Mongodb安装及其使用

1.Linux系统上安装Mongodb

在usr/local文件夹下创建mongo文件夹
下载mongodb包

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5.tgz

解压mongodb

tar -zxvf  mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5.tgz

更改文件夹的名字

mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5 mongodb-6.0.5

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进入mongodb-6.0.5 文件夹

cd mongodb-6.0.5

创建data、log、conf文件夹

mkdir data
mkdir log
mkdir conf

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启动mongodb服务

bin/mongod --port=27017 --dbpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/data --logpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/log/mongodb.log \--bind_ip=0.0.0.0 --fork

配置环境变量(修改配置文件etc/profile)

export MONGODB_HOME=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5
PATH=$PATH:$MONGODB_HOME/bin

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在conf文件夹下面创建mongo.conf配置文件

cd conf
vim mongo.conf

配置文件的内容为

systemLog:destination: filepath: /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/log/mongod.loglogAppend: true
storage:dbPath: /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/dataengine: wiredTiger #存储引擎journal:enabled: true
net:bindIp: 0.0.0.0port: 27017
processManagement:fork: true

启动和关闭mongodb

#启动mongodb
mongod  -f /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/conf/mongo.conf#关闭mongodb
mongod --port=27017 --dbpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/data --shutdown

mongosh使用

#centos7 安装mongosh wget https://downloads.mongodb.com/compass/mongodb-mongosh-1.8.0.x86_64.rpm yum install -y mongodb-mongosh-1.8.0.x86_64.rpm # 连接mongodb server端 
mongosh --host=192.168.2.66 --port=27017 
mongosh 192.168.2.66:27017 # 指定uri方式连接 
mongosh mongodb://192.168.2.66:27017/test

2.Mongodbd的使用

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2.1 常见命令

1.数据集操作

#查看所有数据库
show dbs#切换到指定数据库，不存在则创建
use users#删除当前数据库
db.dropDatabase()

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2.集合操作

# 查看集合
show collections#创建集合
db.createCollection("emp")#删除集合
db.emp.drop()

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3.安全认证

1.创建管理员用户

#设置管理员用户名需要切换到admin
use admin#创建管理员
db.createUser({user:"fox",pwd:"fox",roles:["root"]})#查看当前数据库所有用户信息
show users#显示可设置权限
show roles#显示所用用户
db.system.users.find()

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2 重新赋予用户操作权限

在这里插入图片描述

#创建用户
db.createUser({user:"fox",pwd:"fox",roles:["root"]})#重新赋予用户相关权限
db.grantRolesToUser("fox",[{role:"clusterAdmin",db:"admin"},{role:"userAdminAnyDatabase",db:"admin"},{role:"readWriteAnyDatabase",db:"admin"}])

3 删除某个用户

#进入权限库
use admin#删除某个用户
db.dropUser("fox")#删除当前所有用户
db.dropAllUser()

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4 创建应用数据库用户

use appdb
db.createUser({user:"appdb",pwd:"nickel",roles:["dbOwner"]})

5 MongoDb启用鉴权

#启用鉴权
mongod -f /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/conf/mongo.conf --aut#登录数据库
mongosh 192.168.2.66 -u nickel -p nickel --authenticationDatabase=admin

4.Docker安装Mongodb

#拉取mongo镜像
docker pull mongo:6.0.5#运行mongo镜像
docker run --name mongo-server -p 29017:27017 \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=fox \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=fox \
-d mongo:6.0.5 --wiredTigerCacheSizeGB 1

5.远程连接mongodb

mongosh ip:29017 -u nickel -p nickel

6.远程连接mongodb常见工具

一.MongoDB常用工具

1.GUI工具
官方GUI：COMPASS
MongoDB图形化管理工具(GUI)，能够帮助您在不需要知道MongoDB查询语法的前提下，便利地分析和理解您的数据库模式,并且帮助您可视化地构建查询。
下载地址：https://www.mongodb.com/zh-cn/products/compass

2.Robo 3T（免费）*
下载地址：https://robomongo.org/

3.Studio 3T（收费，试用30天）
下载地址：https://studio3t.com/download/

*4.MongoDB Database Tools
下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/database-tools
文件名称作用mongostat数据库性能监控工具mongotop热点表监控工具mongodump数据库逻辑备份工具mongorestore数据库逻辑恢复工具mongoexport数据导出工具mongoimport数据导入工具bsondumpBSON格式转换工具mongofilesGridFS文件工具

7.mongodb基本命令

1.单条插入命令

db.emps.insertOne({name:'fox',age:35})

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2.多条插入命令

db.emps.insertMany([{name:'小明',age:5},{name:'小红',age:10}])

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3.执行js脚本

直接执行下面脚本

var tags=["nosql","mongodb","document","developer","popular"]; 
var types=["technology","sociality","travel","novel","literature"]; 
var books=[];
for(var i=0;i<50;i++){var typeIdx=Math.floor(Math.random()*types.length);  var tagIdx=Math.floor(Math.random()*tags.length);var favCount=Math.floor(Math.random()*100); var book={title:"book-"+i, type:types[typeIdx], tag:tags[tagIdx], favCount:favCount,author:"xxx"+i }; books.push(book) } db.books.insertMany(books);

创建books.js文件执行
1.创建一个file文件夹，在文件夹中创建books.js文件，在把上面语句访问js文件中

#创建文件夹
mkdir file#进入文件夹
cd file#创建books.js文件
vim books.js#连接mongodb数据库
mongosh -u nickel -p nickel #切换到相关的库
use books#执行js文件
load("books.js")

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4.查询方法

在这里插入图片描述

#单条查询
db.books.findOne()#多条查询
db.books.find()#条件查询(查询tag=nosql 只显现title和author两个字段，其余默认)
db.books.find({tag:"nosql"},{title:1,author:1})#条件查询(tag=nosql 只显现title和author两个字段，其余不显示)
db.books.find({tag:"nosql"},{_id:0,title:1,author:1})#条件查询(按照ID查询一条数据)
db.books.find({_id:ObjectId("6568a247d664d21d99dcbbbe")})#条件查询(type=travel和favCount>60)
db.books.find({type:'travel',favCount:{$gt:60}})#查询条件中使用正则表达式(type中包含so的数据)
#方式1
db.books.find({type:{$regex:"so"}})
#方式2
db.books.find({type:/so/})

加粗样式
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5.排序方法

#按照favCount进行倒序(type="travel")
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:-1})#按照favCount进行正序(type="travel")
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:1})

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6.分页

#查询16条记录后三条记录
db.books.find().skip(16).limit(3)#查询第一页的数据
db.books.find({}).sort({_id:1}).limit(10)#查询第二页的数据
#db.books.find({_id: {$gt: <第一页最后一个_id>}}).sort({_id: 1}).limit(10);
db.books.find({_id:{$gt:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd693")}}).sort({_id:1}).limit(10)#查询第三页的数据
#db.books.find({_id: {$gt: <第二页最后一个_id>}}).sort({_id: 1}).limit(10)
db.books.find({_id:{$gt:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd69d")}}).sort({_id:1}).limit(10)

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说明：处理分页问题 – 避免使用 count

db.coll.find({x: 100}).limit(50);
db.coll.count({x: 100});

前者只需要遍历前 n 条，直到找到 50 条 x=100 的文档即可结束；
后者需要遍历完 1000w 条找到所有符合要求的文档才能得到结果。为了计算总页数而进行的 count() 往往是拖慢页面整体加载速度的原因

7.更新文档

在这里插入图片描述

#修改数据（name=小明 age从5修改为8）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$set:{age:8}})#修改数据（name=小明 把age增加为1）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$inc:{age:1}})#更改列名（name=小明 把name改为name1）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$rename:{"name":"name1"}})#增加列名（增加sex列名，默认为1）
db.emps.updateMany({},{$unset:{"sex":1}})#删除列名（删除sex列名）
db.emps.updateMany({},{$unset:{"sex":1}})#不存在则插入（插入title=my book）
db.books.updateOne({title:"my book"},{$set:{tags:["nodql","mongodb"],type:"none",author:"fox"}},{upsert:true})#更新多条数据(更新type="novel",增加publishedDate字段)
db.books.updateMany({type:"novel"},{$set:{publishedDate:new Date()}})#查询数据并修改数据，显示的数据是修改之前的数据
db.books.findAndModify({query:{_id:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd6ac")},update:{$inc:{favCount:1}}
})#查询数据并修改数据，显示的数据是修改之后的数据
db.books.findAndModify({query:{_id:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd6ac")},update:{$inc:{favCount:1}},new:true
})

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8.删除文档

#删除满足条件((type=novel))的id最小的数据
db.books.deleteOne({type:"novel"})#删除集合下的全部文档
db.books.deleteMany({})#删除满足条件((type=novel))所有数据
db.books.deleteMany({type:"novel"})#删除满足条件((type=novel))一条数据，并显示该条删除的数据
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"})#按照favCount正序之后，然后删除第一条数据
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"},{sort:{favCount:1}})

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9.批量操作数据（bulkwrite()）

#批量插入数据
db.pizzas.insertMany( [{ _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },{ _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },{ _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )#批量操作数据
db.pizzas.bulkWrite([{insertOne:{document:{_id:3,type:"beef",size:"medium",price:6}}},{insertOne:{ducument:{_id:4,type:"sausage",size:"large",price:10}}},{updateOne:{filter:{type:"cheese"},update:{$set:{price:8}}}},{deleteOne:{filter:{type:"pepperoni"}}},{replaceOne:{filter:{type:"vegan"},replacement:{type:"tofu",size:"small",price:4}}}
])

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10.日期类型

#插入时间格式
db.dates.insertMany([
{data1:Date()},{data2:new Date()},{data3:ISODate()}
])

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11.内嵌文档

#插入嵌套文档
db.books.insert({title:"我们的爱情故事",author:{name:"Nickel",gender:"男",hometown:"重庆"}
})#按照嵌套文档的内容进行查找
db.books.find({"author.name":"Nickel"})#修改嵌套文档中name=Nickel的hometownm名称
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$set:{"author.hometown":"重庆/贵州"}}) #增加tags标签字段
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$set:{"tags:["履行","随笔","散文","爱情","文学"]"}}) #在tags标签里面追加单个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:"猎奇"}})#在tags标签里面追加多个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"]}}})#在tags标签里面追加多个标签，然后截取后面三个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"],$slice:-3}}})

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嵌套数组的运用

#嵌套数组的运用
db.goods.insertMany([{name:"羽绒服",tags:[{tagKey:"size",tagValue:["M","L","XL","XXL","XXXL"]},{tagKey:"color",tagValue:["黑色","宝蓝"]},{tagKey:"style",tagValue:"韩风"},]},{name:"羊毛衫",tags:[{tagKey:"size",tagValue:["L","XL","XXL"]},{tagKey:"color",tagValue:["蓝色","否色"]},{tagKey:"style",tagValue:"韩风"},]}
])

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筛选出黑色的数据

#筛选出黑色的数据
db.goods.find({tags:{$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}}
})

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筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品

#筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品
db.goods.find({tags:{$all:[{$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}},{$elemMatch:{tagKey:"size",tagValue:"XL"}}]}
})

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12.固定（封顶）集合

固定集合（capped collection）是一种限定大小的集合，其中capped是覆盖、限额的意思。跟普通的集合相比，数据在写入这种集合时遵循FIFO原则。可以将这种集合想象为一个环状的队列，新文档在写入时会被插入队列的末尾，如果队列已满，那么之前的文档就会被新写入的文档所覆盖。通过固定集合的大小，我们可以保证数据库只会存储“限额”的数据，超过该限额的旧数据都会被丢弃。
在这里插入图片描述

db.createCollection(“logs”,{capped:true,size:4096,max:10})

capped:是否是固定集合
max：指集合的文档数量最大值，这里是10条
size：指集合的空间占用最大值，这里是4096字节（4KB）
这两个参数会同时对集合的上限产生影响。也就是说，只要任一条件达到阈值都会认为集合已经写满。其中size是必选的，而max则是可选的。
可以使用collection.stats命令查看文档的占用空间

#创建固定集合
db.createCollection("logs",{capped:true,size:4096,max:10})#将普通集合转化为固定集合
db.runCommand({"convertToCapped": "mycoll", size: 100000})#参事向集合中插入数据，查看是否覆盖
for(var i=5;i<15;i++){db.logs.insert({t:"row"+i})
}

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适用场景
&emsp固定集合很适合用来存储一些“临时态”的数据。“临时态”意味着数据在一定程度上可以被丢弃。同时，用户还应该更关注最新的数据，随着时间的推移，数据的重要性逐渐降低，直至被淘汰处理。
一些适用的场景如下：

系统日志，这非常符合固定集合的特征，而日志系统通常也只需要一个固定的空间来存放日志。在MongoDB内部，副本集的同步日志（oplog）就使用了固定集合。
存储少量文档，如最新发布的TopN条文章信息。得益于内部缓存的作用，对于这种少量文档的查询是非常高效的。

股票监听案例

创建stock_queue消息队列，其可以容纳10MB的数据

db.createCollection("gupiao_queue",{capped:true,size:10485760})

为了能支持按时间条件进行快速的检索，比如查询某个时间点之后的数据，可以为timestamp添加索引

db.gupiao_queue.createIndex({timestamped:1})

构建生产者，发布股票动态,并执行生产者

function pushEvent(){while(true){db.gupiao_queue.insert({timestamped:new Date(),stock: "MongoDB Inc",price: 100*Math.random(1000)});print("publish stock changed");sleep(1000);}
}pushEvent()

构建消费者，监听股票动态，并执行消费者

function listen(){var cursor = db.gupiao_queue.find({timestamped:{$gte:new Date()}}).tailable();while(true){if(cursor.hasNext()){print(JSON.stringify(cursor.next(),null,2));}sleep(1000);}
}listen()

效果展示
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3.MongodDB数据类型详解

3.1 BSON协议与数据类型

MongoDB为什么会使用BSON？
JSON是当今非常通用的一种跨语言Web数据交互格式，属于ECMAScript标准规范的一个子集。JSON（JavaScript Object Notation, JS对象简谱）即JavaScript对象表示法，它是JavaScript对象的一种文本表现形式。
作为一种轻量级的数据交换格式，JSON的可读性非常好，而且非常便于系统生成和解析，这些优势也让它逐渐取代了XML标准在Web领域的地位，当今许多流行的Web应用开发框架，如SpringBoot都选择了JSON作为默认的数据编/解码格式。
JSON只定义了6种数据类型：

string: 字符串
number : 数值
object: JS的对象形式，用{key:value}表示，可嵌套
array: 数组，JS的表示方式[value]，可嵌套
true/false: 布尔类型
null: 空值

3.2 ObjectId生成器

MongoDB集合中所有的文档都有一个唯一的_id字段，作为集合的主键。在默认情况下，_id字段使用ObjectId类型，采用16进制编码形式，共12个字节。
为了避免文档的_id字段出现重复，ObjectId被定义为3个部分：

4字节表示Unix时间戳（秒）。
5字节表示随机数（机器号+进程号唯一）。
3字节表示计数器（初始化时随机）。

4.SpringBoot整合mongoDB

一.项目初始化

1.引入相关的jar包

 <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.16</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

2.在application.yml配置mongodb启动项

spring:data:mongodb:uri: mongodb://nickel:nickel@192.168.2.66:27017/test?authSource=admin

3.创建emp表的实体类

package com.nq.springbootmongodb.entity;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;import java.util.Date;/*** @Auther: Nickel* DATE: 2023/12/2 14:56* Description:* @Version 1.0*/
@Document("emp")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Employee {@Idprivate Integer id;@Field("username")private String name;@Fieldprivate int age;@Fieldprivate Double salary;@Fieldprivate Date entryDay;
}

4.测试实体类是否存在，不存在则创建

/*** @Auther: Nickel* DATE: 2023/12/2 14:40* Description:* @Version 1.0*/
@SpringBootTest
public class TestCollection {@AutowiredMongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void test1(){boolean exists = mongoTemplate.collectionExists("emp");if(exists){//删除集合mongoTemplate.dropCollection("emp");}mongoTemplate.createCollection("emp");}
}

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二.java增删查改

1.新增

    @Testpublic void testInsert(){Employee employee=new Employee(1,"Nickel",28,3000d,new Date());mongoTemplate.insert(employee);List<Employee> list = Arrays.asList(new Employee(2, "fox", 22, 280020d, new Date()),new Employee(3, "zhuge", 33, 2263d, new Date()),new Employee(4, "zhouyu", 35, 282320d, new Date()));mongoTemplate.insert(list,Employee.class);}

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2.查询

通过对象进行查询

@Testpublic void testFind(){//查询所有文档System.out.println("========查询所有文档======");List<Employee> list = mongoTemplate.findAll(Employee.class);list.forEach(System.out::println);//根据ID进行查询System.out.println("======根据ID进行查询========");Employee employee = mongoTemplate.findById(1, Employee.class);System.out.println(employee);//返回第一个文档的数据System.out.println("=======返回第一个文档的数据=======");Employee one = mongoTemplate.findOne(new Query(), Employee.class);System.out.println(one);//条件查询System.out.println("=======查询薪资大于等于8000的员工=======");//查询薪资大于等于8000的员工Query query8000=new Query(Criteria.where("salary").gte(8000));List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(query8000, Employee.class);list2.forEach(System.out::println);System.out.println("=======查询薪资大于等于4000小于等于10000=======");//查询薪资大于等于4000小于等于10000Query query8_10=new Query(Criteria.where("salary").gte(4000).lte(10000));List<Employee> list3 = mongoTemplate.find(query8_10, Employee.class);list3.forEach(System.out::println);System.out.println("=======模糊查询name中包含zh的=======");//正则模糊查询  java正则不需要有//Query query_zh=new Query(Criteria.where("name").regex("zh"));List<Employee> list4 = mongoTemplate.find(query_zh, Employee.class);list4.forEach(System.out::println);//and  or  多条件查询System.out.println("=======查询年龄大于25薪资大于8000的员工=======");Criteria criteria_25_8000=new Criteria();//查询年龄大于25薪资大于8000的员工criteria_25_8000.andOperator(Criteria.where("age").gte(25),Criteria.where("salary").gte(8000));Query query=new Query(criteria_25_8000);List<Employee> list5 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);list5.forEach(System.out::println);System.out.println("=======查询年龄大于25薪资大于8000的员工=======");Criteria criteria_zhuge_8000=new Criteria();//查询姓名是zhuge或者薪资大于8000的员工criteria_zhuge_8000.orOperator(Criteria.where("name").is("zhuge"),Criteria.where("salary").gte(8000));Query query1=new Query(criteria_zhuge_8000);List<Employee> list6 = mongoTemplate.find(query1, Employee.class);list6.forEach(System.out::println);//排序System.out.println("=======排序=======");Query query2=new Query(criteria_zhuge_8000).with(Sort.by(Sort.Order.desc("salary")));List<Employee> list7 = mongoTemplate.find(query2, Employee.class);list7.forEach(System.out::println);//分页System.out.println("=======分页=======");query=new Query().skip(2)  //跳过前面两条.limit(1);  //显示一条数据List<Employee> list8 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);list8.forEach(System.out::println);}

通过json格式进行查询

  @Testpublic void testFindByJson(){System.out.println("=======分页=======");//查询年龄大于25或者薪资大于等于8000String json="{$or:[" +"{age:{$gt:25}}" +",{salary:{$gte:8000}}" +"]}";Query query=new BasicQuery(json);List<Employee> list = mongoTemplate.find(query,Employee.class);list.forEach(System.out::println);}

3.更新

 @Testpublic void testUpdate(){Query query=new Query(Criteria.where("salary").lte(5000));System.out.println("=======更新前=======");List<Employee> list = mongoTemplate.find(query, Employee.class);list.forEach(System.out::println);System.out.println("=======把id为1的薪资调为5000=======");//把id为1的薪资调为5000Update update=new Update();update.set("salary",5000);System.out.println("=======更新满足条件的一条======");UpdateResult updateResult = mongoTemplate.updateFirst(query, update, Employee.class);System.out.println("=======更新满足条件的所有记录=====");UpdateResult updateResult2 = mongoTemplate.updateMulti(query, update, Employee.class);List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);list2.forEach(System.out::println);}

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4.删除

 @Testpublic void testDelete(){//删除所有文档// mongoTemplate.remove(new Query(),Employee.class);System.out.println("=======删除前=======");List<Employee> list = mongoTemplate.find(new Query(), Employee.class);list.forEach(System.out::println);System.out.println("=======删除薪资大于等于1000=======");//删除薪资大于等于1000Query query2=new Query(Criteria.where("salary").gte(10000));mongoTemplate.remove(query2,Employee.class);List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(new Query(), Employee.class);list2.forEach(System.out::println);}