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MySQL - 关系型数据库 - 语言学习成本高
user_info
id name age
1 yinwangba 73
2 laojin 84
user_info = [
{
"id":1,
"name":yinwangba,
"age":73,
},
{
"id":2,
"name":laojin,
"age":84,
}
]
show dbs 查看所有数据库(已创建在磁盘上的)
db 当前使用的数据库
use db 切换数据库
show tables 查看当前db下的所有数据（表？）
DB DB
table Collections
row Documents
column Field
db.table.insert({
"id":1,
"name":yinwangba,
"age":73,
})
db.user_info.insertOne({name:"ywb",age:73})
db.user_info.insertMany([{name:"dwb",age:999},{name:"lwb",age:999.5}])
查：select * from table
db.table.find()
{,} and 条件
{"$or":[{name:"ywb"},{age:999}]} $or
{"name":{"$in":["ywb","dwb"]}} $in
{hobby:{$all: [0,1,3,5,7,9]}} $all
$gt 大于
$gte
$lt
$lte
$eq :
db.table.update({},{$set:{name:"yinwang"}})
db.user_info.updateOne({age:200},{$set:{name:"200wansui",borthday:new Date()}})
db.user_info.updateMany({age:{$gt:0}},{$set:{age:200}})
db.table.remove({})
db.user_info.deleteOne({name:"dwb"})
db.user_info.deleteMany({name:"200wansui"})
db.table.drop()
"_id":ObjectId("5c2055565859600c44892ec2")
5c2055565859600c44892ec2
Boolean：布尔值，true 或者 false (这里有坑哦~在我们大Python中 True False 首字母大写)
Integer：整数 (Int32 Int64 你们就知道有个Int就行了,一般我们用Int32)
Double：浮点数 (没有float类型,所有小数都是Double)
Arrays：数组或者列表，多个值存储到一个键 (list哦,大Python中的List哦)
Object：如果你学过Python的话,那么这个概念特别好理解,就是Python中的字典,这个数据类型就是字典
Null：空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null
Timestamp：时间戳
Date：存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型,时间戳可以秒杀一切时间类型)
看着挺多的,但是真要是用的话,没那么复杂,很简单的哦
最近有太多的同学向我提起MongoDB,想要学习MongoDB,还不知道MongoDB到底是什么鬼,或者说,知道是数据库,知道是文件型数据库,但是不知道怎么来用
那么好,所谓千呼万唤始出来,现在我就拉给你们看:
一.初识MongoDB 之 什么东西都得先从理论入手,你说是不是啊?
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。
官方给出了以上的解释,那么综上所述,马德 F U C K ! 有效信息太少了(完全没用)
那么让我来用人类的语言讲述一下MongoDB吧
它和我们使用的关系型数据库最大的区别就是约束性,可以说文件型数据库几乎不存在约束性,理论上没有主外键约束,没有存储的数据类型约束等等
关系型数据库中有一个 "表" 的概念,有 "字段" 的概念,有 "数据条目" 的概念
MongoDB中也同样有以上的概念,但是名称发生了一些变化,严格意义上来说,两者的概念即为相似,但又有些出入,不过无所谓,我们就当是以上概念就好啦
光说的话,还是有点儿模糊,就让我们来做一个小例子,进行一个对比吧
下面我们做一张表:
这是我们用关系型数据库做的一张很简单的User表对吧
接下来我们再看一下MongoDB的数据结构:
这......这特么不就是个列表,里面放着三个字典吗?你说的对,如果你理解成了列表和字典,那么证明了你只会Python,在其他语言中它又是别的类型了,我们把这种类型的玩意儿,叫做:Json
那么你就该恍然大悟了吧,MongoDB的每个表(Collection)中存储的每条数据(Documents)都是一个一个的Json,Json中的每一个字段(Key)我们称之为:Field
就此我们引出了三个关键字,Collection也就是关系型数据库中"表"的概念,Documents就是"数据条目",Field就是"字段"
二.MongoDB安装部署 之 你必须得先安装上数据库才能继续装X
关于MongoDB的安装,真的没有难度,真的真的没有难度,来跟着DragonFire一步一步操作,带你Legendary
首先分享给你一个MongoDB 3.4的msi安装包 点击这里可以下载哦(如果不能下载证明我还没搞定分享msi,自己下载一个吧)
安装完成之后,开始进入配置环节,首先我们要进入目录:
"C:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin"
带着你配置环境变量,让X装的更加自然更加美:
之后的操作,windows 7 与 windows 10 不太一样,大同小异啦
windows 10 一路到底的"确定"
windows 7 在这里需要注意的是,Path路径移动到最后,输入:" ;C:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin " 一定要带上 " ; " 哦
因为没有找到windows 7 操作系统的计算机,所以这里只能给windows 7 的同学说声抱歉了
OK!到了这里我们基本已经完成了部分操作了
我们来试一下成果吧
打开cmd窗口进行一次ZB的操作吧
那我们来创建一个" C:\data\db\ "的目录吧
好了目录已经有了,再次ZB试一下
好了开启成功了
那么服务开启了,客户端怎么去连接呢,这时我们需要另一个cmd窗口开启mongo的客户端
到此,我们成功的完成了,服务端的部署开启,还有客户端的链接,如果你还想继续往下学习的话,我给你一句金玉良言
千万别把这两个cmd窗口关了,不然你还得重新打开一次,哈哈哈哈哈哈哈哈!!!!
我们在 MongoDB 之 你得知道MongoDB是个什么鬼 MongoDB - 1 中学习了如果安装部署一个 MongoDB
如果没看到我的金玉良言的话,就重新打开一次客户端和服务端吧
本章我们来学习一下关于 MongoDB的增删改查
一.MongoDB操作 之 原生ORM,根本不存在SQL语句
创建数据库:这里和一般的关系型数据库一样,都要先建立一个自己的数据库空间
嗯嗯嗯嗯,我感受到了你内心的惊呼,瞅瞅你们这些没见过世面的样子
是的,MongoDB设计的比较随意,没有就认为你是在创建,use LuffyCity_Com是不存在的,所以MongoDB就认为你是要创建并使用
这个概念一定要记清楚哦,MongoDB中如果你使用了不存在的对象,那么就等于你在创建这个对象哦
使用了不存在的对象,就代表创建对象,我们使用这一谬论创建一张表(Collection)试试
看来真的不是谬论,真的成功的创建了一个Oldboy的Collection
那么接下来就是在表(Collection)中添加一条数据了,怎么添加呢?
二.MongoDB 之 插入数据(insert insertOne insertMany) 之 Collection 点儿出一切操作 之 insert
insert:插入一条或者多条数据,需要带有允许插入多条的参数,这个方法目前官方已经不推荐喽
db.Oldboy.insert({"name":"DragonFire","age":20})
insertOne: 插入一条数据,官方推荐
我们可以看出来两种方法的返回值截然不同对吧
insertMany:插入多条数据,无需参数控制,官方推荐
这就是我们向LuffyCity_Com.Oldboy中插入了多条数据:
[{
"name":"DragonFire",
"age":20
},{ "name":"WuSir", "age":19}]
这里留下一个数据类型的悬念
插入完成就要查询
三.MongoDB 之 查询数据(find findOne) 之 这里没有findMany
这里不是select,如果你的第一反应是select 证明你关系型数据库没白学
find() 无条件查找:将该表(Collection)中所有的数据一次性返回
db.Oldboy.find({name:"WuSir2b"}) 条件查找:name等于WuSir2b的数据,这里会返回多条结果
说到这里,有的同学不禁要问一下:"_id":ObjectId("乱七八糟一道对看着毫无关系的一对字符串") 是什么,我们插入的时候并没有一个字段(Field)并没有_id这个,
对了这就是MongoDB自动给我们添加到系统唯一标识"_id" 是一个ObjectId 类型,我们会在数据类型中第一个说到他(MongoDB 之 数据类型 最无聊! But 最有用! MongoDB - 3)
findOne()无条件查找一条数据,默认当前Collection中的第一条数据
findOne({age:19}) : 条件查找一条age等于19的数据,如有多条数据则返回更靠前的数据
查询数据的时候,发现了有些数据出现错误了,要修改怎么办呢?
四.MongoDB 之 修改数据(update updateOne updateMany) 之 跟insert一样,不推荐update的写法
update({"name":"DragonFire"},{$set:{"age":21}}):根据条件修改该条数据的内容
把name等于DragonFire中的age改为21,这里要注意的是({"条件"},{"关键字":{"修改内容"}}),其中如果条件为空,那么将会修改Collection中所有的数据
关于$set关键字的解释就是,本节最后再说,留个悬念
updateOne({"age":19},{$set:{"name":"WSSB"}}):根据条件修改一条数据的内容,如出现多条,只修改最高前的数据
把age等于19的所有数据中第一条数据的name改为WSSB
updateMany({"age":19},{$set:{"name":"pig_qi"}}):根据条件修改所有数据的内容,多条修改
把age等于19的所有数据中的name改为WSSB
上述中有一个$set的悬念,这个悬念呀,可能要留到再往后一些了
但是$set:{"name":"WSSB"}我还是要解释一下: $set 是update时的关键字,表示我要设置name属性的值为"WSSB"
那么我们之前说过MongoDB的灵活性,没有就代表我要创建,所以说如果该条Documents没有name属性,他就会自动创建一个name属性并且赋值为"WSSB"
更改了半天,我觉得,这些数据我都不想要了,该怎么办呢?
四.MongoDB 之 删除数据(remove) 之 如果你什么都不写,你讲失去全部的生命力
remove({}):无条件删除数据,这里要注意了,这是删除所有数据,清空Collection
当然了,我现在还不会操作,你看到的截图是我全部都写完之后的截图,如果跟着操作的话,那么你实在是太傻了,哈哈哈哈哈哈哈哈
如果你的数据全没了,那么请再练习一次insertMany([{"name":"DragonFire"}])吧,你多练习一次,总比马上忘记要强吧
remove({"name":"DragonFire"}) : 条件删除name等于"DragonFire"的所有Document
那么到这里呢,增删改查就已经完事儿了
之后我们来说一下MongoDB的数据类型,跟你们透漏一下,MongoDB的数据类型,老(te)有(bie)意(wu)思(liao)了
MongoDB的新篇章开始啦 - 数据类型
https://www.cnblogs.com/xuzhaocai/p/8048177.html
一.MongoDB 之 丰富多彩的数据类型世界
首先我们要先了解一下MongoDB中有什么样的数据类型:
Object ID ：Documents 自生成的 _id
String： 字符串，必须是utf-8
Boolean：布尔值，true 或者false (这里有坑哦~在我们大Python中 True False 首字母大写)
Integer：整数 (Int32 Int64 你们就知道有个Int就行了,一般我们用Int32)
Double：浮点数 (没有float类型,所有小数都是Double)
Arrays：数组或者列表，多个值存储到一个键 (list哦,大Python中的List哦)
Object：如果你学过Python的话,那么这个概念特别好理解,就是Python中的字典,这个数据类型就是字典
Null：空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null
Timestamp：时间戳
Date：存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型,时间戳可以秒杀一切时间类型)
看着挺多的,但是真要是用的话,没那么复杂,很简单的哦
二.MongoDB 之 剖析MongoDB的数据类型
那么我们根据以上所说的数据类型(捡重点说,别整没用的)展开说明:
1.Object ID :
"_id" : ObjectId("5b151f8536409809ab2e6b26")
#"5b151f85" 代指的是时间戳,这条数据的产生时间#"364098" 代指某台机器的机器码,存储这条数据时的机器编号#"09ab" 代指进程ID,多进程存储数据的时候,非常有用的#"2e6b26" 代指计数器,这里要注意的是,计数器的数字可能会出现重复,不是唯一的#以上四种标识符拼凑成世界上唯一的ObjectID#只要是支持MongoDB的语言,都会有一个或多个方法,对ObjectID进行转换#可以得到以上四种信息
#注意:这个类型是不可以被JSON序列化的
这是MongoDB生成的类似关系型DB表主键的唯一key，具体由24个字节组成：
0-8字节是时间戳,
9-14字节的机器标识符，表示MongoDB实例所在机器的不同；
15-18字节的进程id，表示相同机器的不同MongoDB进程。
19-24字节是计数器
2.String :
UTF-8字符串,记住是UTF-8字符串
3.Boolean :
true or false 这里首字母是小写的
4.Integer :
整数 (Int32 Int64 你们就知道有个Int就行了,一般我们用Int32)
5.Double :
浮点数 (MongoDB中没有float类型,所有小数都是Double)
6.Arrays :
{
"_id" : ObjectId("5b163830993ddc4cd4918ead"),
"name" : "LuffyCity",
"teacher" : [
"DragonFire",
"WuSir2B",
"Alex AGod"
]
}
数组或者列表，多个值存储到一个键 (list哦,大Python中的List哦
7.Object :
{
"_id" : ObjectId("5b163915993ddc4cd4918eaf"),
"name" : "LuffyCity",
"course" : {
"name" : "Python",
"price" : 19800
}
}
如果你学过Python的话,那么这个概念特别好理解,就是Python中的字典,这个数据类型就是字典
8.Null :
{
"_id" : ObjectId("5b163a0e993ddc4cd4918eb0"),
"name" : "LuffyCity",
"course" : null
}
空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null
9.Timestamp :时间戳
{
"_id" : ObjectId("5b163bbf993ddc4cd4918eb3"),
"name" : "LuffyCity",
"date" : 1528183743111
}
10.Date :
{
"_id" : ObjectId("5b163ba1993ddc4cd4918eb2"),
"name" : "LuffyCity",
"date" : ISODate("2018-06-05T15:28:33.705+08:00")
}
存储当前日期或时间格式 (我们一般很少使用这个Date类型,因为时间戳可以秒杀一切时间类型)
数据类型就介绍到这里了,接下来我们就要学习一下在数据进行增删改查时,数据类型的特殊用法