MongoDB 基础知识

为「MongoDB高手课 - 极客时间视频课程」第一部分「MongoDB 再入门」的学习记录，相关内容地址如下：

MongoDB 介绍

OLTP 和 OLAP

OLTP与OLAP的关系：OLTP（On-Line Transaction Processing）翻译为联机事务处理， OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，从字面上来看 OLTP 是做事务处理，OLAP 是做分析处理。从对数据库操作来看，OLTP 主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。

关于 MongoDB

MongoDB 是一个以 JSON 为数据模型的文档型数据库（JSON Document），属于 OLTP 数据库。

主要用途：

应用数据库，类似于 MySQL、Oracle
海量数据处理
数据平台

主要特点：

建模过程为可选步骤
JSON 数据模型比较适合开发者
横向扩展能力可以支持很大数据量和并发

MongoDB 和关系型数据库对比

	MongoDB	RDBMS
数据模型	文档模型	关系模型
数据库类型	OLTP	OLTP
DML	MQL/SQL	SQL
高可用实现方式	复制集	集群模式
横向扩展能力	通过原生分片完善支持	数据分区或者应用程序分区处理
索引支持	B 树、全文索引、地理位置索引、多键索引、TTL 索引	B+树
数据容量	没有理论上线	千万、亿级

MongoDB 特色及优势

MongoDB 的优势：

JSON 结构和对象模型接近，开发代码量低；
JSON 的动态模型意味着更容易响应新的业务需求；
复制集提供 99.999% 的高可用能力；
分片架构支持海量数据和无缝扩容。

面向开发者的易用且高效数据库

简单直观：以自然的方式建模，以直观的方式来与数据库交互；

结构灵活：弹性模式从容响应需求的频繁变化；

MongoDB 的灵活体现在三个方面：

多型性：同一个集合中可以包含不同字段（类型）的文档对象；
动态性：线上修改数据模式，修改时应用和数据库均无须下线；
数据治理：支持使用 JSON Schema 来规范数据模式。在保证数据模式灵活动态的前提下，提供数据治理能力。

快速开发：以更少的代码完成功能，专注于业务逻辑。

原生的高可用和横向扩展能力

MongoDB 通过复制集提供了高可用能力。

MongoDB 通过分片提供横向扩展能力。特点有：对应用全透明、提供多种数据分布策略、轻松支持 TB ～ PB 的数量级。

安装 MongoDB

下载 MongoDB

社区版下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community

官方安装教程：https://www.mongodb.com/docs/manual/administration/install-community/

以在 CentOS7 虚拟机上安装使用 MongoDB 社区版二进制包为例：

获取可执行文件地址

在 MongoDB 下载界面中选择「On-permises」—「MongoDB Community Server」，选择合适的版本及平台后，点击「Copy Link」复制下载连接：

https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8.tgz

下载 MongoDB 可执行文件

创建 MongoDB 下载目录和数据文件存放目录：

mkdir -p /data/db

下载并解压 MongoDB 可执行文件：

curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8.tgz
tar -xf mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8.tgz

将 MongoDB 可执行文件加入 PATH 中：

export PATH=$PATH:/data/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8/bin

启动 MongoDB

启动 MongoDB ：

mongod --dbpath /data/db --port 27017 --logpath /data/db/mongod.log --fork -bind_ip 0.0.0.0

连接到 MongoDB：

mongo localhost:27017

开放 27017 端口，供外部访问：

firewall-cmd --add-port=27017/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

使用 Atlas 免费帐号

Atlas 是 MongoDB 提供的数据托管平台，并且给开发者提供了一个免费测试帐号。

注册帐号

在 https://www.mongodb.com/cloud/atlas/register 中输入基本信息，然后验证邮箱即可：

创建 Atlas

添加允许连接的 IP 列表，可以使用 0.0.0.0/0 表示允许任意 IP 连接。

连接到 Cluster

在 Altas 控制台中点击「Connect」按钮，在「Setup connection security」中选择通过哪种方式连接。这里选择使用 Java 客户端连接，故选择「Connect your application」。

选择对应的 Java 驱动版本，复制生成的连接字符串到应用程序中。

连接到 Cluster 和连接本地 MongoDB了一样，示例代理如下：

package store.xianglin.mongo;

import com.mongodb.client.MongoClients;
import org.bson.Document;

/**
 * 连接 Mongo Atlas
 *
 * @author xianglin
 */
public class QuickStartClusterExample {
    public static void main(String[] args) {
        final var connectionString = "mongodb+srv://xianglin:<password>@cluster0.boqb4.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority";

        try (var mongoClient = MongoClients.create(connectionString)) {
            final var database = mongoClient.getDatabase("mock");
            final var collection = database.getCollection("order");
            collection.insertOne(new Document("key1", "value1").append("key2", "value2"));

            var iter = collection.find();
            iter.forEach(System.out::println);
        }
    }
}

随后到 Atlas 控制台中查看刚刚插入的记录：

导入样本数据

导入课程提供的样本数据：

mongorestore 命令在 Database Tools 中，需要单独安装，或者按照官方教程安装。

curl -O -k https://github.com/geektime-geekbang/geektime-mongodb-course/blob/master/aggregation/dump.tar.gz

tar -xf dump.tar.gz

mongorestore -h localhost:27017

下载和使用 MongoDB Compass

下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/compass

我这里使用 Manjaro 的包管理工具安装：

yay mongodb-compass

然后连接到刚刚启动的 MongoDB：

MongoDB 基本操作

MongoDB 基本操作细节请参考官方文档：MongoDB CRUD Operations。

CRUD 的基本命令如下：

Create：

db.collection.insertOne()
db.collection.insertMany()

Read：

db.collection.find()

Update：

db.collection.updateOne()
db.collection.updateMany()
db.collection.replaceOne()

Delete：

db.collection.deleteOne()
db.collection.deleteMany()

使用 MongoDB 开发程序

Java API 的使用细节请参考官方教程：MongoDB Java Driver。

创建简单应用

编写一个简单的 Java 应用查询一条样本数据，数据如下：

创建 Maven 项目

在 IDEA 中使用 Maven 创建一个简单 Java 应用：

引入 MongoDB Java 驱动的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.mongodb</groupId>
    <artifactId>mongodb-driver-sync</artifactId>
    <version>4.6.0</version>
</dependency>

查询导入的样本数据

package store.xianglin.mongo;

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.model.Filters;

import java.util.Objects;

/**
 * connect mongo use Java
 *
 * @author xianglin
 */
public class QuickStart {
    public static void main(String[] args) {
        final var connectionString = "mongodb://192.168.56.101:27017/mock";
        try (final var mongoClient = MongoClients.create(connectionString)) {
            final var dataBaseMock = mongoClient.getDatabase("mock");
            final var collectionOrders = dataBaseMock.getCollection("orders");
            var documentOrder = collectionOrders.find(Filters.eq("street", "493 Hilll Curve")).first();
            System.out.println(Objects.requireNonNull(documentOrder).toJson());
        }
    }
}

使用 `POJOs` 查询

Document 的实现是一个 LinkedHashMap，实际上使用时，更倾向于使用 POJO。先创建一个 Order 的实体类（省略 getter 和 setter 方法）：

public class Order {
    private String street;
    private String city;
    private String state;
    private String country;
    private String zip;
    private String phone;
    private String name;
    private int userId;
    private LocalDateTime orderDate;
    private String status;
    private BigDecimal shippingFee;
    private List<OrderLine> orderLines;
    private BigDecimal total;

    public static class OrderLine {
        private String product;
        private String sku;
        private int qty;
        private BigDecimal price;
        private BigDecimal cost;
    }
}

需要注意的有两点：

MongoDB 中 Date 类型的 orderDate 在 Java 中可以使用 java.timeLocalDateTime 也可以使用 java.util.Date；
MongoDB 中的 Decimal128 对应 Java 中的 java.math.BigDecimal。

使用 Order 查询的方法如下：

package store.xianglin.mongo;

import com.mongodb.MongoClientSettings;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import org.bson.codecs.configuration.CodecRegistries;
import org.bson.codecs.pojo.PojoCodecProvider;

/**
 * connect mongo use java with pojos
 *
 * @author xianglin
 */
public class QuickStartPojoExample {
    public static void main(String[] args) {
        final var pojoCodecProvider = PojoCodecProvider.builder().automatic(true).build();
        final var codecRegistries = CodecRegistries.fromRegistries(MongoClientSettings.getDefaultCodecRegistry(), CodecRegistries.fromProviders(pojoCodecProvider));

        final var connectionString = "mongodb://192.168.56.101:27017/mock";
        try (final var mongoClient = MongoClients.create(connectionString)) {
            final var dataBaseMock = mongoClient.getDatabase("mock").withCodecRegistry(codecRegistries);
            final var collectionOrders = dataBaseMock.getCollection("orders", Order.class);
            var order = collectionOrders.find(Filters.eq("street", "493 Hilll Curve")).first();
            System.out.println(order);
        }
    }
}

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关于 MongoDB#

MongoDB 和关系型数据库对比#

MongoDB 特色及优势#

面向开发者的易用且高效数据库#

原生的高可用和横向扩展能力#

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创建 Atlas#

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使用 POJOs 查询#