前言:

MongoDB,文档存储型数据库(document store)。NoSQL数据库中,它独占鳌头,碾压其他的NoSQL数据库。

使用C++开发的,性能仅次C。与redis一样,开源、高扩展、高可用。

基于分布式文件存储。分布式:文件分开存的(由Google提出的mapreduce,是目前分布式的鼻祖)。就像苹果的iCloud,照片、文件分开存储的。

纽约时报用的数据库就是它(from wiki),360部分业务的数据库也是它。而且据说伟大的wiki,也是从曾经的MySQL迁移到了MongoDB。

MongoDB的适用场景可以看下这篇文章:https://yq.aliyun.com/articles/64352

但要注意,MongoDB在使用过程中会消耗大量磁盘空间和内存。而且,MongoDB它非事务机制,无法保证事件的原子性。

MongoDB不适合的场景:

(1).需高度事务性的系统。当原子性操作失败时,传统的关系型数据库支持回滚操作,以保证数据在操作过程中的正确性。而目前,MongoDB暂不支持此事务。例如银行或会计系统。

(2).传统的商业智能应用。针对特定问题的BI数据库需要高度优化的查询方式。

(3).使用SQL方便时(关联查询)。MongoDB的查询方式是JSON类型的查询方式,虽然查询也比较灵活,但如果使用SQL进行统计会比较方便时,这种情况就不适合使用MongoDB。

MongoDB描述:

MongoDB是文档数据库,以文档为单位。Bson文档(Json的二进制)

与JS相关,内部引擎用了JS解释器。

把一个文档存储为Bson结构,在查询时,转换位Json对象,并可以通过JS语法来操作。

MongoDB PK 传统型数据库:

传统型数据库:结构化数据,定好表结构后,每一行内容必须符合表结构,以至于每一行看起来都长得差不多。

MongoDB:以文档为单位,没有表结构。表中的每篇文档都可以有自己独特的属性和结构。

MongoDB最大的特点就是反范式化,管你几张表,都可以一个文档解决。每个文档相当于一棵树,可以无限伸枝。文档与文档之间相互独立,没有固定的结构。

(一).文档的表现形式:一个Json对象,一个文档

# 一个文档
{
id: 3
name: "lisi"
age: 10
} # 另一个文档
{
id: 4
name: "wangwu"
age: 20
area: "nb"
hobby: ["swimming", "football"]
}

(二).思考这么一个问题:

以此https://movie.douban.com/subject/26861685/?from=showing为例,设计一个影评数据库。

传统数据库:影片信息一张表,影评一张表,回复评论一张表,打分一张表。查询起来相当费劲,关联相当复杂。

MongoDB:上述内容全部丢进一个文档中解决:

{
file_name: "红海行动"
long_time: 120
comment: [
{
comment1: "影评1"
reply1: "好评"
}
]
}

一、install MongoDB for win7 32bit(万事从安装开始)

悲催的win7 32位系统,安装这只芒果可是受尽折磨,不是执行命令后没反应、就是因为32/64位的问题……(读音像mango,叶子图标也像芒果叶子,本人就干脆喊芒果了)。

第一步操作成功:(开心)MongoDB的默认端口为27017

第二步配置:(注意环境变量的路径大小写,第一次没成功,后来直接在地址栏上复制了路径,成了!所以猜测,可能是因为路径大小写问题造成)

有时候电脑会抽风,即使配置好了环境变量,在C盘盘符下打这串命令会提示不是内部命令。那么直接cd进入mongodb/bin目录,再执行这条命令,就行了。

可在系统服务中看到它了:

相对现在的新版本,这个算是很老的版本了,不过学习用应该是够了。

MongoDB使用内存映射文件,32位系统上,数据库容量最大上限为2G(学习用而已,有那么多数据吗[糗])关于这个内存映射文件,不了解也没关系,影响不大

第三步:搞一个可视化管理工具

本来想用Robomongo(因为它界面很好看),但没找到适用于win7 32位系统的[/喷血]。如有大大找到的话,恳请提供。

现在在用MongoVUE,专门用于windows系统的。填写连接卡的时候,最后下面三个不填也可以连上。Name随便写,可以写你喜欢的人的名字;Server:具体情况具体填,可以填一个远程主机的IP;Database(s)这项不填,就会获得所有数据库。

二、python3操作MongoDB

(一).连接localhost server,创建一个新数据库

注意:MongoDB的默认端口号是27017,跟其他数据库一样,创建连接时要写上。

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)

# 也可以写成
# conn = MongoClient("mongodb://localhost:27017") db = conn.testdb # 创建数据库 conn.close()

MongoDB不需要提前创建好数据库,可以直接"连接对象.数据库名称"。如果没有这个数据库,则会自动创建。如果有这个数据库了,就会连接上。

但是,如果该数据库中没有数据,则不会显示在管理工具里面。

(二).增。

(1).插入单条记录

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb # db = MongoClient("localhost", 27017).testdb
# 这样写的话,后面数据库连接就没法关闭了。所以别偷懒,还是要分开写。 db.col.insert({"name": "jack613", "province": "江南", "age": 23}) # col是表名 conn.close()

(2).插入多条记录

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb db.col.insert([
{"name": '张三', 'province': '江苏', 'age': 24},
{"name": 'mkcry', 'province': '辽宁', 'age': 24},
{"name": 'jack', 'province': '山西', 'age': 30}
]) conn.close()

总结:插入多条记录,insert()的括号中,需要用[]把元素包裹起来。insert([{},{},{}])

(三).删。特别注意:remove()括号中不加条件,就会把表中的记录全删了!切记注意!

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb db.col.remove({"name": "张三"}) conn.close()

(四).改。update({条件},{更新的数据})

把条件和更新的数据放进去update()的括号里就可以了。更新语句,注意格式别写错了,应该是{"$set":{"key":value}}

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb db.col.update({"name": "jack"}, {"$set": {"age": 29}}) conn.close()

(五).查。

(1).使用find_one()查询并返回第一个匹配到的文档

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb db.col.find_one() conn.close()

可以把"db.col.find_one()"放在print()中,这样就可以看到打印出来的查询结果了。print()之后的结果:{'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88}

这个'_id':ObjectId('xxxxxxxxx')是自动生成的唯一值。

db.col.find_one({"name":"abc"}) 没有找到文档则返回None

(2).查询所有记录。可以使用find()函数,执行后返回的是一个结果集对象,需要用for循环遍历出来。

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb # print(db.col.find()) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x01D96210> for item in db.col.find():
print(item) conn.close() """
# 远行结果:
{'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 30}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'mikcry', 'province': '北京', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665e'), 'name': 'it', 'province': '陕西', 'age': 30}

(3).条件查询

只需要将条件当作参数放进find()的括号中即可:

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb for item in db.col.find({"name": "jack"}):
print(item) conn.close()

例1:查询所有小于某个值的记录

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb for item in db.col.find({"age": {"$lt": 25}}):
print(item) conn.close() """
运行结果:
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'jack', 'province': '山东', 'age': 24}
"""

#大于的话,就把{"age":{"$lt":25}}中的lt换成gt

(4).统计记录

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb db.col.find({"age": {"$eq": 88}}).count() # 返回int,但不会直接显示结果,需要赋值变量或者打印
# print(db.col.find({"age": {"$eq": 88}}).count()) # 2 conn.close()

(5).根据_id查询记录

需要引入一个库,这个库python3自带了。from bson.objectid import ObjectId

from pymongo import MongoClient
from bson.objectid import ObjectId conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb # ObjectId是唯一的,所以用find_one()就可以了
db.col.find_one({'_id': {ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b')}})
# print(db.col.find_one({'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b')}))
# {'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88} conn.close()

(6).排序。MongoDB默认升序排序。

sort()小括号中放入指定的key就可以了:

from pymongo import MongoClient

conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb for item in db.col.find().sort("age"):
print(item) conn.close() """
运行结果:
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665c'), 'name': '张三', 'province': '湖南', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665d'), 'name': 'mikcry', 'province': '山东', 'age': 24}
{'_id': ObjectId('5a924d0f36af002d307cc30b'), 'name': 'jack', 'province': '江苏', 'age': 88}
{'_id': ObjectId('5a92520f36af001ca0fb665e'), 'name': 'it', 'province': '陕西', 'age': 30}
"""

另外,可以加入参数去设定排序方式。

比如倒序,例1:(需要引入pymongo)

import pymongo
from pymongo import MongoClient conn = MongoClient("localhost", 27017)
db = conn.testdb for item in db.col.find().sort("age", pymongo.DESCENDING): # descending降序
print(item) conn.close()

(六).补充内容

(1).删除一张表:db.drop_collection("table_name") 表和其中的数据同时删除

(2).查看一个数据库中所有的表:db.collection_names()

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