mongodb經常使用命令

mongodb由C＋＋寫就，其名字來自humongous這個單詞的中間部分，從名字可見其野心所在就是海量數據的處理。關於它的一個最簡潔描述爲：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋樑，集二者的優點於一身。

   

安裝及使用：

首先在Ubuntu上安裝MongoDB。

下載MongoDB, 如今最新的生產版本1.7.0

1.                   解壓文件.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2.                  爲MongoDB建立數據目錄，默認狀況下它將數據存儲在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3.                  啓動MongoDB服務.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4.                  打開另外一個終端，並確保你在MongoDB的bin目錄，輸入以下命令.

$ ./mongo

一些概念 
一個mongod服務能夠有創建多個數據庫，每一個數據庫能夠有多張表，這裏的表名叫collection，每一個collection能夠存放多個文檔（document），每一個文檔都以BSON（binary json）的形式存放於硬盤中，所以能夠存儲比較複雜的數據類型。它是以單文檔爲單位存儲的，你能夠任意給一個或一批文檔新增或刪除字段，而不會對其它文檔形成影響，這就是所謂的schema-free，這也是文檔型數據庫最主要的優勢。跟通常的key-value數據庫不同的是，它的value中存儲告終構信息，因此你又能夠像關係型數據庫那樣對某些域進行讀寫、統計等操做。Mongo最大的特色是他支持的查詢語言很是強大，其語法有點相似於面向對象的查詢語言，幾乎能夠實現相似關係數據庫單表查詢的絕大部分功能，並且還支持對數據創建索引。Mongo還能夠解決海量數據的查詢效率，根據官方文檔，當數據量達到50GB以上數據時，Mongo數據庫訪問速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的簡稱，是一個JSON文檔對象的二進制編碼格式。BSON同JSON同樣支持往其它文檔對象和數組中再插入文檔對象和數組，同時擴展了JSON的數據類型。如：BSON有Date類型和BinDate類型。

BSON被比做二進制的交換格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更「schema-less」，很是好的靈活性但空間佔用稍微大一點。

BSON有如下三個特色：

1．  輕量級

2．  跨平臺

3．  效率高

命名空間

MongoDB存儲BSON對象到collections,這一系列的數據庫名和collection名被稱爲一個命名空間。如同：java.util.List;用來管理數據庫中的數據。

索引 
mongodb能夠對某個字段創建索引，能夠創建組合索引、惟一索引，也能夠刪除索引，創建索引就意味着增長空間開銷。默認狀況下每一個表都會有一個惟一索引：_id，若是插入數據時沒有指定_id，服務會自動生成一個_id，爲了充分利用已有索引，減小空間開銷，最好是本身指定一個unique的key爲_id，一般用對象的ID比較合適，好比商品的ID。

shell操做數據庫：

   1.  超級用戶相關：

         1. #進入數據庫admin

use admin

         2. #增長或修改用戶密碼

          db.addUser('name','pwd')

         3. #查看用戶列表

          db.system.users.find()

         4. #用戶認證

          db.auth('name','pwd')

         5. #刪除用戶

          db.removeUser('name')

         6. #查看全部用戶

          show users

         7. #查看全部數據庫

          show dbs

         8. #查看全部的collection

          show collections

         9. #查看各collection的狀態

          db.printCollectionStats()

        10. #查看主從複製狀態

          db.printReplicationInfo()

        11. #修復數據庫

          db.repairDatabase()

        12. #設置記錄profiling，0=off 1=slow 2=all

          db.setProfilingLevel(1)

        13. #查看profiling

          show profile

        14. #拷貝數據庫

          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

        15. #刪除collection

          db.mail_addr.drop()

        16. #刪除當前的數據庫

          db.dropDatabase()

       

   2. 增刪改

         1. #存儲嵌套的對象

db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #存儲數組對象

db.user_addr.save({'Uid':'yushunzhi@sohu.com','Al':['test-1@sohu.com','test-2@sohu.com']})

         3. #根據query條件修改，若是不存在則插入，容許修改多條記錄

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)

         4. #刪除yy=5的記錄

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #刪除全部的記錄

            db.foo.remove()

   3. 索引

         1. #增長索引：1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

         3. #索引子對象

         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

         5. #查看索引信息

         6. db.foo.getIndexes()

         7. db.foo.getIndexKeys()

         8. #根據索引名刪除索引

         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查詢

         1. #查找全部

        2. db.foo.find()

        3. #查找一條記錄

        4. db.foo.findOne()

        5. #根據條件檢索10條記錄

        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操做

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操做,查詢指定列，去重複

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #」>=」操做

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子對象的查找

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #查看collection數據的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #查看colleciont狀態

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查詢全部索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  advanced queries:高級查詢

條件操做符 
gt:>lt : < 
gte:>=lte: <= 
ne:!=、<>in : in 
nin:notinall: all 
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查詢 name <> "bruce" and age >= 18 的數據 
db.users.find({name: {ne: "bruce"}, age: {gte: 18}});

查詢 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的數據 
db.users.find({creation_date:{gt:newDate(2010,0,1),lte:new Date(2010,11,31)});

查詢 age in (20,22,24,26) 的數據 
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

查詢 age取模10等於0 的數據 
db.users.find('this.age % 10 == 0'); 
或者 
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配全部 
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}}); 
能夠查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] } 
能夠不查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

查詢不匹配name=B*帶頭的記錄 
db.users.find({name: {not: /^B.*/}});  查詢 age取模10不等於0 的數據  db.users.find({age : {not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分字段 
選擇返回age和_id字段(_id字段老是會被返回) 
db.users.find({}, {age:1}); 
db.users.find({}, {age:3}); 
db.users.find({}, {age:true}); 
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1}); 
0爲false, 非0爲true

選擇返回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});

數組元素個數判斷 
對於{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }記錄 
匹配db.users.find({favorite_number: {size: 3}});  不匹配db.users.find({favorite_number: {size: 2}});

exists判斷字段是否存在  查詢全部存在name字段的記錄  db.users.find({name: {exists: true}}); 
查詢全部不存在phone字段的記錄 
db.users.find({phone: {$exists: false}});

type判斷字段類型  查詢全部name字段是字符類型的  db.users.find({name: {type: 2}}); 
查詢全部age字段是整型的 
db.users.find({age: {$type: 16}});

對於字符字段，可使用正則表達式 
查詢以字母b或者B帶頭的全部記錄 
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本) 
爲數組的字段中匹配其中某個元素

Javascript查詢和where查詢  查詢 age > 18 的記錄，如下查詢都同樣  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() 
以年齡升序asc 
db.users.find().sort({age: 1}); 
以年齡降序desc 
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回記錄數量limit() 
返回5條記錄 
db.users.find().limit(5); 
返回3條記錄並打印信息 
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)}); 
結果 
my age is 18 
my age is 19 
my age is 20

限制返回記錄的開始點skip() 
從第3條記錄開始，返回5條記錄(limit 3, 5) 
db.users.find().skip(3).limit(5);

查詢記錄條數count() 
db.users.find().count(); 
db.users.find({age:18}).count(); 
如下返回的不是5，而是user表中全部的記錄數量 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(); 
若是要返回限制以後的記錄數量，要使用count(true)或者count(非0) 
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分組group() 
假設test表只有如下一條數據 
{ 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統計test表11月份的數據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 應用示例

要使用Java操做MongoDB的話，要到官方網站下載一個驅動包，把包導入後，能夠嘗試來操做了（記得必定要開着服務器）

首先介紹一下比較經常使用的幾個類

Mongo：鏈接服務器，執行一些數據庫操做的選項，如新創建一個數據庫等

DB：對應一個數據庫，能夠用來創建集合等操做

DBCollection：對應一個集合（相似表），多是咱們用得最多的，能夠添加刪除記錄等

DBObjec：接口和BasicDBObject對象：表示一個具體的記錄，BasicDBObject實現了DBObject，由於是key-value的數據結構，因此用起來其實和HashMap是基本一致的

DBCursor：用來遍歷取得的數據，實現了Iterable和Iterator

接下來實際的操做一下，代碼以下：

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");

//得到數據庫服務

Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);

//獲得數據庫mytest

DB db = m.getDB("mytest");

//獲得mytest數據庫下全部表名

    Set<String> colls = db.getCollectionNames();

    for (String s : colls) {

        System.out.println(s);

}

//獲得testCollection表

DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");

//new 一個BasicDBObject對象doc

BasicDBObject doc = new BasicDBObject();

//賦值

    doc.put("name", "MongoDB");

    doc.put("type", "database");

doc.put("count", 1);

//又new 一個BasicDBObject對象info

    BasicDBObject info = new BasicDBObject();

    info.put("x", 203);

info.put("y", 102);

//把info放入doc

doc.put("info", info);

//向testCollection表中插入一條數據

coll.insert(doc);

//查詢一條數據

    DBObject myDoc = coll.findOne();

    System.out.println(myDoc);

   

    //循環插入100條數據到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();