MongoDB是1个可扩大、高性能的散布式文档存储数据库,由C 语言编写,旨在为web利用提供可扩大的高性能数据存储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的1种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中每条记录都是1个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就能够轻松的实现CRUD操作。
文档数据库介绍:
MongoDB数据库中1条记录是1个文档,他的数据结构由(field)和值(value)成对的组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段(域)的值可以包括其他文档、数组和文档数组。
以下图所示MongoDB文档结构:
使用文档数据库的优势以下:
在许多程序设计语言中,文档(即对象)合适原生数据类型;
嵌入式文档和数组减少昂贵的关系型关联需要;
动态数据结构模式支持流畅的可扩大多态性。
官方网站:http://www.mongodb.org/downloads,下载Windows 64bit地址。
MongoDB在Windows 7上的安装运行很方便。直接下载、解压,然后运行bin/mongod 便可启动服务器,运行bin/mongo 便可运行命令行客户端。
我是使用默许安装到C盘Program FilesMongoDB 2.6 Standard目录下,为了方便学习,将其拷贝到C盘根目录下,为C:MongoDB。
注意:请最好不要安装到C盘Program Files目录下,而且安装目录不要包括空格,否则,将麻烦些,也就是命令行参数每一个参数要用“”括起来,例如:
repeat "I am hungry" now
命令会把字符串"I am hungry"分配给argv[1],把字符串"now"分配给argv[2]。
在启动MongoDB之前,我们必须新建1个寄存mongoDB数据和日志的目录。数据库目录:C:MongoDBdatadb,日志目录:C:MongoDBdata。
打开CMD窗口,进入到C:MongoDBin目录下,运行服务端mongod.exe。
C:MongoDBin>mongod.exe --dbpath=C:MongoDBdatadb --directoryperdb --logpath=C:MongoDBdatalogs --logappend
注:如果服务未启动成功,主要是两个缘由,1是未建datadb目录;和防火墙不允许开放服务所需端口。
运行客户端
再打开1个CMD窗口,进入到C:MongoDBin目录下,运行客户端mongo.exe来登录MongoDB。(要保持服务端mongod.exe的窗口不关闭)
驱动Jar包链接地址,驱动ZIP包链接地址。https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/releases
删除用户:db.dropUser('username')
创建OA数据库:use OA
注:如果不做其他操作,则OA数据库是不会被创建的。
创建collections:OA.createCollection("mytest");
查看数据库:
> show dbs
OA 0.078GB
admin 0.078GB
db (empty)
local 0.078GB
test (empty)
查看Collection(相当于“表”):
> show collections
创建文档数据数据表,并插入数据记录。
> use OA
switched to db OA
> db.createCollection("doctest")
{ "ok" : 1 }
> db.doctest.save({id:1,name:'ttest1'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:2,name:'ttest1',code:'102'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:3,name:'ttest3',code:'103',class:'doc'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:4,name:'ttest4',code:'104'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
查询
查询数据数量(count)
> db.doctest.find().count();
4
条件(=)查询,条件为:name="ttest1"。
> db.doctest.find({"name":"ttest1"});
{ "_id" : ObjectId("54a1003556a081db9d632745"), "id" : 1, "name" : "ttest1" }
{ "_id" : ObjectId("54a1005756a081db9d632746"), "id" : 2, "name" : "ttest1", "code" : "102" }
条件(>=)查询,条件为:id>3。
> db.doctest.find({id:{$gt:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
> db.doctest.find({id:{$gte:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a1008c56a081db9d632747"), "id" : 3, "name" : "ttest3", "code" : "103", "class" : "doc" }
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
条件(in)查询,条件为:id in (2,3)。
> db.doctest.find({id:{$in:[2,3]}});
说明:$gt : > --(Greater than 的首字母)
$gte : >= --(Greater than or equal 的首字母)
$lt :< --(Less than 的首字母)
$lte :<= --(Less than or equal 的首字母)
$ne : != --(Not equal 的首字母)
推荐客户端工具
1. MongoVUE ,http://blog.mongovue.com/
MongoDB 无固定结构,每张表每段数据可以有不同的结构,这既是好处也是缺点,缺点在于你必须很了解MongoDB的表结构,这其实给保护人员带来1定的不适应和麻烦。
此问题也很容易解决,就是增加表结构定义表,用于说明各种情况下的结构定义,例如可配置审批单,就是比较适用。
嵌套式设计,例如审批单带有明细项目,其中,明细项目是多行数据内容,则操作以下:
>db.doctest.save({id:5,name:'ttest5',code:'106',detail:[{item:'测试卡1',type:'Card',acount:3},{item:'测试卡2',type:'Card',acount:5}]});
查询其中型号(Type)是“Mobile”的记录,在操作以下:
> db.doctest.find({"detail.type":"Mobile"});
{ "_id" : ObjectId("54a39ebdd8389293ac59e78a"), "id" : 6, "name" : "ttest6", "code" : "107", "detail" : [ { "item" : "员工卡1", "type" : "Card", "acount" : 3 }, { "item" : "测试手机", "type" : "Mobile", "acount" : 5 } ] }
查看审批单的设计:
> db.doctest.find();
查询文档有两种方式,1种是完全匹查询,另外一种是针对键值对查询!内嵌文档的完全匹配查询和数组的完全匹配查询1样,内嵌文档内键值对的数量,顺序都必须1致才会匹配,以下例:
针对内嵌文档特定键值对的查询是最经常使用的!通过点表示法来精确表示内嵌文档的键。
参考:Introduction to MongoDB
学习MongoDB--(4⑵):MongoDB查询(数组、内嵌文档和$where)
mongodb的查询语句学习摘要
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