mongodb学习笔记

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显示所有数据库

show databases;

show dbs;

进入数据库（如果没有这个数据库他会自动创建）

use test;

删除数据库（use进入数据库）

db.dropDatabase()

插入数据(use进入数据库,test为表名也就是数据集)

db.test.insert({a:1,b:2,c:3})

查询数据

db.test.find(); --查询全部

db.test.findOne() --查询第一条数据

db.test.find({a:1}) --查询a为1的数据

db.test.find().count() --查询条数

db.test.find().skip(5).limit(10) --查询5条开始一共10条数据

db.test.find(a:{$exists:true}}); --查询文档存在记录

更新操作

db.test.update({a:1,b:2},{z:2}) --更新后只有 {z:2}

db.test.update({a:1,b:2},{$set{b:5}}) --更新后 {a:1,b:5,c:3}

db.test.update({a:1,b:2},{b:5},true) --第三个参数为True时这条数据不存在时添加数据

db.test.update({a:1,b:2},{$set{b:5}},false,true) --更新所有a:1,b:2的数据第四个参数不写默认只更新第一匹配成功的数据

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删除操作(防止误删除不允许空参数)

db.test.remove({a:1})--删除数据

db.test.drop()--删除表

索引（使用之前就要创建索引，要不严重影响数据性能）

db.test.getIndexes() --查看索引

详讲：下图只有一个索引那就是 "_id"

> db.test.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "test.test"
        }
]

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db.test.ensureIndex({x:1}) --创建索引  X代表列1代表方向 x为1正向排序 x为-1反向排序

索引说明：索引可以重复创建，如果存在直接返回成功。

> db.test.ensureIndex({x:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

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db.test.dropIndex({y:1});  ----删除索引 {y:1}为创建时传入的参数

db.test.dropIndex("normal_index");----删除索引 normal_index为索引名字

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索引类型：_id索引，单键索引，多键索引，复合索引，过期索引，全文索引，地理位置索引

_id索引：

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单键索引：

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插入的数据是单一的值创建的就是单键索引比如下面的代码：

db.test.insert({x:1,y:2,z:3});

多键索引：

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在表中插入多记录值创建的就是多键索引如下：

db.test.insert({x:[1,2,3,4,5]})

复合索引：

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创建索引

db.test.ensureIndex({x:1,y:1})

查询条件多个时就使用的是复合索引

db.test.find({x:1,y:2});

过期索引:

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创建索引

db.test.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30});

解析:time：为字段

        expireAfterSeconds：为过期时间单位为秒，过期后会删除在这个期间插入的数据

插入数据（过30秒后这条数据将被删除）

db.test.insert({time:new Date()});

解析:new Date()：为当前时间

全文索引（文本索引）：一个表只能创建一个全文索引

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解析：key为字段名

          text为固定的值

上图第一句：为Key创建全文索引

        第二句：key_1,key_2创建索引

        第三句：所有字段创建索引

创建索引代码：

db.test.ensureIndex({"y":"text"});

查询代码：

db.test.find({$text:{$search:"dd"}});

解析：$text使用全文搜索

          $search的是值是查询的字段

db.test.find({$text:{$search:"aa bb dd"}});

解析：空格为或查询包含aa  bb  dd的都查询出来

db.test.find({$text:{$search:"aa bb -dd"}});

解析：加负号是不包含dd的

db.test.find({$text:{$search:"\\"aa\\" \\"bb\\" \\"cc\\""}});

解析：加双引号就是既包含aa双包含bb cc

相似度索引查询：

 db.test.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}})

解析：score为字段名可以任意写

          $meta:"textScore"反回相似度的值

 配合排序相似度从高到低

 db.test.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}});

索引属性

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db.test.ensureIndex({"y":1,"z":1},{"name":"normal_index"});

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db.test.ensureIndex({"y":1,"z":1},{unique:true});

解析：使用唯一索引不能插入两条一样的数据

> db.test.ensureIndex({"y":1,"z":1},{unique:true});
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.test.insert({"y":"2","z":"4"});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.test.insert({"y":"2","z":"4","x":"3"});
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 11000,
                "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.test ind
ex: y_1_z_1 dup key: { : \"2\", : \"4\" }"
        }
})
>

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在你插入一条数据时没有这个字段默认也会为这个字段创建索引，默认为false，改为true时没有这个字段就不进行创建索引

优点：减少磁盘占用，加快插入速度

缺点：不能使用这个索引查找这个字段不存在的记录

db.test.ensureIndex({"s":1},{sparse:true});

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db.test.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30});

解析:time：为字段

        expireAfterSeconds：为过期时间单位为秒，过期后会删除在这个期间插入的数据

地理位置索引：

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创建索引与输入数据

db.test.ensureIndex({w:"2d"});
> db.test.insert({w:[180,181]});
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 13027,
                "errmsg" : "point not in interval of [ -180, 180 ] :: caused by
:: { _id: ObjectId('59b7b7002f253102f9f1186b'), w: [ 180.0, 181.0 ] }"
        }
})

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解析：因为2d取值范围为经度[-180,180]纬度[-90,90]所以超出这个范围会报错

查询

db.test.find({w:{$near:[1,1]}})

解析$near：会查询100个最近的点

db.test.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}})

解析$maxDistance：最远距离，上面的例子最远距离为10

db.test.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}})

解析$geoWithin查询矩形（$box表示矩形）中的点

db.test.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}})

解析：查询圆（$center）中的点,上例中0，0是圆心点5为半径

db.test.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1],[7,9]]}}})

解析：查询多变形（$polygon）中的点

db.runCommand({geoNear:"test",near:[1,2],maxDistance:10,num:1})

解析:geoNear：的值为表名

        near：的值为一个点

        maxDistance：限制最大距离，上例最大距离为10

        num：返回一个条数据

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返回结果解析：

results：表示查询到的数据

             dis：查询到的数据与指定数据的距离

stats：查询的一些参数

            nscanned：表示扫描了哪些数据

            avgDistance：平均距离

            maxDistance：最大的距离

            time：花费的时间

ok：1表示查询成功

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这个工具就在mongodb安装目录中

查看帮助代码

mongostat --help

参数讲解

-h：IP与端口

-u：用户名

-p：密码

输出字段

insert:     一秒内的插入数

query :     一秒内的查询数

update:     一秒内的更新数

delete:     一秒内的删除数

10条简单的查询可能比一条复杂的查询速度还快, 所以数值的大小，意义并不大。

但至少可以知道，现在是否在处理查询，是否在插入。

如果是slave，数值前往往有一个*, 代表是replicate操作


getmore:    查询时游标(cursor)的getmore操作用处不大

command:    一秒内执行的命令数

比如批量插入，只认为是一条命令。 意义不大。

如果是slave，会显示两个值, local|replicated，通过这两个数值的比较，或许可以看出点问题。

flushes:    一秒内flush的次数 

 一般都是0，或者1，通过计算两个1之间的间隔时间，可以大致了解多长时间flush一次。

flush开销是很大的，如果频繁的flush，可能就要找找原因了。

mapped:     

vsize:

res:

这个和你用top看到的一样，mapped, vsize一般不会有大的变动， res会慢慢的上升，如果res经常突然下降，去查查是否有别的程序狂吃内存。

faults:别被这个名字吓着，大压力下这个数值往往不为0。如果经常不为0，那就该加内存了。

locked:MongoDB就一把读写锁，这里指的是写锁所住的时间百分比。这个数值过大(经常超过10%)，那就是出状况了。

idx miss:非常重要的参数, 正常情况下，所有的查询都应该通过索引，也就是idx miss为0。如果这里数值较大，是不是缺少索引。

qr|qw: queue lengths for clients waiting (read|write)

ar|aw: active clients (read|write)

如果这两个数值很大，那么就是DB被堵住了，DB的处理速度不及请求速度。

看看是否有开销很大的慢查询。如果查询一切正常，确实是负载很大，就需要加机器了。

netIn: network traffic in - bits

netOut: network traffic out - bits

网络带宽压力，一般MongoDB，网络不会成为瓶颈

conn: number of open connections

MongoDB为每一个连接创建一个线程，线程的创建和释放也是有开销的。尽量不要让这个数值很大。

repl: 服务器当前状态

    M   - master

    SEC - secondary

    REC - recovering

    UNK - unknown

    SLV - slave   

time: 当前时间

如果在windows下的cmd窗口中执行mongostat命令时，可能由于窗口太窄，监控数据排列较乱而阻碍视觉的情况，大家可以把结果输出到一个txt文件中，然后去查看这个文件，办法是曲折了一些哈哈。

D:\Program Files\MongoDB\binmongostat -n 2 > d:\test.txt

 打印2行结果到D盘的跟目录下的test.txt中。

mongostat命令的使用:

mongostat --host IP:端口   -u 用户名 -p 密码 --authenticationDatabase=数据库名字

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开启记录

0：关闭，不收集任何数据。
1：收集慢查询数据，默认是100毫秒。
2：收集所有数据
db.setProfilingLevel(2);

开户后数据库中会多一个system.profile表

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查询级别

db.getProfilingLevel()

查看状态：级别和时间

db.getProfilingStatus()

查看操作记录

db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1)

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服务启动使用配置方式启动

sc create mongodb binPath= "D:\Program Files\MongoDB\bin\mongod.exe --service -f D:\MongoDB\config\mongodb.conf"
net start MongoDB

然后在配置文件中进行设置，verbose级别最多五个V，V越多记录越详细

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特定查询某一个索引使用情况

db.test.find({z:1}).explain()

MongoDB安全

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auth开户如果是使用命令启动服务器就在后面加--auth

mongod --dbpath "D:\\MongoDB\\db" --logpath "D:\\MongoDB\\log\\mongodb.log" --logappend --auth

如果是配置方式启动服务就在配置里面加:

auth=true

开户这个权限验证的时候如果没有创建用户，不使用用户密码也可以登录，如果没有创建用户我们就来创建一个用户

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db.createUser({user:"luoruiyuan",pwd:"123456",roles:[{role:"userAdmin",db:"admin"},{role:"read",db:"test"}]});

解析：user：用户名，上例用户名为luoruiyuan

          pwe：密码

          roles：角色数组

          role：角色，上例为用户管理角色

          db：这个角色分配给哪个数据库

用户详细讲解与操作请点链接：https://www.luoruiyuan.cn/pages/id-84_uid-2_btid-20.html








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关键词：MongoDB
分类：数据库

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