mongodb常用命令

mongodb由 C++编写,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:

         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',sans-serif; font-size: 13px; margin: 10px auto !important">         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()

        17. 备份数据库

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -o /data/dump

        18. 恢复数据库

          mongorestore -d dataname /data/dump

        19. 备份数据库表

          mongodump -h localhost:27017 -d dataname -c tablename -o /data/dump

        20. 恢复数据库表

          mongorestore -d dataname -c tablename /data/dump

          mongorestore -h host:port -d dataname --collection tablename ./tmpdump/some.bson

   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.  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:{$gt:new Date(2010,1),$lte:new Date(2010,11,31)});

查询 age in (20,22,24,26) 的数据 
db.users.find({age: {$in: [20,26]}});

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',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" },address:false});

数组元素个数判断 
对于{name: 'David',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()) {

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/ithomer/article/details/17111943

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