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MongoDB学习资料 在数据爆炸的当下MongoDB 作为非关系型数据库的佼佼者以其独特优势在各领域发光发热。无论是海量数据的存储还是复杂数据结构的处理MongoDB 都能轻松应对。接下来让我们一同深入探索 MongoDB 的学习路径并分享一些实用的学习资料。
学习指南
入门基础
核心概念掌握
MongoDB 基于分布式文件存储采用文档型数据模型。它将数据以 BSONBinary JSON格式存储与传统关系型数据库的表格形式大相径庭。例如一个简单的用户信息文档可表示为
{name: 李四,age: 28,email: lisiexample.com,hobbies: [reading, swimming]
}这种灵活的数据模型让开发者无需花费大量精力在复杂的表结构设计与范式化处理上可根据业务需求自由调整数据结构。
环境搭建
下载安装前往 MongoDB 官方网站https://www.mongodb.com/try/download/community根据操作系统版本下载对应的安装包。Windows 用户按安装向导完成安装注意安装路径与配置选项如是否将其安装为系统服务。Linux 和 macOS 用户可通过包管理器安装以 Ubuntu 为例在终端执行
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb-community启动服务安装完成后启动 MongoDB 服务。Windows 用户可在服务管理器中找到 “MongoDB” 服务并启动Linux 和 macOS 用户在终端执行
sudo systemctl start mongod连接数据库MongoDB 提供 “mongo” 交互式 shell 用于与数据库交互。在命令行输入 “mongo”即可连接本地 MongoDB 实例连接成功后会出现命令行提示符此时便可输入各种 MongoDB 命令进行操作。
基础进阶
数据操作
数据库与集合管理
创建与选择使用 “use” 命令创建或选择数据库。例如要创建或切换到 “my_project_db” 数据库执行
use my_project_db集合操作集合类似关系型数据库的表用于存储文档。使用 “db.createCollection ()” 方法创建集合如创建名为 “products” 的集合
db.createCollection(products)创建后可通过 “db.collectionName” 引用如 “db.products”。还可对集合进行重命名、删除等操作如重命名
db.products.renameCollection (new_products)删除
db.products.drop ()文档操作
插入“insertOne ()” 插入单个文档“insertMany ()” 插入多个文档。向 “products” 集合插入一个产品文档
db.products.insertOne({product_name: Laptop,price: 1200,category: Electronics
})插入多个文档
db.products.insertMany([{product_name: Mouse,price: 20,category: Computer Accessories},{product_name: Keyboard,price: 50,category: Computer Accessories}
])查询使用 “find ()” 方法查询文档。查询 “products” 集合所有文档
db.products.find()查询价格大于 50 的产品
db.products.find({ price: { $gt: 50 } })更新“updateOne ()” 更新单个文档“updateMany ()” 更新多个文档。将 “Laptop” 的价格更新为 1300
db.products.updateOne({ product_name: Laptop }, { $set: { price: 1300 } })删除“deleteOne ()” 删除单个文档“deleteMany ()” 删除多个文档。删除价格小于 30 的产品
db.products.deleteMany({ price: { $lt: 30 } })高级提升
性能优化
索引优化索引能极大提升查询性能。使用 “createIndex ()” 方法创建索引如为 “products” 集合的 “category” 字段创建单字段索引
db.products.createIndex({ category: 1 })除单字段索引还支持复合索引、多键索引等。例如为 “products” 集合的 “category” 和 “price” 字段创建复合索引
db.products.createIndex({ category: 1, price: -1 })创建索引时需根据实际查询场景设计避免过多索引影响写入性能。 聚合框架聚合框架用于复杂数据处理与分析通过 “aggregate ()” 方法及一系列管道操作符实现。例如统计 “products” 集合中每个类别的产品数量
db.products.aggregate([{$group: {_id: $category,count: { $sum: 1 }}}
])复制集复制集保障高可用性与数据冗余。由一组 MongoDB 实例组成一个主节点多个从节点。主节点处理写入操作并同步日志到从节点从节点可分担读取负载。创建复制集需在多个节点启动 MongoDB 实例并配置为成员然后在其中一个节点执行初始化命令。例如
rs.initiate({_id: my_repl_set,members: [{ _id: 0, host: node1:27017 },{ _id: 1, host: node2:27017 },{ _id: 2, host: node3:27017 }]
})实战要点
数据建模
依据业务需求与数据特点设计数据结构。以电商项目为例将商品基本信息、库存、评论等存储在一个文档中利用嵌套文档与数组功能减少数据冗余与复杂关联查询。同时预留扩展空间方便业务拓展时添加新字段与功能。
性能优化
除创建索引外优化查询语句尽量使用覆盖索引减少数据扫描范围。合理设置 MongoDB 的缓存大小、线程池大小等参数充分利用服务器资源。定期进行碎片整理与性能监控及时发现并解决性能问题。 数据安全
启用身份验证设置访问控制列表ACL保护数据库。用户需提供用户名和密码连接数据库并为不同用户分配不同权限如只读、读写权限等。定期进行数据备份并将备份数据存储在安全位置防止数据丢失。
资料分享
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