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  • MongoDB 安装详细教程 + 常用命令 + 与 Python 的交互

    MongoDB 简介
    MongoDB (名称来自 humongous/巨大无比的, 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的NoSQL,基于 分布式 文件存储,由 C++ 语言编写,设计之初旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
    
    MongoDB使用的是内存映射存储引擎,它会把磁盘IO操作转换成内存操作,如果是读操作,内存中的数据起到缓存的作用,如果是写操作,内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作,大幅度提升性能。
    
    MongoDB 既拥有Key-Value存储方式的高性能和高度伸缩性,也拥有传统的RDBMS系统的丰富的功能,集两者的优势于一身。 介于关系数据库和NoSQL之间,也是功能最丰富、最像关系数据库的的NoSQL。
    
    MongoDB官方文档:https://docs.mongodb.com
    
    MongoDB中文社区:http://www.mongoing.com
    
    MongoDB特点
    模式自由 :可以把不同结构的文档存储在同一个数据库里
    面向集合的存储:适合存储 JSON风格文件的形式,
    完整的索引支持:对任何属性可索引,
    复制和高可用性:支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目的是提供冗余及自动故障转移。
    自动分片:支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。
    丰富的查询:支持丰富的查询表达方式,查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中的内嵌的对象及数组。
    快速就地更新:查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。
    高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如图片等...)。
    根据DB-Engines的排名统计,MongoDB综合排名第五(2017年10月数据,前四名分别是Oracle,MySQL,SQL Server,PostgreSQL),在NoSQL领域(非RDBMS)里排名第一。
    
    适用场景
    网站数据: 适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
    缓存: 由于性能很高,也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
    大尺寸、低价值的数据: 使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵,在此之前,很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
    高伸缩性的场景: 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
    用于对象及JSON数据的存储: MongoDB的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。
    
    不适用的场景
    高度事物性的系统: 例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
    传统的商业智能应用: 针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。
    需要使用SQL语句解决的场景: MongoDB不支持SQL语句。
    
    商业应用
    京东:使用MongoDB存储商品信息,支持比价和关注功能.
    百度云:使用MongoDB管理百度云盘中500亿条关于文件源信息的记录.
    CERN:著名的粒子物理研究所,欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB存储。
    The New York Times:世界领先的在线新闻门户网站之一,使用MongoDB作为内容存储。
    sourceforge.net,资源网站查找,创建和发布开源软件免费,使用MongoDB做后端存储。
    
    一.MongoDB的安装
    
        下载mongodb的版本,两点注意
    
        根据业界规则,偶数为稳定版,如3.2.X;奇数为开发版,如3.3.X
        32bit的mongodb最大只能存放2G的数据,64bit就没有限制
        MongoDB官网安装包下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
    
        MongoDB安装文档:https://docs.mongodb.com/getting-started/shell/installation/
    
        Ubuntu下安装MongoDB:
            sudo apt-get install mongodb
        使用MongoDB,需要先启动服务端,再使用客户端连接数据库。
    
        1. 服务端
            MongoDB 默认的存储数据目录为 /data/db,默认端口27017
            服务的命令为mongod,可以通过help查看所有参数
            python@ubuntu:~$ mongod --help
    
            相关文件存放路径:默认各个文件存放路径如下所示:
            可执行文件存放路径:/usr/bin/mongod 和 /usr/bin/mongo
            默认数据库文件存放路径:/var/lib/mongodb
            默认日志文件存放路径:/var/log/mongodb/mongodb.log
            配置文件默认存放路径:/etc/mongodb.conf
            可以通过修改配置文件修改数据文件和日志文件的存放路径
            mongod 是与服务器端相关的执行文件
            mongo 是与客户端相关的执行文件
    
            a.启动MongoDB服务:
                cd /usr/bin
                ./mongod --dbpath=/var/lib/mongodb --logpath=/var/log/mongodb/mongodb.log --auth --logappend --port=27017 --fork
                dbpath 存储位置, logpath 日志路径,logappend追加形式,port端口号,fork启动.
            b.停止mongdb
                pkill mongod
    
            MongoDB中提供了一种后台程序方式启动的选择,只需要加上-fork参数即可但是注意:用到如果了--fork参数,必须就启用--logpath参数来指定日志文件,这是强制的。
            如果使用--fork在后台运行mongdb服务,那么就要通过本机管理数据库向服务器发送shutdownServer()消息来关闭。
    
        2. 在客户端 进行用户创建
            启用用户认证方式启动
            1.如果之前未定义过用户,所以mongod的将允许本地直接访问操作数据库将使用本地根权限,
            2.如果使用--auth参数启动,将启用的MongoDB授权认证,即启用不同的用户对不同的数据库的操作权限。
    
            也可以在配置文件mongod.conf中加入auth = true按第二种启动方式启动。
    
            cd /usr/bin
            ./mongo
            
            a. 切换admin数据库下
                show databases
                use admin
            b. 创建一个拥有root权限的超级用户,拥有所有数据库的所有权限
                db.createUser({user : "lowman", pwd : "lowman9527", roles : ["root"]})
    
            c. 如果 MongoDB 开启了权限模式,并且某一个数据库没有任何用户时,可以不用认证权限并创建一个用户,但是当继续创建第二个用户,    会返回错误,若想继续创建用户则必须认证登录。
    
               认证登录到lowman用户(第一次创建的用户)
               db.auth("lowman","lowman9527")
    
               查看当前认证登录的用户信息
               show users
    
               认证登录成功,可以继续创建第二个用户
                db.createUser({user : "lowman2", pwd : "123456", roles : [{role : "read", db : "test_database"}, {role : "readWrite", db : "test_databases"}]})
    
               查看当前数据库下所有的用户信息
                db.system.users.find()
    
            d. 删除用户
                db.dropUser("用户名")
    
        3. 要获得关于MongoDB中的服务器统计,需要在MongoDB的客户端键入命令db.stats()。这将显示数据库名称,收集和数据库中的文档信息。输出的命令如下所示
    
            "db" : "test" ,表示当前是针对"test"这个数据库的描述。想要查看其他数据库,可以先运行$ use datbasename
            "collections" : 3,表示当前数据库有多少个collections.可以通过运行show collections查看当前数据库具体有哪些collection.
            "objects" : 267,表示当前数据库所有collection总共有多少行数据。显示的数据是一个估计值,并不是非常精确。
            "avgObjSize" : 623.2322097378277,表示每行数据是大小,也是估计值,单位是bytes
            "dataSize" : 16640,表示当前数据库所有数据的总大小,不是指占有磁盘大小。单位是bytes
            "storageSize" : 110592,表示当前数据库占有磁盘大小,单位是bytes,因为mongodb有预分配空间机制,为了防止当有大量数据插入时对磁盘的压力,因此会事先多分配磁盘空间。
            "numExtents" : 0,没有什么真实意义
            "indexes" : 2 ,表示system.indexes表数据行数。
            "indexSize" : 53248,表示索引占有磁盘大小。单位是bytes
            "ok" : 1,表示服务器正常
    
    二.MongoDB快速入门
        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。
    
        1. 数据库
            数据库是一个集合的物理容器。一个单一的MongoDB服务器通常有多个数据库。如自带的admin、test,或自行创建的数据库。
    
        2. 集合
            也称为文档组,类似于关系数据库中的表格。
            集合存在于数据库中,一个数据库可以包含很多个集合。集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
            当第一个文档数据插入时,集合就会被创建。
    
        3. 文档
            MongoDB使用了BSON(Binary JSON)这种结构来存储数据,并把这种格式转化成了文档这个概念,每个文档是一组 键 : 值 的数据。
    
        4. 数据库基本命令
            连接成功后,默认使用test数据库
    
            查看当前数据库名称
            db
    
            查看所有数据库名称,列出所有在物理上存在的数据库
            show dbs
    
            切换数据库,如果数据库不存在也并不创建,直到插入数据或创建集合时数据库才被创建
            use 数据库名称
    
            删除当前指向的数据库,如果数据库不存在,则什么也不做
            db.dropDatabase()
    
        5. 集合命令
    
            创建集合语法如下
                name是要创建的集合的名称
                options是一个文档,用于指定集合的配置,选项​​参数是可选的,所以只需要到指定的集合名称
                可以不手动创建集合,向不存在的集合中第一次加入数据时,集合会被创建出来
    
                db.createCollection(name, options)
    
                #例1:不限制集合大小
                    db.createCollection("stu")
    
                #例2:限制集合大小
                    - 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
                    示例:
                        db.createCollection("stu", {capped : true, size : 6142800} )
    
            查看当前数据库的集合
                show collections
    
            删除集合命令
                db.集合名称.drop()
    
        6.数据类型
            下面为MongoDB中常用的几种数据类型:
            ObjectID: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
            创建日期语句如下,注意参数的格式为YYYY-MM-DD
            Date('2017-12-20')
    
            ObjectID
                _id是一个12字节的十六进制数,保证每一份文件的唯一性。你可以自己去设置_id插入文档。如果没有提供,那么MongoDB的每个文档提供了一个独特的ID,这12个字节:
    
                前4个字节为当前时间戳;
    
                之后的3个字节的机器ID;
    
                接下来的2个字节的MongoDB的服务进程id;
    
                剩余3个字节是简单的增量值
    
                一个字节等于2位十六进制(一位十六进制的数等于四位二进制的数。一个字节等于8位二进制数)
    
    三. 与python交互
    
        0.设置mongodb允许远程连接
    
            vim /etc/mongodb.conf
            
            把 bind_ip=127.0.0.1 修改成 bind_ip=0.0.0.0,允许所有ip连接(生产环境不建议), 或者指定ip
    
            关闭服务器对27017端口的防火墙,或者直接关闭系统防火墙(生产环境不建议)
    
        1.sudo pip install pymongo
    
        2. 官方文档: http://api.mongodb.com/python/current/tutorial.html
    
        3. 引入包pymongo: import pymongo
    
        4. 创建 MongoClient 对象
            client = pymongo.MongoClient('主机ip',端口)
    
        5. 获取 Database 对象
            通过client对象获取获得数据库对象
            db = client.数据库名称
    
        6. 获取 Collections 对象
            通过db对象获取集合对象
            collections = db.集合名称
    
            主要方法如下:
            增
            insert_one:加入一条文档对象
            insert_many:加入多条文档对象
    
            删
            delete_one:删除一条文档对象
            delete_many:删除多条文档对象
    
            改
            update_one:更新一条文档对象
            update_many:更新多条文档对象
    
            查
            find_one:查找一条文档对象
            find:查找多条文档对象
    
        7. 使用示例
            import pymongo
            from bson.objectid import ObjectId
    
            # 创建连接数据库实例
            client = pymongo.MongoClient("具体的ip", 27017)
    
            # 获取数据库对象, 如果是登录admin数据库进行用户认证,需要再获取到相应的数据库对象再进行crud操作 client.test
            db = client.test
            # 用户认证, 用户名称和密码需要拥有该数据库相应的权限
            db.authenticate("lowman2", "123456")
            # 获取集合对象
            collection = db.stu
    
            # database = client.admin
            # database.authenticate("lowman", "lowman9527")
            # collection = client.test.stu
    
            # 定义文档
            doc_1 = {
                "name1": "lowman",
                "age1": 18
            }
    
            doc_2 = {
                "name2": "渣男",
                "age2": 98
            }
    
            doc = [doc_1, doc_2]
    
            """
            增加数据
            """
            # 插入一条数据
            # _id = collection.insert_one(doc_1).inserted_id
            # print(_id)
    
            # 一次性插入多条数据, 按插入的顺序返回_id
            # callback_data = collection.insert_many(doc)
            # for id in callback_data.inserted_ids:
            #   print(id)
    
            """
            删除数据
            """
            # 删除一条文档数据
            # collection.delete_one({'age1': 18})
    
            # 一次性删除多条文档数据
            # collection.delete_many({'name1': 'lowman'})
    
            """
            修改数据
            """
            # 修改一条数据,首先查询到 gender 为False 的文档, 然后将其name设置为 hehe
            # collection.update_one({'_id': "fa8sd68h54dsafg6qw87er"}, {'$set': {'name': 'hehe'}})
            # 一次性修改多条数据
            # collection.update_many({'gender':True},{'$set':{'name':'haha'}})
    
            """
            查询数据
            """
            # 查询一条数据, 根据id查询时,需要使用ObjectId()将字符串id装换为ObjectId
            # data = collection.find_one({'_id': ObjectId("5bf7fae1f86fe6048cc54be6")})
            # print(data)
            # 查询多条数据
            # cursor = collection.find({'name1': 'lowman'})
            # for item in cursor:
            #     print(item["age1"])
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