MongoDB_综合

Mongodb

一、mongodb的介绍

mongodb的优势

• 易扩展：NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特定就是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样非常容易扩展
• 大数据，高性能：NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀，这得益于它的无关系型，数据库的结构简单
• 灵活的数据模型：NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段。随时可以存储自定义的数据格式，而在关系数据库里。增删字段是一件非常麻烦的事，如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦

二、mongodb安装

• 下载安装包并上传到服务器上
• 解压安装包
• 移动到/usr/local/目录下
• 将可执行文件添加到PATH路径中

# 添加环境变量
	vim .bashrc
	export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH    
# 使环境变量生效
	source .bashrc

• mongodb的相关启动，停止，重启，端口查看

# 启动
	systemctl start mangodb
# 停止
	systemctl stop mangodb
# 重启
	systemctl restart mangodb
# 查看是否启动成功
	ps -aux |grep mangodb
# 默认端口
	27017

三、mongodb基本操作

关于database的基础命令

# 查看当前的数据库：
	db
# 查看所有的数据库：
	show dbs /show databases
# 切换数据库：
	use db_name
# 删除当前的数据库：
	db.dropDatabase()

关于集合的基础命令

# 不手动创建集合：
	向不存在的集合中第一次加入数据时，集合会被创建出来
# 手动创建集合：
	db.createCollection(name,options)
    db.createCollection("stu")
    db.createCollection("sub",{capped:true,size:10})
    参数capped:默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
    参数size:当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节。
# 查看集合：
	show collections
# 删除集合：
	db.集合名称.drop()

数据类型

Object ID：文档ID
string: 字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
Boolean:存储一个布尔值，true或false
Integer:整数可以是32位或者64位，这取决于服务器
Double：存储浮点值
Arrays:数组或列表，多个值存储到一个键
Object:用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
Null：存储Null值
Timestamp:时间戳，表示从1970-1-1到现在的总秒数
Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式

注意点

• 创建日期语句如下：参数的格式为YYY-MM-DD

  new Date('2020-1-1')

• 每个文档都有一个属性，为id，保证每个文档的唯一性

• 可以自己去设置 _id 插入文档，如果没有提供，那么Mangodb为每个文档提供了一个独特 _id，类型为objectID

• objectID是一个12字符的十六进制数：

  • 前4个字节为当前时间戳
  • 接下来3个字节的机器ID
  • 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
  • 最后3个字节是简单的增量值

插入

• db.集合名称.insert(document)
  • db.stu.insert({name:'gj',gender:1})
  • db.stu.insert({_id:"20200101",name:'gj',gender:1})
• 插入文档时，如果不指定 _id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的Objectid

四、mongodb数据查询

mongodb插入数据

• db.collecion.insert({}) 插入数据，_id存在就报错
• db.collection.save({}) 插入数据，_id存在会更新

mongodb的更新操作

• db.test1000.update({name:"xiaowang"},{name:"xiaozhao"})
• 把name为xiaowang的数据替换为{name:"xiaozhao"}
• db.test1000.update({name:"xiaohong"},{$set:{name:"xiaozhang"}})
• 把name为xiaowang的数据name的值更新为xiaozhang
• db.test1000.update({name:"xiaozhang"},{$set:{name:"xiaohong"}},{multi:true})
• {multi:true}达到更新多条的目的

mongodb删除

• db.test1000.remove({name:"xiaohong"},{justOne:true})
• 默认情况会删除所有满足条件的数据，{justOne:true}能达到只删除一条的效果

mongodb的count方法

• db.collection.find({条件}).count()
• db.collection.count({})

mongodb的投影

• 投影:选择返回结果的字段
• db.collection.find({条件},{name:1,_id:0})
  • 1._id默认会显示，置为0不显示
  • 2.出了_id之外的其他字段，如果不显示，不写，不能写为0

$group的注意点

• $group对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
• 分组依据需要放到_id后面
• 取不同的字段的值需要使用$,$gender,$age
• 取字典嵌套的字典中的值的时候$_id.country
• 能够同时按照多个键进行分组{$group:{_id:{country:"$country",province:"$province"}}}
  • 结果是：{_id:{country:"",province:""}

编辑器写mongodb语句

db.stu.find(
  {$or:[{age:{$gte:20}},{hometown:{$in:["桃花岛","华⼭"]}}]}
  )

#按照gender进行分组，获取不同组数据的个数和平均年龄
db.stu.aggregate(
  {$group:{_id:"$gender",count:{$sum:1},avg_age:{$avg:"$age"}}},
  {$project:{gender:"$_id",count:1,avg_age:"$avg_age",_id:0}}
  )
# 按照hometown进行分组，获取不同组的平均年龄
db.stu.aggregate(
  {$group:{_id:"$hometown",mean_age:{$avg:"$age"}}}
  )
#使用$group统计整个文档
db.stu.aggregate(
  {$group:{_id:null,count:{$sum:1},mean_age:{$avg:"$age"}}}
  )
#选择年龄大于20的学生，观察男性和女性有多少人
db.stu.aggregate(
  {$match:{$or:[{age:{$gt:20}},{hometown:{$in:["蒙古","⼤理"]}}]}},
  {$group:{_id:"$gender",count:{$sum:1}}},
  {$project:{_id:0,gender:"$_id",count:1}}
  )

#page37页练习
db.tv3.aggregate(
  {$group:{_id:{country:"$country",province:"$province",userid:"$userid"}}},
  {$group:{_id:{country:"$_id.country",province:"$_id.province"},count:{$sum:1}}},
  {$project:{country:"$_id.country",province:"$_id.province",count:1,_id:0}}
  )

数据查询

• 方法find():查询
  • db.集合名称.find({条件文档})
• 方法findOne():查询，只返回第一个
  • db.集合名称.findOne({条件文档})
• 方法pretty():将结果格式化
  • db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

比较运算符

• 等于：默认是等于判断，没有运算符
• 小于：$lt (less than)
• 小于等于：$lte (less than equal)
• 大于：$gt (greater than)
• 大于不等于：$gte
• 不等于：$ne

db.stu.find({age:{gte:18}})

范围运算符

使用"$in"，"$nin"判断是否在某个范围内

查询年龄为18、28的学生

db.stu.find({age:{$in[18,28,38]}})

逻辑运算符

• and :在json中写多个条件即可

  查询年龄大于或等于18，并且性别为true的学生

  db.stu.find({age:{$gte18},genter:true})

• or：使用$or，值为数组，数组中每个元素为json

  查询年龄大于18，或性别为false的学生

  db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]})

• 查询年龄大于18或性别为男生并且姓名是郭靖

  db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}],name:'gj'})

使用正则表达式

使用//或$regex编写正则表达式

查询姓黄的学生

db.products.find({sku:/^abc/})

limit和skip

• 方法：limit():用于读取指定数量的文档

  db.集合名称.find().limit(number)

  查询2条学生信息

  db.stu.find().limit(2)

• 方法skip()：用于跳过指定数量的文档

  db.集合名称.find().skip(number)

  db.stu.find().skip(2)

• 同时使用

  db.stu.find().limit(2).skip(3)

自定义查询

使用$where 后面写一个函数，返回满足条件的数据
查询年龄大于30的学生
db.stu.find({
    $where:finction(){
        return this.age>30
    }
})

投影

在查询的返回结果中，只选择必要的字段
db.集合名称.find({},{字段名称:1,....})

排序

方法sort()，用于对集合进行排序

db.集合名称.find().sort({字段:1,....})

• 参数1 为升序排列
• 参数2 为降序排列

统计个数

方法count()用于统计结果集中文档条数

五、mongodb聚合

聚合 aggregate

聚合是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组，过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

​ db.集合名册.aggregate({管道:{表达式}})

常用管道

在mangodb中，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理

常用管道如下：

• $group: 将集合中的文档分组，可用于统计结果

• group bu null：将集合中所有文档分为一组

• $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，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

表达式

处理输入文档并输出

语法：表达式:'$列名'

常用表达式：

• $sum: 计算总和，$sun:1表示以一倍技数
• $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

六、备份、恢复、索引

备份

备份的语法：
	mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h:服务器地址，也可以指定端口号
-d:需要备份的数据库名称
-o:备份的数据存放的位置，此目录中存放着备份出来的数据
    

恢复

恢复语法：
	mongorestore -h dnhost -d dbname --dir dbdirectory
-h:服务器地址
-d:需要恢复的数据库实例
--dir:备份数据所在位置

索引

以提升查询速度

mongodb mysql redis的区别和使用场景

• mysql是关系型数据库，支持事物
• mongodb，redis非关系型数据库，不支持事物
• mysql，mongodb，redis的使用根据如何方便进行选择
  • 希望速度快的时候，选择mongodb或者是redis
  • 数据量过大的时候，选择频繁使用的数据存入redis，其他的存入mongodb
  • mongodb不用提前建表建数据库，使用方便，字段数量不确定的时候使用mongodb
  • 后续需要用到数据之间的关系，此时考虑mysql

爬虫数据去重，实现增量式爬虫

• 使用数据库建立关键字段（一个或者多个）建立索引进行去重

• 根据url地址进行去重

  • 使用场景：
    • url地址对应的数据不会变的情况，url地址能够唯一判别一个条数据的情况
  • 思路
    • url存在redis中
    • 拿到url地址，判断url在redis的url的集合中是够存在
    • 存在：说明url已经被请求过，不再请求
    • 不存在：url地址没有被请求过，请求，把该url存入redis的集合中
  • 布隆过滤器
    • 使用多个加密算法加密url地址，得到多个值
    • 往对应值的位置把结果设置为1
    • 新来一个url地址，一样通过加密算法生成多个值
    • 如果对应位置的值全为1，说明这个url地址已经抓过
    • 否则没有抓过，就把对应位置的值设置为1

• 根据数据本省进行去重

  • 选择特定的字段，使用加密算法（md5，sha1）讲字段进行假面，生成字符串，存入redis的集合中
  • 后续新来一条数据，同样的方法进行加密，如果得到的字符串在redis中存在，说明数据存在，对数据进行更新，否则说明数据不存在，直接插入