MongoDB安装部署操作详解
虽然MongoDB这些年很流行，但笔者之前没研究过，现在有需求研究这类NoSQL的数据库，是为了验证其是否可被替换。
MongoDB是很轻量的文档数据库，简单测试也懒得专门准备虚拟机环境了，直接在macOS上安装测试下其基础功能。
1.使用 Homebrew 安装 MongoDB
2.启动/停止 MongoDB 服务
3.启动 MongoDB Shell
4.体验 MongoDB 基本操作
5.体验 MongoDB 聚合操作
1. 使用 Homebrew 安装 MongoDB
1 2 3 4 | # 添加 MongoDB 存储库
brew tap mongodb/brew
# 安装 MongoDB 社区版
brew install mongodb-community
|
2. 启动/停止 MongoDB 服务
1 2 3 4 | # 启动 MongoDB 服务
brew services start mongodb/brew/mongodb-community
# 停止 MongoDB 服务(这个当然要等我们体验测试完成后才停..)
brew services stop mongodb/brew/mongodb-community
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3. 启动 MongoDB Shell
在mongosh登录到MongoDB时可以看到，笔者这里安装的是7.0.12版本的MongoDB，使用默认端口27017:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | jingyuzhao@jingyuzhao-mac ~ % mongosh
Current Mongosh Log ID: 668ce3d3012a1d349d3a46b3
Connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?directConnection=true&serverSelectionTimeoutMS=2000&appName=mongosh+2.2.10
Using MongoDB: 7.0.12
Using Mongosh: 2.2.10
For mongosh info see: https://docs.mongodb.com/mongodb-shell/
------
The server generated these startup warnings when booting
2024-07-09T15:09:54.021+08:00: Access control is not enabled for the database. Read and write access to data and configuration is unrestricted
------
test>
|
4. 体验MongoDB基本操作
下面进行一些基本的 MongoDB 操作示例：
1）创建数据库和集合：
1 2 3 4 | use mydb
db.createCollection("myCollection")
|
2）插入文档：
1 2 3 4 5 6 7 | db.myCollection.insertOne({ name: "Alfred", age: 34 })
db.myCollection.insertMany([
{ name: "Mcdull", age: 33 },
{ name: "Sally", age: 4 }
])
|
3）查询文档：
1 2 3 4 | db.myCollection.find()
db.myCollection.find({ age: { $gt: 25 } })
|
4）更新文档：
1 2 3 4 | db.myCollection.updateOne({ name: "Alfred" }, { $set: { age: 29 } })
db.myCollection.updateMany({ age: { $lt: 35 } }, { $set: { status: "Active" } })
|
5）删除文档：
1 2 3 4 | db.myCollection.deleteOne({ name: "Sally" })
db.myCollection.deleteMany({ status: "Active" })
|
5. 体验MongoDB聚合操作
1）创建测试用例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | db.sales.drop()
db.sales.insertMany([
{
"order_id": 1001,
"product": "Laptop",
"quantity": 2,
"unit_price": 1200,
"customer": "Alice",
"order_date": ISODate("2024-06-07T08:30:00Z")
},
{
"order_id": 1002,
"product": "Monitor",
"quantity": 1,
"unit_price": 500,
"customer": "Bob",
"order_date": ISODate("2024-06-10T10:15:00Z")
},
{
"order_id": 1003,
"product": "Keyboard",
"quantity": 3,
"unit_price": 50,
"customer": "Alice",
"order_date": ISODate("2024-06-15T14:45:00Z")
},
{
"order_id": 1004,
"product": "Mouse",
"quantity": 5,
"unit_price": 20,
"customer": "Charlie",
"order_date": ISODate("2024-07-09T09:30:00Z")
}
])
|
查询这个集合结果：
db.sales.find()
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 | mydb> db.sales.find()
[
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175646'),
order_id: 1001,
product: 'Laptop',
quantity: 2,
unit_price: 1200,
customer: 'Alice',
order_date: ISODate('2024-06-07T08:30:00.000Z')
},
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175647'),
order_id: 1002,
product: 'Monitor',
quantity: 1,
unit_price: 500,
customer: 'Bob',
order_date: ISODate('2024-06-10T10:15:00.000Z')
},
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175648'),
order_id: 1003,
product: 'Keyboard',
quantity: 3,
unit_price: 50,
customer: 'Alice',
order_date: ISODate('2024-06-15T14:45:00.000Z')
},
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175649'),
order_id: 1004,
product: 'Mouse',
quantity: 5,
unit_price: 20,
customer: 'Charlie',
order_date: ISODate('2024-07-09T09:30:00.000Z')
}
]
mydb>
|
2）执行聚合操作
示例 1: 计算每个客户的总销售额和订单数量
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | db.sales.aggregate([
{
$group: {
_id: "$customer",
totalSales: { $sum: { $multiply: ["$quantity", "$unit_price"] } },
totalOrders: { $sum: 1 }
}
},
{ $sort: { totalSales: -1 } } // 按总销售额降序排序
])
|
查询结果：【计算每个客户的总销售额和订单数量】
1 2 3 4 5 | [
{ _id: 'Alice', totalSales: 2550, totalOrders: 2 },
{ _id: 'Bob', totalSales: 500, totalOrders: 1 },
{ _id: 'Charlie', totalSales: 100, totalOrders: 1 }
]
|
示例 2: 查找每种产品的平均销售价格和销售数量
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | db.sales.aggregate([
{
$group: {
_id: "$product",
avgPrice: { $avg: "$unit_price" },
totalQuantity: { $sum: "$quantity" }
}
},
{ $sort: { _id: 1 } } // 按产品名称升序排序
])
|
查询结果：【查找每种产品的平均销售价格和销售数量】
1 2 3 4 5 6 | [
{ _id: 'Keyboard', avgPrice: 50, totalQuantity: 3 },
{ _id: 'Laptop', avgPrice: 1200, totalQuantity: 2 },
{ _id: 'Monitor', avgPrice: 500, totalQuantity: 1 },
{ _id: 'Mouse', avgPrice: 20, totalQuantity: 5 }
]
|
示例 3: 筛选特定日期范围内的销售订单并投影字段
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | db.sales.aggregate([
{
$match: {
order_date: {
$gte: ISODate("2024-06-01"),
$lte: ISODate("2024-06-30")
}
}
},
{
$project: {
order_id: 1,
product: 1,
quantity: 1,
totalAmount: { $multiply: ["$quantity", "$unit_price"] }
}
}
])
|
查询结果：【筛选特定日期范围内的销售订单并投影字段】
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | [
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175646'),
order_id: 1001,
product: 'Laptop',
quantity: 2,
totalAmount: 2400
},
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175647'),
order_id: 1002,
product: 'Monitor',
quantity: 1,
totalAmount: 500
},
{
_id: ObjectId('668cf766749a72317b175648'),
order_id: 1003,
product: 'Keyboard',
quantity: 3,
totalAmount: 150
}
]
|
至此，我们学习了如何安装、启动和停止 MongoDB，并通过 MongoDB Shell 执行基础的 CRUD 操作（创建、查询、更新和删除文档），同时探索了 MongoDB 的聚合操作，用于实现复杂的数据分析。后续，会继续研究关于Oracle 23ai在JSON这方面的能力表现。
