MongoDB学习笔记

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1bJ411x7mq

一、MongDB概念

1.业务应用场景

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

解释：“三高”需求：

• High performance - 对数据库高并发读写的需求。

• Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。

• High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

而MongoDB可应对“三高”需求。

具体的应用场景如：

1）社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。

2）游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。

3）物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将

订单所有的变更读取出来。

4）物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。

5）视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等

这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：

（1）数据量大

（2）写入操作频繁（读写都很频繁）

（3）价值较低的数据，对事务性要求不高

对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。

2.MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最

像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（fifield:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认

为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

3. 体系结构

MySQL和MongoDB对比

​

4.数据模型

MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以

BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。

BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持

内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。

BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可

以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。

Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括

date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详

细信息。

BSON数据类型参考列表：

提示：

shell默认使用64位浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符

号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}

5.MongoDB的特点

MongoDB主要有如下特点：

（1）高性能：

MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,

对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。

索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地

理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）

mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。

Gridfs解决文件存储的需求。

（2）高可用性：

MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。

（3）高扩展性：

MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。

分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）

从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些

片。

（4）丰富的查询支持：

MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。

（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型、

二、单机部署Centos7安装MongDB

1.下载MongDB

①下载MongDB

官网链接：https://www.mongodb.com/try/download/community

温馨提示：

• 下载慢，可以将下载链接复制到迅雷上

MongoDB的版本命名规范如：x.y.z；

y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2、4.1.13；

y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3、4.0.10；

z是修正版本号，数字越大越好。

②移动到Centos的/opt上，解压安装

tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.6.tgz

解压后，bin目录下就是mongoDB的执行文件

③新建几个目录，分别用来存储数据和日志：

#数据存储目录
mkdir -p ./single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p ./single/log

④新建并修改配置文件

vim ./single/mongod.conf

systemLog:
  #MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
  # #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
  destination: file
  #mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
  path: "/opt/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.4/single/log/mongod.log"
  #当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。
  logAppend: true
storage:
  #mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
  ##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
  dbPath: "/opt/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.4/single/data/db"
  journal:
  #启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
    enabled: true
processManagement:
  #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。
  fork: true
net:
  #服务实例绑定的IP，默认是localhost
  bindIp: localhost,192.168.80.137
  #bindIp #绑定的端口，默认是27017
  port: 27017

⑤启动mongoDB

进入到bin目录，启动

./mongod -f ../single/mongod.conf

出现successfully，启动成功

关闭mongoDB

第一种杀进程

kill 2126

第二种标准关闭

//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。 
mongo --port 27017 
//#切换到admin库 
use admin 
//关闭服务 
db.shutdownServer()

由配置文件和启动日志可知，mongo的端口为27017

2.Compass-图形化界面客户端

到MongoDB官网下载MongoDB Compass，

地址：https://www.mongodb.com/download-center/v2/compass?initial=true

傻瓜式安装

Linux防火墙上开启27017端口

#开启27017端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=27017/tcp --permanent
#重启防火墙
firewall-cmd --reload
#查看开发的端口
firewall-cmd --list-ports

连接成功

三、基本常用命令

1.数据库操作

#启动MongoDB服务器
./mongod -f ../single/mongod.conf
#客户端连接
./mongo --host=192.168.197.128

①查看数据库

查看有权限查看的所有的数据库命令

show dbs 或show databases

查看当前数据库

db

②创建或切换数据库

选择和创建数据库的语法格式，如果数据库不存在则自动创建

#use 数据库名称
use article

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。

另外：

数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

• 不能是空字符串（"")。

• 不得含有’ '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。

• 应全部小写。

• 最多64字节。

有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特

定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。

local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合

confifig: 当Mongo用于分片设置时，confifig数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

③数据库删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下,主要用来删除已经持久化的数据库

db.dropDatabase()

2.集合操作

①集合的显式创建

基本语法格式：

#db.createCollection(name)
#创建一个名为 mycollection 的普通集合。
db.createCollection("mycollection")

查看当前库中的表

show collections 或show tables

集合的命名规范：

• 集合名不能是空字符串""。

• 集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。

• 集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。

• 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

②集合的删除

集合删除语法格式如下：

#db.集合名（表名）.drop()
db.mycollection.drop()

③集合隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。

详情可见下节文档基本CRUD

提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

3.文档基本CRUD

文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

①文档的插入

单个插入

使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert( <document or array of documents>, { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> } )

参数：

如要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明 媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

提示：

1）comment集合如果不存在，则会隐式创建

2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。

3）插入当前日期使用 new Date()

4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值

5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

注意：

1. 文档中的键/值对是有序的。

2. 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。

3. MongoDB区分类型和大小写。

4. MongoDB的文档不能有重复的键。

5. 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：

• 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

• .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。

• 以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

批量插入

语法：

db.collection.insertMany( [ <document 1> , <document 2>, ... ], { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> } )

如插入多条数据

db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]);

提示：

插入时指定了 _id ，则主键就是该值。

如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。

因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如（了解）：

try { db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]); } catch (e) { print (e); }

删除集合后插入

db.comment.drop()

②文档的基本查询

查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(<query>, [projection])

参数：

查询所有

db.comment.find() 或db.comment.find({})

筛选查询

比如筛选userid为’1003’的记录

db.comment.find({userid:'1003'})

出现两条数据，假如只需要返回符合条件的第一条数据

db.comment.findOne({userid:'1003'})

投影查询

如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。

比如查询结果只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})

查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})

查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})

4.文档的更新

更新文档的语法：

db.collection.update(query, update, options) 
//或 
db.collection.update( 
	<query>, 
	<update>, 
	{ 
		upsert: <boolean>,
        multi: <boolean>, 
        writeConcern: <document>, 
        collation: <document>, 
        arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
        hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2 
    }
)

参数：

①覆盖的修改

想修改_id为1的记录，likenum为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了

②局部修改

为了上述这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

我们想修改_id为2的记录，likenum为889

//默认只修改第一条数据
db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

③批量的修改

更新所有用户为 1003 的用户的昵称为"哈哈"。

db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"哈哈"}},{multi:true})
或
db.comment.updateMany({userid:"1003"},{$set:{nickname:"哈哈"}})

④列值增长的修改

如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。

如对userid为3的数据的likenum，每次递增1

db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

5.删除文档

删除文档的语法结构：

如删除_id=1的记录，输入以下语句

#db.集合名称.remove(条件)
db.comment.remove({_id:"1"})

删除所有，请慎用

db.comment.remove({})

6.文档的分页查询

①统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下：

db.集合名称.count(query, options)

统计所有记录数

#默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数。
db.comment.count()

按条件统计记录数：

例如：统计userid为1003的记录条数

db.comment.count({userid:"1003"})

②分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。

基本语法如下所示：

#limit限制条数，skip跳过数
db.集合名称.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

限制输出前两条记录

db.comment.find().limit(2)

分页查询

查询所有记录按每页2条记录输出

db.comment.find().limit(2).skip(0)
db.comment.find().limit(2).skip(2)
db.comment.find().limit(2).skip(4)

③排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) 
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)

对userid降序排列，并对访问量进行升序排列

db.comment.find({},{userid:1,likenum:1}).sort({userid:-1,likenum:-1})

提示：

skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

7.文档的更多查询

①正则的复杂条件查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

#db.集合.find({字段:/正则表达式/})
db.collection.find({field:/正则表达式/}) 

查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下

db.comment.find({content:/开水/})

查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下

db.comment.find({content:/^专家/})

②比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value 
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

查询likenum量大于700的记录

db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

③包含查询

包含使用$in操作符。 示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

不包含使用$nin操作符。 示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档

db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

④条件连接查询

查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相 当于SQL的and） 格式为：

$and:[ { }，{ }.... ]

查询likenum大于等于700 并且小于2000的文档

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

两个以上条件之间是或者的关系，我们使用 操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同 格式为：

$or:[ { },{ }....]

查询userid为1003，或者likenum小于1000的文档记录

⑤小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.集合名.insert({bson数据}) 
查询所有数据：db.集合名.find(); 
条件查询数据：db.集合名.find({条件}) 
查询符合条件的第一条记录：db.集合名.findOne({条件}) 
查询符合条件的前几条记录：db.集合名.find({条件}).limit(条数) 
查询符合条件的跳过的记录：db.集合名.find({条件}).skip(条数) 
修改数据：db.集合名.update({条件},{修改后的数据}) 或db.集合名.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据}) 
修改数据并自增某字段值：db.集合名.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}}) 
删除数据：db.集合名.remove({条件}) 
统计查询：db.集合名.count({条件}) 
模糊查询：db.集合名.find({字段名:/正则表达式/}) 
条件比较运算：db.集合名.find({字段名:{$gt:值}}) 
包含查询：db.集合名.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.集合名.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}}) 
条件连接查询：db.集合名.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.集合名.find({$or:[{条件1},{条件2}]}

四、索引-Index

1.概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。

索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。

官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

了解：

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

2.索引的类型

①单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

②复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后

在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

③其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

地理空间索引（Geospatial Index）

为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。

文本索引（Text Indexes）

MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

哈希索引（Hashed Indexes）

为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。

3.索引的管理操作

①索引的查看

返回一个集合中的所有索引的数组。

语法：

#db.集合名.getIndexes()
db.comment.getIndexes()

结果中显示的是默认 _id 索引。

默认_id索引：

MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文

档，您不能在_id字段上删除此索引。

注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。

②索引的创建

说明：

在集合上创建索引

db.集合名.createIndex(keys, options)

单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：

db.comment.createIndex({userid:1})

复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})

③索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引

指定索引的移除

语法：

db.集合名.dropIndex(index)

删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：

db.comment.dropIndex({userid:1})

所有索引的移除

语法：

#db.集合名.dropIndexes()
db.comment.dropIndexes()

4.索引的使用

①执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是

否基于索引查询等。

那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。

语法：

#db.集合名.find(query,options).explain(options)
db.comment.find({userid:"1003"}).explain()

对userid建立索引

再次查看执行计划

②涵盖的查询（略）

Covered Queries

当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。

五、SpringBoot使用MongoDB

1.创建项目

①新建项目

②修改pom，新建appliction.yml

POM

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>SpringBoot-MongoDB</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.2.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId> 
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

appliction.yml

spring: #数据源配置
  data:
    mongodb: # 主机地址
      host: 192.168.197.128 # 数据库
      database: article # 默认端口是27017
      port: 27017 #也可以使用uri连接
#uri: mongodb://192.168.197.128:27017/article

③新建启动类

@SpringBootApplication
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Main.class,args);
    }
}

④新建实体类

/*** 文章评论实体类 */
//把一个java类声明为mongodb的文档，可以通过collection参数指定这个类对应的文档。
// @Document(collection="mongodb 对应 collection 名")
// 若未加 @Document ，该 bean save 到 mongo 的 comment collection
// 若添加 @Document ，则 save 到 comment collection
 @Document(collection="comment")//可以省略，如果省略，则默认使用类名小写映射集合
// 复合索引
// @CompoundIndex( def = "{'userid': 1, 'nickname': -1}")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Comment implements Serializable {
    //主键标识，该属性的值会自动对应mongodb的主键字段"_id"，如果该属性名就叫“id”,则该注解可以省略，否则必须写
    @Id
    private String id;//主键
    // 该属性对应mongodb的字段的名字，如果一致，则无需该注解
    @Field("content")
    private String content;//吐槽内容
    private Date publishtime;//发布日期
    // 添加了一个单字段的索引
//     @Indexed
     private String userid;//发布人ID
     private String nickname;//昵称
     private LocalDateTime createdatetime;//评论的日期时间
     private Integer likenum;//点赞数
     private Integer replynum;//回复数
     private String state;//状态
     private String parentid;//上级ID
     private String articleid;
}

⑤启动项目

2.MongDB在SpringBoot的增删改查

参考博客：https://www.jianshu.com/p/a576499769ae

@SpringBootTest
public class Test {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    //查询全部
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void findAll(){
        List<Comment> all = mongoTemplate.findAll(Comment.class);
        for (Comment comment : all) {
            System.out.println(comment);
        }
    }

    //查询
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void findById() {
        Comment byId = mongoTemplate.findById("2", Comment.class);
        System.out.println(byId);
    }

    //条件查询
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void findList() {
        Query query = new Query(Criteria.where("userid").is("1003").and("likenum").gt(2000));
        List<Comment> comments = mongoTemplate.find(query, Comment.class);
        for (Comment comment : comments) {
            System.out.println(comment);
        }
    }

    //模糊查询
    //模糊查询以 【^】开始 以【$】结束 【.*】相当于Mysql中的%
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void findLikeList(){
        String content = "我";
        String regex = String.format("%s%s%s", "^.*", content, ".*$");
        Pattern pattern = Pattern.compile(regex, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
        Query query = new Query(Criteria.where("content").regex(pattern));
        List<Comment> comments = mongoTemplate.find(query, Comment.class);
        for (Comment comment: comments ) {
            System.out.println(comment);
        }
    }

    //分页查询

    // 修改
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void update(){
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is("1"));
        Update update = new Update();
        update.set("content","哈哈哈哈哈123");
        update.set("likenum ",123456);
        UpdateResult upsert = mongoTemplate.upsert(query, update, Comment.class);
        System.out.println(upsert.getModifiedCount());


    }
    //删除
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void delete(){
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is("1"));
        DeleteResult remove = mongoTemplate.remove(query, Comment.class);
        System.out.println(remove.getDeletedCount());
    }

    //新增
    @org.junit.jupiter.api.Test
    public void insert(){
        Comment comment = new Comment();
        comment.setContent("我是新增的");
        comment.setUserid("9999");
        comment.setCreatedatetime(LocalDateTime.now());
        comment.setArticleid("8888");
        Comment insert = mongoTemplate.insert(comment);
        System.out.println(insert);
    }
}

六、使用MongoDB数据库工具

1.下载

下载地址https://www.mongodb.com/try/download/database-tools?tck=docs_databasetools

2.安装

传输文件

解压

tar -zxvf mongodb-database-tools-rhel70-x86_64-100.3.1.tgz 

安装完成

七、mongofiles的使用

参考链接https://blog.csdn.net/iteye_14832/article/details/82537710

MongoDB GridFS

GridFS 用于存储和恢复那些超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)。

GridFS 也是文件存储的一种方式，但是它是存储在MonoDB的集合中。

GridFS 可以更好的存储大于16M的文件。

GridFS 会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中。

GridFS 用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks。

每个文件的实际内容被存在chunks(二进制数据)中,和文件有关的meta数据(filename,content_type,还有用户自定义的属性)将会被存在files集合中。

以下是简单的 fs.files 集合文档：

1.保证MongoDB已启动

./mongod -f ../single/mongod.conf

2.准备文件

echo 'hello mongoDB' >> test.txt

mongofiles基本命令

3.写入文件

./mongofiles --db=file put /usr/local/testfile/test.txt

4.查看文件

/mongofiles --db=file list

5.删除准备的文件

rm -rf /user/local/textfile/test.txt

6.获取MongoDB文件

./mongofiles --db=file get /usr/local/testfile/test.txt

基本操作完成

八、SpringBoot使用mongoFiles

参考链接：https://blog.csdn.net/rexueqingchun/article/details/100668666

1.安装依赖（和第五节相同）

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

2.配置文件

application.yml

server:
  port: 10022

spring: #数据源配置
  data:
    mongodb: # 主机地址
      host: 192.168.197.128 # 默认端口是27017
#      database: article # 数据库
      database: file
      port: 27017 #也可以使用uri连接

#uri: mongodb://192.168.197.128:27017/article
  http:
    encoding:
      charset: utf-8
      enabled: true
  servlet:
    multipart:
      max-request-size: 50MB
      max-file-size: 30MB

3.添加配置MongoConfig

使用GridFSBucket用于打开下载流

@Configuration
public class MongoConfig {
    //获取配置文件中数据库信息
    @Value("${spring.data.mongodb.database}")
    String db;

//    GridFSBucket用于打开下载流
    @Bean
    public GridFSBucket getGridFSBucket(MongoClient mongoClient){
        MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase(db);
        GridFSBucket bucket = GridFSBuckets.create(mongoDatabase);
        return bucket;
    }
}

4.实体类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
@Document
public class MyFile {
    @Id  // 主键
    private String id;
    private Binary content;
}

5.新建MongoService

@Service
public class MongoService {
    @Autowired
    private GridFsTemplate gridFsTemplate;
    @Autowired
    private GridFSBucket gridFSBucket;


    /**
     * 根据id查询文件
     */
    public GridFSFile findFileById(String id) throws Exception{
        Query query = new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("_id").is(id));
        return gridFsTemplate.findOne(query);
    }

    /**
     * 保存文件
     * @param file
     */
    public String saveFile(MultipartFile file) throws IOException {
        ObjectId id = gridFsTemplate.store(file.getInputStream(), UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-",""));
        return id.toString();
    }


    public byte[] downloadFile(String objectId) throws Exception {
        Query query = new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("_id").is(objectId));
        GridFSFile gridFSFile = gridFsTemplate.findOne(query);
        GridFSDownloadStream in = gridFSBucket.openDownloadStream(gridFSFile.getObjectId());
        GridFsResource resource = new GridFsResource(gridFSFile,in);
        InputStream inputStream = resource.getInputStream();
        byte[] f = getBytes(inputStream);
        return  f;
    }

    /**
     * 根据id删除文件
     */
    public void deleteFileById(Object id){
        Query query = new Query();
        query.addCriteria(Criteria.where("_id").is(id));
        gridFsTemplate.delete(query);
    }

}

6.Controller层

@RestController
@RequestMapping("/file")
public class FileController {

    @Autowired
    private MongoService mongoService;



    /**
     * 获取mongo中的文件流，图片或者视频
     */
    @GetMapping("/getMongoFile")
    public void getMonImg(@RequestParam("id") String id, HttpServletResponse response, HttpServletRequest request) throws Exception {
        OutputStream out = null;
        try {
            out = new BufferedOutputStream(response.getOutputStream());
            byte[] f = mongoService.downloadFile(id);
            out.write(f);
            out.flush();
            out.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 保存文件
     */
    @PostMapping("/saveFile")
    public String saveNews(@RequestParam("id") MultipartFile file, RedirectAttributes redirectAttributes)throws Exception {
        SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        Map<String,Object> param = new HashMap<>();
        if(null != file){
            //存文件返回id
            String imgpathId = mongoService.saveFile(file);
            //文件名
        }
        redirectAttributes.addFlashAttribute("message", "保存成功！");
        return "redirect:/fileList";
    }

    /**
     * 删除图片
     */
    @GetMapping("/deleteFile")
    public String deleteFile(String id)throws Exception {
        if(id != null){
            mongoService.deleteFileById(id);
        }
        return "redirect:/fileList";
    }

}

7.测试

代码：https://gitee.com/yezhinao/spring-boot-mongo-db-demo