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前言
随着数据量的爆炸性增长,高效的数据存储与管理成为关键。MongoDB,作为NoSQL数据库的佼佼者,凭借其灵活的文档模型、高可扩展性和强大的查询能力,赢得了广泛关注。本博客将深入浅出地介绍MongoDB的基本概念、核心操作及实际应用,从基础概念到Docker安装,再到pymongo的使用,最后通过无限级评论功能展示MongoDB在项目开发中的实际应用。
MongoDB官方文档:https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/
一、MongoDB
1.基本介绍
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。它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。
关系型数据库(Relational Databases)
- 代表产品: MySQL, SQLite, PostgreSQL
- 主要功能:
- 数据存储: 高效、安全地存储结构化数据。
- 关系管理: 支持复杂的数据关系建模,包括一对一、一对多、多对多等关系。
- 事务支持: 确保数据的一致性和完整性,通过事务控制来实现。
- ACID特性: 具备原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)等特点。
- 应用场景: 适合需要强数据一致性和复杂查询的企业级应用,如电商、金融系统等。
NoSQL数据库(Non-Relational Databases)
- 代表产品: Redis
- 主要功能:
- 高性能: 通过非关系型数据模型,提供极高的读写速度和吞吐量。
- 灵活性: 支持多种数据类型,如键值对、文档、列族、图等,以适应不同的数据模型需求。
- 可扩展性: 水平扩展能力强,轻松应对大规模数据增长。
- 应用场景: 适用于对数据一致性要求不那么严格,但追求高性能和可扩展性的场景,如缓存、实时消息系统等。
向量数据库(Vector Databases)
- 代表产品: Elasticsearch (虽然通常被认为是搜索引擎,但也可用于向量搜索), FAISS
- 主要功能:
- 高级检索: 支持基于向量的相似性搜索,能够高效地在海量数据中查找相似的对象或内容。
- 优化搜索: 通过向量索引和查询优化技术,实现快速且准确的搜索结果。
- 灵活匹配: 适用于各种非文本内容的搜索,如图像、音频、视频等多媒体数据。
- 应用场景: 适合需要复杂搜索功能的场景,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
关系型数据库提供强大的数据一致性和关系管理能力,适合结构化数据的处理;NoSQL数据库以其高性能和灵活性,成为处理大规模非结构化数据的理想选择;而向量数据库则通过高级检索功能,为需要复杂搜索功能的场景提供了解决方案。
在实际应用中,还可以根据业务发展和数据量的变化,采用混合数据库架构,结合不同类型数据库的优势,以构建更加高效、灵活、可扩展的数据系统。
2.概念解析
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
---|---|---|
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | field | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
3.常见的数据类型
- Object ID: ⽂档ID
- String: 字符串, 最常⽤, 必须是有效的UTF-8
- Boolean: 存储⼀个布尔值, true或false
- Integer: 整数可以是32位或64位, 这取决于服务器
- Double: 存储浮点值
- Arrays: 数组或列表, 多个值存储到⼀个键
- Object: ⽤于嵌⼊式的⽂档, 即⼀个值为⼀个⽂档
- Null: 存储Null值
- Timestamp: 时间戳, 表示从1970-1-1到现在的总秒数
- Date: 存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式
4.Docker 安装
docker search mongo
docker pull mongo
#运行容器
docker run -itd --name mongo -p 27017:27017 mongo --auth
#进入容器
docker exec -it mongo mongosh admin
#使用admin数据
#创建用户
db.createUser({ user:'admin',pwd:'123456',roles:[ { role:'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'},"readWriteAnyDatabase"]});
#配制权限
db.auth('admin', '123456')
5.常用命令
# 进入mongo容器,使用上文创建的账号
docker exec -it mongo mongosh --username admin --password 123456
#查看已经存在的数据库
show dbs;
#创建数据库
use 数据库名
#删除数据库
db.dropDatabase()
#查看集合
show collections;
#创建集合
db.createCollection("news")
#删除集合
db.runoob.drop()
#添加数据
db.集合名.insert({'id':1,'title':'12'})
db.集合名.insert({'id':1,'title':'12','name':'sdfsd'})
#查询所有
db.集合名.find()
#删除数据
db.集合名.remove({"id":1})
#条件查询
db.集合名.find({"id":1})
二、Pymongo
1.基本操作(连接、数据库、集合)
安装:
pip install pymongo
pymongo连接:
import pymongo from urllib import parse username = parse.quote_plus('admin') # 对用户名进行编码 password = parse.quote_plus('123456') # 对密码进行编码 database = "admin" # 数据库名称 host = "123.123.123.123" port = "27017" mongo = pymongo.MongoClient('mongodb://%s:%s@%s:%s/%s' % ( username, password, host, port, database))
数据库操作:
import pymongo # 数据库连接 mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # 创建数据库 my_db = mongo["my_db"] # 查看数据库列表 print(mongo.list_database_names()) # 上面的 my_db 因为没有内容,所以没有被创建的。
集合操作:
import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") my_db = mongo["my_db"] my_collection = my_db["my_collection"] # 没有往集合里面保存文档之前,mongdb不会真正创建集合! # 查看集合列表 print(my_db.list_collection_names()) # 删除集合 my_collection.drop() # 删除成功返回true,如果集合不存在,返回false
2.基本操作(增删改查)
添加:
import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") my_db = mongo["my_db"] my_collection = my_db["my_collection"] # 添加一个文档 document = { "name": "xiaoming", "mobile": "13012345678","age":16} ret = my_collection.insert_one(document) print(ret.inserted_id) # 返回InsertOneResult对象 # 插入文档时,如果没有指定_id,将自动分配一个唯一的id。 # 添加多个文档 document_list = [ { "name": "xiaoming", "mobile": "13033345678","age":17}, { "name": "xiaohong", "mobile": "13044345678","age":18}, { "name": "xiaohei", "mobile": "13612345678","age":18}, ] ret = my_collection.insert_many(document_list) # 打印文档_id值列表: print(ret.inserted_ids)
删除:
import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") my_db = mongo["my_db"] my_collection = my_db["my_collection"] # 删除一个文档 query = {"name":"xiaoming"} my_collection.delete_one(query) # 删除多个文档 query = { "mobile": {"$regex": "^130"} } ret = my_collection.delete_many(query) print("删除了%d个文档" % ret.deleted_count)
import pymongo from urllib.parse import quote_plus from bson import ObjectId if __name__ == "__main__": username = quote_plus("mofang") password = quote_plus("123456") # 获取数据库连接对象 mongo = pymongo.MongoClient(f"mongodb://{username}:{password}@127.0.0.1:27017/mofang") mofang = mongo["mofang"] user_list = mofang["user_list"] """删除文档""" query = {"_id": ObjectId("60d925e127bd4b7769251002")} ret = user_list.delete_one(query) print(ret) print(ret.deleted_count) """删除多个文档""" query = {"name": "xiaolan"} ret = user_list.delete_many(query) print(ret.deleted_count)
更新:
import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") my_db = mongo["my_db"] my_collection = my_db["my_collection"] # 更新一个文档 query = { "name": "xiaoming" } data = { "$set": { "age": 18 } } my_collection.update_one(query, data) # 更新所有文档 query = { "mobile": {"$regex": "^130"} } data = { "$set": { "age": 18 } } my_collection.update_many(query, data)
查询:
import pymongo mongo = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") my_db = mongo["my_db"] my_collection = my_db["my_collection"] # 查看一个文档 ret = my_collection.find_one() print(ret) # 查看所有文档 for document in my_collection.find(): print(document) # 查看文档部分字段,find和find_one的第二个参数表示控制字段的显示隐藏,1为显示,0为隐藏 for document in my_collection.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "mobile": 1 }): print(document) # 条件查询 query = { "age": 18,"name":'22' } document_list = my_collection.find(query) for document in document_list: print(document) # 比较运算符 query = { "age": {"$gt":17} } document_list = my_collection.find(query) for document in document_list: print(document) # 排序显示 # 单个字段排序: # sort("键", 1) 升序 # sort("键",-1) 降序 # 多个字段排序: # sort([("键1",1),("键2",-1)]) document_list = my_collection.find().sort("age",-1) for document in document_list: print(document) # 限制查询结果数量 document_list = my_collection.find().limit(3) print(document_list) # 偏移、跳过 # skip(int) start = (page -1)*page_size document_list = my_collection.find().limit(3).skip(3) # 从第3篇文档开始获取3篇文档 print(document_list) # 自定义条件函数 document_list = my_collection.find({"$where":"this.age==18"}) print(document_list)
三、MongoDB应用示例:无限级评论
1.MongoDB 工具类
# tools/mongodb.py
import pymongo
from urllib import parse
class Mongodb():
def __init__(self):
self.username = parse.quote_plus('admin') # 对用户名进行编码
self.password = parse.quote_plus('123456') # 对密码进行编码
self.database = "admin" # 数据库名称
self.host = "120.46.9.231"
self.port = "27017"
self.mongo = pymongo.MongoClient(
'mongodb://%s:%s@%s:%s/%s' % (self.username, self.password, self.host, self.port, self.database))
self.my_db = self.mongo["my_db"]
def add_data(self, name, data):
self.my_collection = self.my_db[name]
ret = self.my_collection.insert_one(data)
print(ret.inserted_id)
return ret.inserted_id
def find_where(self, name, query, pagesize, start):
self.my_collection = self.my_db[name]
return self.my_collection.find(query).limit(pagesize).skip(start)
def find_all(self, name, query):
self.my_collection = self.my_db[name]
return self.my_collection.find(query)
def delete_all(self,name,query):
self.my_collection = self.my_db[name]
return self.my_collection.delete_many(query)
mdb = Mongodb()
# ret = db.add_data('comment',{"title":"234234","userid":1})
# print(ret)
# res = db.find_all('comment')
# for i in res:
# print(i)
2.实现无限级评论逻辑
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
# Create your views here.
from tools.mongodb import mdb
def generate_tree(source, parent):
tree = []
for item in source:
if item["pid"] == parent:
item["children"] = generate_tree(source, item["id"])
tree.append(item)
return tree
class CommemtView(APIView):
def delete(self,request):
mdb.delete_all('comments',{"topid":0})
mdb.delete_all('comments',{"topid":1})
return Response({"code": 200,"msg":"删除所有顶级数据。"})
def post(self, request):
mdb.add_data('comments', {'id': 1, "title": "第一条评论", "userid": 1, "pid": 0, "topid": 0})
mdb.add_data('comments', {'id': 2, "title": "第二条评论", "userid": 1, "pid": 0, "topid": 0})
mdb.add_data('comments', {'id': 5, "title": "第三条评论", "userid": 1, "pid": 0, "topid": 0})
mdb.add_data('comments', {'id': 3, "title": "顶级评论1下回复id=1的评论", "userid": 1, "pid": 1, "topid": 1})
mdb.add_data('comments', {'id': 4, "title": "顶级评论1下回复id=3的评论", "userid": 1, "pid": 3, "topid": 1})
return Response({"code": 200,"msg":"POST添加评论成功。"})
def get(self, request):
page = request.GET.get('page', 1)
page_size = 10
start = (int(page) - 1) * page_size
data = mdb.find_where('comments', {"pid": 0}, page_size, start)
# mdata = list(mdb.find_all('comments',{"pid":0}))
# count = len(mdata)
list1 = []
for i in data:
dict = {"id": i['id'], 'label': i['title'], 'pid': i['pid']}
list1.append(dict)
son = mdb.find_all('comments', {"topid": i['id']})
for j in son:
list1.append({"id": j['id'], 'label': j['title'], 'pid': j['pid']})
print(data)
resdata = generate_tree(list1, 0)
return Response({"code": 200, 'reslist': resdata, 'tcount': 99})
3.Vue树形结构展示无限级评论
<template>
哈哈哈
<div class="comment-tree">
<el-tree
:data="mydata"
:props="defaultProps"
node-key="id"
default-expand-all
></el-tree>
</div>
<!-- mydata === {{mydata}} -->
<!-- reslist === {{reslist}} -->
</template>
<script>
import http from '../http'
export default {
data() {
return {
mydata: [],
reslist: [
{
id: 1,
label: "第一条评论",
pid: 0,
children: [
{
id: 3,
label: "顶级评论1下回复id=1的评论",
pid: 1,
children: [
{
id: 4,
label: "顶级评论1下回复id=3的评论",
pid: 3,
children: []
}
]
}
]
},
{
id: 2,
label: "第二条评论",
pid: 0,
children: []
},
{
id: 5,
label: "第三条评论",
pid: 0,
children: []
}
],
defaultProps: {
children: 'children',
label: 'label',
disabled: false
}
};
},
mounted () {
http.get('/comment/').then(res => {
console.log("res.data.reslist===>",res.data.reslist);
this.mydata = res.data.reslist;
});
},
};
</script>
<style scoped>
.comment-tree {
max-width: 800px;
margin: 20px auto;
}
</style>
标签:示例,MongoDB,self,db,collection,my,document,Pymongo,id
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