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MongoDB與Redis的簡單使用

本文轉載自   查看原文   2019-07-29 17:52   1045    mongodb/ redis/ SQL

mongodb

概念解析

SQL術語/概念 MongoDB術語/概念 解釋說明
database database 數據庫
table collection 數據庫表/集合
row document 數據記錄行/文檔
column field 數據字段/域
index index 索引
table joins 表連接,MongoDB不支持
primary key primary key 主鍵,MongoDB自動將_id字段設置為主鍵

主要操作

登錄數據庫(root賬號)

  • mongo -u "root" -authenticationDatabase admin -p

創建數據庫與用戶

# 切換數據庫
> use test
use test

# 創建用戶
> db.createUser({'user':'123', 'pwd':'123123', 'roles':[{'role':'readWrite', 'd
':'test'}]})

Successfully added user: {
        "user" : "123",
        "roles" : [
                {
                        "role" : "readWrite",
                        "db" : "test"
                }
        ]
}

# 顯示用戶
> show users
  • Built-In Roles（內置角色）：
    1. 數據庫用戶角色：read、readWrite;
    2. 數據庫管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin；
    3. 集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager；
    4. 備份恢復角色：backup、restore；
    5. 所有數據庫角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
    6. 超級用戶角色：root
    7. 這里還有幾個角色間接或直接提供了系統超級用戶的訪問（dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase）
    1. 內部角色：__system

用戶登錄

用戶登錄
> use test
switched to db test
> db.auth("123","123123")
1 (返回1，登錄成功)

刪除用戶
> use test
switched to db test
> db.dropUser("123")
true
> db.dropAllUser()

刪除數據庫
> use test
> db.dropDatabase()

集合操作

# 數據列表
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB

一個mongodb中可以建立多個數據庫。
MongoDB的默認數據庫為"db"，該數據庫存儲在data目錄中。

# 連接指定數據庫
> use test
switched to db test

# 創建集合原型
> db.createCollection(<name>, { capped: <boolean>,
                              autoIndexId: <boolean>,
                              size: <number>,
                              max: <number>,
                              storageEngine: <document>,
                              validator: <document>,
                              validationLevel: <string>,
                              validationAction: <string>,
                              indexOptionDefaults: <document> } )

# 在test創建固定集合mycol，整個集合空間大小 6142800 KB, 文檔最大個數為 10000 個
> db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142
00, max : 10000 } )

  {
          "note" : "the autoIndexId option is deprecated and will be removed in a
  future release",
          "ok" : 1
  }

# 通過插入數據的方式創建集合
> db.mycoll.insert({"info":"username"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

# 查看所有的集合
> show tables
mycol
mycoll

> show collections
mycol
mycoll

# 刪除集合
> db.mycoll.drop()
true

# 顯示當前數據庫對象和集合
> db
test

文檔操作


# 插入文檔
> use test
> show tables
mycol

> document=({title: '標題',
...     description: 'MongoDB 是一個 Nosql 數據庫',
...     by: 'Allen',
...     url: 'http://www.baidu.com',
...     tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
...     likes: 100
... });

> db.mycol.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

# 查看集合數據量
> db.mycol.count()
1

# 查看已插入文檔
> db.mycol.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3e61263359db96129b480a"), "title" : "標題", "description"
: "MongoDB 是一個 Nosql 數據庫", "by" : "Allen", "url" : "http://www.baidu.com",
 "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

# 查看一條數據，並格式化輸出
> db.mycol.findOne().pretty()

{ "_id" : ObjectId("5d3e61263359db96129b480a"), "title" : "標題", "description"
: "MongoDB 是一個 Nosql 數據庫", "by" : "Allen", "url" : "http://www.baidu.com",
 "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

# 通過標題去重，且likes >100
> db.mycol.distinct("title",{likes:{$gt:100}})

[ ]

# Mongodb更新有兩個命令：update、save。
# 刪除文檔
  - db.collection.remove(
     <query>,
     {
       justOne: <boolean>,
       writeConcern: <document>
     }
    )
  - 參數說明：
    - query :（可選）刪除的文檔的條件。
    - justOne : （可選）如果設為 true 或 1，則只刪除一個文檔。
    -  writeConcern :（可選）拋出異常的級別。

查詢

  • 查詢likes >100的總數

    • db.mycol.find({"likes" : {$gt : 100}}).count()
      • 查詢條件操作符：
        • (>) 大於 - $gt
        • (<) 小於 - $lt
        • (>=) 大於等於 - $gte
        • (<= ) 小於等於 - $lte

  • limit()方法

    • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(3)

  • Skip() 方法

    • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).skip(1)

  • sort()方法

    • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})

  • aggregate聚合

    • MongoDB中聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算后的數據結果。
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
}

# 計算每個作者所寫的文章數。通過字段by_user字段對數據進行分組，並計算by_user字段相同值的總和。
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "runoob.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}

備注：類似於SQL語句
  - select by_user, count(*) from mycol group by by_user

聚合的表達式:

表達式 描述 實例
$sum 計算總和 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 計算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 獲取集合中所有文檔對應值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 獲取集合中所有文檔對應值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 在結果文檔中插入值到一個數組中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道的概念

管道在Unix和Linux中一般用於將當前命令的輸出結果作為下一個命令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢后將結果傳遞給下一個管道處理。管道操作是可以重復的。

表達式：處理輸入文檔並輸出。表達式是無狀態的，只能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。

聚合框架中常用的幾個操作：

  • $project：修改輸入文檔的結構。可以用來重命名、增加或刪除域，也可以用於創建計算結果以及嵌套文檔。
  • $match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標准查詢操作。
  • $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
  • $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回余下的文檔。
  • $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分成多條，每條包含數組中的一個值。
  • $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
  • $sort：將輸入文檔排序后輸出。
  • $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。
import pymysql
import contextlib
from pymongo import MongoClient
from config import  MONGO_DB,DOCNAME,MONGO_USER,MONGO_PSW,MONGO_HOST,MONGO_PORT,MONGO_DB,MARIADB_HOST,MARIADB_PORT,MARIADB_USER,MARIADB_PSW,MARIADB_DB

class Pretreatment(object):

    def __init__(self, user=MONGO_USER, psw=MONGO_PSW, host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT, mdb=MONGO_DB):

        # mongoDB連接
        uri = 'mongodb://' + user + ':' + psw + '@' + host + ':' + port + '/' + mdb
        client = MongoClient(uri)
        db = client[MONGO_DB]
        self.find_port = db[DOCNAME]

        # mysql連接
        self.conn = pymysql.connect(host=MARIADB_HOST,
                                    port=MARIADB_PORT,
                                    user=MARIADB_USER,
                                    passwd=MARIADB_PSW,
                                    db=MARIADB_DB,
                                    charset="utf8")        
        self.cursor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

    # 搭配with可以實現自動關閉釋放資源
    @contextlib.contextmanager
    def mysql(self):
        try:
            yield self.cursor
        finally:
            self.conn.commit()
            self.cursor.close()
            self.conn.close()

    def demo(self):
        with self.mysql() as cursor:
            pass

redis

數據展示：


# 登錄
C:\Users\Administrator> redis-cli

# 選擇2號數據庫
127.0.0.1:6379> select 2
OK

# 從0號游標開始篩選2號庫中DB開頭的集合
127.0.0.1:6379[2]> scan 0 match DB*
1) "0"   （開始第二次迭代的游標值，如果返回值為0，則已經迭代完數據）
2) 1) "DB_URL201906"

# 顯示當前數據庫中所有的集合
127.0.0.1:6379[2]> KEYS *

# 判斷該集合的類型
127.0.0.1:6379[2]> type DB_URL201906
zset

# 查找有序集合（zset）對應的命令
127.0.0.1:6379[2]> zscan DB_URL201906 0
1) "128"
2)  1) "http://abc1123/1047238.html"
    2) "20190728223915"
    3) "http://abc1123/183200.html"
    4) "20190728223915"
    5) "http://abc1123/189858.html"
    6) "20190728223915"
    7) "http://abc1123/105179.html"
    8) "20190728223915"
    9) "http://abc1123/322960.html"

一小段Python封裝

import redis
from config import REDIS_KEY,REDIS_HOST,REDIS_PORT,REDIS_PASSWORD,REDIS_DB

class RedisClient(object):
    def __init__(self, host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD, db=REDIS_DB):
        """
        初始化
        :param host: Redis 地址
        :param port: Redis 端口
        :param password: Redis密碼
        """
        self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, decode_responses=True, db=db)

    def add(self, url, value=init_value):
        """
        :param url: url
        :param value: 時間
        :return: 添加結果
        """
        if not self.db.zscore(REDIS_KEY, url):
            return self.db.zadd(REDIS_KEY, value, url)

    def exists(self, url):
        """
        判斷是否存在
        :param url:
        :return: 是否存在
        """
        return not self.db.zscore(REDIS_KEY, url) == None

    def all(self,min_value,max_value):
        """
        獲取值在(min_value,max_value)之間的數據
        :return: 數據列表
        """
        return self.db.zrangebyscore(REDIS_KEY, min_value, max_value)


免責聲明！

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