安装和使用MongoDB

摘要：下安装和配置安装由于我正好有一个的服务器，所以顺便来试试下安装。下安装其实也很简单，使用对应的包管理器可以比较方便的安装和启动。首先需要安装包，如果使用的话非常简单，右键点击项目，选择管理安装的包，然后搜索并安装即可。

MongoDB是一个著名的NoSQL数据库，顾名思义就是不使用SQL的数据库，目前在很多场景都有使用。如果你不喜欢使用笨拙的各种SQL数据库，可以尝试使用一下MongoDB，会有不一样的感受。本文就是一篇简单的Windows下的安装和使用教程。

首先，先到MongoDB官网下载页下载社区版的服务器，由于这里是Windows系统，所以当然下载Windows版本的。注意我们要下载的是社区版，而不是导航条第一个的Atlas。如你所见，MongoDB官网是一个商业化的网站，Atlas正是它提供的一个商业版服务，可以让我们连接到他们的服务器。

具体版本默认第一个就可以了，功能最全，带有SSL支持。注意三个版本都是64位的，所以32位的操作系统无法运行。下载完成之后安装即可，大约150M左右的安装包，很快就可以安装完毕。

对于我来说，我将其安装到了D:Program FilesMongoDB。等到安装完成，打开D:Program FilesMongoDBServer3.4in就会发现MongoDB的一系列程序，主要用到的就是mongo.exe（客户端）和mongod.exe（服务端）。为了使用方便，最好把这个路径添加到环境变量中，以后就可以直接在终端中使用这些命令了。首先要做的事情当然是启动服务端。在终端直接执行mongod命令即可。

mongod

然后你就会发现如图所示的错误。

当然具体错误图里面说的很清楚了，没有数据文件夹。默认Windows版本，会在你安装盘符下寻找data/db文件夹作为数据文件夹，我的D盘上自然没有，所以会出现错误。解决办法很简单，在命令上添加--dbpath参数即可。

mongod --dbpath d:	estmongodbdata

当然还可以使用配置文件。配置文件名字可以随便起，但是格式必须是YAML格式的。例如我希望让可执行文件目录下的data文件夹作为数据文件夹，并且对于每个多带带的数据库都有自己的目录，就可以这么配置（别忘了创建对应文件夹）。关于配置文件的详细文档可以参考官方Configuration File Options。

storage:
  dbPath: data
  directoryPerDB: true

配置完成后，使用-f或者--config参数来指定配置文件。

mongod --config /etc/mongod.conf
mongod -f /etc/mongod.conf

这样，MongoDB服务器就可以成功启动了。

每次启动都要输入命令很麻烦，MongoDB提供了注册为Windows服务的功能。本来一开始我是用的winsw来注册服务的，然后发现MongoDB官方就带了这个功能。所以来介绍一下。

其实很简单，打开上面介绍的配置文件，然后添加下面一节内容，具体名称自己修改。这里用户名和密码不是必须的。这里日志设置是必须的，不然会提示无法安装Windows服务。

storage:
  dbPath: "D:Program FilesMongoDBServer3.4data"
  directoryPerDB: true
processManagement:
  windowsService:
    serviceName: MongoDB
    displayName: MongoDB
    description: MongoDB
    serviceUser: 
    servicePassword: 
systemLog:
  destination: file
  path: "D:Program FilesMongoDBServer3.4mongod.log"

然后在运行服务端的时候添加--install参数，而且这里的配置文件路径必须使用绝对路径。别忘了使用管理员权限的cmd或者Powershell来运行。

mongod -f "D:Program FilesMongoDBServer3.4config.yaml" --install

安装之后的服务默认是开机自启的，不过没有启动，所以还需要我们手动启动。手动在服务中启动，或者在管理员权限的Powershell中执行下面的命令。

Start-Service MongoDB

如果没有修改端口号等配置的话，可以直接连接。

PS C:WINDOWSsystem32> mongo
MongoDB shell version v3.4.10
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
MongoDB server version: 3.4.10
Server has startup warnings:
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2017-11-20T04:48:38.135+0800 I CONTROL  [initandlisten]
>

由于我正好有一个Dedicenter的服务器，所以顺便来试试Linux下安装。Linux下安装其实也很简单，使用对应的包管理器可以比较方便的安装和启动。例如我的服务器是CentOS 7的系统，所以使用yum包管理器来安装软件。下面的命令同时安装了客户端和服务器端。

$ sudo yum install mongodb-server mongodb

当然我安装完了之后发现了一个问题，那就是CentOS自带的MongoDB版本比较低，现在的版本是3.4，而自带的版本是2.6.所以还是需要自己安装最新版的。具体方法需要搜索。对于CentOS 来说，首先需要创建社区源的文件/etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo，内容如下。

[mongodb-org-3.4]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc

然后安装mongodb-org软件包，会包括客户端、服务端、shell工具等四个软件包。

$ sudo yum install mongodb-org

如果对应的系统还启用了SELinux，那么还需要做一些额外工作，这些工作就需要查看官方文档Install MongoDB Community Edition on Red Hat Enterprise or CentOS Linux了。我的服务器没有SELinux功能，所以不需要这额外的步骤了。

Linux下，MongoDB的数据文件在/var/lib/mongo下，日志文件在/var/log/mongodb下，这些都不需要更改。如果有需要的话，别忘了设置对应的权限。

首先需要编辑一下配置文件/etc/mongod.conf。先来设置一下监听IP，由于这是我的服务器，我希望可以在外网访问数据库，所以把IP这一行注释掉，或者修改成0.0.0.0。其余配置按需求更改。

net:
  port: 27017
#  bindIp: 127.0.0.1  # Listen to local interface only, comment to listen on all interfaces.

然后启动服务端。

sudo systemctl enable mongod
sudo systemctl start mongod

然后输入mongo命令来连接。如果是连接其他主机的服务器，需要使用额外的参数。

mongo -host XXX.XX.XXX.XXX -port 27017

在前面我们一直都没有设置用户名和密码，这可能导致安全问题，登录客户端的时候也同时给了警告。所以我们第一件事情就是设置用户名和密码。这部分可以参考官方文档Enable Auth。

首先先以默认方式登录，然后切换到管理员数据库并新建管理员用户。

use admin
db.createUser(
  {
    user: "admin",
    pwd: "12345678",
    roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
  }
)

然后在重启服务端的时候同时添加--auth参数，或者在配置文件中设置。

security:
  authorization: enabled

服务器启用验证之后，客户端在登录的时候也需要验证。可以在启动的时候通过参数来验证。

mongo --port 27017 -u "myUserAdmin" -p "abc123" --authenticationDatabase "admin"

或者先以无权限方式登录，然后在进行验证。

use admin
db.auth("myUserAdmin", "abc123" )

当然，实际情况中我们肯定不会使用管理员去登录一般数据库（实际上MongoDB也不允许，管理员只有创建用户和角色的权限），所以还需要创建一个普通用户进行访问。在你使用的数据库中创建一个用户，并赋予合适的权限即可。登录方式基本同上，只不过验证数据库改一下就行。

use test
db.createUser(
  {
    user: "myTester",
    pwd: "xyz123",
    roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
             { role: "read", db: "reporting" } ]
  }
)

当然，如果是开发和测试，建立一个万能的管理员用户更加省时。

use admin
db.createUser(
    {
      user: "superuser",
      pwd: "12345678",
      roles: [ "root" ]
    }
)

先来说说MongoDB的增删查改。这一部分的官方文档是MongoDB CRUD Operations，这一块的文档做的非常好，还配有Web控制台可以连接到它的示例数据库，所以我们可以一边阅读文档一边测试命令，非常方便。

首先先选定一个数据库，如果该数据库不存在，会创建这个数据库。

use hello

先来看看插入操作，主要有以下两个方法，分别用于一次性插入一个或多个数据。如果集合不存在，会首先创建这个集合。

db.collection.insertOne()")

db.collection.insertMany()")

下面是一个简单的例子。插入的数据类似JSON格式。

> db.user.insertOne({id:1,name:"yitian",age:24})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5a12bc37f8fe60078d1a24fe")
}
> db.user.insertOne({id:2,name:"zhang3",age:25})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5a12bc93f8fe60078d1a24ff")
}

如果要使用insertMany插入多个数据，需要使用[]来传递一个数组。这是官方文档的例子。

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
   { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
   { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])

首先准备一些示例数据。

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

如果要查询所有数据，直接传递一个空对象。

db.inventory.find( {} )

如果用具体的条件来查询，直接传递具体的键值对{ : , ... }即可。

db.inventory.find( { status: "D" } )

如果使用条件查询的话，需要传递查询属性、运算符以及查询条件{ : { : }, ... }。

# 查询stauts是A或D的
db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )
# 查询status是A，且qty小于30的
db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )
# 查询status是A或qyt小于30的
db.inventory.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )
# 更复杂的查询
db.inventory.find( {
     status: "A",
     $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
} )

更新操作主要使用以下三个函数，用于更新一个、多个或者替换数据。就是切面介绍的查询条件，其余的将在下面介绍。

db.collection.updateOne(, , )

db.collection.updateMany(, , )

db.collection.replaceOne(, , )

先来看看更新一个数据，需要用到$set操作符，用来设置新属性。$currentDate操作符用于设置最后修改时间，如果lastModified属性不存在，就会添加这个属性并设置为当前时间。

db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

类似的，是更新多条数据。

db.inventory.updateMany(
   { "qty": { $lt: 50 } },
   {
     $set: { "size.uom": "in", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

最后是替换数据。

db.inventory.replaceOne(
   { item: "paper" },
   { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 40 } ] }
)

最后来说说。目前这个选项只有一个upsert : true，如果设置为true，那么如果没有查询到相应的数据，会将更新的数据作为新数据插入到数据库中。

删除数据相对来说很简单，语法和前面基本类似。所以直接来看李子坝。

首先是删除所有数据。

db.inventory.deleteMany({})

删除符合条件的所有数据。

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })

删除单条数据。

db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )

官方文档MongoDB CRUD Operations做的很不错的一点就是包含了多种语言的范例，基本上支持了现在所有的主流语言。

官方推荐使用PyMongo库来操作MongoDB。首先需要安装。文档可以参考PyMongo 3.5.1 Documentation。

pip install PyMongo

简单的增删查改例子如下。

from  pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

# 连接数据库
client = MongoClient("localhost", 27017)

# 选择数据库
db = client["hello"]

# 获取集合
user = db.user

# 插入数据
user.insert_one({"_id": 1, "name": "yitian", "age": 24})
user.insert_one({"_id": 2, "name": "zhang3", "age": 25})
user.insert_one({"_id": 3, "name": "li4", "age": 26})

# 更新数据
user.update_one({"_id": 1}, {"$set": {"name": "易天"}})
user.update_many({}, {"$inc": {"age": 1}})

# 查询数据
yitian = user.find_one({"name": "yitian"})
yitian = user.find_one({"_id": 1})
pprint(yitian)

print("------所有数据--------")
for u in user.find():
    pprint(u)

print("------年龄大于25的--------")
for u in user.find({"age": {"$gt": 25}}):
    pprint(u)

# 删除所有数据
user.remove({})

C#和Kotlin是我最喜欢的两门语言。所以顺便来看看如何用C#访问MongoDB。对应的官网文档是MongoDB .NET Driver。

首先需要安装NuGet包，如果使用Visual Studio的话非常简单，右键点击项目，选择管理安装的NuGet包，然后搜索并安装MongoDB即可。下面是个简单的例子。

        public static void Sample()
        {
            var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017");
            var db = client.GetDatabase("hello");
            var user = db.GetCollection("user");
            user.InsertOne(new BsonDocument
            {
                {
                    "name", "yitian"
                },
                {
                    "_id", 1
                },
                {
                    "age", 25
                }
            });
            user.InsertOne(new BsonDocument
            {
                {
                    "name", "li4"
                },
                {
                    "_id", 3
                },
                {
                    "age", 24
                }
            });

            Console.WriteLine("查询单条数据");
            var filter = Builders.Filter.Eq("_id", 1);
            Console.WriteLine(
                user.Find(filter).First()
            );
            Console.WriteLine("更新用户姓名");
            user.FindOneAndUpdate(filter, Builders.Update.Set("name", "易天"));

            Console.WriteLine("条件查询大于25的");
            filter = Builders.Filter.Gte("age", 25);
            user.Find(filter).ToList().ForEach(e => Console.WriteLine(e));

            Console.WriteLine("所有数据");
            user.Find(new BsonDocument()).ToList().ForEach(e => Console.WriteLine(e));

            user.DeleteMany(new BsonDocument());
        }

最后来介绍一下几个图形客户端，方便我们对数据进行可视化处理。

第一个就是MongoDB官方的图形客户端Compass，用起来还可以。

第二个叫MongoBooster，是一个MongoDB的IDE，智能提示和补全比较方便，同时支持流式API方便查询。

第三个是Robo 3T，原名叫做Robomongo，是一个轻量级图形客户端。如果希望更多功能，还可以下载使用Studio 3T，一个智能IDE。

最后说一下我对MongoDB的感受。它是一个比较轻量级的NoSQL数据库，存储序列化的数据很合适，但是多表查询功能比较弱，要想做到SQL数据库那种复杂的多表查询比较困难。但是如果是个人小项目的话，还是非常推荐使用的，用起来心理作用上比SQL数据库的逼格还是要高一些的。