MongoDB集群的基本操作讲解

本篇内容主要讲解"MongoDB集群的基本操作讲解"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"MongoDB集群的基本操作讲解"吧!

1.概述

这里我整理一篇文章来赘述下MongoDB供大家学习参考，目录内容如下：

• 基本操作

• CRUD

• MapReduce

本篇文章是基于MongoDB集群(Sharding+Replica Sets)上演示的，故操作的内容都是集群层面的，所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样。

2.基本操作

常用的 Shell 命令如下所示：

db.help()    # 数据库帮助 db.collections.help()    # 集合帮助 rs.help()    # help on replica set show dbs    # 展示数据库名 show collections    # 展示collections在当前库 use db_name    # 选择数据库

查看集合基本信息，内容如下所示：

＃查看帮助  db.yourColl.help();  ＃查询当前集合的数据条数  db.yourColl.count();  ＃查看数据空间大小  db.userInfo.dataSize();  ＃得到当前聚集集合所在的 db db.userInfo.getDB();  ＃得到当前聚集的状态  db.userInfo.stats();  ＃得到聚集集合总大小  db.userInfo.totalSize();  ＃聚集集合储存空间大小  db.userInfo.storageSize();  ＃Shard版本信息  db.userInfo.getShardVersion()  ＃聚集集合重命名，将userInfo重命名为users db.userInfo.renameCollection("users");    ＃删除当前聚集集合  db.userInfo.drop();

3.CRUD

3.1创建

在集群中，我们增加一个 friends 库，命令如下所示：

db.runCommand({enablesharding:"friends"});

在库新建后，我们在该库下创建一个user分片，命令如下：

db.runCommand( { shardcollection : "friends. user"});

3.2新增

在MongoDB中，save和insert都能达到新增的效果。但是这两者是有区别的，在save函数中，如果原来的对象不存在，那他们都可以向collection里插入数据;如果已经存在，save会调用update更新里面的记录，而insert则会忽略操作。

另外，在insert中可以一次性插叙一个列表，而不用遍历，效率高，save则需要遍历列表，一个个插入，下面我们可以看下两个函数的原型，通过函数原型我们可以看出，对于远程调用来说，是一次性将整个列表post过来让MongoDB去处理，效率会高些。

Save函数原型如下所示：

Insert函数原型(部分代码)如下所示：

3.3查询

3.3.1查询所有记录

db. user.find();

默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带";" 但是你可以设置每页显示数据的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;这样每页就显示50条记录了。

3.3.2查询去掉后的当前聚集集合中的某列的重复数据

db. user.distinct("name");   #会过滤掉name中的相同数据 相当于： select distict name from user;

3.3.3查询等于条件数据

db.user.find({"age": 24});  #相当于：  select * from user where age = 24;

3.3.4查询大于条件数据

db.user.find({age: {$gt: 24}});   # 相当于： select * from user where age >24;

3.3.5查询小于条件数据

db.user.find({age: {$lt: 24}});  #相当于： select * from user where age < 24;

3.3.6查询大于等于条件数据

db.user.find({age: {$gte: 24}});  #相当于： select * from user where age >= 24;

3.3.7查询小于等于条件数据

db.user.find({age: {$lte: 24}});  #相当于： select * from user where age <= 24;

3.3.8查询AND和OR条件数据

• AND

db.user.find({age: {$gte: 23, $lte: 26}});  ＃相当于 select * from user where age >=23 and age <= 26;

• OR

db.user.find({$or: [{age: 22}, {age: 25}]});   #相当于： select * from user where age = 22 or age = 25;

3.3.9模糊查询

db.user.find({name: /mongo/});   #相当于%%  select * from user where name like '%mongo%';

3.3.10开头匹配

db.user.find({name: /^mongo/});  # 与SQL中得like语法类似 select * from user where name like 'mongo%';

3.3.11指定列查询

db.user.find({}, {name: 1, age: 1});   #相当于： select name, age from user;

当然name也可以用true或false,当用ture的情况下和name:1效果一样，如果用false就是排除name，显示name以外的列信息。

3.3.12指定列查询+条件查询

db.user.find({age: {$gt: 25}}, {name: 1, age: 1});   #相当于： select name, age from user where age > 25;  　db.user.find({name: 'zhangsan', age: 22});  　#相当于：  　select * from user where name = 'zhangsan' and age = 22;

3.3.13排序

＃升序： db.user.find().sort({age: 1});   ＃降序： db.user.find().sort({age: -1});

3.3.14查询5条数据

db.user.find().limit(5);   #相当于： select * from user limit 5;

3.3.15N条以后数据

db.user.find().skip(10);   #相当于： select * from user where id not in ( select * from user limit 5 );

3.3.16在一定区域内查询记录

＃查询在5～10之间的数据 db.user.find().limit(10).skip(5);

可用于分页，limit是pageSize，skip是第几页*pageSize。

3.3.17COUNT

db.user.find({age: {$gte: 25}}).count();   #相当于： select count(*) from user where age >= 20;

3.3.18安装结果集排序

db.userInfo.find({sex: {$exists: true}}).sort();

3.3.19不等于NULL

db.user.find({sex: {$ne: null}})   #相当于： select * from user where sex not null;

3.4索引

创建索引，并指定主键字段，命令内容如下所示：

db.epd_favorites_folder.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})  db.epd_focus.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})

3.5更新

update命令格式，如下所示：

db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi)

参数说明： criteria：

查询条件 objNew：update对象和一些更新操作符

upsert：如果不存在update的记录，是否插入objNew这个新的文档，true为插入，默认为false，不插入。

multi：默认是false，只更新找到的***条记录。如果为true，把按条件查询出来的记录全部更新。

下面给出一个示例，更新id为 1 中 price 的值，内容如下所示：

db. user.update({id: 1},{$set:{price:2}});    #相当于： update user set price=2 where id=1;

3.6删除

3.6.1删除指定记录

db. user. remove( { id:1 } );   #相当于：  delete from user where id=1;

3.6.2删除所有记录

db. user. remove( { } );    #相当于： delete from user;

3.6.3DROP

db. user. drop();    #相当于： drop table user;

4.MapReduce

MongoDB中的 MapReduce 是编写JavaScript脚本，然后由MongoDB去解析执行对应的脚本，下面给出 Java API 操作MR。代码如下所示：

MongdbManager类，用来初始化MongoDB：

package cn.mongo.util;  import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;  import com.mongodb.DB; import com.mongodb.Mongo; import com.mongodb.MongoOptions;  /**  * @Date Mar 3, 2015  *   * @author dengjie  *   * @Note mongodb manager  */ public class MongdbManager {      private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongdbManager.class);     private static Mongo mongo = null;     private static String tag = SystemConfig.getProperty("dev.tag");      private MongdbManager() {     }      static {         initClient();     }      // get DB object     public static DB getDB(String dbName) {         return mongo.getDB(dbName);     }      // get DB object without param     public static DB getDB() {         String dbName = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.dbname", tag));         return mongo.getDB(dbName);     }      // init mongodb pool     private static void initClient() {         try {             String[] hosts = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.host", tag)).split(",");             for (int i = 0; i < hosts.length; i++) {                 try {                     String host = hosts[i].split(":")[0];                     int port = Integer.parseInt(hosts[i].split(":")[1]);                     mongo = new Mongo(host, port);                     if (mongo.getDatabaseNames().size() > 0) {                         logger.info(String.format("connection success,host=[%s],port=[%d]", host, port));                         break;                     }                 } catch (Exception ex) {                     ex.printStackTrace();                     logger.error(String.format("create connection has error,msg is %s", ex.getMessage()));                 }             }              // 设置连接池的信息             MongoOptions opt = mongo.getMongoOptions();             opt.connectionsPerHost = SystemConfig.getIntProperty(String.format("%s.mongodb.poolsize", tag));// poolsize             opt.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier = SystemConfig.getIntProperty(String.format(                     "%s.mongodb.blocksize", tag));// blocksize             opt.socketKeepAlive = true;             opt.autoConnectRetry = true;         } catch (Exception e) {             e.printStackTrace();         }     } }

MongoDBFactory类，用来封装操作业务代码，具体内容如下所示：

package cn.mongo.util;  import java.util.ArrayList; import java.util.List;  import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;  import cn.diexun.domain.MGDCustomerSchema;  import com.mongodb.BasicDBList; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.util.JSON;  /**  * @Date Mar 3, 2015  *  * @Author dengjie  */ public class MongoDBFactory {      private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongoDBFactory.class);      // save data to mongodb     public static void save(MGDCustomerSchema mgs, String collName) {         DB db = null;         try {             db = MongdbManager.getDB();             DBCollection coll = db.getCollection(collName);             DBObject dbo = (DBObject) JSON.parse(mgs.toString());             coll.insert(dbo);         } catch (Exception ex) {             ex.printStackTrace();             logger.error(String.format("save object to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));         } finally {             if (db != null) {                 db.requestDone();                 db = null;             }         }     }      // batch insert     public static void save(List mgsList, String collName) {         DB db = null;         try {             db = MongdbManager.getDB();             DBCollection coll = db.getCollection(collName);             BasicDBList data = (BasicDBList) JSON.parse(mgsList.toString());             List list = new ArrayList();             int commitSize = SystemConfig.getIntProperty("mongo.commit.size");             int rowCount = 0;             long start = System.currentTimeMillis();             for (Object dbo : data) {                 rowCount++;                 list.add((DBObject) dbo);                 if (rowCount % commitSize == 0) {                     try {                         coll.insert(list);                         list.clear();                         logger.info(String.format("current commit rowCount = [%d],commit spent time = [%s]s", rowCount,                                 (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));                     } catch (Exception ex) {                         ex.printStackTrace();                         logger.error(String.format("batch commit data to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));                     }                 }             }             if (rowCount % commitSize != 0) {                 try {                     coll.insert(list);                     logger.info(String.format("insert data to mongo has spent total time = [%s]s",                             (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));                 } catch (Exception ex) {                     ex.printStackTrace();                     logger.error(String.format("commit end has error,msg is %s", ex.getMessage()));                 }             }         } catch (Exception ex) {             ex.printStackTrace();             logger.error(String.format("save object list to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));         } finally {             if (db != null) {                 db.requestDone();                 db = null;             }         }     } }

LoginerAmountMR类，这是一个统计登录用户数的MapReduce计算类，代码如下：

package cn.mongo.mapreduce;  import java.sql.Timestamp; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List;  import org.bson.BSONObject; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;  import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.MR; import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.PRECISION; import cn.diexun.domain.Kpi; import cn.diexun.util.CalendarUtil; import cn.diexun.util.MongdbManager; import cn.diexun.util.MysqlFactory;  import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBCursor; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.MapReduceOutput; import com.mongodb.ReadPreference;  /**  * @Date Mar 13, 2015  *   * @Author dengjie  *   * @Note use mr jobs stats user login amount  */ public class LoginerAmountMR {     private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoginerAmountMR.class);   // map 函数JS字符串拼接      private static String map() {         String map = "function(){";         map += "if(this.userName != \"\"){";         map += "emit({" + "kpi_code:'login_times',username:this.userName,"                 + "district_id:this.districtId,product_style:this.product_style,"                 + "customer_property:this.customer_property},{count:1});";         map += "}";         map += "}";         return map;     }       private static String reduce() {         String reduce = "function(key,values){";         reduce += "var total = 0;";         reduce += "for(var i=0;i list = new ArrayList();             while (cursor.hasNext()) {                 DBObject obj = cursor.next();                 BSONObject key = (BSONObject) obj.get("_id");                 BSONObject value = (BSONObject) obj.get("value");                 Object kpiValue = value.get("count");                 Object userName = key.get("username");                 Object districtId = key.get("district_id");                 Object customerProperty = key.get("customer_property");                 Object productStyle = key.get("product_style");                 Kpi kpi = new Kpi();                 try {                     kpi.setUserName(userName == null ? "" : userName.toString());                     kpi.setKpiCode(key.get("kpi_code").toString());                     kpi.setKpiValue(Math.round(Double.parseDouble(kpiValue.toString())));                     kpi.setCustomerProperty(customerProperty == null ? "" : customerProperty.toString());                     kpi.setDistrictId(districtId == "" ? 0 : Integer.parseInt(districtId.toString()));                     kpi.setProductStyle(productStyle == null ? "" : productStyle.toString());                     kpi.setCreateDate(collName.split("_")[2]);                     kpi.setUpdateDate(Timestamp.valueOf(CalendarUtil.formatMap.get(PRECISION.HOUR).format(new Date())));                     list.add(kpi);                 } catch (Exception exx) {                     exx.printStackTrace();                     logger.error(String.format("parse type or get value has error,msg is %s", exx.getMessage()));                 }             }             MysqlFactory.insert(list);             logger.info(String.format("store mysql spent time is %ss", (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));         } catch (Exception ex) {             ex.printStackTrace();             logger.error(String.format("run map-reduce jobs has error,msg is %s", ex.getMessage()));         } finally {             if (db != null) {                 db.requestDone();                 db = null;             }         }     } }

到此，相信大家对"MongoDB集群的基本操作讲解"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！