mongodb服务器安装与使用

安装及使用:
首先在Ubuntu上安装MongoDB。
下载MongoDB, 现在最新的生产版本1.7.0
1. 解压文件.
$ tar -xvf mongodb-linux-i686-1.4.3.tgz
2. 为MongoDB创建数据目录,默认情况下它将数据存储在/data/db
$ sudo mkdir -p /data/db/
$ sudo chown id -u /data/db
3. 启动MongoDB服务.
$ cd mongodb-linux-i686-1.4.3/bin
$ ./mongod
4. 打开另一个终端,并确保你在MongoDB的bin目录,输入如下命令.
$ ./mongo
一些概念

一个mongod服务可以有建立多个数据库,每个数据库可以有多张表,这里的表名叫collection,每个collection可以存放多个文 档(document),每个文档都以BSON(binary json)的形式存放于硬盘中,因此可以存储比较复杂的数据类型。它是以单文档为单位存储的,你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段,而不会对其它文 档造成影响,这就是所谓的schema-free,这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是,它的value中存储 了结构信息,所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象 的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。Mongo还可以解决海量数据的查询效率,根据官方文档,当 数据量达到50GB以上数据时,Mongo数据库访问速度是MySQL10 倍以上。
BSON
BSON是Binary JSON 的简称,是一个JSON文档对象的二进制编码格式。BSON同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型。如:BSON有Date类型和BinDate类型。
BSON被比作二进制的交换格式,如同Protocol Buffers,但BSON比它更“schema-less”,非常好的灵活性但空间占用稍微大一点。
BSON有以下三个特点:
1. 轻量级
2. 跨平台
3. 效率高
命名空间
MongoDB存储BSON对象到collections,这一系列的数据库名和collection名被称为一个命名空间。如同:java.util.List;用来管理数据库中的数据。
索引

mongodb可以对某个字段建立索引,可以建立组合索引、唯一索引,也可以删除索引,建立索引就意味着增加空间开销。默认情况下每个表都会有一个 唯一索引:_id,如果插入数据时没有指定_id,服务会自动生成一个_id,为了充分利用已有索引,减少空间开销,最好是自己指定一个unique的 key为_id,通常用对象的ID比较合适,比如商品的ID。

shell操作数据库:

  1. 超级用户相关:
    1. #进入数据库admin
    use admin
    2. #增加或修改用户密码
    db.addUser(‘name’,’pwd’)
    3. #查看用户列表
    db.system.users.find()
    4. #用户认证
    db.auth(‘name’,’pwd’)
    5. #删除用户
    db.removeUser(‘name’)
    6. #查看所有用户
    show users
    7. #查看所有数据库
    show dbs
    8. #查看所有的collection
    show collections
    9. #查看各collection的状态
    db.printCollectionStats()
    10. #查看主从复制状态
    db.printReplicationInfo()
    11. #修复数据库
    db.repairDatabase()
    12. #设置记录profiling,0=off 1=slow 2=all
    db.setProfilingLevel(1)
    13. #查看profiling
    show profile
    14. #拷贝数据库
    db.copyDatabase(‘mail_addr’,’mail_addr_tmp’)
    15. #删除collection
    db.mail_addr.drop()
    16. #删除当前的数据库
    db.dropDatabase()

  2. 增删改
    1. #存储嵌套的对象
    db.foo.save({‘name’:’ysz’,’address’:{‘city’:’beijing’,’post’:100096},’phone’:[138,139]})

     2. #存储数组对象
    

    db.user_addr.save({‘Uid’:’yushunzhi@sohu.com’,’Al’:[‘test-1@sohu.com’,’test-2@sohu.com’]})

     3. #根据query条件修改,如果不存在则插入,允许修改多条记录
        db.foo.update({‘yy’:5},{‘$set’:{‘xx’:2}},upsert=true,multi=true)
     4. #删除yy=5的记录
        db.foo.remove({‘yy’:5})
     5. #删除所有的记录
        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. #索引子对象
    4. db.user_addr.ensureIndex({‘Al.Em’: 1})
    5. #查看索引信息
    6. db.foo.getIndexes()
    7. db.foo.getIndexKeys()
    8. #根据索引名删除索引
    9. db.user_addr.dropIndex(‘Al.Em_1′)

  4. 查询
    1. #查找所有
    2. db.foo.find()
    3. #查找一条记录
    4. db.foo.findOne()
    5. #根据条件检索10条记录
    6. db.foo.find({‘msg’:’Hello 1′}).limit(10)
    7. #sort排序
    8. db.deliver_status.find({‘From’:’ixigua@sina.com’}).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,查询指定列,去重复
    13. db.foo.distinct(‘msg’)
    14. #”>=”操作
    15. db.foo.find({“timestamp”: {“$gte” : 2}})
    16. #子对象的查找
    17. db.foo.find({‘address.city’:’beijing’})

  5. 管理
    1. #查看collection数据的大小
    2. db.deliver_status.dataSize()
    3. #查看colleciont状态
    4. db.deliver_status.stats()
    5. #查询所有索引的大小
    6. db.deliver_status.totalIndexSize()

    1. advanced queries:高级查询
      条件操作符
      $gt : >
      $lt : <
      $gte: >=
      $lte: <=
      $ne : !=、<>
      $in : in
      $nin: not in
      $all: all
      $not: 反匹配(1.3.3及以上版本)
      查询 name <> “bruce” and age >= 18 的数据
      db.users.find({name: {$ne: “bruce”}, age: {$gte: 18}});
      查询 creation_date > ’2010-01-01′ and creation_date <= ’2010-12-31′ 的数据
      db.users.find({creation_date:{$gt:new Date(2010,0,1), $lte:new Date(2010,11,31)});
      查询 age in (20,22,24,26) 的数据
      db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});
      查询 age取模10等于0 的数据
      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]}});
      可以查询出{name: ‘David’, age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
      可以不查询出{name: ‘David’, age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }
      查询不匹配name=B带头的记录
      db.users.find({name: {$not: /^B.
      /}});
      查询 age取模10不等于0 的数据
      db.users.find({age : {$not: {$mod : [10, 0]}}});
      #返回部分字段
      选择返回age和_id字段(_id字段总是会被返回)
      db.users.find({}, {age:1});
      db.users.find({}, {age:3});
      db.users.find({}, {age:true});
      db.users.find({ name : “bruce” }, {age:1});
      0为false, 非0为true
      选择返回age、address和_id字段
      db.users.find({ name : “bruce” }, {age:1, address:1});
      排除返回age、address和_id字段
      db.users.find({}, {age:0, address:false});
      db.users.find({ name : “bruce” }, {age:0, address:false});
      数组元素个数判断
      对于{name: ‘David’, age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }记录
      匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});
      不匹配db.users.find({favorite_number: {$size: 2}});
      $exists判断字段是否存在
      查询所有存在name字段的记录
      db.users.find({name: {$exists: true}});
      查询所有不存在phone字段的记录
      db.users.find({phone: {$exists: false}});
      $type判断字段类型
      查询所有name字段是字符类型的
      db.users.find({name: {$type: 2}});
      查询所有age字段是整型的
      db.users.find({age: {$type: 16}});
      对于字符字段,可以使用正则表达式
      查询以字母b或者B带头的所有记录
      db.users.find({name: /^b.*/i});
      $elemMatch(1.3.1及以上版本)
      为数组的字段中匹配其中某个元素
      Javascript查询和$where查询
      查询 age > 18 的记录,以下查询都一样
      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()
      以年龄升序asc
      db.users.find().sort({age: 1});
      以年龄降序desc
      db.users.find().sort({age: -1});
      限制返回记录数量limit()
      返回5条记录
      db.users.find().limit(5);
      返回3条记录并打印信息
      db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print(‘my age is ‘ + user.age)});
      结果
      my age is 18
      my age is 19
      my age is 20
      限制返回记录的开始点skip()
      从第3条记录开始,返回5条记录(limit 3, 5)
      db.users.find().skip(3).limit(5);
      查询记录条数count()
      db.users.find().count();
      db.users.find({age:18}).count();
      以下返回的不是5,而是user表中所有的记录数量
      db.users.find().skip(10).limit(5).count();
      如果要返回限制之后的记录数量,要使用count(true)或者count(非0)
      db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);
      分组group()
      假设test表只有以下一条数据
      { 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统计test表11月份的数据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 应用示例
要使用Java操作MongoDB的话,要到官方网站下载一个驱动包,把包导入后,可以尝试来操作了(记得一定要开着服务器)
首先介绍一下比较常用的几个类
Mongo:连接服务器,执行一些数据库操作的选项,如新建立一个数据库等
DB:对应一个数据库,可以用来建立集合等操作
DBCollection:对应一个集合(类似表),可能是我们用得最多的,可以添加删除记录等
DBObjec:接口和BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,因为是key-value的数据结构,所以用起来其实和HashMap是基本一致的
DBCursor:用来遍历取得的数据,实现了Iterable和Iterator
接下来实际的操作一下,代码如下:
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”);
//获得数据库服务
Mongo m = new Mongo(“localhost”, 27017);
//得到数据库mytest
DB db = m.getDB(“mytest”);
//得到mytest数据库下所有表名
Set colls = db.getCollectionNames();
for (String s : colls) {
System.out.println(s);
}
//得到testCollection表
DBCollection coll = db.getCollection(“testCollection”);
//new 一个BasicDBObject对象doc
BasicDBObject doc = new BasicDBObject();
//赋值
doc.put(“name”, ”MongoDB”);
doc.put(“type”, ”database”);
doc.put(“count”, 1);
//又new 一个BasicDBObject对象info
BasicDBObject info = new BasicDBObject();
info.put(“x”, 203);
info.put(“y”, 102);
//把info放入doc
doc.put(“info”, info);
//向testCollection表中插入一条数据
coll.insert(doc);
//查询一条数据
DBObject myDoc = coll.findOne();
System.out.println(myDoc);

//循环插入100条数据到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()) {<span st
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