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MongoDB 的安装有时候并不是那么容易的,为了简化这个步骤,比较舒适好用的方法是使用容器(Container)安装。
在讲容器之前先说一下容器的镜像(Image),镜像是容器的前置基础,是一个关于某些应用的软件包。在镜像里规定了要运行这个应用需要准备的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件等。通过一个镜像可以创建和运行容器实例。(镜像如下图1)
容器是一套完整的应用程序环境,包括应用程序本身及其所有依赖项,如库、运行时、系统工具和设置等。通过使用容器启动应用程序,用户无需手动解决各种依赖和系统环境问题,即可实现快速启动。以 MongoDB 为例,启动该数据库只需下载相应的 MongoDB 镜像,然后使用该镜像创建容器,即可立即启动 MongoDB 服务如下图 2 所示。
需要注意的是,尽管 MongoDB 运行在容器中,但实际上并非完全在本地执行。以在 Linux 主机内安装 MongoDB 为例:在 Linux 环境下进行安装需要一个操作系统,因此在容器中,除了 MongoDB,还需要集成一个完整的操作系统。
整理说明即在我们的 Linux 主机(最先希望安装数据库的机器)中,有一个容器,在这个容器内有一个 Linux 的系统,在这个系统中,安装了一个 MongoDB 的服务,所谓的使用容器运行 MongoDB 就是指使用了这样一个服务。
到这里是否有个疑问——这应该算是在当前主机访问另一个主机了,那么我们要怎么访问这个 MongoDB 呢?是否应该进入到这个系统中,然后像使用别的数据库那样,打开一个 CLI 客户端,输入指令进行增删改查呢?
当然,这确实是一种访问方式。实际上我们知道就算是安装在本地的数据库,也会选择工作在一个端口中。譬如 MySQL 的 3306,Redis 的 6379,MongoDB 的是 27017。所以容器就将系统内端口与主机的端口建立了相互的映射,将容器内的一个端口映射成主机的端口,就像是上面图 2 的 PORTS 所示,此时容器的 27017 端口就是主机的 27017 端口,访问主机的 27017 端口即是访问容器的 27017 端口。
使用以下命令安装一个 Docker,如果你还没有的话
apt install docker.io
安装完毕后可以使用以下命令验证,如正确安装会显示一个版本号
docker --version
使用以下命令下载 MongoDB 镜像
docker pull mongo
下载完成后可以使用以下命令查看镜像列表
docker images
使用下载好的镜像启动 MongoDB 容器
docker run -d -p 27017:27017 --name my-mongodb mongo
在上述命令中,run 是启动一个容器,-d
是指定在后台运行;-p
是在主机和容器之间创建端口映射,冒号左侧是主机端口,右侧是容器端口;--name
是为当前容器命名,mongo
是镜像名,如果有版本需求,还可以加上版本标签,如 mongo:latest
,具体的镜像名称和版本号可以通过镜像列表查看。
容器启动后的情况使用 docker ps
命令查看如下图划线部分所示:
使用下面的命令在进入到容器内
docker exec -it 8424792f4ec4 /bin/bash
其中 exec
是指在容器内执行命令,-i
是使标准输入保持打开,-t
是分配一个伪终端,同时使用可以理解为交互式执行命令,并分配一个伪终端,8424792f4ec4
是容器的 ID,保证唯一的情况下可以简略输入。/bin/bash
是实际使用的 Shell(Shell 可以理解为一种命令行界面),当然你也可以只输入 bash
,这是一样的效果。由此可以持续性地操作容器。情况大概如下图所示,与操作 Linux 没什么不同,顺便一提得是,从 MongoDB 的 Dockerfile 中可以看到大致的安装过程。
在容器内使用如下命令,进入到 MongoDB 的 Shell 中。
mongosh
当出现下面的状态时就代表了成功进入,那之后的操作将会在下文中详细说明。
如需了解更多的 Docker 命令,可以查阅此文档 https://dockerdocs.cn/reference/index.html
在 2.5 中使用 mongosh
命令连接到 MongoDB 仅为使用默认参数,该命令加上一些可能使用到的参数后类似于下面这个命令:
mongosh --host localhost --port 27017
或者类似于下面这一行:
mongosh "mongodb://localhost:27017"
这在 MongoDB 中被称为连接串(Connection String),即使用一个字符串来代表所有的参数。连接串的使用常见于使用代码连接 MongoDB 的场景。
为了安全性,一般需要启用密码来登录 MongoDB。在容器中要通过 conf
来使用密码比较困难,推荐的做法是在容器启动的时候设置一些环境变量来启用密码,如下:
docker run -d -p 27017:27017 --name my-mongodb2 \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin123 \
-e MONGO_INITDB_DATABASE=admin \
mongo
这个命令在启动容器的时候为 Mongodb 设置了一个 ROOT 用户 admin
,密码是 admin123
,在指定的数据库 admin
中进行身份验证。(注意事项:在设置密码或者账号时候,尽量避免使用 “:”、“@” 等符号,以保证密码字符串会被数据库引擎正确解析。)
这个时候如果只像上文一样,Mongosh 只设置了端口号和主机名的话,是没有权限操作的,得到的结果就像下面一样:
test> show databases
MongoServerError: Command listDatabases requires authentication
使用以下的方法选择一个进行身份验证:
1. mongosh --username admin --password admin123
2. mongosh "mongodb://admin:admin123@localhost:27017"
3. mongosh --username admin --password admin123 --authenticationDatabase admin
4. mongosh "mongodb://admin:yejue123@localhost:27017/database?authSource=admin"
如果你的用户是创建在 admin 数据库以外的,需要指定在哪个数据库进行验证,并且登录后也只能看到那一个数据库。
另外,可以依次执行下列命令看到容器在启动时设置的用户:
use admin
show collections
db.system.users.find()
以下列出一些简单的操作:
# 显示数据库 show databases # 创建数据库/切换数据库 use databasename # 查看内置的 role show roles # 在当前数据库创建一个用户 db.createUser( { user: username, pwd: password, roles: [{role: "readWrite", db: dbtabases name}] } ) # 查看当前数据库的所有用户 db.getUsers() # 查看所有的集合 show collections
Mongodb 是面向文档的 NoSQL 的数据库,数据通常以 BSON 格式存储,而在 Mongosh 中看到的则是以 JSON 格式显示的。MongoDB 有三种组织数据的层级:数据库、集合(Collection)、文档(Document)。他们之间的关系用一句话概括即 “在一个数据库中有若干个集合,集合内通常存放着有相似内容的文档”。如果以关系型数据库来类比,则集合相当于一个表,一个文档相当于一行记录。这个文档并非常见的“文件文档”,而是一个键值对形式的 JSON/BSON 对象。下面我们将以一些例子来引入完整的 CRUD,请读者在其中体会集合与文档的含义。
例1:假设有一个图书管理系统的数据库,里面有各种各样的图书。
创建一个数据库 “BookManagement”。use BookManagement
使用 db.createCollection()
函数来创建名为 books
的集合,执行以下命令:
db.createCollection("books")
以默认参数创建的集合没有大小限制,存储空间会自动增长。可以通过指定一些参数来限制集合大小是否自动增长,如下则设置了一个最大存储空间 100 MB
、最大文档数量为 1000
的集合:
db.createCollection("books", { capped: true, size: 100 * 1024*1024, max: 1000})
可以通过 db.collection.stats()
函数看到集合的设置:
db.books.stats()
Insert
向集合内插入文档(数据)的方式有两种,下面我们分别以单条插入和多条插入的方法,向 resources
插入几个文档。
单个插入 db.collection.insertOne()
:
db.books.insertOne({
title: "围城",
authors: ["钱钟书"],
publication_year: 1947,
publisher: "上海文艺出版社",
tags: ["小说", "讽刺文学"],
remainings: 10
})
批量插入 db.collection.insertMany()
:
db.books.insertMany([ { title: "活着", authors: ["余华"], publication_year: 1993, publisher: "作家出版社", tags: ["小说", "现实主义"], remainings: 5 }, { title: "红楼梦", authors: ["曹雪芹"], publication_year: 1791, publisher: "人民文学出版社", tags: ["古典小说", "传统文学"], remainings: 8 }, ])
现在可以通过以下函数来查询集合中所有的文档:
db.books.find()
Query
接下来将演示三种常见的查找:“=”、“in”、“AND / OR”。
第一种,指定相等条件:查找书名为“活着”的书
BookManagement> db.books.find({title: "活着"})
[
{
_id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),
title: '活着',
...
}
]
第二种,使用查询运算符 $in
:查找书名在下列所给出的列表中的书籍
BookManagement> db.books.find({title: {$in: ["活着","围城"]}})
[
{
_id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),
title: '围城',
...
},
{
_id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),
title: '活着',
...
}
]
第二种,使用查询运算符 gte
:查询剩余数量大于等于 10 的
BookManagement> db.books.find({remainings: {$gte: 10}})
[
{
_id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),
title: '围城',
remainings: 10
...
}
]
更多的查询运算符请查阅此文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/operator/query/#query-selectors
第三种,逻辑运算符 AND
:查找出版年份大于 1700 年并且是小说类型的
BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1700}, tags: {$in: ["小说"]}})
[
{
title: '围城',
publication_year: 1947,
tags: [ '小说', '讽刺文学' ],
...
},
{
title: '活着',
publication_year: 1993,
tags: [ '小说', '现实主义' ],
...
}
]
从结果中可以看到《红楼梦》并没有被匹配到,因为红楼梦的标签里是“古典小说”,如果我们希望凡是含有“小说”的都看做是小说,加上我们的 tags
是一个列表,那么查询条件就成了这样:查找年份大于 1700 的,内部任一标签中含有“小说”字样的书。这个查询可以使用元素匹配运算符 $elemMatch
和正则运算符 $regex
,对 tags
中每一个标签进行匹配查询。
BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1400}, tags: {$elemMatch: {$regex: "小说"}}}) [ { title: '围城', publication_year: 1947, tags: [ '小说', '讽刺文学' ], ... }, { title: '活着', publication_year: 1993, tags: [ '小说', '现实主义' ], ... }, { title: '红楼梦', publication_year: 1791, tags: [ '古典小说', '传统文学' ], ... } ]
第三种,逻辑运算符 OR
:查找出版年份大于 1990 或者剩余数量大于等于 10 的
BookManagement> db.books.find({$or: [{publication_year: {$gt: 1990}}, {remainings: {$gte: 10}}]})
Update
MongoDB 的更新操作可以使用 updateOne
、updateMany
方法。这两个方法的参数第一个是过滤器,第二个是更新操作,以及一些参数。
db.collection.updateOne(<filter>, <update>, options)
db.collection.updateMany(<filter>, <update>, options)
其中 filter 即指定过滤(匹配)条件,与上文中的查询一致,当查询到若干条或单条数据后,对这些数据进行更新操作。如果是 updateOne
则对匹配到的第一条进行更新,如果是 updateMany
则对匹配到的所有条目进行更新。以下是一些基础示例:
【例1】假设要将《活着》的书库存设置为 20:
BookManagement> db.books.updateOne({title: "活着"}, {$set: {remainings: 20}})
{
acknowledged: true,
insertedId: null,
matchedCount: 1,
modifiedCount: 1,
upsertedCount: 0
}
在这个示例中,使用了 $set
操作符将剩余数量直接改成了 20,返回的结果中,“matchedCount” 是匹配到的数量,“modifiedCount ” 是修改的文档数量,其中 “upsertedCount” 是更新插入的数量,如果在 options 中使用 {upsert: true}
,那么当 filter 匹配不到文档的时候,将会新建一个文档。
【例2】假设要将所有的书库存设置为 0:
BookManagement> db.books.updateMany({}, {$set: {remainings: 0}})
{
acknowledged: true,
insertedId: null,
matchedCount: 3,
modifiedCount: 3,
upsertedCount: 0
}
有些时候我们只希望在原有的基础上增加,而不是完全覆盖式更新。下面给出一些例子:
【例3】将 2000 年前的书增加一个标签 “2000年前的书”:
db.books.updateMany(
{"publication_year": { $lt: 2000 }},
{$addToSet: { "tags": "2000年前的书" }}
)
上述操作使用了 $lt
(小于)操作符,找到所有出版年份早于 2000 年的书籍。然后,使用 $addToSet
操作符将新标签添加到每个匹配文档的 “tags” 数组中。如果标签已经存在于某本书的 “tags” 数组中,$addToSet
会确保不重复添加相同的标签。如果不需要查重,可以使用 $push
操作符,这样无论标签是否已存在,都会被添加到 “tags” 数组中。
Delete
想要删除特定条件下的文档,可以使用 deleteOne
或 deleteMany
操作。以下是一些示例:
【例4】删除出版年份早于 1800 年的书:
BookManagement> db.books.deleteMany({publication_year: {$lt: 1800}})
{ acknowledged: true, deletedCount: 1 }
【例5】删除 “tags” 中含有“小说”字样的书,但只删除默认排序的第一本:
BookManagement> db.books.deleteOne({tags: "小说"})
{ acknowledged: true, deletedCount: 1 }
此时查看 Collection 里的结果,是《围城》被删掉了,剩下一本书《活着》。MongoDB 的默认排序是按照 “_id” 升序排序。《围城》在本例中是第一个被插入到 Collection 中的,所以优先被匹配删除。
自此 CRUD 告一段落,对于CRUD 更多的细节,可以参照 MongoDB 的官方文档,已在本文末尾列出。
当使用 Python 连接 MongoDB 并执行 CRUD 操作时,可以使用 pymongo 库。本节将会使用一些简单示例,演示如何连接到 MongoDB 并执行基本的 CRUD 操作。首先,确保你已经安装了 pymongo 库:
pip install pymongo
接下来,你可以使用以下示例代码连接到数据库:
import pymongo
# MongoDB 连接字符串,格式为:mongodb://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>
# 如果不需要认证,可以省略 <username>:<password>@ 部分
connection_string = "mongodb://username:password@localhost:27017/mydatabase"
# 创建 MongoDB 客户端
client = pymongo.MongoClient(connection_string)
连接串已经在上文 3.1 中做了详细介绍,在此不做过多介绍。
通常创建完成客户端后并不一定就成功连接了,运行下面的代码进行检查,如果成功连接可以看到输出的数据库名字。
print(client.list_database_names())
接下来创建一个数据库和集合:
# 创建或选择数据库
db = client.BookManagement
print(db)
# 创建或选择集合
collection = db.books
print(collection)
在代码中创建数据库和集合与 Mongosh 中的逻辑相近,均为不存在则创建,如果存在则选择。
现在我们已经连接到 MongoDB 并选择了数据库和集合,我们可以开始执行 CRUD 操作。以下是一些基本的示例:
Insert
# 插入文档
document_to_insert = {"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York"}
result = collection.insert_one(document_to_insert)
print("成功插入文档,文档ID:%s" % result.inserted_id)
Query
# 查询文档
query_to_find = {"city": "New York"}
documents = collection.find(query_to_find)
print(list(documents))
Update
query_to_update = {"name": "John Doe"}
update_data = {"$set": {"age": 31}}
result = collection.update_one(query_to_update, update_data)
print("成功更新文档,匹配:%d,修改:%d" % (result.matched_count, result.modified_count))
所有的过滤器书写规则与 Mongosh 一致,在 Python 中需要注意的是 Python 字典并不能直接写诸如 “$set” 等的操作符,应遵循 Python 的规则,使用字符串的方式来写入操作符。如需查看详情请参照上文 3.2 部分。
Delete
# 删除文档
result = collection.delete_one(query_to_update)
print("成功删除文档,删除:%d" % result.deleted_count)
Disconnect
# 断开与 MongoDB 的连接
client.close()
在 Node.js 中,有几种库可以用来操作 MongoDB。其中两个主要的是 MongoDB 官方的驱动程序(mongodb)和 Mongoose(推荐项目中使用 Mongoose)。以下是它们的简要介绍:
npm install mongodb
const { MongoClient } = require('mongodb'); // 连接到数据库 const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }); client.connect().then(async () => { // 在这里执行 MongoDB 操作 const database = client.db('mydatabase'); const collection = database.collection('mycollection'); // 插入文档 const documentToInsert = { name: 'John Doe', age: 30, city: 'New York' }; await collection.insertOne(documentToInsert); // 查询文档 const queryToFind = { city: 'New York' }; const result = await collection.find(queryToFind).toArray(); console.log(result); // 更新文档 const queryToUpdate = { name: 'John Doe' }; const updateData = { $set: { age: 31 } }; await collection.updateOne(queryToUpdate, updateData); // 查询更新后的文档 const documentsAfterUpdate = await collection.find(queryToUpdate).toArray(); console.log(documentsAfterUpdate); // 删除文档 await collection.deleteOne(queryToUpdate); // 关闭连接 client.close(); });
npm install mongoose
const mongoose = require('mongoose'); // 连接到数据库 mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/mydatabase', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }); const db = mongoose.connection; db.once('connected', async () => { // 在这里执行 Mongoose 操作 const MyModel = mongoose.model('MyModel', new mongoose.Schema({ name: String, age: Number, city: String })); // 插入文档 const documentToInsert = new MyModel({ name: 'John Doe', age: 30, city: 'New York' }); await documentToInsert.save(); // 查询文档 const documents = await MyModel.find({ city: 'New York' }); console.log(documents); // 更新文档 await MyModel.updateOne({ name: 'John Doe' }, { $set: { age: 31 } }); // 查询更新后的文档 const documentsAfterUpdate = await MyModel.find({ name: 'John Doe' }); console.log(documentsAfterUpdate); // 删除文档 await MyModel.deleteOne({ name: 'John Doe' }); // 关闭连接 mongoose.connection.close(); });
推荐 Mongoose 的最大原因就是 Mongoose 允许你使用模式(Schema)来定义 MongoDB 文档的结构和规则。这使得数据模型的定义更加清晰,模式还支持数据验证,确保数据符合预期的格式和规则。下面是一个模型示例:
const mongoose = require('mongoose');
// 模式定义
const bookManagementSchema = new mongoose.Schema({
title: {
type: String,
required: true
},
author: String,
publishedDate: Date,
genre: String
}, { collection: 'book_management' });
// 模型创建
const BookManagementModel = mongoose.model('BookManagement', bookManagementSchema);
在这个模型中,我们使用 Schema 预定义了一个 book_management 的集合,可以清楚地看到其中的参数及其参数类型。
在执行完模型创建的代码后,数据库中创建了一个空的 Collection,以下是一些基本的 CRUD 示例:
async function main() { // 创建文档并保存 (Create) const newBook = new BookManagementModel({ title: 'The Great Gatsby', author: 'F. Scott Fitzgerald', publishedDate: new Date('1925-04-10'), genre: 'Fiction' }); const savedBook = await newBook.save(); console.log('保存文档成功:', savedBook); // 查询文档 (Read) const query = { title: 'The Great Gatsby' }; const foundBooks = await BookManagementModel.find(query); console.log('查询到的文档:', foundBooks); // 更新文档 (Update) const updateQuery = { title: 'The Great Gatsby' }; const updateData = { $set: { genre: 'Classic' } }; const updateResult = await BookManagementModel.updateOne(updateQuery, updateData); console.log('更新文档成功:', updateResult); // 查询更新后的文档 const updatedBooks = await BookManagementModel.find(updateQuery); console.log('更新后的文档:', updatedBooks); // 删除文档 (Delete) const deleteQuery = { title: 'The Great Gatsby' }; const deleteResult = await BookManagementModel.deleteOne(deleteQuery); console.log('删除文档成功:', deleteResult); // 关闭连接 mongoose.connection.close(); }
MongoDB 官方详细文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/
MongoDB CRUD 速览:https://www.mongodb.com/docs/mongodb-shell/crud/
Mongoose 官方文档 Model 部分:https://mongoosejs.com/docs/models.html
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