mongodb常用命令

mongodb由C＋＋寫就，其名字來自humongous這個單詞的中間部分，從名字可見其野心所在就是海量數據的處理。關於它的一個最簡潔描述爲：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋樑，集兩者的優勢於一身。

   

安裝及使用：

首先在Ubuntu上安裝MongoDB。

下載MongoDB, 現在最新的生產版本1.7.0

1.                   解壓文件.

$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz

2.                  爲MongoDB創建數據目錄，默認情況下它將數據存儲在/data/db

$ sudo mkdir -p /data/db/

$ sudo chown `id -u` /data/db

3.                  啓動MongoDB服務.

$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin

$ ./mongod

4.                  打開另一個終端，並確保你在MongoDB的bin目錄，輸入如下命令.

$ ./mongo

一些概念
一個mongod服務可以有建立多個數據庫，每個數據庫可以有多張表，這裏的表名叫collection，每個collection可以存放多個文檔（document），每個文檔都以BSON（binary json）的形式存放於硬盤中，因此可以存儲比較複雜的數據類型。它是以單文檔爲單位存儲的，你可以任意給一個或一批文檔新增或刪除字段，而不會對其它文檔造成影響，這就是所謂的schema-free，這也是文檔型數據庫最主要的優點。跟一般的key-value數據庫不一樣的是，它的value中存儲了結構信息，所以你又可以像關係型數據庫那樣對某些域進行讀寫、統計等操作。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關係數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。Mongo還可以解決海量數據的查詢效率，根據官方文檔，當數據量達到50GB以上數據時，Mongo數據庫訪問速度是MySQL10 倍以上。

BSON

BSON是Binary JSON 的簡稱，是一個JSON文檔對象的二進制編碼格式。BSON同JSON一樣支持往其它文檔對象和數組中再插入文檔對象和數組，同時擴展了JSON的數據類型。如：BSON有Date類型和BinDate類型。

BSON被比作二進制的交換格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的靈活性但空間佔用稍微大一點。

BSON有以下三個特點：

1．  輕量級

2．  跨平臺

3．  效率高

命名空間

MongoDB存儲BSON對象到collections,這一系列的數據庫名和collection名被稱爲一個命名空間。如同：java.util.List;用來管理數據庫中的數據。

索引
mongodb可以對某個字段建立索引，可以建立組合索引、唯一索引，也可以刪除索引，建立索引就意味着增加空間開銷。默認情況下每個表都會有一個唯一索引：_id，如果插入數據時沒有指定_id，服務會自動生成一個_id，爲了充分利用已有索引，減少空間開銷，最好是自己指定一個unique的key爲_id，通常用對象的ID比較合適，比如商品的ID。

shell操作數據庫：

   1.  超級用戶相關：

         1. #進入數據庫admin

use admin

         2. #增加或修改用戶密碼

          db.addUser('name','pwd')

         3. #查看用戶列表

          db.system.users.find()

         4. #用戶認證

          db.auth('name','pwd')

         5. #刪除用戶

          db.removeUser('name')

         6. #查看所有用戶

          show users

         7. #查看所有數據庫

          show dbs

         8. #查看所有的collection

          show collections

         9. #查看各collection的狀態

          db.printCollectionStats()

        10. #查看主從複製狀態

          db.printReplicationInfo()

        11. #修復數據庫

          db.repairDatabase()

        12. #設置記錄profiling，0=off 1=slow 2=all

          db.setProfilingLevel(1)

        13. #查看profiling

          show profile

        14. #拷貝數據庫

          db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')

        15. #刪除collection

          db.mail_addr.drop()

        16. #刪除當前的數據庫

          db.dropDatabase()

       

   2. 增刪改

         1. #存儲嵌套的對象

db.foo.save({'name':'ysz','address':{'city':'beijing','post':100096},'phone':[138,139]})

         2. #存儲數組對象

db.user_addr.save({'Uid':'[email protected]','Al':['[email protected]','[email protected]']})

         3. #根據query條件修改，如果不存在則插入，允許修改多條記錄

            db.foo.update({'yy':5},{'$set':{'xx':2}},upsert=true,multi=true)

         4. #刪除yy=5的記錄

            db.foo.remove({'yy':5})

         5. #刪除所有的記錄

            db.foo.remove()

   3. 索引

         1. #增加索引：1(ascending),-1(descending)

         2. db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

         3. #索引子對象

         4. db.user_addr.ensureIndex({'Al.Em': 1})

         5. #查看索引信息

         6. db.foo.getIndexes()

         7. db.foo.getIndexKeys()

         8. #根據索引名刪除索引

         9. db.user_addr.dropIndex('Al.Em_1')

   4. 查詢

         1. #查找所有

        2. db.foo.find()

        3. #查找一條記錄

        4. db.foo.findOne()

        5. #根據條件檢索10條記錄

        6. db.foo.find({'msg':'Hello 1'}).limit(10)

        7. #sort排序

        8. db.deliver_status.find({'From':'[email protected]'}).sort({'Dt',-1})

         9. db.deliver_status.find().sort({'Ct':-1}).limit(1)

        10. #count操作

        11. db.user_addr.count()

        12. #distinct操作,查詢指定列，去重複

        13. db.foo.distinct('msg')

        14. #”>=”操作

        15. db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

        16. #子對象的查找

        17. db.foo.find({'address.city':'beijing'})

   5. 管理

         1. #查看collection數據的大小

         2. db.deliver_status.dataSize()

         3. #查看colleciont狀態

         4. db.deliver_status.stats()

         5. #查詢所有索引的大小

         6. db.deliver_status.totalIndexSize()

5.  advanced queries:高級查詢

條件操作符
$gt : >
$lt : <
$gte: >=
$lte: <=
$ne : !=、<>
$in : in
$nin: not in
$all: all
$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

查詢 name <> "bruce" and age >= 18 的數據
db.users.find({name: {$ne: "bruce"}, age: {$gte: 18}});

查詢 creation_date > '2010-01-01' and creation_date <= '2010-12-31' 的數據
db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});

查詢 age in (20,22,24,26) 的數據
db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

查詢 age取模10等於0 的數據
db.users.find('this.age % 10 == 0');
或者
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

匹配所有
db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});
可以查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
可以不查詢出{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

查詢不匹配name=B*帶頭的記錄
db.users.find({name: {$not: /^B.*/}});
查詢 age取模10不等於0 的數據
db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});

#返回部分字段
選擇返回age和_id字段(_id字段總是會被返回)
db.users.find({}, {age:1});
db.users.find({}, {age:3});
db.users.find({}, {age:true});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});
0爲false, 非0爲true

選擇返回age、address和_id字段
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

排除返回age、address和_id字段
db.users.find({}, {age:0, address:false});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

數組元素個數判斷
對於{name: 'David', age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }記錄
匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});
不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});

$exists判斷字段是否存在
查詢所有存在name字段的記錄
db.users.find({name: {$exists: true}});
查詢所有不存在phone字段的記錄
db.users.find({phone: {$exists: false}});

$type判斷字段類型
查詢所有name字段是字符類型的
db.users.find({name: {$type: 2}});
查詢所有age字段是整型的
db.users.find({age: {$type: 16}});

對於字符字段，可以使用正則表達式
查詢以字母b或者B帶頭的所有記錄
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本)
爲數組的字段中匹配其中某個元素

Javascript查詢和$where查詢
查詢 age > 18 的記錄，以下查詢都一樣
db.users.find({age: {$gt: 18}});
db.users.find({$where: "this.age > 18"});
db.users.find("this.age > 18");
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort()
以年齡升序asc
db.users.find().sort({age: 1});
以年齡降序desc
db.users.find().sort({age: -1});

限制返回記錄數量limit()
返回5條記錄
db.users.find().limit(5);
返回3條記錄並打印信息
db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print('my age is ' + user.age)});
結果
my age is 18
my age is 19
my age is 20

限制返回記錄的開始點skip()
從第3條記錄開始，返回5條記錄(limit 3, 5)
db.users.find().skip(3).limit(5);

查詢記錄條數count()
db.users.find().count();
db.users.find({age:18}).count();
以下返回的不是5，而是user表中所有的記錄數量
db.users.find().skip(10).limit(5).count();
如果要返回限制之後的記錄數量，要使用count(true)或者count(非0)
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分組group()
假設test表只有以下一條數據
{ domain: "www.mongodb.org"
, invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"}
, response_time: 0.05
, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"
}
使用group統計test表11月份的數據count:count(*)、total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count;
db.test.group(
{ cond: {"invoked_at.d": {$gt: "2009-11", $lt: "2009-12"}}
, key: {http_action: true}
, initial: {count: 0, total_time:0}
, reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time }
, finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count }
} );

[
{
"http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05
}
]

Java 應用示例

要使用Java操作MongoDB的話，要到官方網站下載一個驅動包，把包導入後，可以嘗試來操作了（記得一定要開着服務器）

首先介紹一下比較常用的幾個類

Mongo：連接服務器，執行一些數據庫操作的選項，如新建立一個數據庫等

DB：對應一個數據庫，可以用來建立集合等操作

DBCollection：對應一個集合（類似表），可能是我們用得最多的，可以添加刪除記錄等

DBObjec：接口和BasicDBObject對象：表示一個具體的記錄，BasicDBObject實現了DBObject，因爲是key-value的數據結構，所以用起來其實和HashMap是基本一致的

DBCursor：用來遍歷取得的數據，實現了Iterable和Iterator

接下來實際的操作一下，代碼如下：

import java.net.UnknownHostException;

import java.util.List;

import java.util.Set;

import com.mongodb.BasicDBObject;

import com.mongodb.DB;

import com.mongodb.DBCollection;

import com.mongodb.DBCursor;

import com.mongodb.DBObject;

import com.mongodb.Mongo;

import com.mongodb.MongoException;

public class MongoDbTest {

  public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, MongoException {

    //Mongo m = new Mongo();

//Mongo m = new Mongo("localhost");

//獲得數據庫服務

Mongo m = new Mongo("localhost", 27017);

//得到數據庫mytest

DB db = m.getDB("mytest");

//得到mytest數據庫下所有表名

    Set<String> colls = db.getCollectionNames();

    for (String s : colls) {

        System.out.println(s);

}

//得到testCollection表

DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");

//new 一個BasicDBObject對象doc

BasicDBObject doc = new BasicDBObject();

//賦值

    doc.put("name", "MongoDB");

    doc.put("type", "database");

doc.put("count", 1);

//又new 一個BasicDBObject對象info

    BasicDBObject info = new BasicDBObject();

    info.put("x", 203);

info.put("y", 102);

//把info放入doc

doc.put("info", info);

//向testCollection表中插入一條數據

coll.insert(doc);

//查詢一條數據

    DBObject myDoc = coll.findOne();

    System.out.println(myDoc);

   

    //循環插入100條數據到testCollection

    for (int i=0; i < 100; i++) {

      coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));

    }

   

   

    //Counting Documents in A Collection

    System.out.println(coll.getCount());

   

    //Using a Cursor to Get All the Documents

    DBCursor cur = coll.find();

    while(cur.hasNext()) {

本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http://blog.csdn.net/yczz/archive/2010/10/29/5974235.aspx