberLong(10)
}
}
)
複製代碼
Query query = Query.query(Criteria.where("author").is("yinjihuan"));
mongoTemplate.remove(query, Article.class);
複製代碼
數據庫語法
db.article_info.remove({"author":"yinjihuan"})
複製代碼
Query query = Query.query(Criteria.where("author").is("yinjihuan"));
List<Article> articles = mongoTemplate.find(query, Article.class);
複製代碼
數據庫語法
db.article_info.find({"author":"yinjihuan"})
複製代碼
File file = new File("/Users/yinjihuan/Downloads/logo.png");
InputStream content = new FileInputStream(file);
// 存儲文件的額外信息,好比用戶ID,後面要查詢某個用戶的全部文件時就能夠直接查詢
DBObject metadata = new BasicDBObject("userId", "1001");
ObjectId fileId = gridFsTemplate.store(content, file.getName(), "image/png", metadata);
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下載地址:
最後推薦一個我本身寫的小框架:Spring Boot中加強Mongodb的配置,多數據源,鏈接池
感興趣的能夠關注下個人微信公衆號 猿天地,更多技術文章第一時間閱讀。個人GitHub也有一些開源的代碼 github.com/yinjihuan