基于分布式文件存储的数据库--Mongo

认识Mongo数据库

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

分布式系统

分布式系统（distributed system）由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接（本地网络或广域网）组成。分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。分布式系统可以应用在不同的平台上如：Pc、工作站、局域网和广域网上等。

什么是Nosql?

Nosql，指的是非关系型的数据库。Nosql有时也称作Not Only sql的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

Nosql用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

为什么使用Nosql ?

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那sql数据库已经不适合这些应用了, Nosql 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。

主要特点

• MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
• 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName=“Sameer”,Address=“8 Gandhi Road”)来实现更快的排序。
• 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
• 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
• Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
• MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
• Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
• Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
• Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runcommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
• GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
• MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
• MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
• MongoDB安装简单。

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Mongo历史

• 2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。
• 2012年05月23日，MongoDB2.1 开发分支发布了! 该版本采用全新架构，包含诸多增强。
• 2012年06月06日，MongoDB 2.0.6 发布，分布式文档数据库。
• 2013年04月23日，MongoDB 2.4.3 发布，此版本包括了一些性能优化，功能增强以及bug修复。
• 2013年08月20日，MongoDB 2.4.6 发布。
• 2013年11月01日，MongoDB 2.4.8 发布。

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安装

点击去官网下载对应版本mongo下载，linux版本下载完成解压即可！

Linux下命令安装：sudo yum install libcurl openssl

Mongo的使用

Mongo的默认端口是27017

Mongo兼容MysqL的语句。

创建数据库：

# 如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
use DATABASE_NAME;

查看数据库：

show dbs;

# 示例
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> 

删除数据库：

db.dropDatabase();

创建集合：

# name为表名
db.createCollection(name)

查看集合：

如果要查看已有集合，可以使用 show collections;或 show tables;命令：

删除集合：

# COLLECTION_NAME为集合名
db.COLLECTION_NAME.drop()

插入文档：

# 文档的数据结构和 JSON 基本一样。
# 所有存储在集合中的数据都是BSON格式。
# BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
db.COLLECTION_NAME.save(document)

修改文档：

# 旧数据  新数据
db.code.update({name:"admin"},{$set:{name:"ichpan"}})

移除文档：

# COLLECTION_NAME为集合名
db.COLLECTION_NAME.remove({'title':'MongoDB 教程'})

查询数据：

# find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 sql 的 AND 条件。
# 以易读的方式来读取数据  .pretty()
# 除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

# 查询集合中的所有数据 
db.COLLECTION_NAME.find().pretty()
# 根据查询集查询 query为BSON格式
db.COLLECTION_NAME.find(query).pretty()

备注：mongo中也可以使用逻辑运算符查询数据。

MongoDB 条件操作符:

• (>) 大于 - $gt
• (<) 小于 - $lt
• (>=) 大于等于 - $gte
• (<= ) 小于等于 - $lte

创建索引：

# Key值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，按降序来创建索引指定为-1
db.COLLECTION_NAME.createIndex(keys, options)
 
# 创建一个过期索引  设置expireAfterSeconds
# datetime: 创建索引所在的字段 为date形式 
# expireAfterSeconds：为过期时间 表示300秒后删除数据

db.code.createIndex({"datetime":1},{expireAfterSeconds:300});

createIndex() 接收可选参数,参数如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 “background” 可选参数。 “background” 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	**3.0+版本已废弃。**在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

在项目中使用mongo

将mongo封装成类，使用的时候调用即可。

import pymongo
import pytz  # 时区


class MongoDB:
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017, tz_aware=True,
                                          tzinfo=pytz.timezone("Asia/Shanghai"))
        self.db = self.client.mytornado
        self.table = self.db.code

    def insert_one(self, data):
        return self.table.insert_one(data)

    def find_one(self, data):
        return self.table.find_one(data)

    def find_many(self, data):
        return self.table.find_many(data)

    def remove(self, data):
        return self.table.remove(data)

    def update(self, old_data, new_data):
        return self.table.update(new_data)

小结

mongo使用广泛，成本是低于Redis的，很多公司都是用的是Mongo数据库，我们今天了解了它的历史，基本使用，更多高阶的操作还是得慢慢去看官方文档，感谢观看。