1.概述

最近有同学和网友私信我，问我MongoDB方面的问题;这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考，博客的目录内容如下：

• 基本操作
• CRUD
• MapReduce

本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的，故操作的内容都是集群层面的，所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样。

2.基本操作

常用的 Shell 命令如下所示：

1. db.help()    # 数据库帮助 
2. db.collections.help()    # 集合帮助 
3. rs.help()    # help on replica set 
4. show dbs    # 展示数据库名 
5. show collections    # 展示collections在当前库 
6. use db_name    # 选择数据库 

查看集合基本信息，内容如下所示：

1. ＃查看帮助  
2. db.yourColl.help(); 
3.  
4. ＃查询当前集合的数据条数  
5. db.yourColl.count(); 
6.  
7. ＃查看数据空间大小  
8. db.userInfo.dataSize(); 
9.  
10. ＃得到当前聚集集合所在的 
11. db db.userInfo.getDB(); 
12.  
13. ＃得到当前聚集的状态  
14. db.userInfo.stats(); 
15.  
16. ＃得到聚集集合总大小  
17. db.userInfo.totalSize(); 
18.  
19. ＃聚集集合储存空间大小  
20. db.userInfo.storageSize(); 
21.  
22. ＃Shard版本信息  
23. db.userInfo.getShardVersion() 
24.  
25. ＃聚集集合重命名，将userInfo重命名为users 
26. db.userInfo.renameCollection("users");  
27.   
28. ＃删除当前聚集集合  
29. db.userInfo.drop(); 

3.CRUD

3.1创建

在集群中，我们增加一个 friends 库，命令如下所示：

1. db.runCommand({enablesharding:"friends"}); 

在库新建后，我们在该库下创建一个user分片，命令如下：

1. db.runCommand( { shardcollection : "friends. user"}); 

3.2新增

在MongoDB中，save和insert都能达到新增的效果。但是这两者是有区别的，在save函数中，如果原来的对象不存在，那他们都可以向collection里插入数据;如果已经存在，save会调用update更新里面的记录，而insert则会忽略操作。

另外，在insert中可以一次性插叙一个列表，而不用遍历，效率高，save则需要遍历列表，一个个插入，下面我们可以看下两个函数的原型，通过函数原型我们可以看出，对于远程调用来说，是一次性将整个列表post过来让MongoDB去处理，效率会高些。

Save函数原型如下所示：

Insert函数原型(部分代码)如下所示：

3.3查询

3.3.1查询所有记录

1. db. user.find(); 

默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“;” 但是你可以设置每页显示数据的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;这样每页就显示50条记录了。

3.3.2查询去掉后的当前聚集集合中的某列的重复数据

1. db. user.distinct("name");  
2.  
3. #会过滤掉name中的相同数据 相当于： 
4. select distict name from user; 

3.3.3查询等于条件数据

1. db.user.find({"age": 24});  
2. #相当于：  
3. select * from user where age = 24; 

3.3.4查询大于条件数据

1. db.user.find({age: {$gt: 24}});  
2.  
3. # 相当于： 
4. select * from user where age >24; 

3.3.5查询小于条件数据

1. db.user.find({age: {$lt: 24}});  
2. #相当于： 
3. select * from user where age < 24; 

3.3.6查询大于等于条件数据

1. db.user.find({age: {$gte: 24}});  
2. #相当于： 
3. select * from user where age >= 24; 

3.3.7查询小于等于条件数据

1. db.user.find({age: {$lte: 24}});  
2. #相当于： 
3. select * from user where age <= 24; 

3.3.8查询AND和OR条件数据

• AND

1. db.user.find({age: {$gte: 23, $lte: 26}}); 
2.  
3. ＃相当于 
4. select * from user where age >=23 and age <= 26; 

• OR

1. db.user.find({$or: [{age: 22}, {age: 25}]});  
2.  
3. #相当于： 
4. select * from user where age = 22 or age = 25; 

3.3.9模糊查询

1. db.user.find({name: /mongo/});  
2.  
3. #相当于%%  
4. select * from user where name like '%mongo%'; 

3.3.10开头匹配

1. db.user.find({name: /^mongo/});  
2. # 与SQL中得like语法类似 
3. select * from user where name like 'mongo%'; 

3.3.11指定列查询

1. db.user.find({}, {name: 1, age: 1});  
2.  
3. #相当于： 
4. select name, age from user; 

当然name也可以用true或false,当用ture的情况下和name:1效果一样，如果用false就是排除name，显示name以外的列信息。

3.3.12指定列查询+条件查询

1. db.user.find({age: {$gt: 25}}, {name: 1, age: 1});  
2.  
3. #相当于： 
4. select name, age from user where age > 25; 
5.  
6. 　db.user.find({name: 'zhangsan', age: 22}); 
7.  
8. 　#相当于： 
9.  
10. 　select * from user where name = 'zhangsan' and age = 22; 

3.3.13排序

1. ＃升序： 
2. db.user.find().sort({age: 1});  
3.  
4. ＃降序： 
5. db.user.find().sort({age: -1}); 

3.3.14查询5条数据

1. db.user.find().limit(5);  
2.  
3. #相当于： 
4. select * from user limit 5; 

3.3.15N条以后数据

1. db.user.find().skip(10);  
2.  
3. #相当于： 
4. select * from user where id not in ( select * from user limit 5 ); 

3.3.16在一定区域内查询记录

1. ＃查询在5～10之间的数据 
2. db.user.find().limit(10).skip(5); 

可用于分页，limit是pageSize，skip是第几页*pageSize。

3.3.17COUNT

1. db.user.find({age: {$gte: 25}}).count();  
2.  
3. #相当于： 
4. select count(*) from user where age >= 20; 

3.3.18安装结果集排序

1. db.userInfo.find({sex: {$exists: true}}).sort(); 

3.3.19不等于NULL

1. db.user.find({sex: {$ne: null}})  
2.  
3. #相当于： 
4. select * from user where sex not null; 

3.4索引

创建索引，并指定主键字段，命令内容如下所示：

1. db.epd_favorites_folder.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})  
2. db.epd_focus.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true}) 

3.5更新

update命令格式，如下所示：

1. db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi) 

参数说明： criteria：

查询条件 objNew：update对象和一些更新操作符

upsert：如果不存在update的记录，是否插入objNew这个新的文档，true为插入，默认为false，不插入。

multi：默认是false，只更新找到的第一条记录。如果为true，把按条件查询出来的记录全部更新。

下面给出一个示例，更新id为 1 中 price 的值，内容如下所示：

1. db. user.update({id: 1},{$set:{price:2}});   
2.  
3. #相当于： 
4. update user set price=2 where id=1; 

3.6删除

3.6.1删除指定记录

1. db. user. remove( { id:1 } );  
2.  
3. #相当于：  
4. delete from user where id=1; 

3.6.2删除所有记录

1. db. user. remove( { } );   
2.  
3. #相当于： 
4. delete from user; 

3.6.3DROP

1. db. user. drop();   
2.  
3. #相当于： 
4. drop table user; 

4.MapReduce

MongoDB中的 MapReduce 是编写JavaScript脚本，然后由MongoDB去解析执行对应的脚本，下面给出 Java API 操作MR。代码如下所示：

MongdbManager类，用来初始化MongoDB：

1. package cn.mongo.util; 
2.  
3. import org.slf4j.Logger; 
4. import org.slf4j.LoggerFactory; 
5.  
6. import com.mongodb.DB; 
7. import com.mongodb.Mongo; 
8. import com.mongodb.MongoOptions; 
9.  
10. /** 
11.  * @Date Mar 3, 2015 
12.  *  
13.  * @author dengjie 
14.  *  
15.  * @Note mongodb manager 
16.  */ 
17. public class MongdbManager { 
18.  
19.     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongdbManager.class); 
20.     private static Mongo mongo = null; 
21.     private static String tag = SystemConfig.getProperty("dev.tag"); 
22.  
23.     private MongdbManager() { 
24.     } 
25.  
26.     static { 
27.         initClient(); 
28.     } 
29.  
30.     // get DB object 
31.     public static DB getDB(String dbName) { 
32.         return mongo.getDB(dbName); 
33.     } 
34.  
35.     // get DB object without param 
36.     public static DB getDB() { 
37.         String dbName = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.dbname", tag)); 
38.         return mongo.getDB(dbName); 
39.     } 
40.  
41.     // init mongodb pool 
42.     private static void initClient() { 
43.         try { 
44.             String[] hosts = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.host", tag)).split(","); 
45.             for (int i = 0; i < hosts.length; i++) { 
46.                 try { 
47.                     String host = hosts[i].split(":")[0]; 
48.                     int port = Integer.parseInt(hosts[i].split(":")[1]); 
49.                     mongo = new Mongo(host, port); 
50.                     if (mongo.getDatabaseNames().size() > 0) { 
51.                         logger.info(String.format("connection success,host=[%s],port=[%d]", host, port)); 
52.                         break; 
53.                     } 
54.                 } catch (Exception ex) { 
55.                     ex.printStackTrace(); 
56.                     logger.error(String.format("create connection has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
57.                 } 
58.             } 
59.  
60.             // 设置连接池的信息 
61.             MongoOptions opt = mongo.getMongoOptions(); 
62.             opt.connectionsPerHost = SystemConfig.getIntProperty(String.format("%s.mongodb.poolsize", tag));// poolsize 
63.             opt.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier = SystemConfig.getIntProperty(String.format( 
64.                     "%s.mongodb.blocksize", tag));// blocksize 
65.             opt.socketKeepAlive = true; 
66.             opt.autoConnectRetry = true; 
67.         } catch (Exception e) { 
68.             e.printStackTrace(); 
69.         } 
70.     } 
71. } 

MongoDBFactory类，用来封装操作业务代码，具体内容如下所示：

1. package cn.mongo.util; 
2.  
3. import java.util.ArrayList; 
4. import java.util.List; 
5.  
6. import org.slf4j.Logger; 
7. import org.slf4j.LoggerFactory; 
8.  
9. import cn.diexun.domain.MGDCustomerSchema; 
10.  
11. import com.mongodb.BasicDBList; 
12. import com.mongodb.DB; 
13. import com.mongodb.DBCollection; 
14. import com.mongodb.DBObject; 
15. import com.mongodb.util.JSON; 
16.  
17. /** 
18.  * @Date Mar 3, 2015 
19.  * 
20.  * @Author dengjie 
21.  */ 
22. public class MongoDBFactory { 
23.  
24.     private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongoDBFactory.class); 
25.  
26.     // save data to mongodb 
27.     public static void save(MGDCustomerSchema mgs, String collName) { 
28.         DB db = null; 
29.         try { 
30.             db = MongdbManager.getDB(); 
31.             DBCollection coll = db.getCollection(collName); 
32.             DBObject dbo = (DBObject) JSON.parse(mgs.toString()); 
33.             coll.insert(dbo); 
34.         } catch (Exception ex) { 
35.             ex.printStackTrace(); 
36.             logger.error(String.format("save object to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
37.         } finally { 
38.             if (db != null) { 
39.                 db.requestDone(); 
40.                 db = null; 
41.             } 
42.         } 
43.     } 
44.  
45.     // batch insert 
46.     public static void save(List<?> mgsList, String collName) { 
47.         DB db = null; 
48.         try { 
49.             db = MongdbManager.getDB(); 
50.             DBCollection coll = db.getCollection(collName); 
51.             BasicDBList data = (BasicDBList) JSON.parse(mgsList.toString()); 
52.             List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>(); 
53.             int commitSize = SystemConfig.getIntProperty("mongo.commit.size"); 
54.             int rowCount = 0; 
55.             long start = System.currentTimeMillis(); 
56.             for (Object dbo : data) { 
57.                 rowCount++; 
58.                 list.add((DBObject) dbo); 
59.                 if (rowCount % commitSize == 0) { 
60.                     try { 
61.                         coll.insert(list); 
62.                         list.clear(); 
63.                         logger.info(String.format("current commit rowCount = [%d],commit spent time = [%s]s", rowCount, 
64.                                 (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0)); 
65.                     } catch (Exception ex) { 
66.                         ex.printStackTrace(); 
67.                         logger.error(String.format("batch commit data to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
68.                     } 
69.                 } 
70.             } 
71.             if (rowCount % commitSize != 0) { 
72.                 try { 
73.                     coll.insert(list); 
74.                     logger.info(String.format("insert data to mongo has spent total time = [%s]s", 
75.                             (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0)); 
76.                 } catch (Exception ex) { 
77.                     ex.printStackTrace(); 
78.                     logger.error(String.format("commit end has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
79.                 } 
80.             } 
81.         } catch (Exception ex) { 
82.             ex.printStackTrace(); 
83.             logger.error(String.format("save object list to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
84.         } finally { 
85.             if (db != null) { 
86.                 db.requestDone(); 
87.                 db = null; 
88.             } 
89.         } 
90.     } 
91. } 

LoginerAmountMR类，这是一个统计登录用户数的MapReduce计算类，代码如下：

1. package cn.mongo.mapreduce; 
2.  
3. import java.sql.Timestamp; 
4. import java.util.ArrayList; 
5. import java.util.Date; 
6. import java.util.List; 
7.  
8. import org.bson.BSONObject; 
9. import org.slf4j.Logger; 
10. import org.slf4j.LoggerFactory; 
11.  
12. import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.MR; 
13. import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.PRECISION; 
14. import cn.diexun.domain.Kpi; 
15. import cn.diexun.util.CalendarUtil; 
16. import cn.diexun.util.MongdbManager; 
17. import cn.diexun.util.MysqlFactory; 
18.  
19. import com.mongodb.DB; 
20. import com.mongodb.DBCollection; 
21. import com.mongodb.DBCursor; 
22. import com.mongodb.DBObject; 
23. import com.mongodb.MapReduceOutput; 
24. import com.mongodb.ReadPreference; 
25.  
26. /** 
27.  * @Date Mar 13, 2015 
28.  *  
29.  * @Author dengjie 
30.  *  
31.  * @Note use mr jobs stats user login amount 
32.  */ 
33. public class LoginerAmountMR { 
34.     private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoginerAmountMR.class); 
35.  
36.  // map 函数JS字符串拼接  
37.     private static String map() { 
38.         String map = "function(){"; 
39.         map += "if(this.userName != \"\"){"; 
40.         map += "emit({" + "kpi_code:'login_times',username:this.userName," 
41.                 + "district_id:this.districtId,product_style:this.product_style," 
42.                 + "customer_property:this.customer_property},{count:1});"; 
43.         map += "}"; 
44.         map += "}"; 
45.         return map; 
46.     } 
47.  
48.  
49.     private static String reduce() { 
50.         String reduce = "function(key,values){"; 
51.         reduce += "var total = 0;"; 
52.         reduce += "for(var i=0;i<values.length;i++){"; 
53.         reduce += "total += values[i].count;}"; 
54.         reduce += "return {count:total};"; 
55.         reduce += "}"; 
56.         return reduce; 
57.     } 
58.  
59. // reduce 函数字符串拼接 
60.     public static void main(String[] args) { 
61.         loginNumbers("t_login_20150312"); 
62.     } 
63.  
64.     /** 
65.      * login user amount 
66.      *  
67.      * @param collName 
68.      */ 
69.     public static void loginNumbers(String collName) { 
70.         DB db = null; 
71.         try { 
72.             db = MongdbManager.getDB(); 
73.             db.setReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred()); 
74.             DBCollection coll = db.getCollection(collName); 
75.             String result = MR.COLLNAME_TMP; 
76.  
77.             long start = System.currentTimeMillis(); 
78.             MapReduceOutput mapRed = coll.mapReduce(map(), reduce(), result, null); 
79.             logger.info(String.format("mr run spent time=%ss", (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0)); 
80.             start = System.currentTimeMillis(); 
81.             DBCursor cursor = mapRed.getOutputCollection().find(); 
82.             List<Kpi> list = new ArrayList<Kpi>(); 
83.             while (cursor.hasNext()) { 
84.                 DBObject obj = cursor.next(); 
85.                 BSONObject key = (BSONObject) obj.get("_id"); 
86.                 BSONObject value = (BSONObject) obj.get("value"); 
87.                 Object kpiValue = value.get("count"); 
88.                 Object userName = key.get("username"); 
89.                 Object districtId = key.get("district_id"); 
90.                 Object customerProperty = key.get("customer_property"); 
91.                 Object productStyle = key.get("product_style"); 
92.                 Kpi kpi = new Kpi(); 
93.                 try { 
94.                     kpi.setUserName(userName == null ? "" : userName.toString()); 
95.                     kpi.setKpiCode(key.get("kpi_code").toString()); 
96.                     kpi.setKpiValue(Math.round(Double.parseDouble(kpiValue.toString()))); 
97.                     kpi.setCustomerProperty(customerProperty == null ? "" : customerProperty.toString()); 
98.                     kpi.setDistrictId(districtId == "" ? 0 : Integer.parseInt(districtId.toString())); 
99.                     kpi.setProductStyle(productStyle == null ? "" : productStyle.toString()); 
100.                     kpi.setCreateDate(collName.split("_")[2]); 
101.                     kpi.setUpdateDate(Timestamp.valueOf(CalendarUtil.formatMap.get(PRECISION.HOUR).format(new Date()))); 
102.                     list.add(kpi); 
103.                 } catch (Exception exx) { 
104.                     exx.printStackTrace(); 
105.                     logger.error(String.format("parse type or get value has error,msg is %s", exx.getMessage())); 
106.                 } 
107.             } 
108.             MysqlFactory.insert(list); 
109.             logger.info(String.format("store mysql spent time is %ss", (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0)); 
110.         } catch (Exception ex) { 
111.             ex.printStackTrace(); 
112.             logger.error(String.format("run map-reduce jobs has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
113.         } finally { 
114.             if (db != null) { 
115.                 db.requestDone(); 
116.                 db = null; 
117.             } 
118.         } 
119.     } 
120. } 

5.总结

在计算 MongoDB 的MapReduce计算的时候，拼接JavaScript字符串时需要谨慎小心，很容易出错，上面给出的代码只是一部分代码，供参考学习使用;另外，若是要做MapReduce任务计算，推荐使用Hadoop的MapReduce计算框架，MongoDB的MapReduce框架这里仅做介绍学习了解。

本文作者：佚名

来源：51CTO