NoSQL-文档模型

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MongoDB

MongoDB是介于关系型数据库和非关系型数据库之间的数据库。

MongoDB 的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）和传统的RDBMS 系统（具有丰富的功能）之间架起一座桥梁，它集两者的优势于一身。

应用场景

● 网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
● 缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
● 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
● 高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
● 用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
当公司数据模型无法具体确定，后期明确要进行扩展时，且表与表之间不需要进行JOIN操作，可以使用mongodb数据库。

database数据库

-- 如果该数据库不存在则创建一个新的数据库；如果该数据库已经存在则切换到该数据库。
use database_name_xxx

-- 删除当前数据库
db.dropDatabase()

-- 显示所有数据库
show dbs

-- 查看当前选择的数据库
db

table集合

-- 创建集合
db.createCollection("COLLECTION_NAME")
db.createCollection("COLLECTION_NAME", options)
db.createCollection("COLLECTION_NAME",{capped: true, autoIndexId: true, size: 102400, max: 1000 })
# (可选)固定集合，当集合达到最大值时，会自动覆盖前期的文档，为true时，必须指定size参数
capped: boolean    
# (可选)为固定集合指定一个最大值，单位为字节数，capped为true时，必须指定该参数
size:integer        
# 自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
autoIndexId: boolean
# (可选)指定固定集合中包含文档的最大数。在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
max:integer


-- 删除指定集合
db.COLLECTION_NAME.drop()

-- 查看数据库中的所有集合
show collections

-- 创建索引
db.COLLECTION_NAME.createIndex({key:value}, options)
-- key 要创建索引的字段
-- value 1表示按升序创建索引，-1表示按降序来创建索引；
-- options 如下表

document文档

JSON Document 文档数据库。数据格式是BJSON（Binary JSON）二进制JSON，以{key:value,…,key:value}存储在文档中。

-- 插入数据:若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，并提示主键重复，不保存当前数据。
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
-- 插入数据:如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据
db.COLLECTION_NAME.save(document)
db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)
db.COLLECTION_NAME.replaceOne(document)
-- ObjectId 是一个 12 字节的 BSON 类型，具有以下结构：
-- 前 4 个字节表示时间戳；
-- 接下来的 3 个字节表示机器标识符；
-- 紧接着的 2 个字节由进程 id（PID）组成；
-- 最后 3 个字节是一个随机计数器的值。


-- 删除数据
db.COLLECTION_NAME.remove(
    <query,>
    {
        justOne: <boolean>,
        writeConcern: <document>
    }
)

-- 更新集合中的文档
db.COLLECTION_NAME.update(
    query,
  	update,
    {
        upsert: <boolean>,
        multi: <boolean>,
        writeConcern: <document>
    }
)
-- upsert 当要更新的记录不存在时，是否当作新记录插入到集合中。true表示插入,false表示不插入。
-- multi 只更新找到的第一条记录(false),把按条件查出来的多条记录全部更新(true)
-- writeConcern 抛出异常的级别


-- 查看集合的文档
db.COLLECTION_NAME.find(<query,> <projection>)
-- query查询条件
{_id:ObjectId("61d5000efa5f8b0001bc42b3"),"字段1":"值1","字段2":"值2",}
-- projection查询字段
"显示字段":1
"不显示字段":0

-- 总条数
.count()
-- 指定查询条数
.limit(number)
-- 跳过的条数
.skip(number)
-- 字段排序。 1表示以升序，-1表示降序
-- sort操作是把数据拿到内存中再进行排序
.sort({"字段":1})
-- 格式化查询结果
.pretty()

-- 管道。在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理，而且管道操作是可以重复的。
$project：用于从集合中选择要输出的字段；
$match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档，可以减少作为下一阶段输入的文档数量；
$group：对集合中的文档进行分组，可用于统计结果；
$sort：将输入文档进行排序后输出；
$skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档；
$limit：用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数量；
$unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
-- 聚合查询
db.COLLECTION_NAME.aggregate(aggregate_operation)

最后

以上就是忧虑哑铃为你收集整理的NoSQL-文档模型NoSQL-文档模型MongoDB的全部内容，希望文章能够帮你解决NoSQL-文档模型NoSQL-文档模型MongoDB所遇到的程序开发问题。

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