作者：MacroZheng 連結：https://juejin.im/post/5eb4043cf265da7bf5368276

雖說現在關係型資料庫還是主流，但是面對某些需求的時候，需要非關係型資料庫來補充它，學習一個主流的NoSQL資料庫還是很有必要的。MongoDB是一個功能豐富的NoSQL資料庫，本文整理了它最常用的部分形成了這篇入門教程，希望對大家有所幫助。

簡介

MongoDB是一個基於分布式文件存儲的資料庫。由C++語言編寫，旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB是一個介於關係型資料庫和非關係型資料庫之間的產品，是非關係型資料庫當中功能最豐富，最像關係型資料庫的。

安裝

以前寫的MongoDB安裝教程是基於3.2版本的，發現有的朋友使用新版本安裝有問題，這次我們使用最新版本再來安裝一次，本文所使用的MongoDB版本為4.2.5，總的來說，新版本的安裝更簡單了。

Windows下的安裝

下載MongoDB安裝包，選擇Windows x64版本安裝，下載地址：www.mongodb.com/download-ce…

運行MongoDB安裝包並選擇自定義安裝，設置好安裝路徑；

配置MongoDB，讓MongoDB作為服務運行，並配置好數據目錄和日誌目錄；

取消MongoDB Compass的安裝選項（不取消安裝極慢），需要可自行安裝；

雙擊mongo.exe可以運行MongoDB自帶客戶端，操作MongoDB；

連接成功後會顯示如下信息；

如果需要移除MongoDB服務，只需使用管理員權限運行cmd工具，並輸入如下命令。

sc.exe delete MongoDB

Linux下的安裝

下載MongoDB的Docker鏡像；

docker pull mongo:4.2.5

使用Docker命令啟動MongoDB服務；

docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/db:/data/db \
-d mongo:4.2.5

有時候我們需要為MongoDB設置帳號，可以使用如下命令啟動；

docker run -p 27017:27017 --name mongo \
-v /mydata/mongo/db:/data/db \
-d mongo:4.2.5 --auth

然後我們需要進入容器中的MongoDB客戶端；

docker exec -it mongo mongo

之後在admin集合中創建一個帳號用於連接，這裡創建的是基於root角色的超級管理員帳號；

use admin
db.createUser({ 
    user: 'mongoadmin', 
    pwd: 'secret', 
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] });

創建完成後驗證是否可以登錄；

db.auth("mongoadmin","secret")

整個帳號創建過程可以參考下圖。

客戶端工具

MongoDB的客戶端工具有很多，上面沒安裝的MongoDB Compass就是其中之一，另外Navicat 15版本也有MongoDB的管理功能。這裡我們使用的是一款免費的客戶端工具Robo 3T（以前叫Robomongo）。

首先下載客戶端工具，下載地址：robomongo.org/download

下載完成後解壓，雙擊robo3t.exe即可使用；

之後創建一個到MongoDB的連接；

創建連接成功以後，就可以操作MongoDB了。

資料庫操作

創建資料庫，使用use命令去創建資料庫，當插入第一條數據時會創建資料庫，例如創建一個test資料庫；

> use test
switched to db test
> db.article.insert({name:"MongoDB 教程"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB

刪除資料庫，使用db對象中的dropDatabase()方法來刪除；

> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "test", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

集合操作

創建集合，使用db對象中的createCollection()方法來創建集合，例如創建一個article集合；

> use test
switched to db test
> db.createCollection("article")
{ "ok" : 1 }
> show collections
article

刪除集合，使用collection對象的drop()方法來刪除集合，例如刪除一個article集合；

> db.article.drop()
true
> show collections

文檔操作

上面的資料庫和集合操作是在MongoDB的客戶端中進行的，下面的文檔操作都是在Robomongo中進行的。

插入文檔

MongoDB通過collection對象的insert()方法向集合中插入文檔，語法如下；

db.collection.insert(document)

使用collection對象的insert()方法來插入文檔，例如插入一個article文檔；

db.article.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一個 Nosql 資料庫',
    by: 'Andy',
    url: 'https://www.mongodb.com/',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

使用collection對象的find()方法可以獲取文檔，例如獲取所有的article文檔；

db.article.find({})

{
    "_id" : ObjectId("5e9943661379a112845e4056"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一個 Nosql 資料庫",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
}

更新文檔

MongoDB通過collection對象的update()來更新集合中的文檔，語法如下；

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     multi: <boolean>
   }
)
# query：修改的查詢條件，類似於SQL中的WHERE部分
# update：更新屬性的操作符，類似與SQL中的SET部分
# multi：設置為true時會更新所有符合條件的文檔，默認為false只更新找到的第一條

將title為MongoDB 教程的所有文檔的title修改為MongoDB；

db.article.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})

除了update()方法以外，save()方法可以用來替換已有文檔，語法如下；

db.collection.save(document)

這次我們將ObjectId為5e9943661379a112845e4056的文檔的title改為MongoDB 教程；

db.article.save({
    "_id" : ObjectId("5e9943661379a112845e4056"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一個 Nosql 資料庫",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
})

刪除文檔

MongoDB通過collection對象的remove()方法來刪除集合中的文檔，語法如下；

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>
   }
)
# query：刪除的查詢條件，類似於SQL中的WHERE部分
# justOne：設置為true只刪除一條記錄，默認為false刪除所有記錄

刪除title為MongoDB 教程的所有文檔；

db.article.remove({'title':'MongoDB 教程'})

查詢文檔

MongoDB通過collection對象的find()方法來查詢文檔，語法如下；

db.collection.find(query, projection)
# query：查詢條件，類似於SQL中的WHERE部分
# projection：可選，使用投影操作符指定返回的鍵

查詢article集合中的所有文檔；

db.article.find()

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994dcb1379a112845e4057"),
    "title" : "MongoDB 教程",
    "description" : "MongoDB 是一個 Nosql 資料庫",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://www.mongodb.com/",
    "tags" : [ 
        "mongodb", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 50.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994df51379a112845e4058"),
    "title" : "Elasticsearch 教程",
    "description" : "Elasticsearch 是一個搜尋引擎",
    "by" : "Ruby",
    "url" : "https://www.elastic.co/cn/",
    "tags" : [ 
        "elasticearch", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100.0
}

/* 3 */
{
    "_id" : ObjectId("5e994e111379a112845e4059"),
    "title" : "Redis 教程",
    "description" : "Redis 是一個key-value資料庫",
    "by" : "Andy",
    "url" : "https://redis.io/",
    "tags" : [ 
        "redis", 
        "database", 
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 150.0
}

MongoDB中的條件操作符，通過與SQL語句的對比來了解下；

操作格式 SQL中的類似語句等於 {<key>:<value>} where title = 'MongoDB 教程' 小於 {<key>:{$lt:<value>}} where likes < 50 小於或等於 {<key>:{$lte:<value>}} where likes <= 50 大於 {<key>:{$gt:<value>}} where likes > 50 大於或等於 {<key>:{$gte:<value>}} where likes >= 50 不等於 {<key>:{$ne:<value>}} where likes != 50

條件查詢，查詢title為MongoDB 教程的所有文檔；

db.article.find({'title':'MongoDB 教程'})

條件查詢，查詢likes大於50的所有文檔；

db.article.find({'likes':{$gt:50}})

AND條件可以通過在find()方法傳入多個鍵，以逗號隔開來實現，例如查詢title為MongoDB 教程並且by為Andy的所有文檔；

db.article.find({'title':'MongoDB 教程','by':'Andy'})

OR條件可以通過使用$or操作符實現，例如查詢title為Redis 教程或MongoDB 教程的所有文檔；

db.article.find({$or:[{"title":"Redis 教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]})

AND 和 OR條件的聯合使用，例如查詢likes大於50，並且title為Redis 教程或者"MongoDB 教程的所有文檔。

db.article.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"title": "Redis 教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]})

其他操作

Limit與Skip操作

讀取指定數量的文檔，可以使用limit()方法，語法如下；

db.collection.find().limit(NUMBER)

只查詢article集合中的2條數據；

db.article.find().limit(2)

跳過指定數量的文檔來讀取，可以使用skip()方法，語法如下；

db.collection.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

從第二條開始，查詢article集合中的2條數據；

db.article.find().limit(2).skip(1)

排序

在MongoDB中使用sort()方法對數據進行排序，sort()方法通過參數來指定排序的欄位，並使用1和-1來指定排序方式，1為升序，-1為降序；

db.collection.find().sort({KEY:1})

按article集合中文檔的likes欄位降序排列；

db.article.find().sort({likes:-1})

索引

索引通常能夠極大的提高查詢的效率，如果沒有索引，MongoDB在讀取數據時必須掃描集合中的每個文件並選取那些符合查詢條件的記錄。
MongoDB使用createIndex()方法來創建索引，語法如下；

db.collection.createIndex(keys, options)
# background：建索引過程會阻塞其它資料庫操作，設置為true表示後台創建，默認為false
# unique：設置為true表示創建唯一索引
# name：指定索引名稱，如果沒有指定會自動生成

給title和description欄位創建索引，1表示升序索引，-1表示降序索引，指定以後台方式創建；

db.article.createIndex({"title":1,"description":-1}, {background: true})

查看article集合中已經創建的索引；

db.article.getIndexes()

/* 1 */
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test.article"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "title" : 1.0,
            "description" : -1.0
        },
        "name" : "title_1_description_-1",
        "ns" : "test.article",
        "background" : true
    }
]

聚合

MongoDB中的聚合使用aggregate()方法，類似於SQL中的group by語句，語法如下；

db.collection.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

聚合中常用操作符如下；

操作符描述 $sum 計算總和 $avg 計算平均值 $min 計算最小值 $max 計算最大值

根據by欄位聚合文檔並計算文檔數量，類似與SQL中的count()函數；

db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by", sum_count : {$sum : 1}}}])

/* 1 */
{
    "_id" : "Andy",
    "sum_count" : 2.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : "Ruby",
    "sum_count" : 1.0
}

根據by欄位聚合文檔並計算likes欄位的平局值，類似與SQL中的avg()語句；

db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by", avg_likes : {$avg : "$likes"}}}])

/* 1 */
{
    "_id" : "Andy",
    "avg_likes" : 100.0
}

/* 2 */
{
    "_id" : "Ruby",
    "avg_likes" : 100.0
}

正則表達式

MongoDB使用$regex操作符來設置匹配字符串的正則表達式，可以用來模糊查詢，類似於SQL中的like操作；
例如查詢title中包含教程的文檔；

db.article.find({title:{$regex:"教程"}})

不區分大小寫的模糊查詢，使用$options操作符；

db.article.find({title:{$regex:"elasticsearch",$options:"$i"}})

結合SpringBoot使用

具體參考：《mall整合Mongodb實現文檔操作》

整理了幾百本各類技術電子書相送，噓~，「免費」 送給小夥伴們，私信或者評論【666】自行領取。和一些小夥伴們建了一個技術交流群，一起探討技術、分享技術資料，旨在共同學習進步。

快速入門 MongoDB，掌握這些知識剛剛好

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