MongoDB 使用入门 (全)-低调大师

MongoDB 使用入门 (全)

2018-08-21 592

MongoDB简介

1.MongoDB
    ①MongoDB 是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库
    ②由C++语言编写，运行稳定，性能高
    ③旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案
    ④官方网址：https://www.mongodb.com/

2.MongoDB特点
    ①MongoDB可以轻松地布置两个活跃集群，但关系型不容易在两台服务器上同时运行单个数据库
    ②MongoDB天然缺少对事物的支持
    ③MongoDB并不提供主/主复制，但它支持分片

3.Bson和Json
    ①Bosn版本是Json的二进制格式，但并不意味着Bson占用的空间就比Json小的多
    ②继续使用Bson的原因是因为MongoDB在设计上就是要求快速，而不是节省空间，如果处理数据的速度更快，存储文档时的一点开销是完全可以接受的
    ③Bson更易于浏览（即遍历），遍历索引页非常快，第二点是很容易将Bson数据快速转化为编程语言的原生数据格式

4.名词

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

5.MongoDB三要素：数据库，集合，文档
①数据库：是一个集合的物理容器，一个数据库中可以包含多个文档，一个服务器通常有多个数据库
②集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中

{'name':'guojing','gender':'男'}
{'name':'huangrong','age':18}
{'book':'shuihuzhuan','heros':'108'}

③文档：就是一个对象，由键值对组成，是Json的扩展Bson格式

{'name':'guojing','gender':'男'}

MongoDB安装与管理

1.安装
    ①下载MongoDB的版本注意，两点注意
        根据规则：偶数为稳定版，如1.6X，奇数为开发版，如1.7X
        32bit的MongoDB最大只能存放2G的数据，64bit就没有限制
    ②到官网，选择合适的版本下载
    ③解压

tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0.tgz

④移动到/usr/local/目录下

sudo mv -r mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0/ /usr/local/mongodb

⑤将可执行文件添加到PATH路径中

export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

2.管理
①配置文件在/etc/mongod.conf，默认端口27017
②启动

sudo service mongod start

③停止

sudo service mongod stop

④使用终端连接：mongo，这个shell就是mongodb的客户端，同时也是一个js的编译器
⑤ GUI：robomongo，解压后在bin目录下找到运行程序

数据库操作

1.数据库切换
    ①查看当前数据库名称：db
    ②查看所有数据库名称：show dbs，（列出所有在物理上存在的数据库）
    ③切换数据库：use 数据库名称，（如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建）
    ④默认的数据库为test，如果没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中

2.数据库删除
删除当前指向的数据库，如果数据库不存在，则什么也不做

db.dropDatabase()

集合操作

1.集合创建
语法：

db.createCollection（name，option）

    ①name是要创建集合的名称
    ②options是一个文档，用于指定集合的配置
    ③选项参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称
    例1：不限制集合的大小

db.createCollection（‘stu’）

例2：限制集合大小

db.createCollection（‘sub’，{capped：true，size：10}）

参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档设置上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节

2.查看当前数据库的集合

show collections

3.删除集合

db.集合名称.drop（）

数据类型

1. MongoDB中常用的几种数据类型：
    ①Object ID：文档ID
    ②String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
    ③Boolean：存储一个布尔值，true或false
    ④Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
    ⑤Double：存储浮点值
    ⑥Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键
    ⑦Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
    ⑧Null：存储Null值
    ⑨Timestamp：时间戳
    ⑩Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式

2. object id
    ①每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性
    ②可以自己去设置_id插入文档
    ③如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID
    ④objectID是一个12字节的十六进制数
        前4个字节为当前时间戳
        接下来3个字节的机器ID
        接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
        最后3个字节是简单的增量值

数据操作

1.插入
插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId

db.集合名称.insert（document）

2.简单查询

db.集合名称.find（）

3.更新

db.集合名称.update(<query>,<update>,multi:<boolean>})

    ①参数query:查询条件，类似sql语句update中where部分
    ②参数update:更新操作符，类似sql语句update中set部分
    ③参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新
    例3：全文档更新

db.stu.update(
    {name:'hr'},{name:'mnc'}
)

例4：指定属性更新，通过操作符$set

db.stu.insert({name:'hr',gender:0})

db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}})

例5：修改多条匹配到的数据

db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})

4.保存
如果文档的_id已经存在则修改，不存在则添加

db.集合名称.save（document）

5.删除

db.集合名称.remove( <query>,  { justOne: <boolean>})

    ①参数query:可选，删除的文档的条件
    ②参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条
    例6：只删除匹配到的第一条

db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})

例7：全部删除

db.stu.remove({})

数据查询

1.基本查询
①方法find()：查询

db.集合名称.find({条件文档})

②方法findOne()：查询，只返回第一个

db.集合名称.findOne({条件文档})

③方法pretty()：将结果格式化

db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

2.比较运算符
    ①等于，默认是等于判断，没有运算符
    ②小于$lt
    ③小于或等于$lte
    ④大于$gt
    ⑤大于或等于$gte
    ⑥不等于$ne
    例8：查询年龄大于或等于18的学生

db.stu.find({age:{$gte:18}})

3.逻辑运算符
    ①查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
    ②逻辑与：默认是逻辑与的关系
    例9：查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生

db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})

逻辑或：使用$or
例10：查询年龄大于18，或性别为0的学生

db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})

and和or一起使用
例11：查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj

db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})

4.范围运算符
使用"$in"，"$nin" 判断是否在某个范围内
例12：查询年龄为18、28的学生

db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

5.支持正则表达式
使用//或$regex编写正则表达式
例13：查询姓黄的学生

db.stu.find({name:/^黄/})db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}})

6.自定义查询
使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
例14：查询年龄大于30的学生

db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}})

7. Limit(方法limit()：用于读取指定数量的文档)

db.集合名称.find().limit(NUMBER)

    ①参数NUMBER表示要获取文档的条数
    ②如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
    例15：查询2条学生信息

db.stu.find().limit(2)

8. skip(方法skip()：用于跳过指定数量的文档)

db.集合名称.find().skip(NUMBER)

参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0
例16：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.find().skip(2)

9.Limit与Skip一起使用

方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序
查询第5至8条数据（跳取）

db.stu.find().limit(4).skip(5)db.stu.find().skip(5).limit(4)

10. 投影
在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段
语法：参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示

db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示
特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0

db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

11.排序
    方法sort()，用于对结果集进行排序
    语法：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})
        ①参数1为升序排列
        ②参数-1为降序排列
    例18：根据性别降序，再根据年龄升序

db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

12.统计个数
方法count()用于统计结果集中文档条数
语法：

db.集合名称.find({条件}).count()

也可以与为

db.集合名称.count({条件})

例19：统计男生人数

db.stu.find({gender:1}).count()

例20：统计年龄大于20的男生人数

db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

13.消除重复
方法distinct()对数据进行去重
语法：

db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

例21:查找年龄大于18的性别（去重）

db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})

聚合 aggregate

1.聚合(aggregate)
主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
语法：

db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

2.管道
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入

ps ajx | grep mongo

    在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
    常用管道：
        $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果
        $match：过滤数据，只输出符合条件的文档
        $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
        $sort：将输入文档排序后输出
        $limit：限制聚合管道返回的文档数
        $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
        $unwind：将数组类型的字段进行拆分
    表达式
        处理输入文档并输出
        语法：表达式:'$列名'
        $sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
        $avg：计算平均值
        $min：获取最小值
        $max：获取最大值
        $push：在结果文档中插入值到一个数组中
        $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
        $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

3.$group
    将集合中的文档分组，可用于统计结果
    _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
    例22：统计男生、女生的总人数

db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}])

    Group by null
    将集合中所有文档分为一组
    例23：求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([{$group:{_id:null,counter:{$sum:1},avgAge:{$avg:'$age'} }}])

透视数据
例24：统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',name:{$push:'$name'}}}])

使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下

db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',name:{$push:'$$ROOT'}}}])

4.$match
    用于过滤数据，只输出符合条件的文档
    使用MongoDB的标准查询操作
    例25：查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}}])

例26：查询年龄大于20的男生、女生人数

db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}])

5.$project
修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
例27：查询学生的姓名、年龄

db.stu.aggregate([{$project:{_id:0,name:1,age:1}}])

例28：查询男生、女生人数，输出人数

db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,counter:1}}])

6. $sort
将输入文档排序后输出
例29：查询学生信息，按年龄升序

b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

例30：查询男生、女生人数，按人数降序

db.stu.aggregate([{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},{$sort:{counter:-1}}])

7. $limit，$skip
限制聚合管道返回的文档数
例31：查询2条学生信息

db.stu.aggregate([{$limit:2}])

    $skip
    跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
    例32：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.aggregate([{$skip:2}])

    例33：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
    db.stu.aggregate( [{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:1}}, {$skip:1}, {$limit:1}])
    注意顺序：先写skip，再写limit

8. $unwind
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法1：对某字段值进行拆分

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查询

db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2：对某字段值进行拆分
处理空数组、非数组、无字段、null情况

db.inventory.aggregate([{ $unwind:{ path:'$字段名称',   preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失 }}])

构造数据

db.t3.insert(
    [{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
    { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
    { "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
    { "_id" : 4, "item" : "d" },
    {"_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }]
)

使用语法1查询

db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

    查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
    问：如何能不丢弃呢？
    答：使用语法2查询

db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])

安全

1.超级管理员
    为了更安全的访问mongodb，需要访问者提供用户名和密码，于是需要在mongodb中创建用户
    采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
    常用系统角色如下：
        root：只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限
        Read：允许用户读取指定数据库
        readWrite：允许用户读写指定数据库
    创建超级管理用户

use admindb.createUser({      
    user:'admin',      
    pwd:'123',      
    roles:[{role:'root',db:'admin'}]
})

2.启用安全认证
修改配置文件

sudo vi /etc/mongod.conf

启用身份验证
注意：keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错

security: authorization: enabled

重启服务

sudo service mongod stop
sudo service mongod start

终端连接

mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'

3.普通用户管理
使用超级管理员登录，然后进入用户管理操作
查看当前数据库的用户

use test1show users

创建普通用户

db.createUser({     
    user:'t1', pwd:'123', roles:[{role:'readWrite',db:'test1'}]
})

终端连接

mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1

切换数据库，执行命令查看效果

修改用户：可以修改pwd、roles属性

db.updateUser('t1',{pwd:'456'})

复制（副本集）

1.什么是复制
①复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并可以保证数据的安全性
②复制还允许从硬件故障和服务中断中恢复数据

2.为什么要复制
    ①数据备份
    ②数据灾难恢复
    ③读写分离
    ④高（24* 7）数据可用性
    ⑤无宕机维护
    ⑥副本集对应用程序是透明

3.复制的工作原理
    ①复制至少需要两个节点A、B...
    ②A是主节点，负责处理客户端请求
    ③其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据
    ④节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从
    ⑤主节点记录在其上的所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致
    ⑥主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性

4.复制的特点
    ①N 个节点的集群
    ②任何节点可作为主节点
    ③所有写入操作都在主节点上
    ④自动故障转移
    ⑤自动恢复

5.设置复制节点
    接下来的操作需要打开多个终端窗口，而且可能会连接多台ubuntu主机，会显得有些乱，建议在xshell中实现
    step1:创建数据库目录t1、t2
    在Desktop目录下演示，其它目录也可以，注意权限即可

mkdir t1mkdir t2

step2:使用如下格式启动mongod，注意replSet的名称是一致的

mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27017 
--dbpath ~/Desktop/t1 --replSet 
rs0mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27018 
--dbpath ~/Desktop/t2 --replSet rs0

step3:连接主服务器，此处设置192.168.196.128:27017为主服务器

mongo --host 192.168.196.128 --port 27017

step4:初始化

rs.initiate()

step5:查看当前状态

rs.status()

step6:添加复本集

rs.add('192.168.196.128:27018')

step7:连接第二个mongo服务

mongo --host 192.168.196.128 --port 27018

step8:向主服务器中插入数据

use test1for(i=0;i<10;i++){ 
    db.t1.insert({_id:i})
}
db.t1.find()

step9:在从服务器中插查询

说明：如果在从服务器上进行读操作，需要设置rs.slaveOk()

rs.slaveOk()db.t1.find()

其它说明

删除从节点

rs.remove('192.168.196.128:27018')

关闭主服务器后，再重新启动，会发现原来的从服务器变为了主服务器，新启动的服务器（原来的从服务器）变为了从服务器

备份和恢复

1.备份
语法：

mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

    -h：服务器地址，也可以指定端口号
    -d：需要备份的数据库名称
    -o：备份的数据存放位置，此目录中存放着备份出来的数据
    例1：

sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak

2.恢复
语法：

mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

    -h：服务器地址
    -d：需要恢复的数据库实例
    --dir：备份数据所在位置
    例2：

mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1

与python交互

1.点击查看官方文档：http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html

2.安装python包
进入虚拟环境

sudo pip install pymongo

或源码安装

python setup.py

引入包pymongo

import pymongo

连接，创建客户端

client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)

获得数据库test1

db = client.test1

获得集合stu

stu = db.stu

添加文档

s1 = {name:'gj',age:18}
s1_id = stu.insert_one(s1).inserted_id

查找一个文档

s2 = stu.find_one()

查找多个文档1

for cur in stu.find():      
    print cur

查找多个文档2

cur = stu.find()cur.next()cur.next()cur.next()

获取文档个数

print stu.count()

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MySQL 使用入门 (全)

数据库简介 1.数据库概述 ①数据库：是按照某种数据结构对数据进行组织，存储和管理的容器，简单的说就是用来存储和管理数据的容器 ②数据库系统：是指在计算机中引入数据库后的系统，一般由数据库，数据库管理系统，应用程序和数据库管理员组成 ③数据库管理系统：是一个管理，控制数据库容器中各种数据库对象的系统软件 2.结构化查询语言SQL ①结构化查询语言：是一种用来与数据库通信的语言，其利用一些简单的句子构成基本的语法来存取数据库的内容，便于用户从数据库中获得和操作所需数据 ②SQL语言特点：非过程化语言，统一的语言，关系数据库的公共语言 ③SQL语言的组成：数据库定义语言（DDL），数据库操纵语言（DML），数据控制语言（DCL） 3.数据库设计基本步骤 ①需求分析阶段 ②概念结构设计阶段 ③逻辑结构设计阶段 ④数据库的物理结构设计阶段 ⑤数据库的实施阶段 ⑥数据库运行与维护阶段 4.MySQL数据库它是一种关系型数据库管理系统，关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据存放在一个大仓库，提高了速度和灵活性特点：体积小，运行速度快，成本低，开放源码单进程，多线程架构，属于轻...

2018-08-22

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在再有人问你Java内存模型是什么，就把这篇文章发给他。这篇文章中，我们介绍过关于Java内容模型的来龙去脉。我们在文章中提到过，由于CPU和主存的处理速度上存在一定差别，为了匹配这种差距，提升计算机能力，人们在CPU和主存之间增加了多层高速缓存。每个CPU会有L1、L2甚至L3缓存，在多核计算机中会有多个CPU，那么就会存在多套缓存，那么这多套缓存之间的数据就可能出现不一致的现象。为了解决这个问题，有了内存模型。内存模型定义了共享内存系统中多线程程序读写操作行为的规范。通过这些规则来规范对内存的读写操作，从而保证指令执行的正确性。不知道小伙伴们有没有想过这样的问题：内存模型到底是怎么保证缓存一致性的呢？接下来我们试着回答这个问题。首先，缓存一致性是由于引入缓存而导致的问题，所以，这是很多CPU厂商必须解决的问题。为了解决前面提到的缓存数据不一致的问题，人们提出过很多方案，通常来说有以下2种方案：在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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