MangoDB高階應用
MongoDB高階應用
Author:SimpleWu
聚合
聚合(aggregate)主要用於處理資料(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算後的資料結果。有點類似sql語句中的 count(*)。
//統計員工總數
db.emp.aggregate([{$count:"countName"}])
//或者
db.emp.find().count()
$group
使用$group是對篩選的資料進行分組。類似於mysql中的group by關鍵字。
//根據員工gender來分組並且統計數量
db.emp.aggregate([{$group : {_id : "$gender", count: {$sum : 1}}}])
說明：
- 這裡_id是表示分組的欄位，名字是固定的。
- count表示聚合生成列的名稱。
- $sum表示聚合函式。
- 1統計的值，其他聚合函式也可以是欄位。
聚合表示式
| 表示式 | 描述 | 例項 |
|---|---|---|
| $sum | 計算總和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 計算平均值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 獲取集合中所有文件對應值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 獲取集合中所有文件對應值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在結果文件中插入值到一個數組中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在結果文件中插入值到一個數組中，但不建立副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根據資源文件的排序獲取第一個文件資料。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根據資源文件的排序獲取最後一個文件資料 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
這些聚合函式基本上與mysql，oracle中效果是一致的。
索引
所以這東西學習過資料庫的都知道是不可缺少的，當然我們的MangoDB也是有的。
索引通常能夠極大的提高查詢的效率，如果沒有索引，MongoDB在讀取資料時必須掃描集合中的每個文件，並選取那些符合查詢條件的記錄。
建立索引語法：
db.collection.createIndex(keys, options)
/*
key：你要建立的索引欄位，1 為指定按升序建立索引，如果你想按降序來建立索引指定為 -1 即可。如果多個欄位使用,隔開
*/
db.emp.createIndex({"name":1})#建立單列索引
db.emp.createIndex({"name":1,"age":-1})#建立多列索引。
索引的常見操作：
//檢視集合索引
db.emp.getIndexes()
//檢視集合索引大小
db.emp.totalIndexSize()
//刪除集合所有索引
db.emp.dropIndexes()
//刪除集合指定索引
db.emp.dropIndex("索引名稱")
索引的種類、
在mysql裡面索引有許多種類當然我們的MongoDB中也有很多種類:id索引、單鍵索引、多鍵索引、複合索引、過期索引、全文索引。
id索引
ID索引也稱為主鍵索引，是我們建立一個集合時，自動建立的索引。
集合的預設排序是按照id來進行排序的。在mongodb中id是根據ObjectId()來生成的，這個順序是以時間撮來進行生成。
單鍵索引
單鍵索引是最普通的索引。
和id索引不同，單鍵索引不會自動建立，需要我們手動建立。
db.col.createIndex({"name":1})//建立單列索引,對name列建立索引
多鍵索引
多鍵索引和單鍵索引建立形式相同，區別在於欄位的值。
單鍵索引：值是一個單一的值，例如：字串，數字或者日期。
多鍵索引：值有多個記錄，例如：陣列。
db.emp.createIndex({"name":1,"age":-1})//建立多列索引,對name和age建立索引
複合索引
當我們的查詢條件不只一個時，就需要建立符合索引。符合索引是在多個列上同時建立索引。
db.col.createIndex({"name":1,"age":-1})//建立複合索引。
索引的命名
預設情況下，索引的命名是列+1或者-1，這種方式不是很方面記憶，而且刪除是也不太方面。這時候我們就需要為索引建立一個名稱。
//建立索引並命名為ix_name。
db.students.createIndex({name:-1},{name:"ix_name"})
唯一索引
我們可以為索引新增一個唯一性，從而儲存該列的資料不允許重複。
//建立索引並命名為ix_name。
db.students.createIndex({name:-1},{name:"ix_name",unique:true})
過期索引
過期索引：就是在一段時間後會自動過期的索引。在索引過期後，相應的資料也會被刪除。
適合儲存一些希望一段時間後會失效的資料，比如使用者登入資訊，儲存的日誌等。
db.collections.createIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})
過期索引的一些限制:
- 過期索引的值必須是指定的時間型別，必須使用ISODate或者ISODate陣列，不能使用時間撮，否則不會被自動刪除。
- 如果指定的是ISODate陣列，則按照最小時間刪除。
- 過期索引不能是複合索引。
- 刪除時間是有一定的誤差，由於刪除過程是由後臺程式每60秒跑一次，而且刪除資料也需要一定的時間。所以存在誤差。
全文索引
當要對一篇文章中的文字內容進行搜尋的時候，這個時候可以考慮全文索引。全文索引可以加快檢索內容關鍵字的效率。全文索引只能對字串或者字串陣列有效。
//建立全文索引
db.students.createIndex({name:"text",info:"text"})
使用全文索引
建立好全文索引後，我們就可以來使用全文索引，使用全文索引需要使用$text和$search兩個運算子。
//查詢全文索引中包含了zhangsan的文件。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan"}})
//查詢全文索引中包含了zhangsan或者zhangsanfeng的文件。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan zhangsanfeng"}})
//查詢全文索引中包含了zhangsan，但不包含zhangsanfeng的文件。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan -zhangsanfeng"}})
//查詢全文索引中包含了zhangsan和zhangsanfeng的文件。
db.students.find({$text:{$search:"\"zhangsan\" \"zhangsanfeng\""}})
全文索引的相似度
我們在百度中搜索時，經常會看到和我們關鍵字匹配度越高的，排行就越靠前。在mongodb中，我們還可以返回查詢結果的相似度，與sort一起使用效果會更好。
使用方式：在find後面跟上{score:{$meta:"textScore"}}
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan"}},{score:{$meta:"textScore"}})
.sort({score:{$meta:"textScore"}})
全文索引的限制
- 每次查詢只能指定一個text。
- text操作符不能出現在$nor查詢中。
- 查詢中如果包含了text則hint將不再起作用。
- mongodb的全文索引對中文支援不是很好。
索引的注意事項
索引像一把雙刃劍，用得好可以提高查詢效率，如果用不好可能會導致效能的降低。
- $where和$exists完全不能走索引
- ne取反操作效率很低
- $not、$nin$or、$in
explain執行計劃
索引的效能如何，我們可以通過explain執行計劃來進行分析，從而使索引的效能達到最優。
explain的使用方式非常簡單，我們只需要在執行的find()命令後新增一個explain()方法即可。
db.students.find().explain();
文件之間的關係
很多時候資料庫中的資料不是單獨存在的，資料和資料之間會有一些相互之間的聯絡。我們mongodb可以配置這種資料之間的關係。
文件之間的關係
- 一對一（one to one）
- 一對多（one to many）
- 多對一（many to one）
- 多對多（many to many）
每種關係又可以有兩種方式來實現。
嵌入式：巢狀在一個document文件中。
引用式：通過外來鍵引用的方式來實現。
Java操作MongoDB
下載MongoDB驅動http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/
<dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.9.0</version> </dependency>
連線資料庫，你需要指定資料庫名稱，如果指定的資料庫不存在，mongo會自動建立資料庫。
public static void main( String args[] ){
try{
// 連線到 mongodb 服務
MongoClient mongoClient = new MongoClient( "localhost" , 27017 );
// 連線到資料庫
MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("students");
System.out.println("Connect to database successfully");
}catch(Exception e){
System.err.println( e.getClass().getName() + ": " + e.getMessage() );
}
}
我們可以使用 com.mongodb.client.MongoDatabase 類中的createCollection()來建立集合
我們可以使用com.mongodb.client.MongoCollection類的 insertMany() 方法來插入一個文件。
我們可以使用 com.mongodb.client.MongoCollection 類中的 find() 方法來獲取集合中的所有文件。
你可以使用 com.mongodb.client.MongoCollection 類中的 updateMany() 方法來更新集合中的文件。
要刪除集合中的第一個文件，首先你需要使用com.mongodb.DBCollection類中的 findOne()方法來獲取第一個文件，然後使用remove 方法刪除。