MongoDB常用命令总结及安装介绍

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  • 命令行启动
  • 配置文件启动
• 停止MongoDB
• 访问MongoDB
  • 数据库命令
    • 用户管理
    • 角色管理
    • 安全认证
    • 集合
    • 文档
    • 索引
    • 使用SQL查询
    • 备份/恢复
    • 导入/导出

MongoDB介绍

MongoDB是免费开源的跨平台NoSQL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，它支持的数据结构非常松散，是类似JSON的二进制形式的存储格式，称为BSON，和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型

MongoDB与关系型数据库类似

MongoDB安装

安装环境：

• 操作系统：CentOS 8.3
• MongoDB版本：6.0.0

进入MongoDB社区版下载页面，选择版本、平台及包格式后下载，可点击【Copy Link】复制链接后用wget命令在线下载安装包

在线安装

wget https://repo.mongodb.org/yum/redhat/8/mongodb-org/6.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-server-6.0.0-1.el8.x86_64.rpm	# 下载
rpm -ivh mongodb-org-server-6.0.0-1.el8.x86_64.rpm	# 安装

此方式可以直接使用命令systemctl start/status/stop/restart/enable/disble mongod.service等管理MongoDB状态

允许远程连接，需在/etc/mongod.conf文件中将第29行bindIp设置为要连接的IP地址，或者允许所有人连接，改为0.0.0.0

也可是使用下文离线安装中介绍的方式管理MongoDB状态，注意：使用离线模式启动后再使用systemctl命令会报错，后续只能使用mongod命令管理状态

离线安装

下载MongoDB时，选择tgz格式的包，上传到服务器，然后执行以下命令

tar -zxf mongodb-linux-x86_64-rhel80-6.0.0.tgz			# 解压
mv mongodb-linux-x86_64-rhel80-6.0.0 /usr/local/mongodb	# 移动到/usr/local/目录并重命名为mongodb
cd /usr/local/mongodb	# 进入mongodb目录
mkdir -p data/db		# 创建data/db目录，在db中存放数据文件
mkdir logs && cd logs && touch mongodb.log && cd ..		# 创建logs目录并在此目录下创建mongodb.log文件，然后返回

启动MongoDB

命令行启动

bin/mongod --dbpath /usr/local/mongodb/data/db/ --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb.log --logappend --port 27017 --bind_ip 0.0.0.0 --fork

• --dbpath：指定数据文件的存放目录

• --logpath：指定日志文件

• --logappend：使用追加方式记录日志

• --port：指定端口，默认是27017

• --bind_ip：绑定访问IP，默认只能本机访问

• --fork：后台方式运行，无此参数则前台运行

• --auth：以安全认证的方式启动，访问数据库前需完成身份认证

更多参数请使用bin/mongod -h查看帮助

配置文件启动

因为命令太长，所以可以改为配置文件的方式启动，创建文件并根据需要将参数写入文件中，比如：在etc目录下创建文件vim /etc/mongodb.conf，并输入以下内容，说明：文件具体参数信息请根据实际所需进行修改，另：使用配置文件启动时后面仍可继续跟其它参数

dbpath=/usr/local/mongodb/data/db			# 数据文件存放目录
logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log	# 日志文件存放目录
bind_ip=0.0.0.0		# 不限制访问IP，允许所有人连接
port=27017			# 使用默认端口
logappend=True		# 以追加方式记录日志
fork=True			# 后台守护进程方式运行

bin/mongod -f /etc/mongodb.conf # 启动MongoDB服务

环境配置

因为每次都要进入MongoDB安装目录才能执行命令，所以可将安装路径配置到环境变量中，打开配置文件vim /etc/profile，添加以下信息

export MONGODB_HOME=/usr/local/mongodb	# 根据实际安装路径修改
export PATH=$PATH:$MONGODB_HOME/bin

重新加载环境变量source /etc/profile后，就可以直接使用命令啦

停止MongoDB

在命令后加参数--shutdown，如mongod -f /etc/mongodb.conf --shutdown

进入数据库后关闭，命令为db.shutdownServer()或db.adminCommand({ shutdown: 1 })

访问MongoDB

命令访问

此方式需要安装基于Javascript开发的MongoDB Shell工具，Linux系统下载对应版本的rpm包，安装后即可使用，Windows系统下载后可以将bin目录路径配置到环境变量中，否则只能在安装目录运行，默认连接本地MongoDB，可以使用参数连接其它数据库，如下所示：

mongosh -u dyd -p 123456 --port 27017 --host 192.166.66.24 admin	# 带身份认证信息连接指定数据库

MongoDB Shell常用命令

可视化工具

工具有很多，比如：Studio 3T、Navicat、MongoDB Compass等，就不多做介绍啦

数据库命令

以下介绍为常用命令，更多命令请查看官方文档

用户管理

首先以普通方式启动MongoDB

mongod -f /etc/mongod.conf

1. 创建用户

   use admin		# 切换到admin库中
   db.createUser({	# 创建名为dyd的用户，赋予admin库超级管理员权限
       user: "dyd",
       pwd: passwordPrompt(), # 提示输入密码，历史命令中不会显示设定的密码
       roles: [{role: "root",db: "admin"}]})
   

   或者不切换数据库，使用db.runCommand()命令创建用户

   db.adminCommand({	# 创建名为myTest的用户，赋予local库可读写权限，admin库只读权限
       createUser: "myTest",
       pwd: "123456",   # 直接明文设定密码
       roles: [ { role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin" },{ role: "read", db: "local" } ]})
   

2. 更新用户

   db.runCommand({	# 更新用户信息
        updateUser: "dyd",
        pwd: passwordPrompt(),
        roles: [
          { role: "read", db: "admin" },{ role: "readWrite", db: "test" }],
        comment: "更新了用户密码、数据库角色权限"
      })
   

3. 获取用户信息

   db.getUser("dyd")	# 查找用户
   db.runCommand({usersInfo:  { user: "dyd", db: "admin" },showPrivileges: true})	# 获取指定用户信息
   show users	# 查看当前数据库中所有用户
   

4. 赋予用户角色及其权限

   db.runCommand({		# 给当前数据库中的用户添加权限
   	grantRolesToUser: "dyd",
     roles: ["userAdmin","dbAdmin"],
     comment: "给dyd用户多加两个角色"
   })
   

5. 撤销用户绑定的角色及其权限

   db.adminCommand({ 	# 因为readWriteAnyDatabase角色必须在admin库下操作，所以命令使用adminCommand()
   	grantRolesToUser: "myTest",
     roles: [{ role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin" },{ role: "read", db: "local" }],
     comment: "撤销dyd用户的两个角色"
   })
   

6. 修改用户密码

   db.changeUserPassword("dyd", "654321")
   

7. 删除用户

   db.dropUser("admin")
   

角色管理

以下为常用内置角色，也可以自定义角色，更多角色介绍及操作请查看官方介绍

1. 赋予用户角色

   # 赋予dyd用户对admin库的userAdminAnyDatabase角色
   db.grantRolesToUser("dyd",[{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"}])
   

2. 撤销用户角色

   # 撤销dyd用户对admin库的root角色
   db.revokeRolesFromUser("dyd",[{ role: "root", db: "admin"}])
   

3. 获取角色信息

   db.getRole("read",{showPrivileges: true})	# 查找角色及对应权限
   db.runCommand({ rolesInfo: "read" })		# 获取当前数据库使用的角色
   db.runCommand({ rolesInfo: { role: "read", db: "test" } })	# 获取指定数据库使用read的角色
   db.runCommand({ rolesInfo: [{ role: "read", db: "test" },{ role: "readWrite", db: "admin" }]})	# 多个角色信息
   

安全认证

以安全认证方式启动MongoDB

mongod -f /etc/mongod.conf --shutdown	# 先停止MongoDB服务
mongod -f /etc/mongod.conf --auth		# 以安全认证的方式启动，访问数据库需要身份认证

认证方式有两种

1. 带认证信息连接对应数据库，认证信息不正确，或数据库和认证信息不对应，都会报MongoServerError: Authentication failed.

   mongosh -u dyd -p 123456 --port 27017 --host 192.166.66.24 admin	# 带身份认证信息连接指定数据库
   

2. 先连接默认数据库，再进行认证后切换到有权操作的数据库

   mongosh --port 27017 --host 192.166.66.24	# 连接默认数据库test
   

   完成身份认证

   db.auth("myTest", "123456")	# 进行身份认证，成功则返回1
   

退出认证

db.logout()	# 退出身份认证
db.runCommand({logout:1})	# 或者使用命令

MongoDB以认证方式运行时各类操作都需要相应权限，可能会经常出现MongoServerError: command usersInfo requires authentication或Authentication failed，所以操作前请确认当前用户所拥有的权限

集合

1. 创建集合

   db.createCollection("dydCL")	# 创建名为dydCL的集合
   db.createCollection("dydCL",{capped:true,size:1024},{max:100})	# 创建固定大小的集合，且最多可包含100条数据
   

   当集合不存在时，直接插入数据也会创建集合

   db.ydCL.insertOne({name:"dyd",age:18})	# ydCL集合不存在，插入数据时会先自动创建ydCL集合
   

2. 删除集合

   db.ydCL.drop()	# 删除名为ydCL的集合
   

文档

1. 插入文档

   db.ydCL.insertOne({name:"dyd",age:18})	# 直接在ydCL集合中插入一条数据
   db.ydCL.insertMany([{name:"dyd1",age:19},{name:"dyd2",age:20}])	# 直接在ydCL集合中插入两条数据
   

   准备如下两条数据

   data0 = {"_id":1,name:"test",age:21,"hobbies":["旅游","游戏"],"skills":{"languages":["Chinese","English"]}}
   data1 = {"_id":2,name:"段",age:22,"hobbies":["乒乓球","游戏"],"skills":{"languages":["Chinese","French"]}}
   

   通过读取数据插入到集合中

   db.dydcoll.insertOne(data0)	# 将data0中的数据插入到ydCL集合中
   db.dydcoll.insertMany([data0,data1])	# # 将data0和data1中的数据插入到ydCL集合中
   

   通过load()加载js脚本生成并导入数据

   准备js脚本，比如创建testData.js

   let names = ["段雨晗","张珊","李思","王武","老六","吴琦"]
   let hobbies = ["旅游","游泳","打篮球","打乒乓球","看电影"]
   let languages = ["Python","Java","Javascript","Go","PHP"]
   let Info = []
   for(let i=0;i<10;i++){
       let nameIdx = Math.floor(Math.random()*names.length)
       let hobbyIdx = Math.floor(Math.random()*hobbies.length)
       let languageIdx = Math.floor(Math.random()*languages.length)
       let levels = Math.floor(Math.random()*50)
       let ages = 10 + Math.floor(Math.random()*20)
       let info = {
           name:names[nameIdx],
           age:ages,
           hobby:hobbies[hobbyIdx],
           language:languages[languageIdx],
           level:levels,
           account:{user:"dyd"+nameIdx,pwd:"1234"+ages,level:levels}
       }
       Info.push(info)
   }
   db.ydCL.insertMany(Info)
   

   进入MongoDB Shell，执行一个js文件

   load("testData.js")	# 执行js文件，生成10条数据
   db.ydCL.find()		# 查看生成的数据
   

2. 查询文档

   db.ydCL.find()		# 查询ydCL集合中所有数据
   db.ydCL.findOne()	# 查询ydCL集合中第一条数据
   db.ydCL.find().sort({age:-1})	# 排序，查询结果根据age降序排列，1表示升序排列
   db.ydCL.find().skip(0).limit(5)	# 分页查询，从第1条数据开始查，每页显示5条数据
   db.ydCL.find({name:/^段/})	# 使用正则表达式查询，查询name包含“段”的数据
   db.ydCL.distinct("name")	# 去重显示name字段所有的值
   

   条件查询

   查询条件经常会用到运算，在MongoDB中与MySQL中不同，不能使用><等符号，需要用聚合管道操作符，下面简单介绍一下常用的操作符，其它操作符使用时多查看官方介绍吧

   操作符	解释说明
   $eq	相等，如：{age:{$eq:18}}，亦可写{age:18}，请根据实际查询语句做选择
   $gt	大于，如：age:{$ge:18}}
   $gte	大于等于，如：age:{$gte:18}}
   $lt	小于，如：age:{$lt:18}}
   $lte	小于等于，如：age:{$lte:18}}
   $ne	不相等，如：age:{$ne:18}}
   $and	与运算，如：{$and:[{name:"dyd"},{age:17}]}
   $nor	非运算，如：{$nor:[{name:"dyd"},{age:17}]}
   $or	或运算，如：{$or:[{name:"dyd"},{age:17}]}
   $in	成员运算，如：{"age":{$in:[18,19,20]}}
   $type	返回指定数据类型的文档，类型可以用数字表示，如：2表示string，10表示null，16表示int等，举例：{age:{$type:16}}

   db.ydCL.find({name:"段雨晗"})			# 查找name为“段雨晗”的数据
   db.ydCL.find({name:"李思",age:{$gt:18}})	#查找name为“李思”且age大于18的数据
   db.ydCL.findOne({name:"老六",age:{$lte:20}})	#查找name为“老六”且age小于等于18的数据结果中的第一个结果
   db.ydCL.find({$and:[{name:"王武"},{age:17}]})	# 查找name为“王武”以及age等于17的数据
   db.ydCL.find({$nor:[{name:"张珊"},{age:{$gt:20}}]})	# 查找name为“张珊”或者age大于17的数据
   db.ydCL.find({"name":{$in:["张珊","李思","王武"]}})	# 查找包含指定成员的数据
   db.ydCL.find({age:{$type:"string"}})	# 查看age是字符串类型的数据
   

   投影

   上文查询结果会将所有字段展示出来，且默认展示_id字段，要限制展示全部字段信息，需要设置字段列表值为1或0，1表示显示该字段，0表示隐藏该字段

   db.ydCL.find({hobby:"游泳"},{_id:0,name:1})	# 查询hobby为“游泳”的数据，只展示name
   db.ydCL.find({age:{$gt:15}},{_id:0,name:1,language:1})	# 查询age大于15的数据，只展示name和language字段的值
   

3. 更新文档

   使用update更新时需要更新操作符，常用的更新操作符如下，更多信息请查看官方介绍

   操作符	解释说明
   $currentDate	将字段的值设置为当前日期，可以是日期或时间戳
   $inc	对数值类型字段进行增减
   $min	当指定值小于现有字段值时才更新
   $max	当指定值大于现有字段值时才更新
   $mul	将字段的值乘以指定的数量
   $rename	修改字段名称，其实质是将查询结果重旧字段下移到新字段下
   $set	设置文档中字段的值，若不存在则进行创建
   $unset	从文档中删除指定的字段
   $addToSet	仅当集合中不存在元素时，将元素添加到数组中，若元素存在，则不添加，具有排重功能
   $pop	删除数组的第一项或最后一项
   $pull	删除与指定查询匹配的所有数组元素
   $push	将数组追加到数组，若数组不存在则会进行初始化
   $pullAll	从数组中删除所有匹配的值

   db.ydCL.updateOne({_id:2},{$set:{name:"李四"}})	# 更新id为2的name为“李四”
   db.ydCL.updateOne({_id:3},{$set:{name:"zhangsan"}},{upsert:true})	# upsert表示若数据不存在则插入到集合中
   db.ydCL.updateMany({age:22},{$pop:{hobbies:-1}})	# 更新删除年龄为22的第最后一项，1表示删除第一项
   db.ydCL.findOneAndUpdate({age:{$eq:5}},{$set:{hobby:"购物"}})# 查找age等于5的用户并将hobby改为“购物”,默认返回旧数据
   # ↓更新id为3的文档，replace不能使用操作符，文档内容必须包含全部字段信息，不包含字段内容会被置空
   db.ydCL.replaceOne({_id:3},{name:"张三",age:18,hobby:"篮球"}})
   db.ydCL.findOneAndReplace({age:5},{name:"李斯",age:19,hobby:"购物",language:"Go",author:"dyd-1"})
   

4. 删除文档

   db.ydCL.deleteOne({name:"张三"})	# 删除name为“张三”的数据，如果有多条则只删除第一条
   db.ydCL.deleteMany({name:"王武"})	# 删除所有name为“王武”的数据
   db.ydCL.deleteMany({name:"老六"},{age:{$gte:60}})	# 删除所有name为“老六”且age大于等于60的数据
   db.ydCL.findOneAndDelete({_id:ObjectId("62e8ea7135f956a18f9b002e")})	# 查找后删除
   

5. 聚合操作

   聚合操作是用于处理数据并返回计算结果的，比如比较运算、最大值、最小值、平均值、求和、分组、排序等，用于查询和更新数据，聚合操作可以对分组数据执行各种操作以返回预期结果，聚合操作分三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce

   • 单一作用聚合：对单个集合进行聚合文档操作，比如：db.CL.distinct()、db.CL.countDocuments()等
   • 聚合管道：一个数据聚合计算框架，可以作用在一个或多个集合上，可对集合中的数据进行一系列运算后将数据转为期望形式进行展示，这个聚合过程称为管道（Pipeline），由多个阶段（Stage）组成，每个管道接受一系列文档（即原始数据），每个阶段会对这些文档进行一系列的运算，然后将运算后的结果文档输出给下一个阶段，直到聚合完成输出最终结果
   • MapReduce：处理每个文档并向输入文档发送一个或多个对象的map阶段及reduce组合map操作的输出阶段，直接看官方介绍吧

   上文介绍了聚合管道操作符，下面介绍一下聚合管道阶段，二者都属于聚合操作，聚合管道阶段是在db.collection.aggregate()方法中使用的，如下为常用聚合管道阶段，其它管道阶段请查看官方介绍

   阶段	解释说明
   $project	重塑文档，类似MySQL中的as
   $match	设置筛选条件，类似MySQL中的where
   $sort	排序，-1表示降序，1表示升序，类似MySQL中的order by
   $group	分组，类似MySQL中的group by，只是在MongoDB中group只返回统计结果，所以常结合运算操作符使用
   $lookup	左外连接另一个集合，类似MySQL中的left outer join
   $count	返回最终结果数，类似MySQL中的count函数
   $skip	指定查询结果从哪条记录开始显示，常和$limit一起用
   $limit	主要用于指定查询结果显示多少条数据，与$skip一起时，类似于MySQL中的limit
   $unwind	拆分数组，解构一个数组字段并输出每个元素

   db.ydCL.aggregate()	# 参数为空时和find()操作一样，会查询所有数据
   db.ydCL.aggregate([{$project:{_id:0,"姓名":"$name"}}])	# 查询所有name，字段名设为“姓名”
   db.ydCL.aggregate([{$project:{语言:"$name",_id:0,"account.level":1}}])	# 查询name及嵌套文档中的level
   db.ydCL.aggregate([{$project:{_id:0,"账号":{"用户名":"$account.user","显示":1}}}])	# 查询并只显示嵌套文档中的user
   db.ydCL.aggregate([{$match:{age:{$lt:25}}},{$count:"age"}])		# 统计age小于25的数量
   db.ydCL.aggregate([{$match:{age:{$gt:15}}},{$sort:{age:-1}}])	# 查找age大于15的数据并降序排列
   db.ydCL.aggregate([{$skip:2},{$limit:4}])	# 分页展示，从第三条数据开始查询，每页显示4条数据
   db.dydcoll.aggregate([{$unwind:"$skills.languages"}])	# 拆分skills.languages数组，并输出对应的数据
   # 集合ydCL与集合dydcoll根据name完成左外连接
   db.ydCL.aggregate([{$lookup:{from:"dydcoll",localField:"name",foreignField:"name",as:"测试"}}])
   # 查询name分组，统计同名数量，对应账号等级以及平均年龄
   db.ydCL.aggregate([{$group:{_id:"$name",总数:{$sum:1},等级:{$max:"$account.level"},平均年龄:{$avg:"$age"}}}])
   

   常用的$concat、$substrCP、toLower、toUpper、toString、toInt等，至少要包含一个聚合管道阶段

   db.ydCL.aggregate([{$project:{_id:0,"拼接":{$concat:["$name","-","$account.user"]}}}])	# 拼接两个字段
   db.ydCL.aggregate([{$project:{_id:0,"截取":{$substrCP:["$name",0,1]}}}])		# 截取name字段中的姓氏
   db.ydCL.aggregate([{$project:{_id:0,"转大写":{$toUpper:"$account.user"}}}])	# 嵌套文档中的user转大写
   # 将age小于20的language字段的值转为小写
   db.ydCL.aggregate([{$match:{age:{$lte:20}}},{$project:{_id:0,"转小写":{$toLower:["$language"]}}}])
   

索引

MongoDB在集合级别定义索引，默认创建_id字段作为唯一索引，MongoDB中的索引与其他数据库系统中的索引类似，详细了解请查看官方介绍

1. 创建索引

   # 将name创建为唯一索引，1表示升序索引，-1表示降序索引，sparse表示索引引用指定字段的文档，设置索引有效期，索引名为“nameIdx”
   db.dydcoll.createIndex({"name":1}, {unique:true,sparse:true,expireAfterSeconds:3600,name:"nameIdx"})
   

2. 查看索引

   db.dydcoll.getIndexes()
   

3. 删除索引

   db.dydcoll.dropIndex("nameIdx")	# 删除指定索引
   db.dydcoll.dropIndexex()		# 删除全部索引
   

使用SQL查询

可使用Studio 3T管理工具编写SQL语句查询MongoDB数据，如下示例

db.ydCL.find()		# 查询所有数据
db.ydCL.find({"account.user":"dyd5"},{_id:0,name:1})	# 查询嵌套文档中user为dyd5的name
db.ydCL.find({"age":{$in:[17,19,21]}})					# 查询age等于17,19,21的数据
db.ydCL.aggregate([{$match:{age:{$lte:25}}},{$count:"age"}])	# 查询age小于等于25的数据总条数
# 查询名字和平均年龄，根据name分组，并根据平均年龄降序排列
db.ydCL.aggregate([{$group:{_id:"$name",avgAge:{$avg:"$age"}}},{$sort:{avgAge:-1}}])

以上MongoDB语句对应的SQL语句如下所示，常用MySQL语句总结请查看此文章

select * from ydCL;
select name from ydCL where account.user = "dyd5";
select * from ydCL where age in (17,19,21);
select count(age) from ydCL where age <= 25;
select name,avg(age) from ydCL group by name order by avg(age) desc;

备份/恢复

进入Database-Tools页面，选择版本、平台及包格式，下载安装工具，详细使用方法请查看官方介绍

wget https://fastdl.mongodb.org/tools/db/mongodb-database-tools-rhel80-x86_64-100.5.4.rpm	# 下载
rpm -ivh mongodb-database-tools-rhel80-x86_64-100.5.4.rpm	# 安装

1. 数据备份

   # 备份数据test数据库及用户凭据admin数据库到opt目录下
   mongodump -h 192.166.66.24:27017 -o /opt -u dyd -p 123456 --authenticatiOnDatabase=test
   

   • -h：数据库地址
   • -o：备份存放位置
   • -u：用户名，需要身份认证时使用
   • -p：密码，需要身份认证时使用
   • -d：需要备份的数据库，仅备份指定的数据库
   • --authenticationDatabase：需要备份的数据库，同时保存用户凭据的数据库(即admin库)和指定的数据库

2. 数据恢复

   # 重opt目录下恢复数据到test数据库下的ydCL集合中，同时恢复用户凭据到admin库
   mongorestore --nsInclude=test.ydCL /opt/ -u dyd -p 123456 --authenticatiOnDatabase=test
   

   • --nsInclude：指定要恢复数据的集合

   

导入/导出

支持导入导出json和csv格式的文件

1. 数据导出

   # 导出test数据库中ydCL集合的数据到opt目录下，命名为ydCL_bak.json
   mongoexport -h 192.166.66.24:27017 -c ydCL -o /opt/ydCL_bak.json -u dyd -p 123456 -d test
   

2. 数据导入

   # 导入ydCL_bak.json文件中的数据到test数据库中的dydcol集合
   mongoimport -h 192.166.66.24:27017 /opt/ydCL_bak.json -c dydcol -u dyd -p 123456 -d test
   

MongoDB版本更新后命令有增删改，不同版本命令可能存在差异，文中也未详细介绍命令可选参数，所以使用时请多查看官方文档，多使用--help命令和tab键补全功能