MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储（类似 JSON 格式，但类型更为丰富），因此对于复杂的数据类型...
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储（类似 JSON 格式，但类型更为丰富），因此对于复杂的数据类型，可以较轻松的保存和处理。同时，在非关系型数据库阵容中，相比其他数据库产品，它拥有更丰富的功能，并且与关系型数据库类型，所以对于新手使用也能快速上手。
环境：CentOS 7
版本号：4.2.6 企业版
版本：免安版（TGZ）
安装包
访问官网链接下载链接：https://www.mongodb.com/download-center/enterprise
我这里使用的是企业版，下载选项如图：
下载后得到压缩包 mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-4.2.6.tgz
将下载的压缩包上传至对应目录，然后进行解压
>
tar
-
zxvf mongodb
-
linux
-
x86_64
-
enterprise
-
rhel70
-
4.2
.
6.tgz
配置文件
当前使用的是免安版，所以 mongoDB 的配置文件需要自己手动创建。如果使用的是安装版，安装后配置文件会在 /etc/mongod.conf 中。
创建配置前，先创建 data、log、run 三个目录，分别对应的数据存储目录、日志目录、进程 ID 保存目录
>
mkdir
-
p
/
var
/
mongodb
/
data
>
mkdir
-
p
/
var
/
mongodb
/
log
>
mkdir
-
p
/
var
/
mongodb
/
run
创建 mongod.conf 在 /var/mongodb 目录中，内容如下：
# mongod.conf
# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# where to write logging data.
systemLog
:
destination
:
file
logAppend
:
true
path
:
/var/
mongodb
/
log
/
mongo
.
log
# 日志文件路径设置
# Where and how to store data.
storage
:
dbPath
:
/var/
mongodb
/
data
# 数据存储路径
journal
:
enabled
:
true
# engine:
# wiredTiger:
# how the process runs
processManagement
:
fork
:
true
# fork and run in background
pidFilePath
:
/var/
mongodb
/
run
/
mongod
.
pid
# location of pidfile
timeZoneInfo
:
/usr/
share
/
zoneinfo
# network interfaces
net
:
port
:
27017
# 端口号
bindIp
:
127.0
.
0.1
# 监听 IP ，即可访问 IP，默认是本机
security
:
authorization
:
enabled
#operationProfiling:
#replication:
#sharding:
## Enterprise-Only Options
#auditLog:
#snmp:
配置文件常用基本属性：
属性说明systemLog#destination日志输出位置，file 或 syslog，使用 file 时，必须指定 pathsystemLog#logAppend当实例启动时日志是否追加写入到现有日志中
systemLog#path日志存放路径storage#dbPath数据存储路径storage#journal#enabled日志是否永久性，可以用来恢复数据processManagement#fork是否后台运行服务processManagement#pidFilePathpid 文件的存储路径processManagement#timeZoneInfo数据库使用的时区路径net#port数据使用的端口net#bindIp监听客户端连接的 IP，即可访问的 IPsecurity#authorization是否启动权限管控
服务启停
将解压后的安装包 bin 路径添加到环境变量 /etc/profile 中，在 PATH 上进行追加
PATH=$PATH:/usr/local/software/mongoDB/mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-4.2.6/bin
使用 /var/mongodb/mongod.conf 配置文件启动：
>
mongod
-
f
/
var
/
mongodb
/
mongodb
.
conf
如图所示，则启动成功
启动完成后，验证是否正常运行
>
mongo
如果正常运行，则进入登录页面
创建账号，并设置角色为 root
>
use admin
>
db
.
createUser
({
user
:
"xxxx"
,
pwd
:
"xxxxxx"
,
roles
:[
"root"
]})
设置账号后，重新登录，此时需要进行账号权限校验
>
mongo
-
u accont
-
p password
停止 MongoDB 服务，必须切换到 admin 数据库
>
use admin
>
db
.
shutdownServer
()
在介绍几本操作之前，现将常用的 MongoDB 对象与关系型数据库进行类比，便于更好理解 MongoDB 对象。
MongoDB关系型数据库Database（数据库）Database（数据库）
Collection（集合）Table（表）Document（文档）Row（行）Field（字段）Column（列）
Database 的操作
数据创建和选择，都是使用 usedb命令
查看所有数据库
>
show dbs
删除数据库，先选择再删除
>
use db
>
db
.
dropDatabase
()
Collection 的操作
创建集合命令，同时，如果没有先创建集合，插入数据时会自动创建集合
>
db
.
createCollection
(
collectionName
,
[
options
])
其中 options为可选参数，主要是数据的校验规则，这里不展开分析。
查看数据库中所有集合
>
show collections
选择集合
>
db
.
getCollection
(
collectionName
)
或
>
db
.
collectionName
删除集合
>
db
.
collectionName
.
drop
()
插入
MongoDB 插入方法有 insertOne()、insertMany()、insert()、save() 。其中 insert() 功能就包括了 insertOne() 和 insertMany() 功能。
insertOne
insertOne() 是向数据库中插入一个文档，语法格式为：
db
.
collect
.
insertOne
(
<
document
>,
{
writeConcern
:
<
document
>
}
)
指令 insertOne() 中参数：
document 参数为 插入的 BSON 数据
writeConcern 为写入策略，是可选参数
向 MongoDB 的 ytao 数据库中，插入一条 article 集合的数据
db
.
article
.
insertOne
(
{
title
:
"Dubbo 负载均衡的实现"
,
url
:
"https://ytao.top/2020/05/02/23-dubbo-loadbalance/"
,
author
:
"ytao"
}
)
数据库数据为：
注意： 如果插入数据时，没指定 _id ，则会自动生成 _id ；如果指定 _id ，则必须 _id 在数据库中存在，否则会报错插入失败。
insertMany
insertMany() 方法是一次插入多个文档，语法格式为：
db
.
collect
.
insertMany
(
[<
document
1
>,
<
document
2
>],
{
writeConcern
:
<
document
>,
ordered
:
<
boolean
>
}
)
参数 ordered为是否有序插入文档，可选参数，默认 true。
向 MongoDB 的 ytao 数据库中，插入了两条 article 集合的数据
db
.
article
.
insertMany
(
[
{
title
:
"Netty中粘包/拆包处理"
,
url
:
"https://ytao.top/2019/12/09/10-netty/"
,
author
:
"ytao"
},
{
title
:
"WebSocket实现Web端即时通信"
,
url
:
"https://ytao.top/2019/11/17/7_websocket/"
,
author
:
"ytao"
}
]
)
插入后的数据
同理，与 insertOne() 相同，插入重复插入已存在的 _id ，否则报错。
insert
insert() 可以插入单个或多个文档，这个也是最较为常用的方法，其语法为
db
.
collect
.
insert
(
<
document
>
or
[<
document
1
>,
<
document
2
>],
{
writeConcern
:
<
document
>,
ordered
:
<
boolean
>
}
)
插入的文档如果是单个，则类似 insertOne() 的插入方式；如果插入的文档是多个，则类似 insertMany() 的插入方式。其中参数 writeConcern 和 ordered 都是一样。
save
save() 也可以进行数据插入，当新插入的 _id 存在时，会将已存在的文档进行覆盖，如果 _id 不存在时，则类似 insertOne() 的方式插入。其操作语法：
db
.
collect
.
save
(
<
document
>,
{
writeConcern
:
<
document
>
}
)
更新
进行更新的方法有 * updateOne()、updateMany()、update()、replaceOne() 以及 save() *。其中 update() 包括 updateOne() 和 updateMany() 的功能。
update
通过 update() 可以更新一个或多个文档，其语法：
db
.
collection
.
update
(
<
query
>,
<
update
>,
{
upsert
:
<
boolean
>,
multi
:
<
boolean
>,
writeConcern
<
document
>,
collation
:
<
document
>,
arrayFilters
:
[<
filter1
>,<
filter2
>]
}
)
update 的参数：
query：要更新文档的查询条件
update：要更新的字段
upsert：默认为 false。当设置 true 时，如果更新的条件没有匹配到数据时，则插入此更新条件。反之，设为 false 时，则不插入。
multi：默认为 false。当查询条件匹配到多条数据时，如果设置为 true，则会更新所有匹配的数据；如果设置为 false，则更新匹配出的第一条数据。
writeConcern：和上面 insert 的参数一样。
collation：更新数据的排序规则。
arrayFilters：更新数据中数组格式数据的某个特定元素。
接下来就演示两个例子，一个普通更新，一个带使用 arrayFilters 数据的更新，这个比较难说明，但通过例子就容易理解。
更新前数据：
{
"_id"
:
ObjectId
(
"5ed299cee89845fb9ec805e4"
),
"title"
:
"WebSocket实现Web端即时通信"
,
"url"
:
"https://ytao.top/2019/11/17/7_websocket/"
,
"author"
:
"ytao"
}
案例一 将 author数据更新为 ["杨滔","ytao"]
db
.
article
.
update
(
{
title
:
"WebSocket实现Web端即时通信"
},
{
$set
:
{
author
:
[
"杨滔"
,
"ytao"
]}}
)
案例二 将 author数据 ["杨滔","ytao"]的 杨滔更新为 YangTao
db
.
article
.
update
(
{
title
:
"WebSocket实现Web端即时通信"
},
{
$set
:
{
"author.$[idx]"
:
"YangTao"
}},
{
arrayFilters
:[
{
"idx"
:
{
$eq
:
"杨滔"
}}
]
}
)
上面 idx表示数组中元素的位置。
更新后的数据
updateOne
updateOne() 只能更新一个文档，和 update() 使用类似，将 multi参数值为 false 一样，这里不再使用案例演示。
语法：
db
.
collection
.
updateOne
(
<
filter
>,
<
update
>,
{
upsert
:
<
boolean
>,
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>,
arrayFilters
:
[
<
filterdocument1
>,
...
],
hint
:
<
document
|
string
>
}
)
hint是 4.2.1版本中新增的参数，用于指定更新文档的索引。
updateMany
updateMany() 同样和 update() 更新多个文档使用一样。
语法：
db
.
collection
.
updateMany
(
<
filter
>,
<
update
>,
{
upsert
:
<
boolean
>,
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>,
arrayFilters
:
[
<
filterdocument1
>,
...
],
hint
:
<
document
|
string
>
}
)
replaceOne
replaceOne 将一个文档完全覆盖，并且不需要指定 _id。只能覆盖一个文档。
语法：
db
.
collection
.
replaceOne
(
<
filter
>,
<
replacement
>,
{
upsert
:
<
boolean
>,
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>,
hint
:
<
document
|
string
>
}
)
save
save() 在更新中是指定 _id 的方式进行文档覆盖。即上文插入中的 save() 用法。
删除
删除文档的方法有 deleteOne()、deleteMany()、remove()
deleteOne
deleteOne() 一次只能删除一个文档，其语法：
db
.
collection
.
deleteOne
(
<
filter
>,
{
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>
}
)
filter为删除文档的过滤条件。
deleteMany
deleteMany() 一次可删除多个匹配到的文档，其语法：
db
.
collection
.
deleteMany
(
<
filter
>,
{
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>
}
)
remove
remove() 是删除查询出的文档，其语法有两个：
db
.
collection
.
remove
(
<
query
>,
<
justOne
>
)
或者
db
.
collection
.
remove
(
<
query
>,
{
justOne
:
<
boolean
>,
writeConcern
:
<
document
>,
collation
:
<
document
>
}
)
justOne参数默认为 false，表示删除全部匹配到的数据；true 表示只删除第一个文档
查询
MongoDB 中常用的基本查询有 * findOne() * 和 * find() *。
findOne
findOne() 只返回匹配到的第一个文档，语法为：
db
.
collection
.
findOne
(
<
query
>,
<
projection
>
)
参数说明：
query 表示查询条件。
projection 表示返回的字段（Field）。
下面查询一个文档，并且只返回 title和 url
通过指定字段的 value 为 1，即表示查询后返回的字段。
find
find() 是返回所有匹配到的集合，语法为：
db
.
collection
.
find
(
<
query
>,
<
projection
>
)
下面案例查询查询结果：
本文对 MongoDB 的入门和基本操作进行了简单的了解，在这使用过程中，有点类似关系型数据库操作的影子，所以对有关系型数据库使用经验的人，上手是较为简单的。
更多使用操作，官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/
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