标签：key ef6 分片 位置 操作 重复 权威指南 存在 use
MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库
优点：易用性、易拓展性、性能卓越、丰富的功能（索引、聚合、特殊集合、文件存储）
1、文档是MongoDB的核心概念
需要注意的是： #1、文档中的键/值对是有序的。 #2、文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。 #3、MongoDB区分类型和大小写。 #4、MongoDB的文档不能有重复的键。 #5、文档中的值可以是多种不同的数据类型，也可以是一个完整的内嵌文档。文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。 文档键命名规范： #1、键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。 #2、.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。 #3、以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)
2、集合就是一组文档
#1、集合存在于数据库中，通常情况下为了方便管理，不同格式和类型的数据应该插入到不同的集合，但其实集合没有固定的结构，这意味着我们完全可以把不同格式和类型的数据统统插入一个集合中。 #2、组织子集合的方式就是使用“.”，分隔不同命名空间的子集合。 比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合，分别是blog.posts和blog.authors，这是为了使组织结构更清晰，这里的blog集合（这个集合甚至不需要存在）跟它的两个子集合没有任何关系。 在MongoDB中，使用子集合来组织数据非常高效，值得推荐 #3、当第一个文档插入时，集合就会被创建。合法的集合名： 集合名不能是空字符串""。 集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。 集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
3、数据库
数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串： #1、不能是空字符串（"")。 #2、不得含有‘ ‘（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。 #3、应全部小写。 #4、最多64字节。 有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。 #1、admin： 从身份认证的角度讲，这是“root”数据库，如果将一个用户添加到admin数据库，这个用户将自动获得所有数据库的权限。再者，一些特定的服务器端命令也只能从admin数据库运行，如列出所有数据库或关闭服务器 #2、local: 这个数据库永远都不可以复制，且一台服务器上的所有本地集合都可以存储在这个数据库中 #3、config: MongoDB用于分片设置时，分片信息会存储在config数据库中
#1、null：用于表示空或不存在的字段 d={‘x‘:null} #2、布尔型：true和false d={‘x‘:true,‘y‘:false} #3、数值 d={‘x‘:3,‘y‘:3.1415926} #4、字符串 d={‘x‘:‘egon‘} #5、日期 d={‘x‘:new Date()} d.x.getHours() #6、正则表达式 d={‘pattern‘:/^egon.*?nb$/i} 正则写在／／内，后面的i代表: i 忽略大小写 m 多行匹配模式 x 忽略非转义的空白字符 s 单行匹配模式 #7、数组 d={‘x‘:[1,‘a‘,‘v‘]} #8、内嵌文档 user={‘name‘:‘egon‘,‘addr‘:{‘country‘:‘China‘,‘city‘:‘YT‘}} user.addr.country #9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识，不可变 d={‘x‘:ObjectId()}
MongoDB中存储的文档必须有一个"_id"键。这个键的值可以是任意类型，默认是个ObjectId对象。 在一个集合里，每个文档都有唯一的“_id”,确保集合里每个文档都能被唯一标识。 不同集合"_id"的值可以重复，但同一集合内"_id"的值必须唯一 #1、ObjectId ObjectId是"_id"的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库，所以能够在分片环境中生成 唯一的标识符非常重要，而常规的做法：在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力，这就是MongoDB采用 ObjectId的原因。 ObjectId采用12字节的存储空间，是一个由24个十六进制数字组成的字符串 0|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11 时间戳 机器 PID 计数器 如果快速创建多个ObjectId，会发现每次只有最后几位有变化。另外，中间的几位数字也会变化（要是在创建过程中停顿几秒）。 这是ObjectId的创建方式导致的，如上图 时间戳单位为秒，与随后5个字节组合起来，提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间，绝大多数驱动程序都会提供 一个方法，用于从ObjectId中获取这些信息。 因为使用的是当前时间，很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要，因为时间戳的实际值并不重要，只要它总是不停增加就好。 接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId，不产生冲突 接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的 前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的 ObjectId也是不一样的。 #2、自动生成_id 如果插入文档时没有"_id"键，系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。 但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学：能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。 这种理念背后的原因是：即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库，扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就 减轻了数据库扩展的负担。
#1、增 use config #如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。 #2、查 show dbs #查看所有 可以看到，我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向config数据库插入一些数据。 db.table1.insert({‘a‘:1}) #3、删 use config #先切换到要删的库下 db.dropDatabase() #删除当前库
#1、增 当第一个文档插入时，集合就会被创建 > use database1 switched to db database1 > db.table1.insert({‘a‘:1}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.table2.insert({‘b‘:2}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) #2、查 > show tables table1 table2 #3、删 > db.table1.drop() true > show tables table2
增
#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变 #2、插入单条 user0={ "name":"egon", "age":10, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘dancing‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘BJ‘ } } db.test.insert(user0) db.test.find() #3、插入多条 user1={ "_id":1, "name":"alex", "age":10, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘dancing‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘weifang‘ } } user2={ "_id":2, "name":"wupeiqi", "age":20, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘run‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘hebei‘ } } user3={ "_id":3, "name":"yuanhao", "age":30, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘drink‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘heibei‘ } } user4={ "_id":4, "name":"jingliyang", "age":40, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘dancing‘,‘tea‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘BJ‘ } } user5={ "_id":5, "name":"jinxin", "age":50, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘henan‘ } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) 单条插入与多条插入
查（find）
# SQL：=,!=,>,<,>=,<= # MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型 #1、select * from db1.user where name = "alex"; db.user.find({‘name‘:‘alex‘}) #2、select * from db1.user where name != "alex"; db.user.find({‘name‘:{"$ne":‘alex‘}}) #3、select * from db1.user where id > 2; db.user.find({‘_id‘:{‘$gt‘:2}}) #4、select * from db1.user where id < 3; db.user.find({‘_id‘:{‘$lt‘:3}}) #5、select * from db1.user where id >= 2; db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) #6、select * from db1.user where id <= 2; db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
逻辑运算成员运算正则匹配取指定字段查询数组排序分页获取数量杂硕改
db.user.update({‘age‘:20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3}) 覆盖式的
db.table1.update({‘_id‘:2},{"$set":{"name":"WXX",}}) 不覆盖
#增加和减少：$inc #1、所有人年龄增加一岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":1} }, { "multi":true } ) #2、所有人年龄减少5岁 db.user.update({}, { "$inc":{"age":-5} }, { "multi":true } )
#添加删除数组内元素 往数组内添加元素:$push #1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }}) 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop #3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{ "hobbies":-1} }) #5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删 db.user.update({‘addr.country‘:"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
#避免添加重复："$addToSet" db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":‘http://www.baidu.com‘}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":‘http://www.baidu.com‘}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":‘http://www.baidu.com‘}}) db.urls.update({"_id":1},{ "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ ‘http://www.baidu.com‘, ‘http://www.baidu.com‘, ‘http://www.xxxx.com‘ ] } } } )
#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",‘music‘,‘dancing‘], "$slice":-2 } } }) #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",‘music‘,‘dancing‘], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"
删
#1、删除多个中的第一个 db.user.deleteOne({ ‘age‘: 8 }) #2、删除国家为China的全部 db.user.deleteMany( {‘addr.country‘: ‘China‘} ) #3、删除全部 db.user.deleteMany({})
如果你有数据存储在MongoDB中，你想做的可能就不仅仅是将数据提取出来那么简单了；你可能希望对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具： #1、聚合框架 #2、MapReduce(详见MongoDB权威指南) #3、几个简单聚合命令：count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南) #聚合框架： 可以使用多个构件创建一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。 这些构件包括（括号内为构件对应的操作符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip) 不同的管道操作符可以任意组合，重复使用
筛选：$match
投射：$project
分组：$group
排序：sort、限制：sort、限制：limit、跳过：$skip
随机选取n个：$sample
六、pymongo
from pymongo import MongoClient #1、链接 client=MongoClient(‘mongodb://root:123@localhost:27017/‘) # client = MongoClient(‘localhost‘, 27017) #2、use 数据库 db=client[‘db2‘] #等同于：client.db1 #3、查看库下所有的集合 print(db.collection_names(include_system_collections=False)) #4、创建集合 table_user=db[‘userinfo‘] #等同于：db.user #5、插入文档 import datetime user0={ "_id":1, "name":"egon", "birth":datetime.datetime.now(), "age":10, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘dancing‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘BJ‘ } } user1={ "_id":2, "name":"alex", "birth":datetime.datetime.now(), "age":10, ‘hobbies‘:[‘music‘,‘read‘,‘dancing‘], ‘addr‘:{ ‘country‘:‘China‘, ‘city‘:‘weifang‘ } } # res=table_user.insert_many([user0,user1]).inserted_ids # print(res) # print(table_user.count()) #6、查找 # from pprint import pprint#格式化细 # pprint(table_user.find_one()) # for item in table_user.find(): # pprint(item) # print(table_user.find_one({"_id":{"$gte":1},"name":‘egon‘})) #7、更新 table_user.update({‘_id‘:1},{‘name‘:‘EGON‘}) #8、传入新的文档替换旧的文档 table_user.save( { "_id":2, "name":‘egon_xxx‘ } )
标签：key ef6 分片 位置 操作 重复 权威指南 存在 use
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