MongoDB+MongoVUE安装及入门

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-05-20 04:26 193阅读 0赞

### 前言及概念 ###

据说nodejs和mongoDB是一对好基友，于是就忍不住去学习了解了一下MongoDB相关的一些东西， 那么，MongoDB是什么？这里的五件事是每个开放人员应该知道的：

1.  MongoDB是一个独立的服务器;
    
     *  如MySQL或PostreSQL 一样，MongoDB提供侦听端口以便接入。它提供了用于查询，创建，更新和删除的工具。从理论上讲，你使用它的工作方式相同：连接，执行任务并关闭连接
2.  它是基于文档的，而不是基于表格的;
    
     *  MongoDB 没有结构化语言。如果你想创建一个新的文档类型，你不用做任何事来告诉数据库关于这些数据的结构，而仅仅是存到数据库中即可。
     *  简单的说，MongoDB使用类似JavaScript或PHP 的类型处理方式。也就是说，数据库是灵活的弱类型。
     *  虽然有一些数据是有限制条件的（大块的数据可能需要一些明确的处理），但在大多数情况下，你可以像写PHP代码一样编写你的MongoDB代码。
3.  它是非结构化的;
    
     *  还记得这些你写的数据库抽象层吗？还记得那些你处理过的ORM层吗？现在，你可以将它们全部丢弃。在MongoDB中你不需要他们。MongoDB没有很多查询语句。在大多数情况下，只需给它一个数组指定你想要的信息，然后它会给你返回文档的数组。如果你想运行一些非常复杂的查询(如Map-Reduce操作)，可以向MongoDB传递JavaScript，其内部的JavaScript引擎可以解析这个脚本
4.  不必去学习另一种查询语言;
    
     *  开发时间也短，因为没有结构需要管理和很少（如果有的话）的数据映射。
     *  学习曲线很平滑，因为没有新的查询语言学习。代码是简洁的。毕竟，无须任何其他ORM，封装可以非常简单。你的代码是未来的保证。向你的对象增加更多的字段是很轻松的。因此，需求变化了，你可以很快修改代码以便适应。
     *  MongoDB足以让我意识到它有改变游戏规则的潜力。这也是让大家主张使用新一代的文档数据库代替基于SQL的关系数据库的原因。将关系数据库留在尘土里，更可能的是让它们做它们能做好的事情：存储属于行和表的数据。
     *  MongoDB 是用C++开发的面向文档的数据库，也就是反传统的数据库范式来设计的，把相关的对象都记录到一个文档里，每个文档内是schema-free的，也就是列名可以自由定义，比较灵活，特别是面对业务逻辑多变的应用场景十分给力。数据以BSON（类似JSON）的格式二进制存储。不好的地方就是可能带来一定的数据冗余和存储开销。
     *  另外，MongoDB的索引机制和MySQL等数据库是一样的，可以利用传统的关系数据库的经验来使用MongoDB的索引。
     *  不像其他很多NoSQL产品由个别工程师根据应用场景开发出来的，MongoDB是有一个专门的公司 10gen 来维护。有一点要注意的是，MongoDB自己是不管理内存的，无法指定内存大小，完全交给操作系统来管理，因此有时候是不可控的，在生产环境使用必须在OS层面监控内存使用情况。
5.  它具有强大的主流开发语言支持，如C\#、C++、Java、PHP、Perl、Python、Ruby。

### 环境安装 ###

#### MongoDB的安装 ####

*  下载mongoDB   
    [MongoDB官网地址][MongoDB]   
    [个人百度云盘地址][Link 1]，版本为:mongodb-win32-x86\_64-2008plus-ssl-v3.0-latest-signed.msi   
    ![20160309100256076][]
 *  安装   
    ![20160309101228873][]
    
    ![20160309101545062][]
    
    ![20160309104940606][]
    
    ![20160309104955589][]
    
    ![20160309105103326][]
    
    ![20160309105119717][]
    
    ![20160309105239233][]
    
    ![20160309105550940][]

到这里mongodb就已经安装成功了。

*  创建存储数据的文件夹   
    如下图，在D盘下创建一个用于装数据的data文件夹。   
    ![20160309105841205][]
 *  指定数据存储路径并启动服务
    
     *  在cmd下进入刚刚mongoDB安装的路径，如下图:   
        ![20160309110550068][]
     *  启动服务   
        执行指令：mongod –dbpath D:\\data(这里注意前面是两个-，markdown不知道为什么显示出来就只有一个-了,见下图中的指令)，其中D:\\data为数据存放的位置。如下图这启动成功。   
        ![20160309110758834][]
     *  验证服务是否已经启动   
        在浏览器下打开:[http://localhost:27017/][http_localhost_27017]，如果出现下图效果则说明服务已经启动成功:   
        ![20160309111225242][]

#### MongoVUE安装 ####

*  下载MongoVUE   
    [个人网盘下载][Link 2]   
    下载解压后效果如下:   
    ![20160309113700679][]
 *  安装   
    如下图:   
    ![20160309142903320][]
    
    ![20160309142920382][]
    
    ![20160309142938414][]
    
    ![20160309145659314][]
    
    ![20160309145713534][]
    
    不多做解释，到此MongoVUE已经安装完成.
 *  破解   
    将解压zip下“破解补丁”文件夹中的“MongoVUE.exe”文件替换到安装文件目录下，如下图：   
    ![20160309151913685][]   
    替换到   
    ![20160309151936374][]   
    到此，破解已经完成。

### 建立连接 ###

*  先打开MongoVUE，按如下图流程   
    ![20160309152059829][]
    
    ![20160309152115017][]
    
    ![20160309152125783][]
    
    ![20160309152230905][]
    
    ![20160309152242389][]

### 基础操作 ###

#### 创建表 ####

*  右键数据库，点击add Collection，如下图：   
    ![20160309153323581][]
    
    ![20160309153353050][]
    
    ![20160309153449708][]

--------------------

#### 添加数据 ####

*  选择刚刚添加的表，右键，选择Insert/Import Documents，如下图：   
    ![20160309153914521][]
    
    ![20160309154341203][]
    
    查看log日志   
    ![20160309154501742][]
    
        db.Test.insert({ Name:"张三", Age:23, Sex:"男", Add:"XXX市XXX号XXX街道XXX号" });
    
     *  1
     *  2
     *  3
     *  4
     *  5
     *  6

--------------------

#### 查询 ####

*  如下图,最基础的查询:   
    ![20160309155608907][]
    
     *  基本查询，在\{find\}中输入Json   
        如:\{Name:”张三”\}   
        
        
            db.Test.find({ "Name" : "张三" }).limit(50);
            db.Test.find({ "Name" : "张三" }).limit(50).explain();
        
         *  1
         *  2

--------------------

#### 日期查询 ####

*  需要通过ISODate函数将日期进行格式话，如：\{“InsertDate”:ISODate(“2016-03-09T16:00:00Z”)\}
    
     *  查询大于，小于,大于等于,小于等于   
        ![20160309160600828][]
        
            db.Test.find({ "Age" : { "$gt" : 50 } }).limit(50);
            db.Test.find({ "Age" : { "$gt" : 50 } }).limit(50).explain();
        
         *  1
         *  2
        
            \$lt：小于
            \$lte：小于等于
            \$gt：大于
            \$gte：大于等于
        
         *  1
         *  2
         *  3
         *  4
         *  5
     *  右击表格，点击Find2，比Find多了一个where；写表达式,如下图：   
        ![20160309161447619][]
        
            db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50);
            db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).explain();
        
         *  1
         *  2

--------------------

#### 排序$\{Sort\} ####

*  如下图，在$\{Sort\}中输入Json:\{Age:-1\},即对Age字段进行排序：   
    ![20160309162210771][]   
    注：当大于0的时候为升序，小于0的时候则为降序   
    `db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).sort({ "Age" : -1 });  db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain(); `

--------------------

#### 查询字段$\{Fields\} ####

*  如下图，查询\_id和这些个字段\{Name:1,Age:1\}   
    ![20160309164305014][]
    
        db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 1, "Age" : 1 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 });
        db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 1, "Age" : 1 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain();
    
     *  1
     *  2
    
    注：当等于1的时候，就是查询\_id和和等于1的字段；当如果等于0时，就是查询除了等于0的字段之外的所有字段,如下图:
    
    ![20160309164825894][]
    
        db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 0, "Age" : 0 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 });
        db.Test.find({ "$where" : "this.Age==23 || this.Age==50" }, { "Name" : 0, "Age" : 0 }).limit(50).sort({ "Age" : -1 }).explain();
    
     *  1
     *  2

--------------------

#### skip跳过 ####

*  当skip>0的时候表示跳过多少行，比如skip=1，表一起有2条数据,那么就只会查询出第二条数据。

--------------------

#### Limit分页 ####

*  表示每次查询多少行，0的时候标识查询所有，>0则查询指定的行数。

--------------------

#### 修改 ####

*  右键表，选中update   
    ![20160309171346116][]
    
        db.Test.update({ "Age" : 24, "$isolated" : "true" },{$set:{Age:27,}});
        db.Test.find({Age:24});
    
     *  1
     *  2

--------------------

#### 删除数据 ####

*  右键表，选中remove，在窗口中输入如下json即可完成删除   
    ![20160309171756168][]
    
        db.Test.remove({ "Age" : 26 });
    
     *  1

Over,后续有进一步研究，持续完善…

[MongoDB]: https://www.mongodb.org/downloads/#production
[Link 1]: http://pan.baidu.com/s/1hrn1gNy
[20160309100256076]: /images/20220520/98be8a5a6a724630be6529108705aadb.png
[20160309101228873]: /images/20220520/378f1c4a3c544ee186f387f0d5bc19b0.png
[20160309101545062]: /images/20220520/4ac0f0899f3546788dc98039b93d02fd.png
[20160309104940606]: /images/20220520/007a34d1ab1a4280a45a4893282d59cf.png
[20160309104955589]: /images/20220520/206b8b17ea5c48739852b0475f3fd619.png
[20160309105103326]: /images/20220520/acc88e4fef064555aef9ad03ae266fc4.png
[20160309105119717]: /images/20220520/91efa149140940b1a2fa622a7a033298.png
[20160309105239233]: /images/20220520/e3fedf5f858140f9972b4cb756aeda6e.png
[20160309105550940]: /images/20220520/abf0ab74327b404281ac473881b9b2ed.png
[20160309105841205]: /images/20220520/42bc6fe476314318b57d5da72b83acd0.png
[20160309110550068]: /images/20220520/e03caa2310d745039dda33bd661192b8.png
[20160309110758834]: /images/20220520/18e351211822444782c34a5970ebeb3f.png
[http_localhost_27017]: http://localhost:27017/
[20160309111225242]: /images/20220520/2747c74205064c81b16ec6106d30cc2b.png
[Link 2]: http://pan.baidu.com/s/1o6SWnW2
[20160309113700679]: /images/20220520/21a73cfcb2544a558e43664fad9271a5.png
[20160309142903320]: /images/20220520/04589634983b4fc69bf204a421b740f0.png
[20160309142920382]: /images/20220520/8ed9e27f58654151b283aa2ac14f8f31.png
[20160309142938414]: /images/20220520/a9a52e50b3044783a42f3464214d526d.png
[20160309145659314]: /images/20220520/e4a62a0df7d04c5c82cc6d78755eec7f.png
[20160309145713534]: /images/20220520/6e700ec8035242be92a9336d4cbcd7a1.png
[20160309151913685]: /images/20220520/a98d7305d0d745d8b8005c1d7a35a762.png
[20160309151936374]: /images/20220520/b9bf955b08cb41e598296ebbfd4c72af.png
[20160309152059829]: /images/20220520/c9c4fdf83986469aabeb1c3d8105f589.png
[20160309152115017]: /images/20220520/4326397be46342c2ba3bc3aed016b4ad.png
[20160309152125783]: /images/20220520/2423dec9720344aeaa95e75356b2ecd4.png
[20160309152230905]: /images/20220520/04a8504745c940a291a6d73c1f44299a.png
[20160309152242389]: /images/20220520/cc85808830684055b27f7e470181998a.png
[20160309153323581]: /images/20220520/ed4f7623c6964006b6c3dc9e05184230.png
[20160309153353050]: /images/20220520/59880061b65e4374be476b8049f545f2.png
[20160309153449708]: /images/20220520/556c93a8eb3c40cebd828b78ca58f9ad.png
[20160309153914521]: /images/20220520/b52b953012874e69864e59ff85a4b780.png
[20160309154341203]: /images/20220520/031b5887b6044fc38a292a0eeca15885.png
[20160309154501742]: /images/20220520/aa619352d137421bb4e4491c525fdb8e.png
[20160309155608907]: /images/20220520/405d623a19614b3587a1bfcb9ecad167.png
[20160309160600828]: /images/20220520/d1b970bebf6e43d09c353dcea7fb5603.png
[20160309161447619]: /images/20220520/3c14c3af6a3d45dc826d1f986149f735.png
[20160309162210771]: /images/20220520/4f431fac0d384c839f4b59c416d05569.png
[20160309164305014]: /images/20220520/ffb88d9664274e68a9d33daf4a6f9c8d.png
[20160309164825894]: /images/20220520/a815a51a0f9b4392a9b2afeb082ff952.png
[20160309171346116]: /images/20220520/3842f9e534ee4b399d1c05d8025d8c28.png
[20160309171756168]: /images/20220520/aed9a5c39dd745b2a6b4236043fd99f0.png