MongoDB安装

参考文档

官网下载：https://www.mongodb.com/try/download/community (opens new window)

官网文档：https://docs.mongodb.com/v3.6/administration/install-community/ (opens new window)

菜鸟教程：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html (opens new window)

以Docker为例安装

1、拉取镜像

docker pull mongo:latest

注意：有的服务器不支持新版本，会导致Docker启动失败，具体原因看报错内容

可选择其他版本（我使用的服务器5.0及以上版本都不可使）

docker pull mongo:4.4.8

2、创建和启动容器

以 4.4.8 版本为例 建议加上密码，原因看下方

docker run -d --restart=always  --name mymongo \
  -p 27017:27017 \
  -v /data/docker/mongodb:/data/db \
  mongo:4.4.8

docker run -d --restart=always --name mymongo \
  -p 27017:27017  \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=mymongoadmin \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=root123456 \
  -v /data/docker/mongodb:/data/db \
  mongo:4.4.8

// Make sure to add code blocks to your code group

使用账户密码启动的，需要给数据库创建用户权限：

db.createUser(
    {
        user:"admin",
        pwd:"root123456",
        roles:[
            {role:"dbOwner",db:"yygh_hosp"}
        ]
    }
)

之后sping中MongoDB地址改成：

spring.data.mongodb.uri=mongodb://admin:root123456@IP:端口/yygh_hosp

角色权限说明(role)：

Built-In Roles（内置角色）：

1. 数据库用户角色：read、readWrite;
2. 数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin；
3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager；
4. 备份恢复角色：backup、restore；
5. 所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
6. 超级用户角色：root

这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问

（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase）

带密码原因：

之前学习 尚硅谷-尚医通项目 (opens new window) 用到了MongoDB

我安装到了服务器上，没换端口地址且没设密码

后来某一天，数据库让淦了，所有数据都没了，只剩下个勒索数据：

翻译后：

还好只是学习的测试数据，不然就完犊子了

百度了一下参考了 mongoDB 数据莫名其妙的没了 (opens new window) 这篇文章，才知道数据库是被黑了

连接和建库

默认保留的数据库

• admin: 从权限角度考虑, 这是 root 数据库, 如果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: 数据永远不会被复制, 可以用来存储限于本地的单台服务器的集合 (部署集群, 分片等)
• config: Mongo 用于分片设置时, config 数据库在内部使用, 用来保存分片的相关信息

进入容器

docker exec -it mymongo /bin/bash 

连接mongo

mongo -u mymongoadmin -p root123456

基本操作：

#查看所有数据库
show dbs
#使用数据库，没有这个数据则自动创建
use testdb

当 use testdb 的时候. testdb 其实存放在内存之中,

当 testdb 中存在一个 document 之后, mongo 才会将这个数据库持久化到硬盘之中.

文档基本 CRUD

官方文档

https://docs.mongodb.com/manual/crud/

插入

• 图例

users 为要插入的"表"

#向集合中添加一个文档
db.inventory.insertOne(
   { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
)
#向集合中添加多个文档
db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
   { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
   { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])

注：当我们向 inventory 中插入 document 文档时, 如果没有给文档指定 _id 属性, 那么数据库会为文档自动添加 _id field, 并且值类型是 ObjectId(blablabla), 就是文档的唯一标识, 类似于 relational database 里的 primary key

这个数据库工具叫 Navicat

“Navicat”是一套可创建多个连接的数据库管理工具，用以方便管理 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、MariaDB 和/或 MongoDB 等不同类型的数据库，并支持管理某些云数据库，例如阿里云、‎腾讯云。

• 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
• 插入当前日期可以使用 new Date()

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：

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("2019-0805T22:08:15.522Z"),"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("2019-0806T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}

]);

} catch (e) {
  print (e);
}

查询

• 使用 db.<collection_name>.find() 方法对集合进行查询, 接受一个 json 格式的查询条件. 返回的是一个数组
• db.<collection_name>.findOne() 查询集合中符合条件的第一个文档, 返回的是一个对象

查询全部数据：

db.inventory.find()

• 数据准备：

先删除之前的数据：

db.comment.deleteMany({})

我们先往 comment 插入一些数据：

db.comment.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

• 可以使用 $in 操作符表示：查看状态是 A 和 D 的

db.comment.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )

• 多个查询条件用逗号分隔, 表示 AND 的关系

db.comment.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )

等价于sql : SELECT * FROM comment WHERE status = "A" AND qty < 30

• 使用 $or 操作符表示后边数组中的条件是OR的关系

db.comment.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )

等价于sql : SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30

• 可以使用 pretty() 来帮助阅读

db.comment.find().pretty()

创建索引

db.posts.createIndex({
  { title : 'text' }
})

// 文本搜索
// will return document with title "Post One"
// if there is no more posts created
db.posts.find({
  $text : {
    $search : "\"Post O\""
  }
}).pretty()

更新

• 使用 db.<collection_name>.updateOne(<filter>, <update>, <options>) 方法修改一个匹配 <filter> 条件的文档
• 使用 db.<collection_name>.updateMany(<filter>, <update>, <options>) 方法修改所有匹配 <filter> 条件的文档
• 使用 db.<collection_name>.replaceOne(<filter>, <update>, <options>) 方法替换一个匹配 <filter> 条件的文档
• db.<collection_name>.update(查询对象, 新对象) 默认情况下会使用新对象替换旧对象

其中 <filter> 参数与查询方法中的条件参数用法一致.

如果需要修改指定的属性, 而不是替换需要用“修改操作符”来进行修改

• $set 修改文档中的制定属性

其中最常用的修改操作符即为$set和$unset,分别表示赋值和取消赋值.

先加入一些数据：

db.inventory.insertMany( [
   { item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mat", qty: 85, size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mousepad", qty: 25, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "P" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" }
] );

更新数据：

db.inventory.updateOne(
    { item: "paper" },
    {
        $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
        $currentDate: { lastModified: true }
    }
)

db.inventory.updateMany(
    { qty: { $lt: 50 } },
    {
        $set: { "size.uom": "in", status: "P" },
        $currentDate: { lastModified: true }
    }
)

db.<collection_name>.replaceOne() 方法替换除 _id 属性外的所有属性, 其<update>参数应为一个全新的文档.

db.inventory.replaceOne(
    { item: "paper" },
    { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 40 } ] }
)

修改前： { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" }

修改完后： { "item" : "paper", "instock" : [ { "warehouse" : "A", "qty" : 60 }, { "warehouse" : "B", "qty" : 40 } ] }

批量修改

// 默认会修改第一条
db.document.update({ userid: "30", { $set {username: "guest"} } })

// 修改所有符合条件的数据
db.document.update( { userid: "30", { $set {username: "guest"} } }, {multi: true} )

删除

• 使用 db.collection.deleteMany() 方法删除所有匹配的文档.
• 使用 db.collection.deleteOne() 方法删除单个匹配的文档.
• db.collection.drop()
• db.dropDatabase()

db.inventory.deleteMany( { qty : { $lt : 50 } } )

Delete operations do not drop indexes, even if deleting all documents from a collection.

一般数据库中的数据都不会真正意义上的删除, 会添加一个字段, 用来表示这个数据是否被删除

参考文章

• https://zhenye-na.github.io/2020/01/27/intro-to-mongodb.html
• https://www.pdai.tech/md/db/nosql-mongo/mongo-x-usage-1.html