《数据库技术与应用-基于sql server 2019与mongodb 》课件 第5章 MongoDB数据库基础

数据库原理及应用---基于SQLServer2019与MongoDB第5章

MongoDB数据库基础一、MongoDB数据库简介二、MongoDB的安装三、用MongoDBshell访问MongoDB四、MongoDB数据库的管理五、MongoDB集合的管理六、MongoDB文档的管理七、MongoDB的查询八、MongoDB索引的管理九、数据的导入与导出MongoDB是一个基于分布式文件存储的文档数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库的一种NoSQL（NotonlySQL）数据库。MongoDB最大的特点是支持的查询语言非常强大，语法类似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。MongoDB的官方网址是一、MongoDB数据库简介1.MongoDB的由来与发展MongoDB公司的前身10gen团队于2007年10月开发了MongoDB数据库，并于2009年2月首度推出MongoDB。DB-Engines给出的数据库管理系统流行度排名，我们可以看到：前4名依然是关系型数据库Oracle、MySQL、微软的SQLServer和PostgreSQL。值得关注的是，MongoDB已经超越很多关系型数据库排在第5位。一、MongoDB数据库简介2.MongoDB的特点数据文件存储格式为BSON，键值对组成了BSON的格式的文档面向集合存储。所谓集合就是一组BSON格式文档的集合模式自由支持动态查询完整地索引支持。文档内嵌对象和数组都可以创建索引。支持复制和故障恢复二进制数据存储。自动分片支持多种语言使用内存映射存储引擎一、MongoDB数据库简介3.MongoDB的适用场景网站数据缓存大尺寸、低价值数据高伸缩性场景对象及JSON数据的存储4.MongoDB的使用限制高度事务性的系统传统的商业智能应用需要复杂SQL查询的问题一、MongoDB数据库简介5.MongoDB数据库的逻辑结构可以分为三个层次：文档（document）、集合（collection）与数据库（database）document，相当于关系数据库中的一行记录；多个document组成一个collection，collection相当于关系数据库中的表；

多个collection组织在一起，就是database。一、MongoDB数据库简介1.下载MongoDB有两个服务器版本：Community（社区版）和Enterprise（企业版）。MongoDBCommunity的官方下载站点是/try/download/community，目前最新的版本是5.0.3。二、MongoDB的安装二、MongoDB的安装完整安装设置为网络服务器安装compass2.启动与停止已将MongoDB设置为网络服务器在前面的安装过程的服务配置选项中，将MongoDB安装为Windows服务，则安装完成之后会自动启动MongoDB服务。要停止/重新启动MongoDB服务，打开Windows服务控制台，找到MongoDB服务，右键单击MongoDB服务，选择启动/重新启动/停止即可二、MongoDB的安装2.启动与停止已将MongoDB设置为网络服务器也可以以操作系统管理员的身份，通过windows命令提示符窗口启动或停止服务器。启动命令为：netstartMongoDB停止命令为：netstopMongoDB二、MongoDB的安装2.启动与停止未将MongoDB设置为网络服务器如在服务配置选项中，没有将MongoDB设置为Windows服务，则需手动启动MongoDB实例，此时需要手动创建MongoDB存储数据的数据目录。二、MongoDB的安装2.启动与停止未将MongoDB设置为网络服务器手工创建数据目录步骤为：1)进入windows命令提示符，输入以下命令创建数据目录：2)运行安装目录下的mongod.exe启动：其中--dbpath选项指向刚刚创建的数据存储目录二、MongoDB的安装cdc:\md“\data\db”“c:\programfiles\MongoDb\Server\4.2\bin\mongod.exe”--dbpath=“c:\data\db”MongoDBshell是MongoDB客户端的启动程序，它是MongoDB的交互式JavaScript接口，服务器端启动之后，可以在客户端里对数据库做增删改查等命令操作。在资源管理器中打开MongoDB的安装目录下的bin目录，双击mongo.exe打开Shell终端窗口三、用MongoDBshell访问MongoDB前面的命令运行成功后，会出现如下MongoDB的命令提示符“>”，三、用MongoDBshell访问MongoDB四、MongoDB数据库的管理五、MongoDB集合的管理六、MongoDB文档的管理1.写入文档写入文档可以使用insert或者save命令>db.user.insert({"name":"mongo"});或>db.user.save({"name":"mongo"});save与insert的区别：使用save时，如果数据库中已经有这条数据，则会更新它；如果没有则插入。使用insert时，如果数据库中已有这条数据，则会报错“E11000duplicatekeyerrorcollection”，如果没有则写入六、MongoDB文档的管理1.写入文档写入文档时的几点说明：不需要预先创建集合，在第一次插入文档时会自动创建。如上例中会自动创建user集合。在文档中可以存储任何结构的数据，但在实际应用中一般存储的还是相同类型的文档。每次插入文档时，集合中会为这个文档生成一个名为_id的默认主键字段。这个主键名称是固定的，可以是MongoDB支持的任何数据类型，插入数据时不指定_id字段则默认是ObjectId。六、MongoDB文档的管理2.查看文档MongoDB中查看文档使用的命令如下：>db.user.find();find()函数可以从一个集合中返回一个满足查询条件的集合。六、MongoDB文档的管理3.更新文档MongoDB使用save()和update()方法来更新集合中的文档。save()通过传入的文档来替换已有文档，根据_id字段查找到已有文档。update()方法用于更新通过查询条件找到的文档：db.collection.update(

查询条件，

整个文档或者修改器，upsert:boolean,multi:boolean或者multi文档writeConcern:异常信息等级)六、MongoDB文档的管理4.删除文档MongoDB的remove()函数用于删除集合中的文档，必须带查询条件。db.collection.remove(

查询条件，justOne:booleanwriteConcern:异常信息等级)七、MongoDB的查询1.简单查询MongoDB使用find()进行文档的查询，然后以非结构化的方式显示返回的文档。如果需要结构化显示返回的文档，可以在find()返回的结果集上使用pretty()函数（只对第一个文档以及与第一个文档结构相同的文档进行结构化显示。）七、MongoDB的查询2.条件查询find()函数是可以带参数查询的，第一个参数是查询条件的文档，该查询条件文档满足BSON格式，以下查询相当于SQL的select*fromuserwherename=‘mongo’七、MongoDB的查询2.条件查询find()条件查询方式：八、MongoDB索引的管理1.单键索引单个字段作为索引列，MongoDB的所有集合默认都有一个单键索引_id，我们也可以对一些经常作为过滤条件的字段设置索引，如给age字段添加一个索引：>db.user.createIndex({age:1})//给age字段添加升序索引其中{age:1}中的1表示升序，如果想设置倒序索引的话使用db.user.createIndex({age:-1})即可八、MongoDB索引的管理1.单键索引因为文档的存储是BSON格式的，我们也可以给内置对象的字段添加索引，或者将整个内置对象作为一个索引，语法如下：//内嵌对象的某一字段作为索引，在ename.firstname字段上添加索引>db.user.createIndex({"ename.firstname":1})//整个内嵌对象作为索引，给整个ename字段添加索引>db.user.createIndex({"ename":1})八、MongoDB索引的管理2.复合索引复合索引(CompoundIndexes)指一个索引包含多个字段，用法和单键索引基本一致。使用复合索引时要注意字段的顺序，如下添加一个name和age的复合索引，name正序，age逆序，文档首先按照name正序排序，然后name相同的文档按age进行逆序排序db.user.createIndex({"name":1,"age":-1})八、MongoDB索引的管理3.多键索引多键索引(mutiKeyIndexes)是建在数组上的索引，在MongoDB的文档中，有些字段的值为数组，多键索引就是为了提高查询这些数组的效率。八、MongoDB索引的管理4.哈希索引哈希索引(hashedIndexes)就是将字段（field）的值进行哈希计算后作为索引，其强大之处在于实现时间复杂度为O(1)查找，当然用哈希索引最主要的功能也就是实现定值查找，对于经常需要排序或范围查询的集合不建议使用哈希索引。下面的语句为user集合的文档中的name字段建立哈希索引：>db.users.createIndex({"name":"hashed"})九、数据的导入与导出1.集合的导出mongoDB中的mongoexport工具可以把一个collection导出成JSON格式或CSV格式的文件。语法格式为：>mongoexport-ddbname-ccollectionname-ofile--typejson/csv-ffield参数说明：-d：数据库名-c：collection名-o：输出的文件名--type：

输出的格式，默认为json-f：输出的字段，如果-type为csv，则需要加上-f"字段名"九、数据的导入与