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2025-06-27

MongoDB learning

2025-06-27 服务器后端内容

MongoDB是一个基于“分布式文件存储”的数据库，是典型的NoSQL。使用cpp编写，是一种高性能可扩展的数据存储解决方案，支持松散的数据结构（类似于json的一种bson格式）

具体应用场景 ：

  1. 社交场景，使用 MongoDB存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。

  2. 游戏场景，使用 MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。

  3. 物流场景，使用 MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来

  4. 物联网场景，使用 MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。

  5. 视频直播，使用 MongoDB存储用户信息、点赞互动信息等。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。首先我们从增删改查、索引、aggregate聚合三大方面来了解MongoDB的基础操作

CRUD（增删改查）

创建操作

创建或插入操作用于将新文档添加到集合中。如果集合当前不存在，插入操作会创建集合。

MongoDB 提供以下方法将文档插入到集合中：

MongoDB 中的所有写入操作在单个文档级别都具有原子性。

读取操作

读取操作用于从集合中检索文档，即查询集合中的文档。MongoDB 提供以下方法来从集合中读取文档：

插入行为

如果该集合当前不存在，则插入操作将创建该集合。

在MongoDB中，存储在标准集合中的每个文档都需要一个唯一的_id字段作为主键。如果插入的文档省略了_id 字段，则MongoDB驾驶员会自动为 _id字段生成 ObjectId。

这也适用于通过执行 upsert: true 的更新操作插入的文档。

更新操作

更新操作用于修改集合中的现有文档 。MongoDB 提供以下方法来更新集合中的文档：

update支持partial的更新，而replace是直接替换

批量更新可以指定条件or过滤器

删除操作

删除操作用于从集合中删除文档。MongoDB 提供以下方法来删除集合中的文档：

在 MongoDB 中，删除操作针对的是单个集合。MongoDB 中的所有写入操作在单个文档级别都具有原子性。

您可以指定条件或过滤器来识别要删除的文档。这些过滤器使用与读取操作相同的语法。

The components of a MongoDB deleteMany operation.

增删改查中的重要条件表述

在更新时，会涉及到以下三个问题：

  • 新数据
* 默认是对原数据进行替换 

* 若要进行修改,格式为 {修改器:{key:value}}

  • 是否新增

    • 条件匹配不到数据时是否插入: true插入,false不插入(默认)

  • 是否修改多条 -

* 条件匹配成功的数据是否都修改: true都修改,false只修改一条(默认)
修改器 作用
$inc 递增
$rename 重命名列
$set 修改列值
$unset 删除列

db.集合名.update(条件, 新数据 [,是否新增, 是否修改多条])

任务：修改gcc的username为bareth，age+11，sex字段重命名为sexuality，删除address字段

db.people.update({username:"gcc"},{

\t$set:{username:"bareth"}, \t$inc:{age:11}, \t$rename:{sex:"sexuality"}, \t$unset:{address:true} })

对于查询而言，可以采取如下两种语法进行

db.集合名.find(条件 [,查询的列])
db.集合名.find(条件 [,查询的列]).pretty() #格式化查看

查询的列是通过0,1分别指定的。

# 查询的列(可选参数)
  • 不写则查询全部列
  • {key:1}\t只显示key列
  • {key:0}\t除了key列都显示
  • 注意:_id列都会存在
运算符 作用
$gt 大于
$gte 大于等于
$lt 小于
$lte 小于等于
$ne 不等于
$in in
$nin not in

分页查询也是内置的一种方法（可通过find,sort,skip和limit来实现）

db.集合名.find().sort().skip(数字).limit(数字)[.count()]

skip(数字)

  • 指定跳过的数量(可选)

limit(数字)

  • 限制查询的数量

count()

  • 统计数量

实战 ：数据库有1~10条数据，每页显示2条，一共5页

# 数据准备

for(var i=1;i<11;i++){ \tdb.page.insert({_id:i,name:"p"+i}) }

分5页,每页2条显示

for(var i=0;i<10;i=i+2){ \tdb.page.find().skip(i).limit(2) }

聚合查询

由于聚合功能是mongoDB特色的、强悍的一项查询+处理指令，因此单独区分开来讲解，具体的操作与实现逻辑。

aggregate查询语法如下：

db.集合名.aggregate([

\t{管道:{表达式}} \t... ])

$group 将集合中的文档分组，用于统计结果
$match 过滤数据，只输出符合条件的文档
$sort 聚合数据进一步排序
$skip 跳过指定文档数
$limit 限制集合数据返回文档数

num:1同count表示统计）
---|---
$avg| 平均
$min| 最小值
$max| 最大值

比如有以下这些数据：

db.people.insertOne({_id:1,name:"a",sex:"男",age:21})

db.people.insertOne({_id:2,name:"b",sex:"男",age:20}) db.people.insertOne({_id:3,name:"c",sex:"女",age:20}) db.people.insertOne({_id:4,name:"d",sex:"女",age:18}) db.people.insertOne({_id:5,name:"e",sex:"男",age:19})

就可以用如下办法进行聚合查询

db.people.aggregate([

\t{group:{_id:"sex",age_sum:{age"}}} ])

结果是这样的：

[

{ _id: '女', age_sum: 38 }, { _id: '男', age_sum: 60 } ]

索引

索引 是一种排序好的便于快速查询数据的数据结构，用于帮助数据库高效的查询数据

创建索引语法 ：

# 创建索引

db.集合名.createIndex(待创建索引的列:方式 [,额外选项])

创建复合索引

db.集合名.createIndex({key1:方式,key2:方式} [,额外选项])

参数说明：

  • 待创建索引的列:方式：{key:1}/{key:-1} 1表示升序，-1表示降序; 例如{age:1}表示创建age索引并按照升序方法排列
  • 额外选项：设置索引的名称或者唯一索引等 设置名称:{name:索引名} 唯一索引:{unique:列名}

可以使用分析来比较有索引和无索引的查找情况

db.集合名.find().explain('executionStats')

MongoDB数据库权限管理

创建账号

db.createUser({

\t"user":"账号", \t"pwd":"密码", \t"roles":[{ \t\trole:"角色", \t\tdb:"所属数据库" \t}] })

具体有如下角色类型

  • 超级用户角色：root

  • 数据库用户角色：read、readWrite

  • 数据库管理角色：dbAdmin、userAdmin

  • 集群管理角色： clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager

  • 备份恢复角色： backup、restore

  • 所有数据库角色： readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase

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