关于mongodbfindone的信息

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为啥使用MongoDB中的findOne得到的是一个null呢

一种情况是确实没有查询到数据,二是你的查询命令有问题,三其他原因。

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关于MongoDB中,find和findOne的区别

您好,很高兴为您解答。

但用起来没多大区别,

findOne 是 找到第一条,返回数据,然后关闭游标cursor。

db.collection.find().limit(1) 是先返回游标,获取需要的数据,然后关闭游标。

如若满意改桐含,请点击右侧【答案核笑】,如若还轮滚有问题,请点击【追问】

希望我的回答对您有所帮助,!

~ O(∩_∩)O~

在mongodb使用findone查找时出现用户信息相同怎么解决

因为cursor不是马上执行的,是到你要数据的那一刹那才从数据库取数据的嫌拆孝。 所御洞以cursor知道你只要10个和50个。 所以你这个命令是在告诉mongodb选10个/50个离得最芹稿近的,然后再按feedid排序

mongodb findoneandupdate和updateone的区别

findoneandupdate是根据你查询条件自动选择第一条数据更新,这个查询条件有可能会查出很多条数据,但是只会更新默认第一条数据誉森岩。春族updateone有这个方法么?update本身是可以更新满庆御足条件的数据的,当然也可以只更新默认第一条。具体可以查看api说明。

MongoDB 是什么?看完你就知道了

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1.MongoDB是什么?用一句话总结

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库。

(1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力,吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强亮段。

(2)易伸缩,自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力,能对数据集进行分片,数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念,MongoDB能检测主节点是否存活,当失活时能自动提升从节点为主节点,达到故障转移。

(3)数据模型因为是面向对象的,所以可以表示丰富的、有层级的数据结构,比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中,而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。

3.主要特性

(1)文档数据类型

SQL类型的数据库是正规化的,可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性,所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库,且MongoDB没有固定的Schema,正因为MongoDB少了一些这样的约束条件,可以让数据的存储数据结构更灵活,存储速度更加快。 (2)即时查询能力

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力,保留了索引(底层是基于B tree)的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点,相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。 (3)复制能力

MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余,目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。 (4)速度与持久性

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ,即通过驱动调用写入时,可以立即得到返回得到成功的结果(即使是报错),这样让写入的速度更加快,当敬拆誉然会有一定的不安全性,完全依赖网络。

MongoDB提供了Journaling日志的概念,实际上像mysql的bin-log日志,当需要插入的时候会先往日志里面写入记录,再完成实际的数据操作,这样如果出现停电,进程突然中断的情况,可以保障数据不会错误,可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

(5)数据扩展

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展,MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块,让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的,而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置,因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统,缺少内存配置是MongoDB的设计亮点,另外,还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动,使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流,像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据,另外还提供了各种语言的驱动包,方便各种语言的接入。

mongodump和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式,迁移数据库。

mongoexport和mongoimport,用来导入导出JSON、CSV和TSV数据,数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入,但是在导入前顺便还要注意一下,为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。

mongosniff,网络嗅探工具,用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。

因此,可以总结得到,MongoDB结合键值存储和关系御陆数据库的最好特性。因为简单,所以数据极快,而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面,且最好单独部署,因为是数据库,所以也需要对其进行热备、冷备处理。

因为本篇文章不是API手册,所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句,主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性,如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。

创建数据库并不是必须的操作,数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建,与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程,而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建,可以开启严格模式。

以上的命令只是简单实例,假设如果你之前没有学习过任何数据库语法,同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法,你会发现哪一个更简单呢?如果你使用的是java驱动去操作MongoDB,你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样,只要构建好一个查询条件对象,便能轻松查询(接下来会给出示例),博主之前熟悉ES6,所以入手MongoDB js shell完成没问题,也正因为这样简洁,完善的查询机制,深深的爱上了MongoDB。

使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情,简单的引用,简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用,下面简单的展示一下使用。

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作,可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的,如果查询结果较多,恰好无法全部放进第一服务器中,将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

插入数据到服务器时间,不会等待服务器的响应,驱动会假设写入是成功的,实际是使用客户端生成对象id,但是该行为可以通过配置配置,可以通过安全模式开启,安全模式可以校验服务器端插入的错误。

要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档,在键值中有指向不定类型值的键,MongoDB拥有即时查询,但不支持联结操作,简单的键值存储只能根据单个键来获取值,不支持事务,但支持多种原子更新操作。

如读写比是怎样的,需要何种查询,数据是如何更新的,会不会存在什么并发问题,数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。

在关于schema 的设计中要注意一些原则,比如:

数据库是集合的逻辑与物理分组,MongoDB没有提供创建数据库的语法,只有在插入集合时,数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件,所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中,查阅数据库使用磁盘状态可通过。

集合是结构上或概念上相似得文档的容器,集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号,但必须以字母或数字开头,完全。

限定集合名不能超过128个字符,实际上 . 符号在集合中很有用,能提供某种虚拟命名空间,这是一种组织上的原则,和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。

其次是键值,在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式,所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内,因为这样可以防止创建难看的数据类型,且小文档可以提升性能,批量插入文档理想数字范围是10~200,大小不能超过16MB。

(2)解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询,当没有最适合索引时,会先不同的使用各个索引进行查询,最终选出一个最优索引做查询

(3)如果有一个a-b的复合索引,那么仅针对a的索引是冗余的

(4)复合索引里的键的顺序是很重要的

(2)复合索引

(3)唯一性索引

(4)稀疏索引

如索引的字段会出现的值,或是大量文档都不包含被索引的键。

如果数据集很大时,构建索引将会花费很长的时间,且会影响程序性能,可通过

当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时,可使用

对索引进行压缩,重建。

(1)查阅慢查询日志

(2)分析慢查询

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的,不然只显示普通的信息。

本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性,与副本集的强壮性,监控容易性

提供主从复制能力,热备能力,故障转移能力

实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的,先看一下mysql的主从数据流动过程

而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog

写操作先被记录下来,添加到主节点的oplog里。与此同时,所有从结点复制oplog。首先,查看自己oplog里最后一条的时间戳;其次,查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后,把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。

当遇到以下情况,从节点会停止复制

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

可以使用以下命令查看复制情况

每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员,可以通过rs.status看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。

这个点没必要过多描述,但是有一个特殊场景,如果从节点和仲裁节点都被杀了,只剩下主节点,他会把自己降级成为从节点。

如果主节点的数据还没有写到从库,那么数据不能算提交,当该主节点变成从节点时,便会触发回滚,那些没写到从库的数据将会被删除,可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。

只能链接到主节点,如果链接到从节点的话,会被拒绝写入操作,但是如果没有使用安全模式,因为mongo的fire and forget 特性,会把拒绝写入的异常给吃掉。

(2)使用副本集方式链接

能根据写入的情况自动进行故障转移,但是当副本集进行新的选举时,还是会出现故障,如果不使用安全模式,依旧会出现写不进去,但现实成功的情况。

分片是数据库切分的一个概念实现,这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理,操作。

当数据量过大,索引和工作数据集占用的内存就会越来越多,所以需要通过分片负载来解决这个问题

(2)分片的核心操作

分片一个集合:分片是根据一个属性的范围进行划分的,MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置

块:是位于一个分片中的一段连续的分片键范围,可以理解为若干个块组成分片,分片组成MongoDB的全部数据

(3)拆分与迁移

块的拆分:初始化时只有一个块,达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二,这样就有了两个块,每个块都有相同数量的文档。

迁移:当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作,比如分片A的数据比较多,会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡,是由名为均衡器的软件进程管理的,任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布,当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时,均衡器就会发起一次均衡处理。

启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程

配置分片

(2)索引

分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引,其他地方不行,因为这需要在分片间进行通信,实施起来很复杂。

当创建分片时,会根据分片键创建一个索引。

(2)低效的分片键

(3)理想的分片键

根据不同的数据中心划分

(2)最低要求

(3)配置的注意事项

需要估计集群大小,可使用以下命令对现有集合进行分片处理

(4)备份分片集群

备份分片时需要停止均衡器

使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存,使其最大值为1.5GB

(2)cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时,才会遇到CPU瓶颈,CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据,如果看到CPU使用饱和的情况,可以通过查询慢查询日志,排查是不是查询的问题导致的,如果是可以通过添加索引来解决问题

mongodb写入数据时会使用到CPU,但是mongodb写入时间一次只用到一个核,如果有频繁的写入行为,可以通过分片来解决这个问题 (3)内存

大内存是mongodb的保障,如果工作集大小超过内存,将会导致性能下降,因为这将会增加数据加载入内存的动作

(4)硬盘

mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次,称为后台刷新,会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存,高速磁盘将会减少同步的时间

(5)文件系统

使用ext4 和 xfs 文件系统

禁用最后访问时间

(6)文件描述符

linux 默认文件描述符是1024,需要大额度的提升这个额度

(7)时钟

mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器

启动时使用 - -bind_ip 命令

(2)身份验证

启动时使用 - -auth 命令

(3)副本集身份认证

使用keyFile,注意keyFile文件的权限必须是600,不然会启动不起来

搭建副本集至少需要两个节点,其中仲裁结点不需要有自己的服务器

(2)Journaling日志 写数据时会先写入日志,而此时的数据也不是直接写入硬盘,而是写入内存

但是Journaling日志会消耗内存,所以可以在主库上面关闭,在从库上面启动

可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘

在插入时,可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈,但是会非常影响性能。

-vvvvv 选项(v越多,输出越详细)

db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志

(2)top

(3)db.currentOp

动态展示mongodb活动数据

占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口

把数据库内容导出成BSON文件,而mongorestore能读取并还原这些文件

(2)mongorestore

把导出的BSON文件还原到数据库

(3)备份原始数据文件 可以这么做,但是,操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true}) db.$cmd.sys.unlock.findOne 请求解锁操作,但是数据库不会立刻解锁,需要使用 db.currentOp 验证。

db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库

修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引 (2)压紧

压紧,会重写数据文件,并重建集合的全部索引,需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行,需要添加force参数 保证加写锁。

(2)为提升性能检查索引和查询

总的来说,扫描尽可能少的文档。

保证没有冗余的索引,冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存,在每次写入时还需做更多工作

(3)添加内存

dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小,如果两者的和大于内存,那么将会影响性能。

storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上,就会因磁盘碎片而影响性能,需要压缩。

Mongodb和mysql的区别

Mongodb和mysql的区别

1.Mongodb简介及优缺点分析

Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

存储方式:虚拟内存+持久化。

查询语句:是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。

架构特点:可搭戚迅以通过副本集,以及分片来实现高可用。

数据处理:数据是存储在硬仔早盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物理内存中,从而达到高速读写。

成熟度与广泛度:新兴数据库,成熟度较低,Nosql数据库中最为接近关系型数据库,比较完善的DB之一,适用人群不断在增长。

优点:

快速!在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。高扩展性,存储的数据格式是json格式!

缺点:

① mongodb不支持事务操作。

② mongodb占用空间过大。

③ 开发文档不是很完全,完善。

2.MySQL优缺点分析

优点:

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。

缺点:

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

3.Mongodb和MySQL数据库的对比

传统的关系数据库一般由数据知此库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。

MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列、行和关系概念,这体现了模式自由的特点。

4.MongoDB常用语句

# 连接Mongo数据库,并设置数据存储地址

mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"

#-----------------------#1# 数据库

# 查看所有的数据库

show dbs

# 删除当前使用的数据库

db.dropDatabase()

# 使用这个数据库(只有插入数据后完成创建数据库)

use dbt

# 查看当前使用的数据库

db

db.getName()

# 查看当前数据库状态

db.stats()

# 修复当前数据库

db.repairDatabase()

# 从一个数据库复制到另一个数据库

db.copyDatabase("mydb", "temp", "127.0.0.1");

#-----------------------#2# 集合

# 查看当前数据库下所有的集合

show collections

show tables

# 创建名称为coll集合

db.createCollection('coll')

db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数

# 查看当前集合状态

db.coll.stats()

# 删除名称为coll集合

db.coll.drop()

#-----------------------#3# 集合数据

# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合

db.coll.insert({})

# 插入一个或多个数据

db.coll.insert({name:'tom', age:22})

db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])

# 添加数据(save方法可以修改相同id的数据)

db.coll.save({name:'allen'})

# 删除一个或所有的数据

db.coll.remove({name:'tom'})

db.coll.remove({})

# 删除符合条件的数据中的第一条

db.coll.remove({name:'tom'}, 1)

# 更改数据

db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})

# 查看数据

db.coll.find()

# 查看一条数据

db.coll.findOne()

db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示,0表示不显示(find默认显示_id)

# 格式化显示数据,使数据更加清晰明了

db.coll.find().pretty()

# 使用and,or查看数据

db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用

db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用

# 操作符大于,小于,等于,不等于,大于不等于,小于不等于

db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: 22}) # 等于

db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于

db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于

db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于

# 显示从skip之后limit个

db.coll.find().limit(2).skip(1)

#-----------------------# # 用户

# 3.x之后版本添加用户

use admin

db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})

# 用户认证

db.auth("nu", "nu");

# 显示当前所有用户

show users;

db.system.users.find()

3.x版本删除用户

db.removeUser('nu') # 不推荐使用,已经废弃

db.dropUser("nu");

# 当前db版本

db.version();

# 当前db的链接机器地址和端口

db.getMongo();

# 备份到备份目录

mongodump

# 从备份目录恢复备份语句。

mongorestore

咱们下期见。

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