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MongoDB快速入門

微信公眾號：運維開發(fā)故事，作者：double冬

1 進入MongoDB的世界

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)急速增長，導(dǎo)致關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（SQL）越來越不夠用。高性能、可擴展的數(shù)據(jù)庫變得越來越重要起來，在這樣的場景下，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）應(yīng)運而生，這里的“NoSQL”不是“NoSQL（不是SQL）”，而是“Not only SQL（不僅是SQL）”的簡稱。2009年，分布式文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB引發(fā)了一場去SQL的浪潮。

1.1 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分類及特點非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要分為以下幾類

• 1．鍵值數(shù)據(jù)庫

主要代表是Redis、Flare。這類數(shù)據(jù)庫具有極高的讀寫性能，用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載比較合適。

• 2．文檔型數(shù)據(jù)庫

主要代表是MongoDB、CouchDB。

這類數(shù)據(jù)庫滿足了海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問需求，同時對字段要求不嚴格，可以隨意地增加、刪除、修改字段，且不需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)，所以適用于各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。

• 3．列存儲數(shù)據(jù)庫

主要代表是Cassandra、Hbase。這類數(shù)據(jù)庫查找速度快，可擴展性強，適合用作分布式文件存儲系統(tǒng)。

• 4．圖數(shù)據(jù)庫

主要代表是InfoGrid、Neo4J。這類數(shù)據(jù)庫利用“圖結(jié)構(gòu)”的相關(guān)算法，適合用于構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)的關(guān)系圖譜。

1.2 MongoDB適合做什么

MongoDB適合儲存大量關(guān)聯(lián)性不強的數(shù)據(jù)。MongoDB中的數(shù)據(jù)以“庫”—“集合”—“文檔”—“字段”結(jié)構(gòu)進行儲存。這種結(jié)構(gòu)咋看和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的“庫”—“表”—“行”—“列”結(jié)構(gòu)非常像。但是，MongoDB不需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的字段可以任意變動，并發(fā)寫入速度也遠遠超過傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

1.3 從文件到MongoDB數(shù)據(jù)庫

對于少量數(shù)據(jù)，可以使用“記事本”程序來保存。但如果需要對數(shù)據(jù)進行計算，那么記事本顯然就不能勝任了。此時可以考慮 Excel。還可以使用Excel 的數(shù)據(jù)透視表來統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如圖所示。

Excel的一張表可以存放100萬行左右的數(shù)據(jù)，那如果每天的數(shù)據(jù)都超過100萬行呢？此時就不得不使用數(shù)據(jù)庫來保存了。

使用MongoDB保存數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)庫，可以保存大量的數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)庫最基本的功能。另外，數(shù)據(jù)庫還能夠?qū)?shù)據(jù)進行邏輯運算、數(shù)學(xué)運算、搜索、批量修改或刪除。相比于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MongoDB對于每一次插入的字段格式?jīng)]有要求，字段可以隨意變動，字段類型也可以隨意變動，如圖所示。

image.png

MongoDB可以并發(fā)插入上萬條文檔，這是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所不能望其項背的。

2 MongoDB快速入門

會介紹MongoDB的安裝和基本語法。另外，介紹在圖形化管理工具Robo 3T中操作MongoDB，以及使用Python操作MongoDB的方法

MongoDB的語法與Python非常相似。在很多情況下，操作MongoDB的代碼都可以直接用到Python中。所以，結(jié)合Python來學(xué)習(xí)MongoDB可以起到事半功倍的效果

1.1 MongoDB和SQL術(shù)語對比

SQL與MongoDB術(shù)語對比見

1.2 安裝MongoDB

1.2.1 在Windows中安裝

• （1）訪問 MongoDB 官網(wǎng)的下載頁面（https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community），單擊“DOWNLOAD(msi)”按鈕。

image.png

• （2）雙擊下載的文件（如無特殊說明，只需要一直單擊“Next”按鈕即可）。在安裝過程中將會看到如圖所示的界面選擇安裝方式，這里單擊“Custom”按鈕。

image.png

image.png

• （3）修改文件的安裝路徑到 D:\MongoDB\Server\，單擊“Next”按鈕進行安裝，如圖所示。

image.png

• （4）安裝完成以后，進入D:\MongoDB\Server\4.2\bin，可以看到如圖所示的內(nèi)容,配置文件為mongod.cfg

image.png

• （5）日志路徑為D:\MongoDB\Server\4.2\log

正常安裝完成之后，mongodb已經(jīng)注冊到服務(wù)，并已正常運行，后續(xù)的啟停都在這里管理

image.png

1.2.2 在Linux中安裝

由于 Linux 有眾多的發(fā)行版，不同發(fā)行版本有不同的包管理工具，所以在各個發(fā)行版本中安裝MongoDB的命令可能會有一些差異。本文以Centos7.6為例，來說明如何安裝MongoDB。

1.配置MongoDB的yum源

創(chuàng)建yum源文件

添加以下內(nèi)容：（我們這里使用阿里云的源,安裝的是4.25版本）

[root@localhost ]# cd /etc/yum.repos.d
[root@localhost yum.repos.d]# vim mongodb-org-4.2.repo
[mngodb-org]
name=MongoDB Repository
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/7Server/mongodb-org/4.2/x86_64/
gpgcheck=0
enabled=1

這里可以修改 gpgcheck=0, 省去gpg驗證

安裝之前先更新所有包 ：

[root@localhost yum.repos.d]# yum update

2.安裝MongoDB

安裝命令：

[root@localhost yum.repos.d]# yum -y install mongodb-org

安裝完成后

查看mongo安裝位置 whereis mongod

[root@localhost yum.repos.d]# whereis mongod
mongod: /usr/bin/mongod /etc/mongod.conf /usr/share/man/man1/mongod.1

查看修改配置文件 ：vim /etc/mongod.conf

bindIp: 172.0.0.1 改為 bindIp: 0.0.0.0

（注意冒號與ip之間需要一個空格）

[root@localhost yum.repos.d]# cat /etc/mongod.conf
# mongod.conf

# for documentation of all options, see:
#   http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/

# where to write logging data.
systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path: /var/log/mongodb/mongod.log

# Where and how to store data.
storage:
  dbPath: /var/lib/mongo
  journal:
    enabled: true
#  engine:
#  wiredTiger:

# how the process runs
processManagement:
  fork: true  # fork and run in background
  pidFilePath: /var/run/mongodb/mongod.pid  # location of pidfile
  timeZoneInfo: /usr/share/zoneinfo

# network interfaces
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0  # Enter 0.0.0.0,:: to bind to all IPv4 and IPv6 addresses or, alternatively, use the net.bindIpAll setting.


#security:

#operationProfiling:

#replication:

#sharding:

## Enterprise-Only Options

#auditLog:

#snmp:

3.啟動MongoDB

啟動mongodb ：systemctl start mongod.service

停止mongodb ：systemctl stop mongod.service

查到mongodb的狀態(tài)：systemctl status mongod.service

設(shè)置開啟自啟動：systemctl enable mongod.service

[root@localhost yum.repos.d]# systemctl status mongod.service
● mongod.service - MongoDB Database Server
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/mongod.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Sat 2020-04-04 16:01:31 CST; 8s ago
     Docs: https://docs.mongodb.org/manual
  Process: 5492 ExecStart=/usr/bin/mongod $OPTIONS (code=exited, status=0/SUCCESS)
  Process: 5488 ExecStartPre=/usr/bin/chmod 0755 /var/run/mongodb (code=exited, status=0/SUCCESS)
  Process: 5485 ExecStartPre=/usr/bin/chown mongod:mongod /var/run/mongodb (code=exited, status=0/SUCCESS)
  Process: 5481 ExecStartPre=/usr/bin/mkdir -p /var/run/mongodb (code=exited, status=0/SUCCESS)
 Main PID: 5495 (mongod)
   CGroup: /system.slice/mongod.service
           └─5495 /usr/bin/mongod -f /etc/mongod.conf

Apr 04 16:01:30 localhost.localdomain systemd[1]: Starting MongoDB Database Server...
Apr 04 16:01:30 localhost.localdomain mongod[5492]: about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
Apr 04 16:01:30 localhost.localdomain mongod[5492]: forked process: 5495
Apr 04 16:01:31 localhost.localdomain mongod[5492]: child process started successfully, parent exiting
Apr 04 16:01:31 localhost.localdomain systemd[1]: Started MongoDB Database Server.

4.外網(wǎng)訪問需要關(guān)閉防火墻

CentOS 7.0默認使用的是firewall作為防火墻，這里改為iptables防火墻。

關(guān)閉firewall：

systemctl stop firewalld.service #停止firewall

systemctl disable firewalld.service #禁止firewall開機啟動

vim /etc/sysconfig/iptables

iptables文件添加

-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27017 -j ACCEPT

（注意：-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27017 -j ACCEPT要加在-A INPUT -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited之前，不然啟動無效）

3 MongoDB的圖形化管理軟件——Robo 3T

MongoDB雖然自帶了一個終端環(huán)境下的客戶端，但是操作起來比較繁瑣，數(shù)據(jù)顯示也不夠直觀，因此需要使用一個圖形界面管理軟件來提高MongoDB數(shù)據(jù)的可讀性。

3.1 安裝

Robo 3T是一個跨平臺的MongoDB管理工具，采用圖形界面查詢或者修改MongoDB。Robo 3T的下載地址為：https://robomongo.org/download。在下載頁面中可以看到另一個叫作 Studio 3T 的軟件，它是一個功能更加強大的MongoDB圖形化管理軟件，但它是一個商業(yè)軟件，需要收費，而Robo 3T是開源軟件并且免費，它的功能足夠應(yīng)付本書的所有應(yīng)用場景，因此本文選擇使用Robo 3T。

• （1）安裝Robo 3T的安裝沒有任何需要特別說明的地方，和安裝普通軟件一樣簡單

image.png

• （2）第一次成功啟動Robot 3T時，會看到一個用戶協(xié)議，如圖所示，勾選“我接受”按鈕

image.png

• （3）選擇需要安裝的路徑，然后點擊安裝即可

• （4）在下一個界面中添加名字公司之類的信息，可以直接忽略，單擊“完成”按鈕跳過即可

3.2 用Robo 3T連接MongoDB

• （1）打開Robo 3T，看到如圖所示對話框，單擊左上角“Create”鏈接。

image.png

• （2）彈出如圖所示對話框。如果MongoDB就在本地電腦中運行，則只需在“Name”欄中填寫一個名字，其他地方不需要修改，然后直接單擊“Save”按鈕

image.png

• （3）保存回到界面后，單擊“Connect”按鈕就可以連接MongoDB了

3.3 認識Robo 3T的界面

Robo 3T的主界面如圖所示。重點關(guān)注A、B、C三個區(qū)域

image.png

• 數(shù)據(jù)庫列表區(qū)（后簡稱A區(qū)域），用于選擇數(shù)據(jù)庫和集合。

• 數(shù)據(jù)展示區(qū)（后簡稱B區(qū)域），用于顯示數(shù)據(jù)。

• 命令執(zhí)行區(qū)（后簡稱C區(qū)域），用于編寫MongoDB代碼。

在A區(qū)域中，單擊數(shù)據(jù)庫圖標左邊的箭頭，展開數(shù)據(jù)庫；單擊“Collections”左邊的箭頭，展開集合。雙擊集合的名字，則B區(qū)域和C區(qū)域發(fā)生相應(yīng)的變化。

4 MongoDB的基本操作

增、查、改、刪是所有數(shù)據(jù)庫必備的功能。本節(jié)將介紹如何使用MongoDB 來實現(xiàn)這四個功能

4.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫與集合，寫入數(shù)據(jù)

在Robo 3T中進行如下操作：

• （1）創(chuàng)建一個名為“chapter_1”的數(shù)據(jù)庫，以及其中的多個集合

• （2）往集合里逐條插入數(shù)據(jù)

• （3）往集合里批量插入數(shù)據(jù)

使用Robo 3T打開剛剛安裝完成的MongoDB，可以看到A區(qū)域是空的，還沒有數(shù)據(jù)庫，如圖所示：

image.png

1．創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫與集合

• （1）鼠標右擊“小電腦”圖標，在彈出的菜單中選擇“CreateDatabase”命令

• （2）在彈出的對話框中輸入數(shù)據(jù)庫的名字，單擊“Create”按鈕完成數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建

• （3）新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫會出現(xiàn)在 A 區(qū)域中。單擊數(shù)據(jù)庫左邊的小箭頭將其展開，然后右擊“Collections（0）”文件夾，在彈出的菜單中選擇“Create Collection…”命令

• （4）在彈出的對話框中輸入集合的名字，然后單擊“Create”按鈕,創(chuàng)建一個集合。

• （5）創(chuàng)建完集合后，原來的“Collections(0)”變成了“Collections(1)”。由此可以推測：括號里面的數(shù)字表示這個數(shù)據(jù)庫里面有多少個集合。單擊“Collections(1)”左側(cè)的小箭頭將其展開，可以看到集合“example_data_1”已經(jīng)創(chuàng)建好了。雙擊集合名字，可以看到當(dāng)前集合里什么都沒有，如圖所示：

image.png

2．插入單條數(shù)據(jù)

插入單條數(shù)據(jù)的命令為“insertOne()”，Robo 3T自帶插入數(shù)據(jù)的功能，但是在此不介紹了，本文會直接介紹如何在C區(qū)域執(zhí)行MongoDB命令插入數(shù)據(jù)。

（1）創(chuàng)建一條JSON字符串

例如：

{“name”: “王小二”, “age”: 17, “address”: “浙江”}

（2）對C區(qū)域的內(nèi)容做一些修改

原來是：

db.getCollection(‘example_data_1’).find({})

修改為：

db.getCollection(‘example_data_1’).insertOne({“name”: " 王小二 ",“age”: 17,“address”: “浙江”})

（3）使用Windows與Linux的讀者，可以按鍵盤上的“Ctrl + R”組合鍵，運行后的界面如圖所示。可以看到，一條數(shù)據(jù)已經(jīng)插入到了MongoDB中

image.png

提示：還可以通過單擊Robo 3T上面的綠色三角形來運行命令

• （4）在 A 區(qū)域雙擊集合“example_data_1”，從新打開的選項卡中可以看到數(shù)據(jù)已經(jīng)成功插入，如圖所示：

image.png

數(shù)據(jù)已經(jīng)成功插入被插入的數(shù)據(jù)就是JSON字符串：

{“name”: “張小二”, “age”: 17, “address”: “浙江”}

提示：JSON字符串必須使用雙引號，不過這個規(guī)定在MongoDB中并非強制性的，用單引號也沒有問題。例如，在C區(qū)域執(zhí)行以下命令：

db.getCollection(‘example_data_1’).insertOne({‘name’: ‘王小六’,‘a(chǎn)ge’: 23, ‘work’: ‘運維工程師’})

如果將Python的字典直接復(fù)制到MongoDB的insertOne命令中，則絕大部分情況下這些字典都可以直接使用，只有極少數(shù)情況下需要做一些修改，后面會講到這些少數(shù)情況

提示：MongoDB還允許Key不帶引號，直接寫成

{name: ‘王小六’, age: 23,work: ‘運維工程師’}

但這種寫法存在一些局限性，并且會導(dǎo)致MongoDB的命令不方便平滑移植到Python中。因此，建議讀者一律使用帶單引號的寫法或者帶雙引號的寫法

3．調(diào)整插入的字段

• （1）任意修改、添加、刪除字段。在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中，第1條數(shù)據(jù)沒有“work”這個字段，第2條數(shù)據(jù)沒有“address”這個字段。這就說明：在MongoDB里，插入數(shù)據(jù)的字段是可以任意修改、添加、刪除的。例如，再插入一條新的數(shù)據(jù)：

db.getCollection('example_data_1').insertOne({"hello": "world","sex": "男","職位": "程序員"})

這一次所有的字段都和前兩條數(shù)據(jù)不一樣，但 MongoDB 仍然可以輕松處理——遇到新來的字段，加上去就是了，沒什么大不了的，如圖所示：

image.png

• （2）插入同一個字段，但格式卻不同，即使是同一個字段，其數(shù)據(jù)格式也可以不一樣

例如，再插入一條數(shù)據(jù)：

db.getCollection('example_data_1').insertOne({"name": "1024","age": "十歲","address": "3.5"})

添加后的數(shù)據(jù)如圖所示：

image.png

提示：“能不能做”是一回事，“應(yīng)不應(yīng)該做”是另一回事。雖然MongoDB能夠處理同一個字段的不同數(shù)據(jù)類型，也可以隨意增減字段，但并不意味著應(yīng)該這樣做。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，應(yīng)盡量保證同一個字段使用同一種類型的數(shù)據(jù)，并提前考慮好應(yīng)該有哪些字段。

3．批量插入數(shù)據(jù)

批量插入數(shù)據(jù)的命令是“insertMany”,把一個包含很多個字典的列表傳給“insertMany”。

列表為：

data_list = [
   {'name': '趙小三','age':20,'address':'北京'},
   {'name': '錢小四','age':21,'address':'上海'},
   {'name': '孫小五','age':20,'address':'山東'},
   {'name': '李小六','age':23,'address':'河北'},
   {'name': '歐陽小七','age':24,'address':'杭州'},
]

對應(yīng)的MongoDB批量插入語句為:

db.getCollection('example_data_1').insertMany([
     {'name': '趙小三','age':20,'address':'北京'},
   {'name': '錢小四','age':21,'address':'上海'},
   {'name': '孫小五','age':20,'address':'山東'},
   {'name': '李小六','age':23,'address':'河北'},
   {'name': '歐陽小七','age':24,'address':'杭州'}
 ])

運行后返回的數(shù)據(jù)如圖所示:

image.png

提示：可以通過換行和縮進讓代碼更美觀、易讀。換行和縮進不影響代碼功能

運行以后的集合數(shù)據(jù)如圖所示:

image.png

無論是插入一條數(shù)據(jù)還是插入多條數(shù)據(jù)，每一條數(shù)據(jù)被插入 MongoDB后都會被自動添加一個字段“_id”?！癬id”讀作“Object Id”，它是由時間、機器碼、進程pid和自增計數(shù)器構(gòu)成的。“_id”始終遞增，但絕不重復(fù)。

● 同一時間，不同機器上面的“_id”不同

● 同一機器，不同時間的“_id”也不同

● 同一機器同一時間批量插入的數(shù)據(jù)，“_id”依然不同

提示：_id的前8位字符轉(zhuǎn)換為十進制就是時間戳。例如“5b2f2e24e0f42944105c81d2”，前8位字符“5b2f2e24”轉(zhuǎn)換為十進制就是時間戳“1529818660”，對應(yīng)的北京時間是“2018-06-2413:37:40”

4.2 查詢數(shù)據(jù)

對數(shù)據(jù)集example_data_1進行如下查詢：

（1）查詢所有數(shù)據(jù)

（2）查詢特定數(shù)據(jù)：查詢“age”為25歲的員工

（3）查詢特定數(shù)據(jù)：查詢“age”不小于25的所有記錄

（4）限定返回的數(shù)據(jù)字段類型

在Robo 3T中雙擊集合名字，實際上是自動執(zhí)行了以下這條查詢語句：

db.getCollection(‘example_data_1’).find({})

下面先來了解一下查詢結(jié)果的三種顯示模式

1．三種顯示模式

Robo 3T顯示出來的查詢結(jié)果如圖所示，注意右上角方框框住的三個圖標。

image.png

Robo 3T對于返回的數(shù)據(jù)有三種組織方式，從左到右分別是：“樹形模式（Tree Mode）”“表格模式（Table Mode）和“文本模式（TextMode）”。

提示：這三種顯示模式是Robo 3T提供的，不是MongoDB的功能。

2．查詢固定值數(shù)據(jù)

• （1）查詢所有數(shù)據(jù)。如要查詢所有數(shù)據(jù)值，則直接使用下面兩種寫法的任意一種即可：

  db.getCollection(‘example_data_1’).find()

或

db.getCollection(‘example_data_1’).find({})

• （2）查詢特定數(shù)據(jù)。如要查詢某個或者某些具體字段，則可以使用下面的語法來查詢。如果有多個字段，則這些字段需要同時滿足。

例如，對于數(shù)據(jù)集 example_data_1，要查詢所有“age”字段為25的記錄。則查詢語句可以寫為：```

db.getCollection('example_data_1').find({'age': 23})

查詢結(jié)果如圖所示：

image.png

由于“age”為25的記錄有兩條，于是需要進一步縮小查詢范圍——再增加一個限制條件：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': 23,'name':'王小六'})

運行結(jié)果如圖所示：

image.png

總結(jié)一下，“find”的參數(shù)相當(dāng)于一個字典。字典的 Key 就是字段名，字典的值就是要查詢的值。如果字典有多個Key，則這些字段需同時滿足。

3．查詢范圍值數(shù)據(jù)

如要查詢的字段值能夠比較大小，則查詢時可以限定值的范圍，例如，對數(shù)據(jù)集example_data_1，要查詢所有“age”字段不小于25的記錄，則需要使用大于等于操作符“$gte”。查詢語句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'$gte': 23}})

運行效果如圖所示：

image.png

查詢某個范圍的數(shù)據(jù)會用到的操作符見下表：

使用范圍操作符的查詢語句格式如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'操作符1': 邊界1，'操作符2': 邊界2}})

可以看出，在使用范圍操作符后，原本填寫被查詢值的地方現(xiàn)在又變成了一個字典。這個字典的Key是各個范圍操作符，而它們的值是各個范圍的邊界值。

【舉例1】查詢所有“age”大于21并小于等于24的數(shù)據(jù)，查詢語句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'$lt': 24, '$gt': 21}})

【舉例2】查詢所有“age”大于21并小于等于24的數(shù)據(jù)，且“name”不為“夏侯小七”的記錄

db.getCollection('example_data_1').find({
            'age': {
                    '$lt': 24,
              '$gt': 21
              },
            'name':{'$ne':'歐陽小七'}
})

4．限定返回哪些字段

“find”命令可以接收兩個參數(shù)：第1個參數(shù)用于過濾不同的記錄，第2個參數(shù)用于修改返回的字段，如果省略第2個參數(shù)，則MongoDB會返回所有的字段。如要限定字段，則查詢語句的格式如下：

db.getCollection('example_data_1').find(用于過濾記錄的字典，用于限定字段的字典)

其中，用于限定字段的字典的Key為各個字段名。其值只有兩個——0或1。

● 如果值為0，則表示在全部字段中剔除值為0的這些字段并返回。

● 如果值為1，則表示只返回值為1的這些字段。

例如，查詢數(shù)據(jù)集example_data_1，但不返回“address”和“age”字段，查詢語句如下:

db.getCollection('example_data_1').find({}, {'address': 0, 'age': 0})

運行結(jié)果為如圖所示:

image.png

再例如，要求只返回name字段和age字段，則查詢語句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({}, {'name': 1, 'age': 1})

運行效果如所示:

image.png

可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，不論是選擇“只返回某些字段”還是“不返回某些字段”，結(jié)果里始終有“_id”。這是因為，“_id”比較特殊，它是默認要返回的，除非明確說明不需要它。即，如果不想要“_id”，則必須在限定字段的字典中把“_id”字段的值設(shè)為0，如圖所示:

image.png

如果不考慮“_id”，則限定字段的字典里面的值只可能全都是0或全都是1，不可能1和0混用，一旦混用則MongoDB就會報錯。這從邏輯上很好理解：

（1）如果只要A、B、C，則沒有提到的自然都是不需要的

（2）如果除A、B、C外其他的全都要，則沒有提到的自然全都是需要的

提示：只有“_id”很特別，不論其他字段的值是0還是1，如果不需要返回“_id”，則需要把它的值設(shè)為0

5．修飾返回結(jié)果

• （1）滿足要求的數(shù)據(jù)有多少條——count()命令

如果想知道滿足要求的數(shù)據(jù)有多少條，則可以使用“count()”命令。例如，要查詢所有“age”字段大于21的記錄有多少條，則查詢語句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'$gt': 21}}).count()

運行結(jié)果如圖所示。返回數(shù)字“3”表示有3條記錄滿足要求

image.png

• （2）限定返回結(jié)果——“l(fā)imit()”命令

如果查詢的結(jié)果非常多，則可能需要限定返回結(jié)果。此時就需要使用“l(fā)imit()”命令。它的用法如下：

db.getCollection('example_data_1').find().limit(限制返回的條數(shù))

● 如果限制返回的條數(shù)為一個數(shù)字，則表示最多返回這么多條記錄。如果超過限定條數(shù)，則只返回限定的條數(shù)

● 如果不足限定的條數(shù)，則有多少就返回多少。例如，對于數(shù)據(jù)集example_data_1，限制只返回4條數(shù)據(jù)。具體命令如下：

db.getCollection('example_data_1').find().limit(4)

運行效果如圖所示:

image.png

• （3）對查詢結(jié)果進行排序——“sort()”命令

有時也需要對查詢結(jié)果進行排序，此時需要使用“sort()”命令。使用方法如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'$gt':21}}).sort({'字段名': -1或者1})

其中，字段的值為-1表示倒序，為1表示正序。例如，對所有“age”大于21的數(shù)據(jù)，按“age”進行倒序排列。查詢語句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age': {'$gt':21}}).sort({'age': -1})

運行如下：

image.png

4.3 修改數(shù)據(jù)

實例描述數(shù)據(jù)集 example_data_1,“name”為“王小六”的這個記錄是沒有“address”字段的?，F(xiàn)在需要為它增加這個字段，同時把“work”從“運維工程師”改為“DBA”。

（1）更新集合中的單條數(shù)據(jù)。

（2）批量更新同一個集合中的多條數(shù)據(jù)。

修改操作也就是更新（Update）操作，對應(yīng)的 MongoDB 命令為“updateOne()”和“updateMany()”。

這兩個命令只有以下區(qū)別，它們的參數(shù)完全一致。

● updateOne：只更新第1條滿足要求的數(shù)據(jù)

● updateMany：更新所有滿足要求的數(shù)據(jù)

下面以“updateMany”為例來介紹更新記錄的操作。

1．更新操作的語法

db.getCollection('example_data_1').updateMany(
   參數(shù)1：查詢語句的第一個字典，
   {'set':{'字段1':'新的值1','字段2','新的值2'}}
)

updateMany的第1個參數(shù)和“find”的第1個參數(shù)完全一樣，也是一個字典，用來尋找所有需要被更新的記錄。第2個參數(shù)是一個字典，它的Key為“$set”，它的值為另一個字典。這個字典里面是需要被修改的字段名和新的值。

舉例：

修改“name”為“王小六”的文檔，添加“address”字段，并“work”從“運維工程師”改為“DBA”

db.getCollection('example_data_1').updateMany(
   {'name':'王小六'},
   {'$set':{'address':'蘇州','work':'DBA'}}
)

image.png

再次查看數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)“王小六”的信息已經(jīng)發(fā)生了變化，如圖所示:

image.png

4.4 刪除數(shù)據(jù)

例如，要從數(shù)據(jù)集example_data_1中刪除字段“hello”值為“world”的這一條記錄。

（1）從集合中刪除單條數(shù)據(jù)

（2）從集合中批量刪除多條數(shù)據(jù)

只要會查詢數(shù)據(jù)，就會刪除數(shù)據(jù)。為了防止誤刪數(shù)據(jù)，一般的做法是先查詢要刪除的數(shù)據(jù)，然后再將查出的數(shù)據(jù)刪除

• （1）查詢字段“hello”中值為“world”的這一條記錄

具體如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'hello': 'world'})

db.getCollection(‘example_data_1’).find({‘hello’: ‘world’})

運行效果如圖所示:

image.png

• （2）把查詢語句的“find”修改為“deleteOne”（如果只刪除第1條滿足要求的數(shù)據(jù)），或把查詢語句的“find”修改為“deleteMany”（如果要刪除所有滿足要求的數(shù)據(jù)）

具體命令如下：

db.getCollection('example_data_1').deleteMany({'hello': 'world'})

• （3）在返回的數(shù)據(jù)中，“acknowledged”為“true”表示刪除成功，“deletedCount”表示一共刪除了1條數(shù)據(jù)

• （4）再次查詢example_data_1，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)找不到被刪除的數(shù)據(jù)了

提示：慎用刪除功能。一般工程上會使用“假刪除”，即：在文檔里面增加一個字段“deleted”，如果值為0則表示沒有刪除，如果值為1則表示已經(jīng)被刪除了。默認情況下，deleted字段的值都是0，如需要執(zhí)行刪除操作，則把這個字段的值更新為1。而查詢數(shù)據(jù)時，只查詢deleted為0的數(shù)據(jù)。這樣就實現(xiàn)了和刪除一樣的效果，即使誤操作了也可以輕易恢復(fù)

4.5 數(shù)據(jù)去重

在數(shù)據(jù)集example_data_1中，進行以下兩個去重操作。

（1）對“age”字段去重

（2）查詢所有“age”大于等于24的數(shù)據(jù)，再對“age”進行去重。去重操作用到的命令為“distinct()”

格式如下：

db.getCollection('example_data_1').distinct('字段名'， 查詢語句的第一個字典)

distinct()可以接收兩個參數(shù):

• 第1個參數(shù)為字段名，表示對哪一個字段進行去重。

• 第2個參數(shù)就是查詢命令“find()”的第1個參數(shù)。distinct命令的第2個參數(shù)可以省略

1．對“age”字段去重對“age”字段去重的語句如下：

db.getCollection('example_data_1').distinct('age')

運行效果如圖所示:

image.png

在MongoDB中返回的數(shù)據(jù)是一個數(shù)組，里面是去重以后的值。

2．對滿足特定條件的數(shù)據(jù)去重首先查詢所有“age”大于等于20的數(shù)據(jù)，然后對“age”進行去重。

db.getCollection('example_data_1').distinct(
   'age',
   {'age':{'$gte':20}}
)

運行結(jié)果：

image.png

提示：能否去重以后再帶上其他字段呢？答案是，用“distinct()”命令不能實現(xiàn)。要實現(xiàn)這個功能，后面介紹

后面會更新如何使用Python操作MongoDB，請持續(xù)關(guān)注

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作者：double冬 運維開發(fā)故事

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