数据库 - 一文看懂MongoDB

1. 媒介

MongoDB 是一种基于文档的 NoSQL 数据库管理体系，使用 JSON 样式的 BSON 格式存储数据，具有灵活的数据模型和良好的扩展性，实用于大数据、高并发和快速开辟的场景。

2. MongoDB结构

数据库(Database)：MongoDB中的数据库是一个容器，包含了多个聚集。
聚集(Collection)：类似关系数据库中的表，存储在数据库当中。文档存放在聚集中不需要类似的结构
文档(Document)：MongoDB中的数据记录，使用BSON(二进制JSON)的形式存储，包含嵌套的键值对，数组等文档
字段(Field)：文档的键值对

1. {
2.   "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
3.   "name": "Alice",
4.   "age": 25,
5.   "address": {
6.     "city": "New York",
7.     "zip": "10001"
8.   }
9. }

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3. 安装

Windows用户可以直接进入官网进行安装
安装网址：Download MongoDB Community Server | MongoDB
Mac用户可以通过终端进行安装，以Mac用户为例，使用Homebrew
3.1 Homebrew

Homebrew 是 macOS 上的一个包管理器，旨在资助用户简便地安装、更新和管理软件包（软件和工具）。Homebrew 类似于 Linux 体系上的 apt 或 yum，可以主动解决软件的依赖关系并简化安装流程。

1. /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

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在Homebrew中提供了以下下令方便后续安装包
安装软件包

1. brew install <package_name>

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更新Homebrew及其软件库

1. brew update

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升级已经安装的软件

1. brew upgrade

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列出已安装的软件

1. brew lost

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卸载软件包

1. brew uninstall <package_name>

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3.2 安装

在终端中输入以下指令，从Homebrew中下载MongoDB

1. brew tap mongodb/brew
2. brew install mongodb-community

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4. 启动

在终端中

1. brew services start mongodb/brew/mongodb-community

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如果下载了MongDB Shell
可以在终端中输入以下下令进入MongoDB Shell

1. mongo

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5. 基于python的MongoDB的使用

5.1 毗连MongoDB

1. from pymongo import MongoClient
2. client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") #本地与MongoDB进行连接配置
4. # 连接到数据库（如果数据库不存在，将在插入数据时自动创建）
5. db = client["my_database"] #创建数据库

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在python中使用mongoDB需要使用当地与其毗连，可以想象为使用python打开了mongoDB这个步伐，下一步就是在步伐中打开或者创建我们的数据库
语法类似于pandas中DataFrame创建新的列

5.2 创建&插入

1. collection = db['collection']

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在数据库中创建新的聚集，类比SQLite创建一张表格用于存储信息 
- 插入一条文档

1. document = {'name':'Alice','age':18,'sex':'Female'}
2. collection.insert_one(document)

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在所对应的聚集中插入一条文档，文档的格式必须以字典的形式进行，由于MongDB数据库存储noSQL类型的数据
- 插入多个文档

1. documents = [{'name':'Louis','age':22,'sex':'Male'},{'name':'Ricardo','age':21,'sex':'Male'}]
2. collection.insert_many(documents)

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面临有多个文档，使用insert_many函数

5.3 查询数据

 5.3.1 根本查询

 • 查询一条文档

1. result = collection.find_one({"name": "Alice"})
2. print(result)

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• 查询多个文档

1. results = collection.find()
2. for result in results:
3.     print(result)

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针对多项数据，MongoDB不会直接返回数据内容，而是返回一个游标对象
游标对象（Cursor）是一种用于逐行遍历和操作数据记录的对象，通常在处理数据库或大数据集时使用。游标对象可以让我们在不一次性加载所有数据到内存的情况下，逐步获取数据，避免因数据量过大导致的内存溢出问题。
通过遍历与循环我们可以将游标对象内部的数据获取

5.3.2 条件查询

1. collection.find_one({'name':'Alice'})

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条件判断的形式是在函数内部传入一个{'key':value}，以字典的形式进行转达

1. collection.find_one({'age':{'$lte':20}})

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还可以使用比较运算符进行一些较为复杂的比较，形式为仍然以字典的形式进行转达,{'key':{'条件判断':用于判断的值}}
以下是MongoDB支持的比较运算符语法

$gt	大于
$lt	小于
$gte	大于等于
$lte	小于等于
$ne	不等于

5.3.3 逻辑运算符

使用逻辑运算符进行更为严酷且细致的筛选数据

1. collection.find_one({'$and':
2.                      [{'age':{'$gte':18}},
3.                       {'name':'Ricardo'}]
4.                     })

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传入形式仍然是{}字典形式，内容格式{'逻辑运算符':[{},{}]}，通过数组[]表达式进行不同条件的毗连，在其内部的判断条件语法与正常的比较运算一致

$and	与/且
$or	或
$not	非
$nor	都不满足

5.4 更新文档

1. collection.update_one({'name':'Alice'},{'$set':{'age':20}})

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在MongoDB中语法段的分割险些都是使用{}
更新文档数据内容使用update_one函数，此中第一项传入条件判断，找到需要被更新的文档；第二项传入更新文档的内容，上述的例子将age的值修改为20 

5.5 删除文档

1. db.my_collection.delete_one({ name: "Alice" })

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1. db.my_collection.delete_many({ age: { $lt: 30 } })

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传入一个条件判断，删除对应的文档
deleteOne函数删除单条文档；deleteMany函数删除多条文档

5.6 索引与性能优化

创建索引，根据索引进行查找可以加速查询，但会占用内存空间；以空间换时间
创建索引

1. db.my_collection.createIndex({ age: 1 })  // 1表示升序，-1表示降序

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查看所有索引 

1. db.my_collection.getIndexes()

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删除索引 

1. db.my_collection.dropIndex("age_1")

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5.7 关闭毗连

5.7.1 手动关闭

1. client.close()

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5.7.2 主动关闭

使用 with 语句（上下文管理器）来主动管理毗连，离开 with 代码块后会主动关闭毗连：

1. from pymongo import MongoClient
3. with MongoClient("mongodb://localhost:27017/") as client:
4.     db = client["my_database"]
5.     collection = db["my_collection"]
6.    
7.     # 执行查询或其他操作
8.     for document in collection.find():
9.         print(document)
10. # 离开 'with' 块后，连接会自动关闭

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之后在终端中退出MongoDB

1. exit

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6. MongoDB shell与Python中语句的区别

MongoDB Shell使用的是JavaScript风格的下令行语法，而PyMongo则是Python语言的语法
MongoDB Shell中的函数首个单词一般是小写紧接着的单词首字母大写，pymongo则使用下划线"_"进行分割
例如delete_one函数，在MongoDB Shell中语法为deleteOne

7. MongoDB的优点与缺点

7.1 优点

- 灵活的数据模型：MongoDB使用文档存储（BSON格式），答应存储复杂的数据结构。这种灵活性使得数据库能够适应变化的需求，不需要事先定义模式。

- 高性能：MongoDB在读写操作上表现出色，特殊是在处理大规模数据时。通过内存映射文件和高效的索引机制，它能够快速检索数据。

- 横向扩展能力：MongoDB支持水平扩展，可以通太过片（sharding）将数据分布在多个服务器上，以处理不断增长的存储需求和负载。

7.2 缺点

- 数据冗杂：为了实现高性能，MongoDB常常采用数据冗余的方式（例如，嵌套文档）。这大概导致数据的一致性问题，需要在应用层进行额外的管理。

- 缺乏复杂的查询能力：虽然MongoDB支持多种查询，但某些复杂的查询（如毗连查询）大概不如关系数据库容易实现，或者需要更多的开辟工作。

- 内存使用高：MongoDB依赖于内存映射来进步性能，大概需要更多的内存资源来有效运行。大规模的数据集大概导致高内存消耗。

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