概念區分

什么是關系型數據庫

關系型數據庫（Relational Database）是一種基于關系模型的數據庫管理系統（DBMS）。在關系型數據庫中，數據以表格的形式存儲，表格由行和列組成，行表示數據記錄，列表示數據字段。每個表格都有一個唯一的標識符，稱為主鍵，用于唯一標識表中的每一行。

關系型數據庫的核心概念包括：

1. 表格（Table）：數據以表格的形式組織，每個表格具有名稱和一組定義了數據類型的列。表格表示實體（如人、物、事件等）以及實體之間的關系。

2. 行（Row）：表格中的每一行代表一個數據記錄，包含了不同字段的數據值。

3. 列（Column）：表格中的每一列代表一個數據字段，定義了數據的類型和格式。

4. 主鍵（Primary Key）：每個表格都有一個主鍵，用于唯一標識表中的每一行。主鍵確保數據的唯一性和完整性。

5. 外鍵（Foreign Key）：外鍵用于在不同表格之間建立關聯，表示表格之間的關系。外鍵通常引用其他表格的主鍵。

6. SQL（Structured Query Language）：關系型數據庫使用SQL來進行數據查詢、插入、更新和刪除操作。SQL是一種標準化的查詢語言，用于與關系型數據庫交互。

關系型數據庫的一些常見示例包括：

• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle Database
• Microsoft SQL Server
• SQLite

關系型數據庫以其結構化的數據模型和廣泛的應用領域而聞名。它們適用于需要復雜數據關系和豐富查詢的應用，如企業應用、金融系統、人力資源管理等。然而，隨著數據的不斷增長和應用場景的多樣化，出現了許多其他類型的數據庫，如NoSQL數據庫，用于處理非結構化和半結構化數據，而且本文講到的MongoDB就屬于非關系型數據庫，也是改文章的主角。

什么是非關系型數據庫

非關系型數據庫（NoSQL，Not Only SQL）是一類數據庫管理系統（DBMS），與傳統的關系型數據庫相比，它們采用不同的數據模型和存儲機制。非關系型數據庫適用于處理大規模、高度分布式、非結構化或半結構化數據，以及需要更高的可擴展性和靈活性的應用場景。

非關系型數據庫的主要特點包括：

1. 數據模型多樣性：非關系型數據庫支持多種數據模型，例如鍵值對、文檔、列族、圖形等，以適應不同類型的數據。

2. 分布式架構：許多非關系型數據庫具有分布式架構，可以水平擴展，將數據分布在多臺服務器上，以實現高可用性和更好的性能。

3. 靈活的模式：非關系型數據庫通常不需要嚴格的表結構定義，允許在數據存儲過程中動態添加、修改字段，從而適應數據模式的變化。

4. 高可擴展性：由于其分布式性質，非關系型數據庫能夠輕松地擴展以處理大量數據和高并發請求。

5. 適應大數據：非關系型數據庫通常用于存儲和處理大規模的數據，如社交媒體數據、日志文件、傳感器數據等。

常見的非關系型數據庫類型包括：

1. 鍵值存儲（Key-Value Stores）：數據以鍵值對的形式存儲，適用于高速讀寫操作，如Redis、Amazon DynamoDB。

2. 文檔數據庫（Document Stores）：數據以類似JSON或XML格式的文檔存儲，適用于半結構化數據，如MongoDB、Couchbase。

3. 列族數據庫（Column Family Stores）：數據以列族的形式存儲，適用于大規模分布式數據，如Apache Cassandra、HBase。

4. 圖形數據庫（Graph Databases）：用于存儲和查詢圖形數據，適用于復雜的數據關系，如Neo4j、Amazon Neptune。

5. 時間序列數據庫（Time Series Databases）：專門用于存儲時間序列數據，如傳感器數據、日志數據等，如InfluxDB、OpenTSDB。

6. 搜索引擎（Search Engines）：用于全文搜索和數據分析，如Elasticsearch、Solr。

非關系型數據庫在現代應用開發中變得越來越重要，特別是在大數據、云計算和分布式系統領域，此次之所以介紹MongoDB數據庫，也是由于系統開發需求中要求對于聊天記錄做到保存，鑒于數據量較大，所以考慮到了MongoDB架構。

主角MongoDB介紹

MongoDB是一種開源、面向文檔的非關系型數據庫管理系統（NoSQL DBMS），它以其靈活性、可擴展性和強大的查詢能力而聞名。MongoDB的設計理念是為了滿足現代應用中海量數據、高可用性和復雜數據模型的需求。以下是MongoDB的一些重要特點和概念：

1. 文檔數據庫：MongoDB使用文檔（Document）來表示數據，文檔類似于JSON格式的數據結構，可以包含各種類型的數據，如字符串、數字、日期、數組和嵌套文檔等。

2. 面向文檔：MongoDB是一種面向文檔的數據庫，每個文檔都有一個唯一的標識符（通常稱為_id），用于唯一標識文檔。

3. 高可擴展性：MongoDB支持水平擴展，可以通過分片（Sharding）將數據分布到多臺服務器上，以實現更高的存儲容量和性能。

4. 動態模式：MongoDB不需要嚴格的表結構定義，文檔可以自由添加和修改字段，適應數據模式的變化。

5. 強大的查詢語言：MongoDB支持豐富的查詢語言，可以進行復雜的查詢操作，包括過濾、排序、投影、聚合等。

6. 索引支持：MongoDB支持各種類型的索引，包括單字段索引、復合索引、文本索引、地理空間索引等，以加速查詢操作。

7. 復制和高可用性：MongoDB支持數據的復制和自動故障轉移，確保數據的高可用性和冗余。

8. 數據存儲：MongoDB將數據存儲在集合（Collection）中，每個集合包含一組文檔。集合類似于關系型數據庫中的表格。

9. 適用場景：MongoDB適用于需要存儲和處理半結構化或非結構化數據的場景，如大數據、實時數據分析、內容管理系統、日志記錄和用戶個性化推薦等。

MongoDB安裝介紹

Centos安裝MongoDB

以下是在CentOS上安裝MongoDB的詳細步驟：

1. 更新系統：
   打開終端，并以root或具有sudo權限的用戶身份登錄，首先更新系統軟件包以確保系統處于最新狀態：

sudo yum update

2. 添加MongoDB倉庫：
   MongoDB提供了官方的YUM倉庫，可以使用以下步驟將其添加到您的系統中：

sudo vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org.repo

在編輯器中，添加以下內容（保存并退出編輯器）：

[mongodb-org-4.4]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.4/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc

3. 安裝MongoDB：
   使用以下命令安裝MongoDB軟件包：

sudo yum install -y mongodb-org

4. 啟動MongoDB服務：
   安裝完成后，您可以啟動MongoDB服務，并設置其開機自啟動：

sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

5. 驗證MongoDB是否已正確啟動：
   運行以下命令來驗證MongoDB是否已成功啟動：

sudo systemctl status mongod

您應該看到MongoDB服務狀態為"active (running)"。

6. 連接到MongoDB Shell：
   使用MongoDB Shell與數據庫交互，運行以下命令：

mongo

這將連接到本地MongoDB服務器的Shell。

docker安裝MongoDB

大家知道我的習慣，肯定少不了docker的安裝方式啊
安裝MongoDB并在Docker容器中運行它是一個方便的方式，讓我們詳細介紹一下如何在Docker中安裝和運行MongoDB。

1. 安裝Docker：

   如果您尚未安裝Docker，請按照以下步驟在您的操作系統上安裝Docker：

   • 對于Linux用戶，您可以根據您的發行版選擇適當的安裝方式，通常是使用包管理工具（如apt或yum）來安裝Docker。
   • 對于Windows用戶，您可以從Docker官方網站下載并運行安裝程序。
   • 對于macOS用戶，您可以從Docker官方網站下載并運行Docker Desktop安裝程序。

2. 拉取MongoDB鏡像：

   打開終端（或命令行界面）并執行以下命令，以從Docker Hub拉取MongoDB官方鏡像：

   docker pull mongo
   

3. 運行MongoDB容器：

   使用以下命令來創建并運行MongoDB容器。這將創建一個名為"my-mongodb"的MongoDB容器，并將其綁定到主機的27017端口。可以根據需要自行調整容器名稱和端口綁定。

   docker run --name my-mongodb -p 27017:27017 -d mongo
   

   此命令將以后臺模式運行MongoDB容器。要停止容器，可以使用docker stop命令：

   docker stop my-mongodb
   

   要刪除容器，可以使用docker rm命令：

   docker rm my-mongodb
   

4. 連接到MongoDB容器：

   要連接到運行中的MongoDB容器的Mongo shell，可以使用以下命令：

   docker exec -it my-mongodb mongo
   

   這將進入Mongo shell，可以在其中執行MongoDB命令。

Win系統安裝MongoDB

要在Windows系統上安裝MongoDB，請按照以下步驟操作：

1. 下載MongoDB安裝包：
   前往MongoDB官方網站（https://www.mongodb.com/try/download/community-kubernetes-operator）下載最新版本的MongoDB安裝包。確保選擇與您的操作系統相匹配的版本。
   

2. 安裝MongoDB：
   雙擊下載的安裝包，按照安裝向導指示完成安裝過程。您可以選擇自定義安裝選項，但對于大多數用戶來說，使用默認選項即可。

3. 配置MongoDB環境變量：
   將MongoDB的安裝路徑添加到系統的環境變量中，以便在任何目錄下都可以通過命令行訪問MongoDB。將安裝路徑（默認為C:\Program Files\MongoDB\Server<版本號>\bin）添加到您的系統環境變量中的Path變量中。

4. 創建數據目錄：
   在您選擇的位置上創建一個數據目錄，用于存儲MongoDB的數據文件。例如，您可以在C:\data目錄下創建一個名為db的文件夾。

5. 配置MongoDB服務：
   打開命令提示符（CMD）或PowerShell，并導航到MongoDB的安裝目錄（例如：C:\Program Files\MongoDB\Server<版本號>\bin）。

   運行以下命令來啟動MongoDB服務器：

   mongod --dbpath <數據目錄路徑>
   

   請將<數據目錄路徑>替換為您在第4步中創建的數據目錄的路徑。

6. 連接到MongoDB：
   打開另一個命令提示符或PowerShell窗口，導航到MongoDB的安裝目錄（例如：C:\Program Files\MongoDB\Server<版本號>\bin）。

   運行以下命令來連接到MongoDB：

   mongo
   

請注意，如果不按照如上步驟操作，而是直接在安裝目錄執行exe

那就需要再D盤根路徑創建一個/data/db目錄,否則會閃退！！！

MongoDB是默認沒有寫入環境變量的，大家需要自己配置，不再贅述！！！

MongoDB使用介紹

在MongoDB中，建立集合（類似于關系型數據庫中的表）是動態的，因此無需像關系型數據庫那樣顯式地定義表結構。只需插入文檔（類似于關系型數據庫中的記錄），MongoDB將自動創建集合并根據文檔的結構來定義字段。命令執行我們可以使用Navicat工具進行連接

以下是MongoDB中創建集合和插入文檔的語法和示例：

簡單使用

1. 創建集合并插入文檔：

// 使用insertOne插入文檔并創建集合
db.collectionName.insertOne({ field1: "value1", field2: "value2", ... })

示例：

db.students.insertOne({ name: "李紅", age: 25, major: "Computer Science" })
db.students.insertOne({ name: "張飛", age: 22, major: "Biology" })

2. 查詢集合中的文檔：

// 查詢集合中的所有文檔
db.collectionName.find()// 查詢特定條件的文檔
db.collectionName.find({ field: "value" })

示例：

// 查詢所有學生
db.students.find()// 查詢年齡大于等于 25 歲的學生
db.students.find({ age: { $gte: 25 } })

3. 更新文檔：

// 使用updateOne更新單個文檔
db.collectionName.updateOne({ condition }, { $set: { field: "new value" } })// 使用updateMany更新多個文檔
db.collectionName.updateMany({ condition }, { $set: { field: "new value" } })

示例：

// 更新學生的專業
db.students.updateOne({ name: "張飛" }, { $set: { major: "Engineering" } })

4. 刪除文檔：

// 使用deleteOne刪除單個文檔
db.collectionName.deleteOne({ condition })// 使用deleteMany刪除多個文檔
db.collectionName.deleteMany({ condition })

示例：

// 刪除專業為"Biology"的學生
db.students.deleteMany({ major: "Biology" })

我們再舉一個例子，假設正在開發一個簡單的博客平臺，可以使用MongoDB來存儲博客帖子和評論。在這個復雜業務的示例中，我們將涵蓋以下方面：

1. 創建集合和插入文檔
2. 查詢和篩選數據
3. 更新文檔
4. 使用索引

1. 創建集合和插入文檔：

首先，我們創建一個集合來存儲博客帖子，每個帖子包含標題、內容和發布日期：

// 創建博客集合并插入帖子文檔
db.blogPosts.insertOne({title: "MongoDB的相關介紹   ——IT小輝同學",content: "MongoDB 是一個非關系型數據庫",publishDate: new Date("2023-08-01"),comments: []
})

2. 查詢和篩選數據：

現在，我們查詢博客集合中的帖子并篩選出發布日期在特定范圍內的帖子：

// 查詢發布日期在特定范圍內的帖子
db.blogPosts.find({publishDate: { $gte: new Date("2023-08-01"), $lt: new Date("2023-08-10") }
})

3. 更新文檔：

假設一篇帖子收到了一條新評論，我們可以將評論添加到帖子的評論數組中：

// 更新帖子，添加新評論
db.blogPosts.updateOne({ title: "MongoDB的相關介紹，很有意思奧   ——IT小輝同學" },{$push: {comments: {author: "User123",text: "MongoDB，我們一起學習!",timestamp: new Date()}}}
)

4. 使用索引：

為了提高查詢性能，我們可以創建索引以加速某些查詢操作。例如，為了加速根據標題搜索帖子的查詢，我們可以創建標題字段的索引：

// 創建標題字段的索引
db.blogPosts.createIndex({ title: "text" })

這是一個簡化的示例，展示了如何在MongoDB中處理博客帖子和評論的復雜業務場景。實際業務中可能還需要處理更多情況，如用戶認證、數據驗證、用戶關系等。MongoDB的靈活性和功能可以適應各種復雜的業務需求。

請注意，MongoDB的語法使用了JSON，也就是我們Java常說的對象，因此數據和查詢都是使用JSON的形式。

復雜語法

當您需要進行更復雜的增刪改查操作時，MongoDB提供了豐富的查詢、更新和聚合功能來滿足您的需求。以下是更復雜的示例，涵蓋了多條件查詢、更新和聚合操作：

1. 多條件查詢：

假設您要查詢發布日期在特定范圍內，同時標題包含特定關鍵詞的帖子：

db.blogPosts.find({publishDate: { $gte: new Date("2023-08-01"), $lt: new Date("2023-08-10") },title: { $regex: "MongoDB" }
})

2. 多條件更新：

更新帖子的評論，將指定作者的所有評論中的文本替換為新文本：

db.blogPosts.updateMany({ "comments.author": "User123" },{ $set: { "comments.$[].text": "新文本" } }
)

3. 使用聚合：

聚合操作允許您進行數據處理和轉換。假設您要計算每篇帖子的評論數量并按評論數量降序排序：

db.blogPosts.aggregate([{$project: {title: 1,numberOfComments: { $size: "$comments" }}},{$sort: { numberOfComments: -1 }}
])

以上代碼使用聚合管道，首先通過$project將每篇帖子的標題和評論數量提取出來，然后通過$sort按評論數量降序排序。

4. 刪除多個文檔：

假設您要刪除評論數低于指定值的所有帖子：

db.blogPosts.deleteMany({comments: { $size: { $lt: 5 } }
})

這將刪除所有評論數少于5條的帖子。