传统数据库中,我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句,而且在进行无规则数据的存储时,传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生,而且ajax技术的广泛应用,json格式的广泛接受,也使得mongo更贴近开发人员。
mongo简介及应用场景
MongoDB是一个面向文档的非关系型数据库(NoSQL),使用json格式存储。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作。
mongo能应用在如下场景:
存储大尺寸、低价值的数据json及对象类型数据网站缓存数据评论、子评论类有明显从属关系数据多服务器数据,其内置的MapReduce很容易现实全局遍历。
主要功能特性:
文件存储格式BSON(一种json的扩展)
模式自由 数据格式不受限了表的结构
支持动态查询
支持完全索引
支持复制(其主从复制)和故障恢复
使用高效的二进制数据存储,包括大型对象
自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展。
支持Java、Ruby、Python、C++、PHP等多种语言
内部支持Javascript
MongoDB的优势
1.查询速度快
2.高并发。可以达到2万个并发。
3.高容量。支持10TB意思的数据量 MongoDB
使用场景
1.网站数据
2.缓存
3.大尺寸、低价值的数据
4.高伸缩的场景
5.用于对象以及Json数据存储
mongoDB是介于nosql和sql之间的数据库。
NoSQL 数据库分类
类型 | 部分代表 | 特点 |
---|---|---|
列存储 | HbaseCassandraHypertable | 顾名思义,是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。 |
文档存储 | MongoDBCouchDB | 文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。 |
key-value存储 | Tokyo Cabinet / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis | 可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,照单全收。(Redis包含了其他功能) |
图存储 | Neo4JFlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。 |
对象存储 | db4oVersant | 通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。 |
xml数据库 | Berkeley DB XMLBaseX | 高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。 |
MongoDB与其他数据库区别
对比项 | MONGODB | MYSQL、ORACLE |
---|---|---|
数据库 | 数据库(dataBase) | 数据库(dataBase,schema) |
表 | 集合(collections) | 二维表(table) |
表中的一行数据 | 文档(document) | 一行记录(record) |
表字段 | 键(key) | 列(column) |
主外键 | 无 | primary key,Forigen key |
灵活度扩展项 | 极高 | 差(结构化数据) |
安装和使用mongodb
我们在官网 https://www.mongodb.org/ 上可以下载到其最新稳定版本 ,mongo是官方已经编译好的,解压后即可使用其命令都在bin目录下。
使用前首先配置mongo.conf文件
port=xxxxx //代表端口号,如果不指定则默认为 27017 dbpath=/usr/local/mongodb/db //数据库路径 logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log //日志路径 logappend=true //日志文件自动累加,而不是覆盖 fork=ture //以守护进程方式创建
数据库和数据表都可以直接创建,即不用切换,直接使用,使用时即创建,mongo里还可以直接写js脚本,可直接运行,mongo中如果不指定_id字段,mongo会自动添加一个。
mongo的各种命令
mongo的命令是其精髓,这些十分复杂的命令集合在一块,使得mongo的查询变得绚丽而高效。mongo内的每个表称作一个collection(集合),使用命令类似于MySQL,切换到数据库内直接对每一个collection操作。其命令由方法(func())、查询体(写在{}里)和操作符(由$开头)组成。
基本命令
show dbs //查看数据库 use dbname //切换到数据库 db.createCollection('collection') //创建数据表 db.collection.drop() //删除数据表 db.dropDatabase() //删数据库 db.collection.insert({data}) //插入数据 db.collection.find() //显示数据表内全部内容
查询体
{key.attr.attr:value} //普通式 {key:{$ne|$gt|$gte|$lt|$lte|$in|$nin|$all:value}} //key满足 $oper value的值 {$or|$and|$not|$nor:[{key1:{$gt:value}},{key2:{$ne:value}}]} //用$oper同时限定key1,key2的条件 {key:{$mod{8,2}}} //取出key对8取余为2的值。 {key:{$exist:1}} //取出key列存在的值。 {key:{$type:String|Double|Array|Date|Object|Boolean|......}}//查询key类型为type的列 {key:{$regex:/pattern/}} //通过正则查询,效率较低 {$where:'this.attr.express.....'} //直接用where语句,二进制转为JS运算,较慢
find()方法增强
db.collection.find(query,{要取出的列:1,不需要的列:0}) db.collection.find(query).skip(跳过的行数).limit(限制信息条数); db.collection.find(query).explain() //与MYSQL的解释语句一样。 db.collection.remove(query,[justone]) //如不指定query,全部删除;[justone]默认为false意思是查询到多个,但只删一个。
update语句
db.collection.update(query,{key:newvalue}) //注意:新值会覆盖旧值,即数据只剩下语句中定义的key db.collection.update(query, { $set:{key:newvalue}, $unset:{key:value}, $rename:{key:value}, $inc:{key:value}, ...... }, { multi:true, //改变所有符合条件的,默认为false upsert:true //没有的话刚添加,默认为false} )
游标
var cursorName=db.collection.fund(query,...)[.skip(num).limit(num)] //创建游标 cursorName.hasNext() //判断是否有下一个 printjson(cursorName.next()) //输出游标的下一个指向值 cursorName.forEach(function(Obj){process Obj}) //遍历操作游标
索引
db.collection.getIndexes() //查看索引 db.collection.ensureIndex({key:1/-1[,key.attr:1/-1]},{unique:1(是否唯一)},{sparse:1(是否非空)})// 添加正序/倒序索引 db.collection.dropIndex({key:1/2}) //删除索引 db.collection.reIndex() //重建用了很多出现杂乱的索引
MapReduce
MapReduce是mongo中内置的一个非常强大的遍历操作工具,使用它需要实现它的map和reduce两个函数
db.runCommand( { mapReduce: collection, //要操作的数据表 map: function(){emit(key1,key2)}, //对key1和key2进行数据映射 reduce: function(key,value){}, //对key值和数据组value进行操作 out: <output>, query: <document>, sort: <document>, limit: <number>, finalize: <function>, scope: <document>, jsMode: <boolean>, verbose: <boolean> } )
更多更详细的命令可以在mongo的中文社区 http://docs.mongoing.com/manual-zh/ 找到。
mongo的用户、数据导入导出和集群
用户管理
MongoDB默认不开启授权。可以在开启服务器时添加 --auth 或者 --keyFile 选项开启授权。使用配置文件的话,使用 security.authorization 或 security.keyFile 设置。
MongoDB提供 自带角色, 每一个角色都为一种常见用例提供一个明确的作用。例如 read, readWrite, dbAdmin, 和 root 等角色。我们通过创建用户,创建角色,给用户分配/回收不同的角色来进行用户管理。
添加角色时要先在admin数据库中添加一个管理员角色,然后使用管理员角色在每个库添加不同的角色。
use admin;(切换到admin数据库,对此库操作) db.createUser( { user: "username", pwd: "password", roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ] } ) use database; db.auth('username','passwd');用超级管理员用户登陆后,整个mongo数据库皆可存取。
数据导入导出
我们使用mongo自带的工具进行导入导出,在mongo/bin目录下,最好导出csv格式,便于数据交换。
./mongoexport -d dataname -c tablename -f key1,key2 -q 'query' -o ainname --csv //导出数据,默认为json格式 ./mongoimport -d dataname -c tablename --type json --file ./path //导入数据,默认为json格式
mongo数据库集群
打开mongod时添加选项 --replSet replname;
在mongo客户端连接上一个mongod进程,进入admin数据库,然后声明mongoconf变量:
use admin; var rsconf={_id:'replname',members[{_id:0,host:'xxx'},{_id:1,host:'xxy'}]};
用rs.initiatee(rsconf);来初始化集群,mongo会自动将id号小的设为primary,其他的mongod进程为secondary。
连接secondary进程,使用slaveOk()函数,来初始化从进程。
PHP中操作mongo数据库
我们先为php添加mongo扩展。然后,我们便可以在脚本中使用mongo类函数库了。
不同于其他的类库只有一个核心类,mongo有四个类,分别是:
Mongo类,基础类,拥有连接、关闭连接、对全局数据库的操作方法。mongoDB类,由Mongo类通过selectDB()方法得到,拥有表级的操作方法。MongoCollection类,一般由Mongo->dbname->collection或直接用MongoDB类和数据库名实例化得到,拥有对数据的基本操作。MongoCursor类,由MongoCollection通过find()方法得到,拥有普通的游标遍历操作。
以下是一个典型的mongo操作:
$mongo=new Mongo();$mongo->connect('host',port);$collection=$mongo->dbname->collection;$cursor=$collection->find();$cursor->operate();$mongo->close();
python中操作mongo数据库
安装
pip install pymongo
使用
In [1]: from pymongo import MongoClient In [2]: m = MongoClient(host="127.0.0.1",port=27017) In [3]: db = m.youdi In [4]: col = youdi.col In [7]: for i in col.find(): ...: print(i) In [8]: dir(col) Out[8]: ['_BaseObject__codec_options', '_BaseObject__read_concern', '_BaseObject__read_preference', '_BaseObject__write_concern', '_Collection__create', '_Collection__create_index', '_Collection__database', '_Collection__find_and_modify', '_Collection__full_name', '_Collection__name', '_Collection__write_response_codec_options', '__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattr__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_aggregate', '_command', '_count', '_delete', '_delete_retryable', '_insert', '_insert_one', '_legacy_write', '_socket_for_primary_reads', '_socket_for_reads', '_socket_for_writes', '_update', '_update_retryable', 'aggregate', 'aggregate_raw_batches', 'bulk_write', 'codec_options', 'count', 'create_index', 'create_indexes', 'database', 'delete_many', 'delete_one', 'distinct', 'drop', 'drop_index', 'drop_indexes', 'ensure_index', 'find', 'find_and_modify', 'find_one', 'find_one_and_delete', 'find_one_and_replace', 'find_one_and_update', 'find_raw_batches', 'full_name', 'group', 'index_information', 'initialize_ordered_bulk_op', 'initialize_unordered_bulk_op', 'inline_map_reduce', 'insert', 'insert_many', 'insert_one', 'list_indexes', 'map_reduce', 'name', 'next', 'options', 'parallel_scan', 'read_concern', 'read_preference', 'reindex', 'remove', 'rename', 'replace_one', 'save', 'update', 'update_many', 'update_one', 'watch', 'with_options', 'write_concern']
作者:若与
链接:https://www.jianshu.com/p/1a6a52b0a55b
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