大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
互联网行业的发展非常的迅速,数据存储以及架构优化方面也有很多不同的解决方案,例如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库技术等。更多数据库类产品的出现,为我们很好的解决了数据存储的问题,例如redis缓存,MySQL关系型数据库,MongoDB文档型数据库,Hbase数据仓库等。
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随着业务的发展,在对架构优化时,选取了MongoDB存储一部分数据,作为一个运维人员只能迎头赶上,去学习操作和维护相关知识。下面的文档就是自己学习MongoDB数据库的学习笔记,主要有以下特点:
1、理论较少,主要是实际操作,
2、和关系型数据库MySQL对比学习,主要是一些操作方面。俗话说没有对比,就没有伤害,两个不同类型的数据库对比学习,会更好的提高学习效率。
一、库的操作
MySQL与MongoDB在 库、表、数据等概念上有以下差异,MySQL中有数据库Database,表 table,数据行列等概念,而MongoDB中没有表和行列等概念,主要包含数据库Database,集合collections,以及文档。
RDBMS vs NOSQL
RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言(SQL) (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言,数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
-键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
- 最终一致性,而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能,高可用性和可伸缩性
1.1 查看所有数据库(已经存在)
#MySQL mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | winner | +--------------------+ 4 rows in set (0.04 sec) #MongoDB [root@iZ23t094y03Z ~]# mongo MongoDB shell version: 2.4.14 connecting to: test > show dbsshow dbs col 0.203125GB local 0.078125GB test 0.203125GB winner2 0.203125GB 查看当前数据库 mysql> select database(); +------------+ | database() | +------------+ | NULL | +------------+ 1 row in set (0.03 sec) mysql> use winner Database changed mysql> select database(); +------------+ | database() | +------------+ | winner | +------------+ 1 row in set (0.00 sec) #MongoDB > db db test
注意事项:
在MongoDB里面,连接数据库服务端时,在不指定数据库名时。默认test库,而MySQL默认是空,当我们切换到具体数据库时,才能看到具体的当前数据库信息。
1.2切换数据库
在切换数据库时,命令都是使用use + 库名,但是两者之间还是有比较大的区别,MongoDB中,如果没有输入的库名,它会创建一个库名,而MySQL在所有当前库中,没有你输入的数据库名时,会报错。
> show dbs col 0.203125GB local 0.078125GB test 0.203125GB winner2 0.203125GB > use win switched to db win > db win #MySQL mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | winner | +--------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> use win; ERROR 1049 (42000): Unknown database 'win' mysql>
1.3创建数据库
MongoDB没有具体的创建数据库的命令,一般在切换的过程中,如果不存在该数据库,就会新建数据库,而MySQL中有create database databasename语句创建数据库。
mysql> use win; ERROR 1049 (42000): Unknown database 'win' #未创建前 mysql> create database win; #创建语句 一般我们创建时 还会指定字符集什么的 Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | win | | winner | +--------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) MongoDB use DATABASE_NAME 如果数据库不存在,则创建数据库,否则切换到指定数据库。
1.4 删除数据库
刚学完创建和切换,创建后,我们又不想要它了,所以我们考虑一下如何删除呢???MongoDB中用db.dropDatabase()删除当前库,而MySQL中使用 drop database databasename;删除你要删除的库。
MySQL mysql> create database winner2; #创建库 Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> use winner2; #切换库 Database changed mysql> select database(); #查看当前库 +------------+ | database() | +------------+ | winner2 | +------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> drop database winner2; #删除winner2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select database(); #查看当前库 +------------+ | database() | +------------+ | NULL | +------------+ 1 row in set (0.00 sec) MongoDB use winner2 #创建winner库 switched to db winner2 show dbs;#查看当前所有的库 col 0.203125GB winner2 0.203125GB db #查看当前库 winner2 MySQL中删除某个当前库后,再次查看当前库是NULL,而MongoDB中删除当前库后,仍然显示当前库 db.dropDatabase() #删除当前库 { "dropped" : "winner2", "ok" : 1 } > db 检查当前库 winner2 show dbs#检查所有的库 col 0.203125GB >
2、表与集合操作
在我们学习过数据库相关理论知识后,我们都知道数据是存储在表中,而数据库是用来存储数据表的。而MongoDB和MySQL的表概念是不一样的,MongoDB是将文档数据存储在集合(collection)中,而MySQL是将数据存储在表(table)中,集合是没有表的结构的,而表是有相关的结构,例如字段、字段类型、索引、主键、存储引擎等。
2.1 查看当前所有表
#MySQL mysql> use mysql Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quicker startup with -A Database changed mysql> show tables; +---------------------------+ | Tables_in_mysql | +---------------------------+ | columns_priv | | db | | event | | func | | general_log | | help_category | | help_keyword | | help_relation | | help_topic | | innodb_index_stats | | innodb_table_stats | #MongoDB show dbs col 0.203125GB > use col switched to db col > show collections system.indexes winner winner2 >
2.2 创建表或者集合
MySQL数据是存储在相关的表中,而MongoDB数据是存储在集合中,MySQL由于支持插件式存储引擎,字段类型、索引、主键、等原因,让其创建表结构的语句比较复杂,在应用系统中,性能优化等情况和表结构息息相关。而MongoDB主要是用来存储key(values)类型的数据,所以要简单很多。
mysql> use winner Database changed mysql> show tables -> ; Empty set (0.00 sec) mysql> create table winer(id int not null primary key auto_increment, -> name varchar(20) not null , -> age tinyint not null, -> sex tinyint not null default '0') engine=innodb charset utf8; Query OK, 0 rows affected (0.24 sec) mysql> desc winer; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | NO | | NULL | | | age | tinyint(4) | NO | | NULL | | | sex | tinyint(4) | NO | | 0 | | +-------+-------------+------+-----+ #MongoDB创建集合 在MongoDB中,要操作一个集合,并不需要先创建它。可以直接往集合里面插入数据,如果集合不存在, 会自动创建集合,并插入数据。
2.3 表与集合的增删改查
在知道了如何创建一个表、集合等相关知识后,我们就要想着如何对表或者集合数据做修改,而我们的应用系统、业务系统中存储的数据主要就是增删改查等相关的操作。
2.3.1插入数据
MySQL中插入数据
创建表SQL语句
CREATE TABLE `winer` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) NOT NULL, `age` tinyint(4) NOT NULL, `sex` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 表结构 mysql> desc winer -> ; +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | NO | | NULL | | | age | tinyint(4) | NO | | NULL | | | sex | tinyint(4) | NO | | 0 | | +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
1、插入单条数据
mysql> insert into winer (name,age,sex) values("MySQL",20,1) -> ; Query OK, 1 row affected (0.09 sec) mysql> select * from winer; +----+-------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+-------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | +----+-------+-----+-----+ 1 row in set (0.00 sec)
2、批量插入
mysql> insert into winer (name,age,sex) value("MySQL",20,1),("Docker",8,0) -> ; Query OK, 2 rows affected (0.00 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> insert into winer (name,age,sex) values("MySQL",20,1),("Docker",8,0) -> ; Query OK, 2 rows affected (0.01 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 两个插入语句之间区别value和values两者都能插入单个值或者批量值 mysql> select * from winer; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec)
3、其他插入数据的方法
MySQL中除了传统的insert into插入数据外,我们还可以用load data mysqlimport等方式导入数据,也可以将其他表中的数据插入到某张表中,具体方法不做详细描述。
2.3.2 MongoDB中插入数据
MongoDB主要存储的是文档数据,文档的数据结构和JSON基本一样。所有存储在集合中的数据都是BSON格式。BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。
插入文档
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档,语法如下:
db.COLLECTION_NAME.insert(document) db.COLLECTION_NAME.save(document)
1、简单的插入
db.winner.find() #插入前 MongoDB中用find查看以前的数据类似mysql中的select > db.winner.insert({name:"linux"}) #插入结果 >db.winner.find() { "_id" : ObjectId("592bf6bf1b8e279c43cbb021"), "name" : "linux" } >
2、定义变量
> SQLNAME=({"titile":"MongoDB学习实践", description: "MongoDB是NoSql数据库", by:"书籍学习"}) 可以将我们要插入的数据定义成变量,后面使用加载变量的方式来实现数据的插入 > db.sql.insert(SQLNAME) > db.sql.find() { "_id" : ObjectId("592bf8b5f3fed7ab45761fc1"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" } >
3、for循环插入
MongoDB还支持for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i})这种形式的数据插入。 for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i})for(i=0;i<100;i++)db.winner2.insert({x:i}) > db.winner2.find()db.winner2.find() { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da3"), "x" : 0 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da4"), "x" : 1 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da5"), "x" : 2 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da6"), "x" : 3 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da7"), "x" : 4 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da8"), "x" : 5 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372da9"), "x" : 6 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372daa"), "x" : 7 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dab"), "x" : 8 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dac"), "x" : 9 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dad"), "x" : 10 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372dae"), "x" : 11 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372daf"), "x" : 12 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db0"), "x" : 13 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db1"), "x" : 14 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db2"), "x" : 15 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db3"), "x" : 16 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db4"), "x" : 17 } { "_id" : ObjectId("592bfaa425e6a2cd19372db5"), "x" : 18 } #db.winner2.count() #统计数据条数 类似MySQL中的 select count(*) from tablename where * 100
2.3.3删除数据
1、MySQL中删除数据
MySQL中删除数据最常用的是delete结合where子句的方式,在清空表的时候可用truncate,delete不加限制条件时时删除整个表的数据,但是当表中存在自增主键列时,新增加的数据主键自增列不会从初始化数字开始,而是从之前被删除的位置继续,而truncate是清空表,对整个表中的自增主键列重新初始化。
mysql> select count(*) from winer; +----------+ | count(*) | +----------+ | 160 | +----------+ 1 row in set (0.03 sec) mysql> select * from winer limit 10; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | | 6 | MySQL | 20 | 1 | | 7 | MySQL | 20 | 1 | | 8 | Docker | 8 | 0 | | 9 | MySQL | 20 | 1 | | 10 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 10 rows in set (0.00 sec) 用delete删除全部数据 mysql> delete from winer; Query OK, 160 rows affected (0.01 sec) 再插入数据 mysql> insert into winer (name,age,sex) select name,age,sex from winner2; Query OK, 5 rows affected (0.01 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 #检查数据的主键情况,确实是从之前的删除前开始存储的,而并不是重新开始。 mysql> select * from winer; +-----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +-----+--------+-----+-----+ | 249 | MySQL | 20 | 1 | | 250 | MySQL | 20 | 1 | | 251 | Docker | 8 | 0 | | 252 | MySQL | 20 | 1 | | 253 | Docker | 8 | 0 | +-----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) truncate 删除检查 mysql> truncate winer; Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> insert into winer (name,age,sex) select name,age,sex from winner2; Query OK, 5 rows affected (0.01 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from winer; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) 主键从1开始。 truncate 释放存储表数据所用的数据页来删除数据,并且只在事务日志中记录页的释放
2、MongoDB中删除数据
MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确,这是一个比较好的习惯。数据的删除应该是一个很严谨的操作,不能随意的操作,无论是MySQL还是MongoDB,或者其他的数据库,我们都应该养成这样的良好习惯。严格条件限制、备份、谨慎等。
remove() 方法的基本语法格式如下所示: db.collection.remove(, ) MongoDB 是 2.6 版本以后的,语法格式如下: db.collection.remove( , { justOne: , writeConcern: } ) 参数说明: query :(可选)删除的文档的条件。 justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。 writeConcern :(可选)抛出异常的级别
根据筛选条件 删除部分数据 > db.winner.find()db.winner.find() { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f09"), "x" : 0 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0b"), "x" : 2 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0c"), "x" : 3 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0d"), "x" : 4 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0e"), "x" : 5 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f0f"), "x" : 6 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f10"), "x" : 7 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f11"), "x" : 8 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f12"), "x" : 9 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f13"), "x" : 10 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f14"), "x" : 11 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f15"), "x" : 12 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f16"), "x" : 13 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f17"), "x" : 14 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f18"), "x" : 15 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f19"), "x" : 16 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1a"), "x" : 17 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1b"), "x" : 18 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1c"), "x" : 19 } { "_id" : ObjectId("592c2e01c070fc0df2f50f1d"), "x" : 20 } Type "it" for more > db.winnerdb.winne.remove({x:20}) > db.winedb.winne.find({x:20}) 删除全部 db.winner.remove() db.winner.find() show tables;#检查集合 或者使用show collections system.indexes win_collection winer winner 由于MongoDB里面的集合不像MySQL里面的表还有结构什么的,所以当我们删除所有数据时,可以直接 删除整个集合,当下次插入数据时,又会创建一个新的集合。 db.winner.drop() > for(i=0;i<100;i++)db.winner.insert({x:i})for(i=0;i<100;i++)db.winner.insert({x:i}) > db.winner.find()db.winner.find() { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dab"), "x" : 25 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dac"), "x" : 26 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dad"), "x" : 27 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637dae"), "x" : 28 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637daf"), "x" : 29 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637db0"), "x" : 30 } { "_id" : ObjectId("592c34bd17c668d64f637db1"), "x" : 31 } > db.winner.drop() true > db.winner.find() > show tables; system.indexes win_collection winer 经过对比,已经删除了之前的集合,但是这样的删除不会影响我们后面插入数据。
删除重复文档中的一条文档 定义变量 SQLNAME=({"titile":"MongoDB学习实践", description: "MongoDB是NoSQL数据库", by:"书籍学习"}) 增加数据: >db.winner2.insert(SQLNAME) >db.winner2.insert(SQLNAME) >db.winner2.insert(SQLNAME) >db.winner2.find() #检查所有的数据 { "_id" : ObjectId("592c3628c1e073e087a335ee"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" } { "_id" : ObjectId("592c362ac1e073e087a335ef"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" } { "_id" : ObjectId("592c3639c1e073e087a335f0"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" } > 执行删除 db.winner2.remove({"titile" : "MongoDB学习实践"}) 再次检查 所有的结果全部删除 db.winner2.find() > 结合前面的语法 db.winner2.remove({"titile" : "MongoDB学习实践"},1) 再查看数据只删除了其中的一部分 db.winner2.find() { "_id" : ObjectId("592c391b30de16129bcc9310"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" } { "_id" : ObjectId("592c391c30de16129bcc9311"), "titile" : "MongoDB学习实践", "description" : "MongoDB是NoSQL数据库", "by" : "书籍学习" }
2.3.4 更改数据
MySQL中更改数据主要通过update table set where之类的语句实现,做一个简单的示例,不做详细的描述。
mysql> select * from winner2; +----+--------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+--------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQL | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+--------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> update winner2 set name="MySQLDBA" where id=2; #将id为2的name更改为MySQLDBA Query OK, 1 row affected (0.03 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from winner2; +----+----------+-----+-----+ | id | name | age | sex | +----+----------+-----+-----+ | 1 | MySQL | 20 | 1 | | 2 | MySQLDBA | 20 | 1 | | 3 | Docker | 8 | 0 | | 4 | MySQL | 20 | 1 | | 5 | Docker | 8 | 0 | +----+----------+-----+-----+ 5 rows in set (0.00 sec)
MongoDB中的数据更改也是通过update() 和 save() 实现的,需要注意的是,update()默认更改适合条件的一条文档记录。
update() 和 save()
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(, , { upsert: , multi: , writeConcern: } )
参数说明:
query : update的查询条件,类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...)等,也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选,这个参数的意思是,如果不存在update的记录,是否插入objNew,true为插入,默认是false,不插入。
multi : 可选,mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录,如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
save() 方法
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下: db.collection.save(, { writeConcern: } )
参数说明:
document : 文档数据。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
更多实例
只更新第一条记录:
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } ); 全部更新: db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true ); 只添加第一条: db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false ); 全部添加加进去: db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true ); 全部更新: db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true ); 只更新第一条记录: db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );