文章目录
- 1 MongoDB快速入门
- 1.1 什么是MongDB
- 1.2 部署安装——基于docker
- 1.3 基本概念
- 1.4 基本操作
- 1.4.1 查看所有数据库
- 1.4.2 切换数据库
- 1.4.3 创建数据库
- 1.4.4 删除数据库
- 1.4.5 查看数据库中表
- 1.4.6 新增数据
- 1.4.7 查询数据
- 1.4.8 更新数据
- 1.4.8.1 更新不存在字段
- 1.4.8.2 更新不存在的数据，默认不会新增数据
- 1.4.8.3 如果设置第一个参数为true，就是新增数据
- 1.4.4 删除数据
- 1.4.5 查询数据
- 1.5 索引
- 1.5.1 单字段索引
- 1.5.2 地理空间段索引
- 1.5.3 地理空间段索引——案例
- 2 Spring Data MongoDB
1 MongoDB快速入门
1.1 什么是MongDB
① MongoDB是基于分布式文件存储的数据库，由C++编写。
② MongoDB是介于关系数据库与非关系数据库间的产品，是非关系数据库中最类型与关系数据库的，其支持的数据结构十分分散，是类似于JSON的bson，由此可以存储复杂数据类型。
③ MongoDB有单表、多表查询也有索引。
1.2 部署安装——基于docker
docker run -d \
--name mongodb \
-p 27017:27017 \
--restart=always \
-v mongodb:/data/db \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=sl \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123321 \
mongo:4.4#进入容器进行设置
docker exec -it mongodb /bin/bash
#进行认证
mongo -u "sl" -p "123321" --authenticationDatabase "admin"#测试命令，查看已有数据库
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
1.3 基本概念
将MongoDB与MySQL对比有如下关系：
| MySQL | MongoDB | 说明（MySQL/MongoDB） |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表 / 集合 |
| row | document | 数据库记录行 / 文档 |
| column | field | 数据字段 / 域 |
| index | index | 索引 |
| table jions | MongoDB不支持 | 表连接 / MongoDB不支持 |
| primary key | primary key | 主键 / MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
1.4 基本操作
1.4.1 查看所有数据库
# 查看所有数据库 show dbs
1.4.2 切换数据库
# use关键字切换数据库 use testdb
1.4.3 创建数据库
# 在MongoDB中自动创建数据库，通过use关键字时会自动创建 use testdb2
说明：执行show dbs会发现无此数据库，其实他已经有了，我们进行插入数据测试
执行show dbs发现此数据库
1.4.4 删除数据库
# drop()删除数据库，需要先使用use关键字切换到需要删除的数据库 db.dropDatabase()执行
db.dropDatabase()删除此数据库
1.4.5 查看数据库中表
# 查看表，需要先使用use关键字切换到表所在数据库数据库 show tables show collections执行
show tables或show collections查看数据库中表
1.4.6 新增数据
# insert()新增数据，需要先使用use关键字切换到需要删除的数据库 db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})执行
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})新增数据
1.4.7 查询数据
# find()查询数据，需要先使用use关键字切换到需要查询数据的数据库 db.user.find()执行
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
注意主键"_id"：
① _id是集合(表)的主键，用于起飞文档记录，_id自动编入索引。
② _id默认类型为ObjectID，是MongoDB的BSON类型之一，允许用户覆盖为ObjectID以外的内容。
③ ObjectID长度为12，由2~4字节的链组成，每个链代表并指定文档身份的具体内容。
- 一个4字节的值，表示字Unix纪元（一个时间戳）以来的秒数。
- 一个3字节的机器标识符。
- 一个2字节的进程ID。
- 一个3字节的计数器，以随机值开始。
1.4.8 更新数据
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| query | update查询条件，类似SQL update语句的where |
| update | 类似SQL update查询set后面的 |
| update | 类似SQL update查询set后面的 |
| upsert | 若不存在update的记录，是否插入objNew，true为插入，默认是false不插入 |
| multi | 默认是false，只更新找到的第一条记录，若设置为true，就更新全部查询出来的记录 |
| writeConcern | 可选，抛出异常的级别 |
# 更新数据 db.user.update({id:1},{$set:{age:22}})执行
db.user.update({id:1},{$set:{age:22}})
1.4.8.1 更新不存在字段
# 更新数据，若更新不存在的字段，会新增字段 db.user.update({id:2},{$set:{sex:1}})执行
db.user.update({id:2},{$set:{sex:1}})
1.4.8.2 更新不存在的数据，默认不会新增数据
# 更新不存在的数据，默认不会新增数据 db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}})执行
db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}})
1.4.8.3 如果设置第一个参数为true，就是新增数据
# 如果设置第一个参数为true，就是新增数据 db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}},true)执行
db.user.update({id:7},{$set:{sex:1}},true)
1.4.4 删除数据
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| query | 删除文档的条件 |
| justOne | 若为 true 或 1，则只删除一个文档，默认值 false，删除所有匹配条件的文档。 |
| writeConcern | 抛出异常的级别 |
db.user.remove({age:20}) #删除了2条数据
#删除所有数据 db.user.remove({})
#说明：为了简化操作，官方推荐使用deleteOne()与deleteMany()进行删除数据操作。 db.user.deleteOne({id:1}) db.user.deleteMany({}) #删除所有数据
1.4.5 查询数据
语法格式：
db.user.find([query],[fields])
| 操作 | 格式 | 示例 | MySQL类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {< key >:< value >} | db.user.find({“username”:“zhangsan”}).pretty() | where username=‘zhangsan’ |
| 小于 | {< key >:{<:< value >}} | db.user.find({“age”:{$lt:23}}).pretty() | where age<23 |
| 小于或等于 | {< key >:{<e:< value >}} | db.user.find({“age”:{$lte:23}}).pretty() | where age<=23 |
| 大于 | {< key >:{>:< value >}} | db.user.find({“age”:{$gt:23}}).pretty() | where age>23 |
| 大于或等于 | {< key >:{>e:< value >}} | db.user.find({“age”:{$gte:23}}).pretty() | where age>=23 |
| 不等于 | {< key >:{&ne:< value >}} | db.user.find({“age”:{$ne:23}}).pretty() | where age!=23 |
查询用户名为zhangsan：
db.user.find({"username":"zhangsan"}).pretty()
查询用户年龄小于23：
db.user.find({"age":{$lt:23}}).pretty()
查询用户年龄小于等于23：
db.user.find({"age":{$lte:23}}).pretty()
查询用户年龄大于23：
db.user.find({"age":{$gt:23}}).pretty()
查询用户年龄大于等于23：
db.user.find({"age":{$gte:23}}).pretty()
查询用户年龄不等于23：
db.user.find({"age":{$ne:23}}).pretty()
db.user.find({age:{$lte:23}, id:{$gte:2}})#and查询，age小于等于21并且id大于等于2
db.user.find({$or:[{id:1},{id:2}]})#查询id=1 or id=2
分页查询：
db.user.find().limit(2).skip(1)#跳过1条数据，查询2条数据
排序查询：db.user.find().sort({id:-1}) #按照age倒序排序，-1为倒序，1为正序
1.5 索引
MongoDB的索引，可以避免在读取数据室扫描集合中每个文件，直到扫描出符合条件的查询。
1.5.1 单字段索引
支持所有数据类型中的单个字段索引
#单字段索引，1表示升序创建索引，-1表示降序创建索引 db.集合名.createIndex({"字段名":排序方式})
创建索引：db.user.createIndex({"username":1})`#创建user集合，其中username字段设置索引
查看索引db.user.getIndexes()
查看索引大小（单位：字节）db.user.totalIndexSize()
删除索引db.user.dropIndex(“username_1”)
1.5.2 地理空间段索引
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| Point（坐标点） | coordinates必须是单个位置 |
| MultiPoint（多个点） | coordinates必须是位置数组 |
| LineString（线形） | coordinates必须是两个或多个位置的数组 |
| MultiLineString（多行线形） | coordinates必须是LineString坐标数组的数组 |
| Polygon（多边形） | coordinates成员必须是 LinearRing 坐标数组的数组，必须是闭环，也就是第一个和最后一个坐标点要相同。 |
| MultiPolygon（多个多边形） | coordinates成员必须是 Polygon 坐标数组的数组。 |
| GeometryCollection（几何集合） | geometries是任何一个对象的集合。 |
#2dsphere索引
db.集合名.createIndex({"字段名":"2dsphere"})
#示例，创建user集合，其中loc字段设置索引 db.user.createIndex({"loc":"2dsphere"})
插入数据：
db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:21,loc:{type:"Point",coordinates:[116.343847,40.060539]}}) db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:23,loc:{type:"Point",coordinates:[121.612112,31.034633]}})
#多边形索引类型示例 #为scpoe集合中的scpoe字段设置球面索引 db.scope.createIndex({"loc":"2dsphere"})
1.5.3 地理空间段索引——案例
#为了便于理解，这里采用x、y坐标系的值来模拟快递员的作业范围 #coordinates格式必须是：[ [ [x,y],[x,y],[x,y] ] ] db.scope.insert({id: 1,username: 'shkdy',scpoe: {type: "Polygon",coordinates: [[[0,0],[3,0],[3,3],[0,3],[0,0]]]} })
db.scope.insert({id: 2,username: 'bjkdy',scpoe: {type: "Polygon",coordinates: [[[- 3, 3],[3, 3],[3, - 3],[- 3, - 3],[- 3, 3]]]} })
下方绿色重复就是一个快递员的作业范围：
2 Spring Data MongoDB
spring-data对MongoDB做了支持，使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作。
