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  • MongDB-高级

    No1:

    聚合

    • 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}}])

    No2:

    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

    No3:

    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

    No4:

    $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

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

    No5:

    $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}}}
    ])

    No6:

    $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}}
    ])

    No7:

    $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}}
    ])

    No8:

    $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}])

    No9:

    $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

    No10:

    $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}}])

    No11:

    • 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'}]
    })

    No12:

    普通用户管理

    ---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'}]
    })
    ---修改用户:可以修改pwd、roles属性
    db.updateUser('t1',{pwd:'456'})

    No13:

    副本集(复制)

    什么是复制

    • 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
    • 复制还允许从硬件故障和服务中断中恢复数据

    为什么要复制

    • 数据备份
    • 数据灾难恢复
    • 读写分离
    • 高(24* 7)数据可用性
    • 无宕机维护
    • 副本集对应用程序是透明

    复制的工作原理

    • 复制至少需要两个节点A、B...
    • A是主节点,负责处理客户端请求
    • 其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据
    • 节点常见的搭配方式为:一主一从、一主多从
    • 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
    • 主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性

    复制的特点

    • N 个节点的集群
    • 任何节点可作为主节点
    • 所有写入操作都在主节点上
    • 自动故障转移
    • 自动恢复

    No14:

    分片

    • 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求
    • 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量,这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据

    为什么使用分片

    • 本地磁盘不够大
    • 当请求量巨大时会出现内存不足。
    • 垂直扩展价格昂贵(内存、磁盘、cpu)

    No15:

    与python交互

    # coding=utf-8
    from pymongo import *
    
    # 获得客户端,建立连接
    client = MongoClient('mongodb://py3:123@localhost:27017/py3')
    # 切换数据库
    db = client.py3
    # 获取集合
    stu = db.stu
    
    # 增加
    stu.insert_one({'name': '张三'})
    
    # 修改
    stu.update_one({'name': '张三'}, {'$set': {'name': 'abc'}})
    
    # 删除
    stu.delete_one({'name': 'abc'})
    
    # 查询
    cursor = stu.find({'age': {'$gt': 20}}).sort('_id', DESCENDING).skip(1).limit(1)
    for s in cursor:
        print(s['name'])

    以上是高级部分,本来还有一些是服务器的部署之类,就没放出来了

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