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linux下安装MongoDB 4.0
前言及概念
据说nodejs和mongoDB是一对好基友,于是就忍不住去学习了解了一下MongoDB相关的一些东西, 那么,MongoDB是什么?这里的五件事是每个开放人员应该知道的:
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MongoDB是一个独立的服务器;
- 如MySQL或PostreSQL 一样,MongoDB提供侦听端口以便接入。它提供了用于查询,创建,更新和删除的工具。从理论上讲,你使用它的工作方式相同:连接,执行任务并关闭连接
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它是基于文档的,而不是基于表格的;
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MongoDB 没有结构化语言。如果你想创建一个新的文档类型,你不用做任何事来告诉数据库关于这些数据的结构,而仅仅是存到数据库中即可。
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简单的说,MongoDB使用类似JavaScript或PHP 的类型处理方式。也就是说,数据库是灵活的弱类型。
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虽然有一些数据是有限制条件的(大块的数据可能需要一些明确的处理),但在大多数情况下,你可以像写PHP代码一样编写你的MongoDB代码。
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它是非结构化的;
- 还记得这些你写的数据库抽象层吗?还记得那些你处理过的ORM层吗?现在,你可以将它们全部丢弃。在MongoDB中你不需要他们。MongoDB没有很多查询语句。在大多数情况下,只需给它一个数组指定你想要的信息,然后它会给你返回文档的数组。如果你想运行一些非常复杂的查询(如Map-Reduce操作),可以向MongoDB传递JavaScript,其内部的JavaScript引擎可以解析这个脚本
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不必去学习另一种查询语言;
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开发时间也短,因为没有结构需要管理和很少(如果有的话)的数据映射。
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学习曲线很平滑,因为没有新的查询语言学习。代码是简洁的。毕竟,无须任何其他ORM,封装可以非常简单。你的代码是未来的保证。向你的对象增加更多的字段是很轻松的。因此,需求变化了,你可以很快修改代码以便适应。
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MongoDB足以让我意识到它有改变游戏规则的潜力。这也是让大家主张使用新一代的文档数据库代替基于SQL的关系数据库的原因。将关系数据库留在尘土里,更可能的是让它们做它们能做好的事情:存储属于行和表的数据。
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MongoDB 是用C++开发的面向文档的数据库,也就是反传统的数据库范式来设计的,把相关的对象都记录到一个文档里,每个文档内是schema-free的,也就是列名可以自由定义,比较灵活,特别是面对业务逻辑多变的应用场景十分给力。数据以BSON(类似JSON)的格式二进制存储。不好的地方就是可能带来一定的数据冗余和存储开销。
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另外,MongoDB的索引机制和MySQL等数据库是一样的,可以利用传统的关系数据库的经验来使用MongoDB的索引。
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不像其他很多NoSQL产品由个别工程师根据应用场景开发出来的,MongoDB是有一个专门的公司 10gen 来维护。有一点要注意的是,MongoDB自己是不管理内存的,无法指定内存大小,完全交给操作系统来管理,因此有时候是不可控的,在生产环境使用必须在OS层面监控内存使用情况。
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它具有强大的主流开发语言支持,如C#、C++、Java、PHP、Perl、Python、Ruby。
环境安装
MongoDB的安装
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下载mongoDB
MongoDB官网地址
个人百度云盘地址,版本为:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-v3.0-latest-signed.msi
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安装
到这里mongodb就已经安装成功了。
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创建存储数据的文件夹
如下图,在D盘下创建一个用于装数据的data文件夹。
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指定数据存储路径并启动服务
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在cmd下进入刚刚mongoDB安装的路径,如下图:
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启动服务
执行指令:mongod --dbpath D:\data
(这里注意前面是两个-,markdown不知道为什么显示出来就只有一个-了,见下图中的指令),其中D:\data为数据存放的位置。如下图这启动成功。
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验证服务是否已经启动
在浏览器下打开:http://localhost:27017/ ,如果出现下图效果则说明服务已经启动成功:
MongoVUE安装
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下载MongoVUE
个人网盘下载
下载解压后效果如下:
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安装
如下图:
不多做解释,到此MongoVUE已经安装完成.
- 补丁
将解压zip下“补丁”文件夹中的“MongoVUE.exe”文件替换到安装文件目录下,如下图:
替换到
到此,已经完成。
建立连接
- 先打开MongoVUE,按如下图流程
基础操作
创建表
- 右键数据库,点击add Collection,如下图:
添加数据
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选择刚刚添加的表,右键,选择Insert/Import Documents,如下图:
查看log日志
db.Test.insert({ Name:"张三", Age:23, Sex:"男", Add:"XXX市XXX号XXX街道XXX号" });
查询
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如下图,最基础的查询:
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基本查询,在{find}中输入Json
如:{Name:“张三”}db.Test.find({ "Name" : "张三" }).limit(50); db.Test.find({ "Name" : "张三" }).limit(50).explain();
日期查询
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需要通过ISODate函数将日期进行格式话,如:{“InsertDate”:ISODate(“2016-03-09T16:00:00Z”)}
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查询大于,小于,大于等于,小于等于
db.Test.find({ "Age" : { "$gt" : 50 } }).limit(50); db.Test.find({ "Age" : { "$gt" : 50 } }).limit(50).explain();
$lt:小于 $lte:小于等于 $gt:大于 $gte:大于等于
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右击表格,点击Find2,比Find多了一个where;写表达式,如下图:
db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50); db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).explain();
排序${Sort}
- 如下图,在${Sort}中输入Json:{Age:-1},即对Age字段进行排序:
注:当大于0的时候为升序,小于0的时候则为降序db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }); db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain();
查询字段${Fields}
- 如下图,查询_id和这些个字段{Name:1,Age:1}
db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 1, "Age" : 1 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }); db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 1, "Age" : 1 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain();
注:当等于1的时候,就是查询_id和和等于1的字段;当如果等于0时,就是查询除了等于0的字段之外的所有字段,如下图:
db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 0, "Age" : 0 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }); db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 0, "Age" : 0 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain();
skip跳过
- 当skip>0的时候表示跳过多少行,比如skip=1,表一起有2条数据,那么就只会查询出第二条数据。
Limit分页
- 表示每次查询多少行,0的时候标识查询所有,>0则查询指定的行数。
修改
- 右键表,选中update
db.Test.update({ "Age" : 24, "$isolated" : "true" },{$set:{Age:27,}}); db.Test.find({Age:24});
删除数据
- 右键表,选中remove,在窗口中输入如下json即可完成删除
db.Test.remove({ "Age" : 26 });
Over,后续有进一步研究,持续完善…
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发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/125163.html原文链接:https://javaforall.cn
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