什么是MongoDB ?
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
{ name: "jack", <------field:valu age: 23, <------field:valu status: "A", <------field:valu groups: ["news", "sports"], <------field:valu }
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你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
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你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
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如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
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Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组
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MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
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Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
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Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
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Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
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GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
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MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
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MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言
- 安装简单
-MongoDB与关系型数据库的区别（MySQL）:
MongoDB和 关系型数据库 最大的区别就是约束性, 可以说文件型数据库几乎不存在约束性, 理论上没有主外键约束,没有存储的数据类型约束等等 关系型数据库中有 "表" 的概念,有 "字段" 的概念,有 "数据条目" 的概念 MongoDB中同样有以上的概念,但是名称发生了一些变化, 严格意义上来说,两者的概念即为相似, 但又有些出入,不过无所谓,我们就当是以上概念就好啦
- MongoDB中存储的“表”：
MongoDB和 关系型数据库 最大的区别就是约束性, 可以说文件型数据库几乎不存在约束性, 理论上没有主外键约束,没有存储的数据类型约束等等 关系型数据库中有 "表" 的概念,有 "字段" 的概念,有 "数据条目" 的概念 MongoDB中同样有以上的概念,但是名称发生了一些变化, 严格意义上来说,两者的概念即为相似, 但又有些出入,不过无所谓,我们就当是以上概念就好啦
win7安装:
- 官网下载地址：https://www.mongodb.com/
- 下载msi安装包，下载成功后 一路点点点即可；
- 默认安装路径为：C:Program FilesMongoDB
- 将当前工作目录下的 bin文件加入环境变量：
- CMD中开启服务器：输入命令：mongod
- 会报错，报错是因为在C盘根目录下缺少了 datadb 两个文件；
- 在C盘根目录下创建这两个文件，重启即可；
- CMD开启client：输入命令：mongo
MongoDB中存储的数据类型
- MongoDB中的基本十种数据类型：
Object ID ：Documents 自生成的 _id String： 字符串，必须是utf-8 Boolean：布尔值，true 或者false (在Python中 True False 首字母大写) Integer：整数 (Int32 Int64 一般用Int32) Double：浮点数 (没有float类型,所有小数都是Double) Arrays：数组或者列表，多个值存储到一个键 (list哦,相当于Python中的List哦) Object：相当于Python中的字典,这个数据类型就是字典 Null：空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null Timestamp：时间戳 Date：存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型,时间戳可以秒杀一切时间类型)
- Object ID：
- 每条数据都会自动生成 Object ID；
- 宇宙唯一，利用了时间和空间；
- 补充：
示例：
'_id' : ObjectId(''5c2091c1f46d535e68928279')
#"5c2091c1" 代指的是时间戳,这条数据的产生时间
#"f46d53" 代指某台机器的机器码,存储这条数据时的机器编号
#" 5e68" 代指进程ID,多进程存储数据的时候,非常有用的
#"928279" 代指计数器,这里要注意的是,计数器的数字可能会出现重复,不是唯一的
#以上四种标识符拼凑成世界上唯一的ObjectID
#只要是支持MongoDB的语言,都会有一个或多个方法,对ObjectID进行转换
#可以得到以上四种信息
#注意:这个类型是不可以被JSON序列化的
#"5c2091c1" 代指的是时间戳,这条数据的产生时间
#"f46d53" 代指某台机器的机器码,存储这条数据时的机器编号
#"5e68" 代指进程ID,多进程存储数据的时候,非常有用的
#"928279" 代指计数器,这里要注意的是,计数器的数字可能会出现重复,不是唯一的
#以上四种标识符拼凑成世界上唯一的ObjectID
#只要是支持MongoDB的语言,都会有一个或多个方法,对ObjectID进行转换
#可以得到以上四种信息
#注意:这个类型是不可以被JSON序列化的
- 在Python中如果想序列化 Object ID 先用 str() 转换一下；
- String：
- 正常的字符串....... 加引号括起来
- Boolean：
- 布尔值 true 或者 false 首字母小写
- Integer：
- 整数
- Double：
- 双进准浮点数 就是 float
- Arrays：
- 数组，等同于python中的list
- Object：
- 对象，等同于python中的dict
- Null：
- 空值，等同于python中的None
- Timestamp：
- 时间戳；
- Date：
- 存储当前日期或时间格式
>db.tb1.find({time:{$gt:new Date(1363746981289)}})
支持多种格式：
> db.tb1.insert({mydate:ISODate("2012-11-02 07:58:51")})
> db.tb1.insert({mydate:ISODate("20121102 07:58:51")})
> db.tb1.insert({mydate:ISODate("20121102")})
也可以直接操作：
>db.tb1.find({"mydate":{$gt:ISODate("2018-12-02T07:58:51Z")}})和db.tb1.find({"mydate":{$gt:new Date("2018-12-02T07:58:51Z")}})相同
MongoDB增删改查
- 常用基本语法：
- MongoDB 引用了不存在的对象即创建改对象；
意思就是
MongoDB中如果你使用了不存在的对象,那么就等于你在创建这个对象哦
如果你创建的是表，但是表中没有实际数据，则这张表不会保存
- 使用（创建）数据库：
- 语法： use 数据库名字
- 注意当 执行过上面的命令后，在MongoDB中 db 就代指当前是数据库
- 创建表：
- 语法： db.表名
- 查：
- find()：条件查找；
- 无条件的话，默认查找当前表的所有数据；
- db.表名.fiand({age:19})； 查找符合此条件的所有数据；
- findOne()：查找一条数据；
- 无条件的话，默认查找当前表的第一条数据；
- db.表名.findOne({age:19})；加入条件的话，若有多条数据，返回最靠前的一条数据；
- 增：插入数据(insert insertOne insertMany)
- insert(): 插入一条或者多条数据,需要带有允许插入多条的参数,这个方法目前官方已经不推荐
- insertOne(): 插入一条数据,官方推荐
- insertMany(): 插入多条数据,无需参数控制,官方推荐
- 改：修改数据(update updateOne updateMany)
- update({"name":"DragonFire"},{$set:{"age":21}}): 根据条件修改该条数据的内容
- updateOne(): 根据条件修改一条数据的内容,如出现多条,只修改最靠前的数据
- updateMany(): 根据条件修改所有数据的内容,多条修改
- 删：删除数据(remove)：
- remove({})： 无条件删除数据,这里要注意了,这是删除所有数据,清空Collection
MongoDB的其他用法
-MongoDB AND 条件
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，及常规 SQL 的 AND 条件
>db.col.find({key1:value1, key2:value2})
-MongoDB OR 条件
>db.col.find({ $or: [ {key1: value1}, {key2:value2} ]})
-AND 和 OR 联合使用
db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "Mongodb中文网"},{"title": "MongoDB 教程"}]})
-MongoDB中条件操作符有：
(>) 大于 - $gt
(<) 小于 - $lt
(>=) 大于等于 - $gte
(<= ) 小于等于 - $lte
(=) 等于 -$eq
-MongoDB (>) 大于操作符 - $gt
db.col.find({"likes" : {$gt : 100}}) likes大于100的数据
-MongoDB（>=）大于等于操作符 - $gte
db.col.find({likes : {$gte : 100}}) likes大于等于100的数据
-MongoDB (<) 小于操作符 - $lt
db.col.find({likes : {$lt : 150}}) 小于150的数据
-MongoDB (<=) 小于操作符 - $lte 小于等于
db.col.find({likes : {$lte : 150}})
-MongoDB 使用 (<) 和 (>) 查询 - $lt 和 $gt
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}}) 大于100小于200的数据
$eq 等于
MongoDB中的那些个update修改器:
$inc 查询到结果加或减(引用增加)
$set的用法和特性(没有就自动添加一条)了 如果有就改变之前的值,将key赋值为value
$unset 用来删除Key(field)的 {name:}
$push 在列表中追加值
$pull 删除指定的值
$pop 从后往前删除(正数从后往前,负数从前往后)
MongoDB Limit与Skip方法
limit(3) 查询的数据量,当前位置查询三条数据
skip(2) 从0开始前跳过当前2条数据
sort(-1) -1是倒序 1是正序(如果没有id,则默认id最大)
先跳过再排序,优先级是sort,再分页(注意选择排序的字段)
其次优先级 skip
最低优先级 limit
- MongoDB中Array补充用法：
- $："$" 在 update 中 加上关键字 就 变成了 修改器
- {$set :{"test_list.0" : 9}} 这样就是对应 Array 中的下标进行修改了 "test_list.下标"
- 使用 update的话, 满足条件的数据下标位置就会传递到 $ 字符中,在我们更新操作的时候就相当于 对这个位置 的元素进行操作
- 简单说$ 就是一个索引；
pymongodb简单用法
- 安装pymongodb：
pip3 install pymongo
python连接mongodb:
import pymongo
mongo_client = pymongo.MongoClient(host = '127.0.0.1', port=27017) # 连接pymongodb
db = mongo_client["db1"] # 使用db1数据库
collection = db["user_info"] # 使用user_info 表
res = collection.find({}) # 查询所有
print(list(res))