2015年1月8日 星期四

3.MongoDB基本操作(Insert document , remove document, drop collection)

  • Document 文件插入

教程視頻



  • 本文結構：
    • 1.基本的插入語句結構
    • 2.基本插入+ writeconcern
    • 3.批量插入文檔 有可能使用 shell 來完成嗎?
    • 4.insert 與 save操作區別
    • 5.Document 文件刪除
    • 6.使用justOne參數，來刪除一筆資料


 1.基本的插入語句結構  

db.collection.insert(
   <documents>,
   {
     writeConcern: {
         w:"majority",
         wtimeout:5000
     },
     ordered: <boolean>
   }
)
參數說明

       * <document> 插入的文檔物件
       * writeConcern:文檔寫入等級設定，預設等級設 w:1
          分成5點等級             
               w:-1     (嚴謹性：非常低)；發生資料庫寫入錯誤一慮不回傳
               w:0      (嚴謹性：低)       ；只可以偵測到網路錯誤
               w:1      (嚴謹性：中 預設等級)
               w:1,j:1 (嚴謹性：高)       ；在寫入日誌後才回傳處理過程。
               w:2      (嚴謹性： 高 )     ；這個級別只在replica set的部署模式下生效
           
            備註：w為設定寫入等級 ； j為日誌設定

            關於writeConcern的選項大家可以看一下這篇文章寫的很清楚
            http://kyfxbl.iteye.com/blog/1952941

基本的插入範例

db.employee.insert({
   name:'canred',
   account:'canred',
   country:'tw',
   age:30
})

操作過程1
 > use employee  
 switched to db employee  
 > db.employee.insert({name:'Canred',account:'Canred',country:'tw',age:30})  
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })  
 > db.employee.insert({name:'emp1',account:'emp1',country:'us',age:28})  
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })  
 > db.employee.insert({name:'emp2',account:'emp2',country:'us',age:28})  
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })  
 > db.employee.insert({name:'emp3',account:'emp3',country:'us',age:28})  
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })  
 > db.employee.find().pretty()  
 {  
     "_id" : ObjectId("54af3572540eca3abfc91415"),  
     "name" : "Canred",  
     "account" : "Canred",  
     "country" : "tw",  
     "age" : 30  
 }  
 {  
     "_id" : ObjectId("54af358a540eca3abfc91416"),  
     "name" : "emp1",  
     "account" : "emp1",  
     "country" : "us",  
     "age" : 28  
 }  
 {  
     "_id" : ObjectId("54af3591540eca3abfc91417"),  
     "name" : "emp2",  
     "account" : "emp2",  
     "country" : "us",  
     "age" : 28  
 }  
 {  
     "_id" : ObjectId("54af3598540eca3abfc91418"),  
     "name" : "emp3",  
     "account" : "emp3",  
     "country" : "us",  
     "age" : 28  
 }  
 >

基本插入+ writeconcern 範例
注意當你使用writeConcern的j:1的時侯，要先確定你用啟動mongod 要有先啟動日誌功能。
ex: mongod --dbpath ../data/mydb --journal

db.employee.insert({
   name:'canred',
   account:'canred',
   country:'tw',
   age:30
},{


   writeConcern:{
       w:1,
       j:1


   }
})








2.批量插入文檔 有可能使用 shell 來完成嗎?







    基本上我們想想應該與 插入單個文檔 相同，最多是 來 [ ] 陣列的符號來操作，沒錯就是

    這樣，當然也可以使用 for 語句來 批量插入。






 db.employee.insert(   
   [   
   {name:"Data1"},   
   {name:"Data2"},   
   {name:"Data3"}   
   ])  





    然後我們在使用 db.employee.find() 來看一下資料是不是多了3筆。
















3.insert 與 save操作區別




   若存在主鍵，insert() 不做操作，而save() 則更改原來的內容為新內容

   若存在數據有一筆  { _id : 1, " name " : " n1 " }



    insert({ _id : 1, " name " : " n2 " })           //會提示錯誤





    save({ _id : 1, " name " : " n2 " })            //會把n1 改為n2







    save 操作在 _id  找的得的狀況下，會執行更新操作；





    若 _id 找不到的時侯會執行插入操作。






操作過程


 > db.employee.insert({_id:'A',name:'Hello'})  
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })  
 > db.employee.insert({_id:'A',name:'Hello'})  
 WriteResult({  
     "nInserted" : 0,  
     "writeError" : {  
         "code" : 11000,  
         "errmsg" : "insertDocument :: caused by :: 11000 E11000 duplicat  
 e key error index: employee.employee.$_id_ dup key: { : \"A\" }"  
     }  
 })  
 > db.employee.save({_id:'A',name:'Hello 2'})  
 WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })  
 > db.employee.find()  
 { "_id" : ObjectId("54af3572540eca3abfc91415"), "name" : "Canred", "account" : "  
 Canred", "country" : "tw", "age" : 30 }  
 { "_id" : ObjectId("54af358a540eca3abfc91416"), "name" : "emp1", "account" : "em  
 p1", "country" : "us", "age" : 28 }  
 { "_id" : ObjectId("54af3591540eca3abfc91417"), "name" : "emp2", "account" : "em  
 p2", "country" : "us", "age" : 28 }  
 { "_id" : ObjectId("54af3598540eca3abfc91418"), "name" : "emp3", "account" : "em  
 p3", "country" : "us", "age" : 28 }  
 { "_id" : ObjectId("54af3960540eca3abfc9141f"), "name" : "Data1" }  
 { "_id" : ObjectId("54af3960540eca3abfc91420"), "name" : "Data2" }  
 { "_id" : ObjectId("54af3960540eca3abfc91421"), "name" : "Data3" }  
 { "_id" : "A", "name" : "Hello 2" }  
 > db.employee.save({_id:'B',name:'Hello 3'})
WriteResult({ "nMatched" : 0, "nUpserted" : 1, "nModified" : 0, "_id" : "B" })

















    

  • Document 文件刪除
    • 















1.刪除文檔的語句結構  

db.collection.remove(
 {條件式},justOne
)



參數說明



    * {條件式} ：查詢條件



    *  justOne ：true | false ，設定是否只刪除第一筆文檔





刪除所有文檔範例



可以使用 { } 來表示空的條件 ，也就是表示全部

db.employee.remove({}) 





根據修件刪除文檔



db.employee.remove( {name:'Canred'} ) 

在文檔中 若 name 為 Canred ，將全部刪除



使用justOne參數，來刪除一筆資料


db.employee.remove( {name:'Canred'} , true ) 








    

  • 刪除collection
    • 






使用drop即可完成







1.刪除collection的語句結構   

    db.collection.drop()




















參考資料：來源於 http://kyfxbl.iteye.com/blog/1952941





mongodb有一個write concern的設置，作用是保障write operation的可靠性。一般是在client driver裡設置的，和db.getLastError()方法關係很大



一般來說，所有的mongo driver，在執行一個寫操作（insert、update、delete）之後，都會立刻調用db.getLastError()方法。這樣才有機會知道剛才的寫操作是否成功，如果捕獲到錯誤，就可以進行相應的處理。處理邏輯也是完全由client決定的，比如寫入日誌、拋出錯誤、等待一段時間再次嘗試寫入等。作為mongodb server並不關心，server只負責通知client發生了錯誤



這裡有2點需要注意：



1、db.getLastError()方法是由driver負責調用的，所以業務代碼不需要去顯式調用。這點後面還會專門提到



2、driver一定會調用db.getLastError()函數，但是並不一定能捕獲到錯誤。這主要取決於write concern的設置級別，這也是本文的主題




write concern:0（Unacknowledged）



此級別調用的時序圖如下：







driver調用了getLastError()之後，mongod立刻返回結果，然後才實際進行寫操作。所以getLastError()的返回值一定是null，即使之後的Apply發生了錯誤，driver也不知道。使用這個級別的write concern，driver的寫入調用立刻返回，所以性能是最好的，但是可靠性是最差的，因此並不推薦使用。在各平台最新版本的driver中，也不再以0作為默認級別。其實還有一個w:-1的級別，是error ignored，基本上和w:0差不多。區別在於，w:-1不會捕獲任何錯誤，而w:0可以捕獲network error




write concern:1（acknowledged）



此級別調用的時序圖如下：







和Unacknowledged的區別是，現在mongod只有在Apply（實際寫入操作）完成之後，才會返回getLastError()的響應。所以如果寫入時發生錯誤，driver就能捕獲到，並進行處理。這個級別的write concern具備基本可靠性，也是目前mongodb的默認設置級別








write concern:1 & journal:true（Jounaled）



此級別調用的時序圖如下：











Acknowledged級別的write concern也不是絕對可靠的。因為mongodb的Apply操作，是將數據寫入內存，定期通過fsync寫入硬盤。如果在Apply之後，fsync之前mongod掛了，或者甚至server掛了，那持久化實際上是失敗的。但是在w:1的級別下，driver無法捕獲到這種情況下的error（因為response在apply之後就已經返回到driver）



mongod解決這個問題的辦法是使用Journal機制，寫操作在寫入內存之後，還會寫到journal文件中，這樣如果mongod非正常down掉，重啟以後就可以根據journal文件中的內容，來還原寫操作。在64位的mongod下，journal默認是打開的。但是32位的版本，需要用--journal參數來啟動



在driver層面，則是除了設置w:1之外，再設置journal:true或j:true，來捕獲這個情況下的error








write concern:2（Replica Acknowledged）



這個級別只在replica set的部署模式下生效











這個級別下，只有secondary從primary完成了複製之後，getLastError()的結果才會返回。也可以同時設置journal:true或j:true，則還要等journal寫入也成功後才會返回。但是注意，只要primary的journal寫入就會返回，而不需要等待secondary的journal也寫入。類似的也可以設置w:3，表示至少要有3個節點有數據；或者w:majority，表示>1/2的節點有數據。一般小規模的集群就是3節點部署，所以配置w:2就可以了




建議



設置write concern級別，其實就是在寫操作的性能和可靠性之間做權衡。寫操作的等待時間越長，可靠性就越好。對於非關鍵數據，建議使用默認的w:1就可以了，對於關鍵數據，則使用w:1 & j:true比較好。這裡要注意，journal無論如何都是建議打開的，設置j:true，只是說driver調用getLastError()之後是否要等待journal寫入完成再返回。並不是說不設置j:true就關閉了server端的journal




























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