MongoDB应用篇

我是007

一、高级查询

1. 查询操作符

1.1 比较操作符$gt,$lt,$gte,$lte

实例：


select * from things where field 3; } db.c1.find(f);
1.11 count查询记录条数，limit限制返回记录数
　　count 查询记录条数：



db.users.find().count(); //全collection查询
　　注意：以下返回的是user 表中所有的记录数量：



db.users.find().skip(10).limit(5).count();
　　如果要返回限制之后的记录数量，要使用count(true)或者count(非0)

1.12 skip限制返回记录的起点
　　从第3 条记录开始，返回5 条记录：(limit 3, 5)等价于：



db.users.find().skip(3).limit(5);
1.13 sort 排序
　　以年龄升序ascdb.users.find().sort({age: 1});
以年龄降序descdb.users.find().sort({age: -1});

2 游标
　　MongoDB 也是用游标来循环处理每一条结果数据，典型用法如下：



for(var cursor=db.users.find();cursor.hasNext()){printjson(cursor.next())};
db.users.find().forEach( function(u) { printjson(u); } );
db.users.find().forEach(printjson);
1.3 存储过程
　　MongoDB 同样支持存储过程。关于存储过程你需要知道的第一件事就是它是用javascript 来写的。MongoDB 存储过程是存储在db.system.js 表中的。

• 第一步是定义函数：function addNumbers(x, y){return x+y;}
  
• 第二步是放入js表中：db.system.js.save({_id:"addNumbers",value:addNumbers})或db.system.js.save({_id:"addNumbers",value:function(x,y){return x+y;}})
  
• 第三步执行存储过程：db.eval('addNumbers(3,4)');
  

　　

二、Capped Collection

1.简介
　　capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合，以LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行age-out(老化移出)处理，自动维护集合中对象的插入顺序，在创建时要预先指定大小。如果空间用完，新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。

2.功能特别
　　可以插入及更新，但更新不能超出collection 的大小，否则更新失败。不允许删除，但是可以调用drop() 删除集合中的所有行，但是drop 后需要显式地重建集合。在32 位机上，一个capped collection 的最大值约为482.5M，64 位上只受系统文件大小的限制。

3. 常见用处

• loggingMongoDB 中日志机制的首选，MongoDB 没有使用日志文件，而是把日志事件存储在数据库中。在一个没有索引的capped collection 中插入对象的速度与在文件系统中记录日志的速度相当。
  
• cache缓存一些对象在数据库中，比如计算出来的统计信息。这样的需要在collection 上建立一个索引，因为使用缓存往往是读比写多。
  
• auto archiving可以利用capped collection 的age-out 特性，省去了写cron 脚本进行人工归档的工作。
  

4. 推荐用法

• 为了发挥capped collection 的最大性能，如果写比读多，最好不要在上面建索引，否则插入速度从"log speed"降为"database speed"。
  
• 使用"nature ordering"可以有效地检索最近插入的元素，因为capped collection 能够保证自然排序就是插入时的顺序，类似于log 文件上的tail 操作。
  

5. 注意事项

• 可以在创建capped collection 时指定collection 中能够存放的最大文档数。但这时也要指定size，因为总是先检查size 后检查maxRowNumber。可以使用validate()查看一个collection已经使用了多少空间，从而决定size 设为多大。如：db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000, max:100});db.mycoll.validate();max=1 时会往collection 中存放尽量多的documents。
  
• 上述的createCollection 函数也可以用来创建一般的collection ， 还有一个参数"autoIndexID"，值可以为"true"和"false"来决定是否需要在"_id"字段上自动创建索引，如：db.createCollection("mycoll", {size:10000000, autoIndexId:false})。默认情况下对一般的collection 是创建索引的，但不会对capped collection 创建。
  

　　

三、GridFS
　　GridFS 是一种将大型文件存储在MongoDB 数据库中的文件规范。所有官方支持的驱动均实现了GridFS 规范。

1. 为什么使用GridFS?
　　由于MongoDB 中BSON 对象大小是有限制的，所以GridFS 规范提供了一种透明的机制，可以将一个大文件分割成为多个较小的文档，这样的机制允许我们有效的保存大文件对象，特别对于那些巨大的文件，比如视频、高清图片等。

2. 如何实现海量存储?
　　为实现这点，该规范指定了一个将文件分块的标准。每个文件都将在文件集合对象中保存一个元数据对象，一个或多个chunk 块对象可被组合保存在一个chunk 块集合中。大多数情况下，你无需了解此规范中细节，而可将注意力放在各个语言版本的驱动中有关GridFS API 的部分或是如何使用mongofiles 工具上。

3. 简单介绍
　　GridFS 使用两个表来存储数据：

• files 包含元数据对象
  
• chunks 包含其他一些相关信息的二进制块
  

　　为了使多个GridFS 命名为一个单一的数据库，文件和块都有一个前缀，默认情况下，前缀是fs，所以任何默认的GridFS 存储将包括命名空间fs.files 和fs.chunks。各种第三方语言的驱动有权限改变这个前缀。

4.命令行工具



mongofiles [-options] [list|search|put|get]
5. 索引



db.fs.chunks.ensureIndex({files_id:1, n:1}, {unique: true});
　　这样，一个块就可以利用它的files_id 和 n 的值进行检索。注意，GridFS 仍然可以用findOne得到第一个块，如下：



db.fs.chunks.findOne({files_id: myFileID, n: 0});


四、MapReduce
　　MongoDB 的MapReduce 相当于Mysql 中的"group by"，所以在MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"统计"很容易。
　　使用MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和Reduce 函数，Map 函数调用emit(key, value)，遍历collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce 函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用JavaScript 来实现，可以通过db.runCommand 或mapReduce 命令来执行一个MapReduce 的操作：



1 db.runCommand({
2     mapreduce : ,
3     map : ,
4     reduce :
5     [, query : ]
6     [, sort : ]
7     [, limit : ]
8     [, out : ]
9     [, keeptemp: ]
10     [, finalize : ]
11     [, scope : ]
12     [, verbose: ]
13 })