MongoDB 初學者教程：通過簡單的步驟學習 MongoDB

MongoDB 是一個文檔數據庫和領先的開源 NoSQL 數據庫。 它是用 C++ 編寫的，是一個面向文檔的 NoSQL 數據庫，用於大容量數據存儲、內容管理和交付、移動和社交基礎設施、用戶數據管理等。

它由一個數據模型組成，您可以使用它來表示層次關係。 它依賴於帶有可選模式的類 JSON 文檔，並且不使用傳統關係數據庫中使用的行和表。 具有鍵值對的文檔是 MongoDB 中數據的基本單元。

MongoDB 以 JSON 格式存儲數據。 它的高需求主要基於它對任何屬性的索引、複製和高可用性、自動分片、豐富的查詢、快速的就地更新和豐富的社區支持。 讓我們深入了解 mongodb 查詢教程。

MongoDB 功能

這個面向數據的數據庫的可用性取決於 Mongo DB 的某些完整特性：-

• 每個數據庫都由進一步包含文檔的集合組成。 這些文檔及其大小和內容可能會根據字段數量的不同而有所不同。
• 文檔結構基於開發人員如何在他們的程序中構建類和對象。
• 這些行不需要預定義的架構，因為您可以隨時隨地創建字段。
• 使用 MongoDB 數據模型，您可以表示用於存儲數組和其他復雜結構的層次關係。
• MongoDB 環境具有很強的可擴展性。
• 應用程序對像不需要轉換或映射到數據庫對象。
• 內部存儲器存儲窗口工作集，可以更輕鬆地訪問數據。
• 單個對象的結構清晰。
• 沒有任何復雜的連接。
• 其深度查詢能力支持對文檔的動態查詢。

此外，請查看我們的數據科學課程以提高自己的技能。

關於 MongoDB 和 RDBMS 你需要知道的事情

MongoDB 是一個面向文檔的跨平台數據庫，可提供高性能、有效的可擴展性和高可用性。 它基於文檔和集合工作。 MongoDB 中的每個數據庫都有其獨特的文件集，理想情況下，單個 MongoDB 服務器具有多個數據庫。

另一方面，Collection 是一組 MongoDB 文檔，相當於 RDBMS 表。 它存在於單個數據庫中，並且不強制執行模式。 集合中的 Documents 可以有不同的字段，並且集合中的所有文檔都具有相關或相似的目的。 一組鍵值對稱為具有動態模式的文檔，其中同一集合中的文檔不需要具有相同的結構或字段集。

您將在下表中找到 RDBMS 術語與 MongoDB 的關係。

MongoDB和SQL數據庫之間的區別

MongoDB 比 SQL 更靈活，並提供更好的數據可用性。 它還具有便攜性和可擴展性。 SQL 數據庫以其持久性和一致性而聞名。 因此，最好的數據庫解決方案取決於所涉及的項目類型。

MongoDB 更適合開發管道，而 SQL 數據庫則非常適合可靠的組織數據事務。 MongoDB 非常適合處理和處理非結構化數據。 此 NoSQL 數據庫是提供數據管道和應用程序（例如實時分析）的最佳替代方案之一。

MongoDB 非常適合與物聯網設備和移動/Web 應用程序一起工作。 由於其靈活性和平滑擴展的能力，它正迅速成為全球開發人員的首選。

雖然 SQL 數據庫非常適合處理結構化數據、數據科學和高級組織任務，但 MongoDB 通過有效開發軟件或在線服務來滿足現代開發人員和企業的需求。

如何使用 MongoDB 的示例

存儲嵌套數據結構

在文檔中嵌套對象的能力是 MongoDB 的最大特性之一。 為了將數據嵌入文檔中，開發人員在 MongoDB 中構建數據，而不是將其分解為各種集合。

這是一個例子：-

{_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

電子郵件：“[email protected]”，

名稱：{給定：“Lily”，家庭：“Mona”}，

年齡：31，

地址：[{標籤：“家”，

街道：“貝克街 22 1b 號”，

城市：“倫敦”，

狀態：“ENG”，

郵編：“NW1 6XE”，

國家：“英國”}，

{標籤：“媽媽”，

街道：“公園街 555 號”，

城市：“湖城”，

省：“安大略省”，

國家：“CA”}]

}

名稱字段是在地址字段中具有給定和姓氏組件的嵌套對象，其中多個地址存儲在一個數組中。 每個地址都可以有不同的字段，以便於存儲其他數據類型。

使用 MongoDB 外殼

MongoDB shell 主要用於導航、操作和檢查文檔數據。 當 MongoDB 在本地機器上運行時，啟動 shell 在標準端口上的 localhost 連接到 MongoDB。 如果您需要連接到 MongoDB Atlas 集群或其他遠程實例，請確保在命令 mongo 之後添加連接字符串。

您將在下面找到快速的 shell 示例：-

列出集合

> 使用我的數據庫；

> 展示收藏；

用戶

帖子

>

列出數據庫

> 顯示數據庫；

管理員0.000GB

配置 0.000GB

本地0.000GB

我的數據庫 0.004GB

>

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查找集合中的第一個文檔

> db.users.findOne()

{

“_id”：ObjectId（“5ce45d7606444f199acfba1e”），

“名字”：{給定：“安娜”，家庭：“史密斯”}，

“電子郵件”：“電子郵件@example.com”

“年齡”：36

}

>

計算集合中的文檔

> 使用我的數據庫；

> db.users.count()

20234

>

按 ID 查找文檔

> db.users.findOne({_id: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”)})

{

“_id”：ObjectId（“5ce45d7606444f199acfba1e”），

“名字”：{給定：“安娜”，家庭：“史密斯”}，

“電子郵件”：“電子郵件@example.com”，

“年齡”：36

}

>

查詢 MongoDB 集合

MongoDB 查詢語言 (MQL) 中的相同語法用於可用於高級查詢的文檔。 您將在下面找到 MongoDB 查詢示例：

查找數量有限的結果

> db.users.find().limit(10)

…

>

按姓氏查找用戶

> db.users.find({“name.family”: “Smith”}).count()

1

>

請注意，我們將“name.family”括在引號中，因為它在中間有一個點。

按數值範圍查詢文檔

// 所有具有“likes”字段且數值大於 1 的帖子：

> db.post.find({likes: {$gt: 1}})

// 所有點贊數為 0 的帖子

> db.post.find({likes: 0})

// 所有不完全有 1 個讚的帖子

> db.post.find({likes: {$ne: 1}})

按字段排序結果

// 按年齡排序，升序（最小值在前）

> db.user.find().sort({年齡: 1})

{

“_id”：ObjectId（“5ce45d7606444f199acfba1e”），

“名字”：{給定：“亞歷克斯”，家庭：“史密斯”}，

“電子郵件”：“電子郵件@example.com”，

“年齡”：27

}

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

電子郵件：“[email protected]”，

姓名：{給定：“Jesse”，家庭：“Xiao”}，

年齡：31

}

>

// 按年齡排序，降序（最大值在前）

> db.user.find().sort({年齡: -1})

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

電子郵件：“[email protected]”，

姓名：{給定：“Lilly”，家庭：“Mona”}，

年齡：31

}

{

“_id”：ObjectId（“5ce45d7606444f199acfba1e”），

“名字”：{給定：“安娜”，家庭：“史密斯”}，

“電子郵件”：“電子郵件@example.com”，

“年齡”：36

}

>

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結論

MongoDB 的可擴展性使其成為使用最廣泛的數據庫之一，因為它在軟件開發和數據科學領域提供了許多好處。 在這些領域從事職業是一個有利可圖的選擇。 upGrad 的數據科學執行 PG 計劃是您在數據科學和其他相關領域開始職業生涯的好地方。