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  • mongodb 高级操作

    聚合 aggregate

    • 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}}])
    

    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'
    
    • 常用表达式
      • $sum:计算总和,$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

    $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'$字段'
    • 例1:统计男生、女生的总人数
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:'$gender',
                counter:{$sum:1}
            }
        }
    ])
    

    Group by null

    • 将集合中所有文档分为一组
    • 例2: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3: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'}
            }
        }
    ])

    $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'$字段'
    • 例1:统计男生、女生的总人数
    db.stu.aggregate([
        {$group:
            {
                _id:'$gender',
                counter:{$sum:1}
            }
        }
    ])
    

    Group by null

    • 将集合中所有文档分为一组
    • 例2: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3: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'}
            }
        }
    ])

    $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1:查询年龄大于20的学生
    db.stu.aggregate([
        {$match:{age:{$gt:20}}}
    ])
    
    • 例2: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}}}

    $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1:查询学生的姓名、年龄
    db.stu.aggregate([
        {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
    ])
    
    • 例2: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}}
    ])

    $sort

    • 将输入文档排序后输出
    • 例1:查询学生信息,按年龄升序
    b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
    
    • 例2: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}}
    ])
     

    $limit

    • 限制聚合管道返回的文档数
    • 例1: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2:查询从第3条开始的学生信息
    db.stu.aggregate([{$skip:2}])
    
    • 例3: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

    $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}}])

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

    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'
    

    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 test1
    show 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'})
     
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