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文章目录

    • 1. 容器与应用之间的关系介绍
    • 2. 使用 Docker 容器安装 MongoDB
    • 3. Mongosh 操作
      • 3.1 Mongosh 连接到 MongoDB
      • 3.2 基础操作与 CRUD
    • 4. Python 操作 MongoDB
    • 5. Nodejs 操作 MongoDB
      • 5.1 Mongodb 和 Mongoose
      • 5.2 推荐在项目中使用 Mongoose
    • 参考文献

1. 容器与应用之间的关系介绍

MongoDB 的安装有时候并不是那么容易的,为了简化这个步骤,比较舒适好用的方法是使用容器(Container)安装。

在讲容器之前先说一下容器的镜像(Image),镜像是容器的前置基础,是一个关于某些应用的软件包。在镜像里规定了要运行这个应用需要准备的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件等。通过一个镜像可以创建和运行容器实例。(镜像如下图1)

在这里插入图片描述

容器是一套完整的应用程序环境,包括应用程序本身及其所有依赖项,如库、运行时、系统工具和设置等。通过使用容器启动应用程序,用户无需手动解决各种依赖和系统环境问题,即可实现快速启动。以 MongoDB 为例,启动该数据库只需下载相应的 MongoDB 镜像,然后使用该镜像创建容器,即可立即启动 MongoDB 服务如下图 2 所示。

在这里插入图片描述

需要注意的是,尽管 MongoDB 运行在容器中,但实际上并非完全在本地执行。以在 Linux 主机内安装 MongoDB 为例:在 Linux 环境下进行安装需要一个操作系统,因此在容器中,除了 MongoDB,还需要集成一个完整的操作系统。

整理说明即在我们的 Linux 主机(最先希望安装数据库的机器)中,有一个容器,在这个容器内有一个 Linux 的系统,在这个系统中,安装了一个 MongoDB 的服务,所谓的使用容器运行 MongoDB 就是指使用了这样一个服务。

到这里是否有个疑问——这应该算是在当前主机访问另一个主机了,那么我们要怎么访问这个 MongoDB 呢?是否应该进入到这个系统中,然后像使用别的数据库那样,打开一个 CLI 客户端,输入指令进行增删改查呢?

当然,这确实是一种访问方式。实际上我们知道就算是安装在本地的数据库,也会选择工作在一个端口中。譬如 MySQL 的 3306,Redis 的 6379,MongoDB 的是 27017。所以容器就将系统内端口与主机的端口建立了相互的映射,将容器内的一个端口映射成主机的端口,就像是上面图 2 的 PORTS 所示,此时容器的 27017 端口就是主机的 27017 端口,访问主机的 27017 端口即是访问容器的 27017 端口。

2. 使用 Docker 容器安装 MongoDB

  1. 使用以下命令安装一个 Docker,如果你还没有的话

    apt install docker.io
    

    安装完毕后可以使用以下命令验证,如正确安装会显示一个版本号

    docker --version
    
  2. 使用以下命令下载 MongoDB 镜像

    docker pull mongo
    

    下载完成后可以使用以下命令查看镜像列表

    docker images
    
  3. 使用下载好的镜像启动 MongoDB 容器

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

    在上述命令中,run 是启动一个容器,-d 是指定在后台运行;-p 是在主机和容器之间创建端口映射,冒号左侧是主机端口,右侧是容器端口;--name 是为当前容器命名,mongo 是镜像名,如果有版本需求,还可以加上版本标签,如 mongo:latest,具体的镜像名称和版本号可以通过镜像列表查看。

    容器启动后的情况使用 docker ps 命令查看如下图划线部分所示:

    在这里插入图片描述

  4. 使用下面的命令在进入到容器内

    docker exec -it 8424792f4ec4 /bin/bash
    

    其中 exec 是指在容器内执行命令,-i 是使标准输入保持打开,-t 是分配一个伪终端,同时使用可以理解为交互式执行命令,并分配一个伪终端8424792f4ec4 是容器的 ID,保证唯一的情况下可以简略输入。/bin/bash 是实际使用的 Shell(Shell 可以理解为一种命令行界面),当然你也可以只输入 bash,这是一样的效果。由此可以持续性地操作容器。情况大概如下图所示,与操作 Linux 没什么不同,顺便一提得是,从 MongoDB 的 Dockerfile 中可以看到大致的安装过程。

    在这里插入图片描述

  5. 在容器内使用如下命令,进入到 MongoDB 的 Shell 中。

    mongosh
    

    当出现下面的状态时就代表了成功进入,那之后的操作将会在下文中详细说明。

    在这里插入图片描述

  6. 如需了解更多的 Docker 命令,可以查阅此文档 https://dockerdocs.cn/reference/index.html

3. Mongosh 操作

3.1 Mongosh 连接到 MongoDB

在 2.5 中使用 mongosh 命令连接到 MongoDB 仅为使用默认参数,该命令加上一些可能使用到的参数后类似于下面这个命令:

mongosh --host localhost --port 27017

或者类似于下面这一行:

mongosh "mongodb://localhost:27017"

这在 MongoDB 中被称为连接串(Connection String),即使用一个字符串来代表所有的参数。连接串的使用常见于使用代码连接 MongoDB 的场景。

为了安全性,一般需要启用密码来登录 MongoDB。在容器中要通过 conf 来使用密码比较困难,推荐的做法是在容器启动的时候设置一些环境变量来启用密码,如下:

docker run -d -p 27017:27017 --name my-mongodb2 \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin123 \
-e MONGO_INITDB_DATABASE=admin \
mongo

这个命令在启动容器的时候为 Mongodb 设置了一个 ROOT 用户 admin,密码是 admin123,在指定的数据库 admin 中进行身份验证。(注意事项:在设置密码或者账号时候,尽量避免使用 “:”、“@” 等符号,以保证密码字符串会被数据库引擎正确解析。)

这个时候如果只像上文一样,Mongosh 只设置了端口号和主机名的话,是没有权限操作的,得到的结果就像下面一样:

test> show databases
MongoServerError: Command listDatabases requires authentication

使用以下的方法选择一个进行身份验证:

1. mongosh --username admin --password admin123
2. mongosh "mongodb://admin:admin123@localhost:27017"
3. mongosh --username admin --password admin123 --authenticationDatabase admin
4. mongosh "mongodb://admin:yejue123@localhost:27017/database?authSource=admin"

如果你的用户是创建在 admin 数据库以外的,需要指定在哪个数据库进行验证,并且登录后也只能看到那一个数据库。

另外,可以依次执行下列命令看到容器在启动时设置的用户:

use admin
show collections
db.system.users.find()

在这里插入图片描述

3.2 基础操作与 CRUD

以下列出一些简单的操作:

# 显示数据库
show databases# 创建数据库/切换数据库
use databasename# 查看内置的 role
show roles# 在当前数据库创建一个用户
db.createUser({user: username, pwd: password, roles: [{role: "readWrite", db: dbtabases name}]}
)# 查看当前数据库的所有用户
db.getUsers()# 查看所有的集合
show collections

Mongodb 是面向文档的 NoSQL 的数据库,数据通常以 BSON 格式存储,而在 Mongosh 中看到的则是以 JSON 格式显示的。MongoDB 有三种组织数据的层级:数据库、集合(Collection)、文档(Document)。他们之间的关系用一句话概括即 “在一个数据库中有若干个集合,集合内通常存放着有相似内容的文档”。如果以关系型数据库来类比,则集合相当于一个表,一个文档相当于一行记录。这个文档并非常见的“文件文档”,而是一个键值对形式的 JSON/BSON 对象。下面我们将以一些例子来引入完整的 CRUD,请读者在其中体会集合与文档的含义。

例1:假设有一个图书管理系统的数据库,里面有各种各样的图书。

  1. 创建一个数据库 “BookManagement”。use BookManagement

  2. 使用 db.createCollection() 函数来创建名为 books 的集合,执行以下命令:

    db.createCollection("books")
    

    以默认参数创建的集合没有大小限制,存储空间会自动增长。可以通过指定一些参数来限制集合大小是否自动增长,如下则设置了一个最大存储空间 100 MB、最大文档数量为 1000 的集合:

    db.createCollection("books", { capped: true, size: 100 * 1024*1024, max: 1000})
    

    可以通过 db.collection.stats() 函数看到集合的设置:

    db.books.stats()
    
  3. Insert
    向集合内插入文档(数据)的方式有两种,下面我们分别以单条插入和多条插入的方法,向 resources 插入几个文档。

    单个插入 db.collection.insertOne()

    db.books.insertOne({title: "围城",authors: ["钱钟书"],publication_year: 1947,publisher: "上海文艺出版社",tags: ["小说", "讽刺文学"],remainings: 10
    })
    

    批量插入 db.collection.insertMany()

    db.books.insertMany([{title: "活着",authors: ["余华"],publication_year: 1993,publisher: "作家出版社",tags: ["小说", "现实主义"],remainings: 5},{title: "红楼梦",authors: ["曹雪芹"],publication_year: 1791,publisher: "人民文学出版社",tags: ["古典小说", "传统文学"],remainings: 8},
    ])
    

    现在可以通过以下函数来查询集合中所有的文档:

    db.books.find()
    
  4. Query
    接下来将演示三种常见的查找:“=”、“in”、“AND / OR”。
    第一种,指定相等条件:查找书名为“活着”的书

    BookManagement> db.books.find({title: "活着"})
    [{_id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),title: '活着',...}
    ]
    

    第二种,使用查询运算符 $in :查找书名在下列所给出的列表中的书籍

    BookManagement> db.books.find({title: {$in: ["活着","围城"]}})
    [{_id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),title: '围城',...},{_id: ObjectId('65b49ed320bf3de68d11029c'),title: '活着',...}
    ]
    

    第二种,使用查询运算符 gte:查询剩余数量大于等于 10 的

    BookManagement> db.books.find({remainings: {$gte: 10}})
    [{_id: ObjectId('65b49da320bf3de68d11029b'),title: '围城',remainings: 10...}
    ]
    

    更多的查询运算符请查阅此文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/operator/query/#query-selectors

    第三种,逻辑运算符 AND:查找出版年份大于 1700 年并且是小说类型的

    BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1700}, tags: {$in: ["小说"]}})
    [{title: '围城',publication_year: 1947,tags: [ '小说', '讽刺文学' ],...},{title: '活着',publication_year: 1993,tags: [ '小说', '现实主义' ],...}
    ]
    

    从结果中可以看到《红楼梦》并没有被匹配到,因为红楼梦的标签里是“古典小说”,如果我们希望凡是含有“小说”的都看做是小说,加上我们的 tags 是一个列表,那么查询条件就成了这样:查找年份大于 1700 的,内部任一标签中含有“小说”字样的书。这个查询可以使用元素匹配运算符 $elemMatch 和正则运算符 $regex,对 tags 中每一个标签进行匹配查询。

    BookManagement> db.books.find({publication_year: {$gt: 1400}, tags: {$elemMatch: {$regex: "小说"}}})
    [{title: '围城',publication_year: 1947,tags: [ '小说', '讽刺文学' ],...},{title: '活着',publication_year: 1993,tags: [ '小说', '现实主义' ],...},{title: '红楼梦',publication_year: 1791,tags: [ '古典小说', '传统文学' ],...}
    ]

    第三种,逻辑运算符 OR:查找出版年份大于 1990 或者剩余数量大于等于 10 的

    BookManagement> db.books.find({$or: [{publication_year: {$gt: 1990}}, {remainings: {$gte: 10}}]})
    
  5. Update
    MongoDB 的更新操作可以使用 updateOneupdateMany 方法。这两个方法的参数第一个是过滤器,第二个是更新操作,以及一些参数。

    db.collection.updateOne(<filter>, <update>, options)
    db.collection.updateMany(<filter>, <update>, options)
    

    其中 filter 即指定过滤(匹配)条件,与上文中的查询一致,当查询到若干条或单条数据后,对这些数据进行更新操作。如果是 updateOne 则对匹配到的第一条进行更新,如果是 updateMany 则对匹配到的所有条目进行更新。以下是一些基础示例:

    【例1】假设要将《活着》的书库存设置为 20:

    BookManagement> db.books.updateOne({title: "活着"}, {$set: {remainings: 20}})
    {acknowledged: true,insertedId: null,matchedCount: 1,modifiedCount: 1,upsertedCount: 0
    }
    

    在这个示例中,使用了 $set 操作符将剩余数量直接改成了 20,返回的结果中,“matchedCount” 是匹配到的数量,“modifiedCount ” 是修改的文档数量,其中 “upsertedCount” 是更新插入的数量,如果在 options 中使用 {upsert: true},那么当 filter 匹配不到文档的时候,将会新建一个文档。

    【例2】假设要将所有的书库存设置为 0:

    BookManagement> db.books.updateMany({}, {$set: {remainings: 0}})
    {acknowledged: true,insertedId: null,matchedCount: 3,modifiedCount: 3,upsertedCount: 0
    }
    

    有些时候我们只希望在原有的基础上增加,而不是完全覆盖式更新。下面给出一些例子:

    【例3】将 2000 年前的书增加一个标签 “2000年前的书”:

    db.books.updateMany( {"publication_year": { $lt: 2000 }},{$addToSet: { "tags": "2000年前的书" }}
    )
    

    上述操作使用了 $lt(小于)操作符,找到所有出版年份早于 2000 年的书籍。然后,使用 $addToSet 操作符将新标签添加到每个匹配文档的 “tags” 数组中。如果标签已经存在于某本书的 “tags” 数组中,$addToSet 会确保不重复添加相同的标签。如果不需要查重,可以使用 $push 操作符,这样无论标签是否已存在,都会被添加到 “tags” 数组中。

  6. Delete
    想要删除特定条件下的文档,可以使用 deleteOne deleteMany 操作。以下是一些示例:
    【例4】删除出版年份早于 1800 年的书:

    BookManagement> db.books.deleteMany({publication_year: {$lt: 1800}})
    { acknowledged: true, deletedCount: 1 }
    

    【例5】删除 “tags” 中含有“小说”字样的书,但只删除默认排序的第一本:

    BookManagement> db.books.deleteOne({tags: "小说"})
    { acknowledged: true, deletedCount: 1 }
    

    此时查看 Collection 里的结果,是《围城》被删掉了,剩下一本书《活着》。MongoDB 的默认排序是按照 “_id” 升序排序。《围城》在本例中是第一个被插入到 Collection 中的,所以优先被匹配删除。

    自此 CRUD 告一段落,对于CRUD 更多的细节,可以参照 MongoDB 的官方文档,已在本文末尾列出。

4. Python 操作 MongoDB

当使用 Python 连接 MongoDB 并执行 CRUD 操作时,可以使用 pymongo 库。本节将会使用一些简单示例,演示如何连接到 MongoDB 并执行基本的 CRUD 操作。首先,确保你已经安装了 pymongo 库:

pip install pymongo

接下来,你可以使用以下示例代码连接到数据库:

import pymongo# MongoDB 连接字符串,格式为:mongodb://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>
# 如果不需要认证,可以省略 <username>:<password>@ 部分
connection_string = "mongodb://username:password@localhost:27017/mydatabase"# 创建 MongoDB 客户端
client = pymongo.MongoClient(connection_string)

连接串已经在上文 3.1 中做了详细介绍,在此不做过多介绍。
通常创建完成客户端后并不一定就成功连接了,运行下面的代码进行检查,如果成功连接可以看到输出的数据库名字。

print(client.list_database_names())

接下来创建一个数据库和集合:

# 创建或选择数据库
db = client.BookManagement
print(db)
# 创建或选择集合
collection = db.books
print(collection)

在代码中创建数据库和集合与 Mongosh 中的逻辑相近,均为不存在则创建,如果存在则选择。
现在我们已经连接到 MongoDB 并选择了数据库和集合,我们可以开始执行 CRUD 操作。以下是一些基本的示例:

Insert

# 插入文档
document_to_insert = {"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York"}
result = collection.insert_one(document_to_insert)
print("成功插入文档,文档ID:%s" % result.inserted_id)

Query

# 查询文档
query_to_find = {"city": "New York"}
documents = collection.find(query_to_find)
print(list(documents))

Update

query_to_update = {"name": "John Doe"}
update_data = {"$set": {"age": 31}}
result = collection.update_one(query_to_update, update_data)
print("成功更新文档,匹配:%d,修改:%d" % (result.matched_count, result.modified_count))

所有的过滤器书写规则与 Mongosh 一致,在 Python 中需要注意的是 Python 字典并不能直接写诸如 “$set” 等的操作符,应遵循 Python 的规则,使用字符串的方式来写入操作符。如需查看详情请参照上文 3.2 部分。

Delete

# 删除文档
result = collection.delete_one(query_to_update)
print("成功删除文档,删除:%d" % result.deleted_count)

Disconnect

# 断开与 MongoDB 的连接
client.close()

5. Nodejs 操作 MongoDB

5.1 Mongodb 和 Mongoose

在 Node.js 中,有几种库可以用来操作 MongoDB。其中两个主要的是 MongoDB 官方的驱动程序(mongodb)和 Mongoose(推荐项目中使用 Mongoose)。以下是它们的简要介绍:

  1. MongoDB 官方驱动程序(mongodb):
    • 安装:npm install mongodb
    • 特点:
      • 提供了 MongoDB 的原生驱动程序,允许直接与 MongoDB 数据库进行低级别的交互。
      • 支持各种 MongoDB 特性和操作。
      • 对于直接操作 MongoDB,执行原生的查询和操作,是一个轻量级的选择。
    • 使用示例
      const { MongoClient } = require('mongodb');// 连接到数据库
      const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });
      client.connect().then(async () => {// 在这里执行 MongoDB 操作const database = client.db('mydatabase');const collection = database.collection('mycollection');// 插入文档const documentToInsert = { name: 'John Doe', age: 30, city: 'New York' };await collection.insertOne(documentToInsert);// 查询文档const queryToFind = { city: 'New York' };const result = await collection.find(queryToFind).toArray();console.log(result);// 更新文档const queryToUpdate = { name: 'John Doe' };const updateData = { $set: { age: 31 } };await collection.updateOne(queryToUpdate, updateData);// 查询更新后的文档const documentsAfterUpdate = await collection.find(queryToUpdate).toArray();console.log(documentsAfterUpdate);// 删除文档await collection.deleteOne(queryToUpdate);// 关闭连接client.close();
      });
  2. Mongoose
    • 安装:npm install mongoose
    • 特点:
      • 提供了对象模型工具,允许在应用中定义模型和模式,更易于维护和扩展。
      • 封装了 MongoDB 的原生驱动,提供了更高级别的抽象和功能,例如中间件、查询构建、数据验证等。
      • 适用于构建复杂的数据模型和应用。
    • 使用示例(此处仅为格式对称用代码,可以直接看 5.2)
      const mongoose = require('mongoose');// 连接到数据库
      mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/mydatabase', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });const db = mongoose.connection;db.once('connected', async () => {// 在这里执行 Mongoose 操作const MyModel = mongoose.model('MyModel', new mongoose.Schema({name: String,age: Number,city: String}));// 插入文档const documentToInsert = new MyModel({ name: 'John Doe', age: 30, city: 'New York' });await documentToInsert.save();// 查询文档const documents = await MyModel.find({ city: 'New York' });console.log(documents);// 更新文档await MyModel.updateOne({ name: 'John Doe' }, { $set: { age: 31 } });// 查询更新后的文档const documentsAfterUpdate = await MyModel.find({ name: 'John Doe' });console.log(documentsAfterUpdate);// 删除文档await MyModel.deleteOne({ name: 'John Doe' });// 关闭连接mongoose.connection.close();
      });
      

5.2 推荐在项目中使用 Mongoose

推荐 Mongoose 的最大原因就是 Mongoose 允许你使用模式(Schema)来定义 MongoDB 文档的结构和规则。这使得数据模型的定义更加清晰,模式还支持数据验证,确保数据符合预期的格式和规则。下面是一个模型示例:

const mongoose = require('mongoose');// 模式定义
const bookManagementSchema = new mongoose.Schema({title: {type: String,required: true},author: String,publishedDate: Date,genre: String
}, { collection: 'book_management' });// 模型创建
const BookManagementModel = mongoose.model('BookManagement', bookManagementSchema);

在这个模型中,我们使用 Schema 预定义了一个 book_management 的集合,可以清楚地看到其中的参数及其参数类型。

在执行完模型创建的代码后,数据库中创建了一个空的 Collection,以下是一些基本的 CRUD 示例:

async function main() {// 创建文档并保存 (Create)const newBook = new BookManagementModel({title: 'The Great Gatsby',author: 'F. Scott Fitzgerald',publishedDate: new Date('1925-04-10'),genre: 'Fiction'});const savedBook = await newBook.save();console.log('保存文档成功:', savedBook);// 查询文档 (Read)const query = { title: 'The Great Gatsby' };const foundBooks = await BookManagementModel.find(query);console.log('查询到的文档:', foundBooks);// 更新文档 (Update)const updateQuery = { title: 'The Great Gatsby' };const updateData = { $set: { genre: 'Classic' } };const updateResult = await BookManagementModel.updateOne(updateQuery, updateData);console.log('更新文档成功:', updateResult);// 查询更新后的文档const updatedBooks = await BookManagementModel.find(updateQuery);console.log('更新后的文档:', updatedBooks);// 删除文档 (Delete)const deleteQuery = { title: 'The Great Gatsby' };const deleteResult = await BookManagementModel.deleteOne(deleteQuery);console.log('删除文档成功:', deleteResult);// 关闭连接mongoose.connection.close();
}

参考文献

MongoDB 官方详细文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/
MongoDB CRUD 速览:https://www.mongodb.com/docs/mongodb-shell/crud/
Mongoose 官方文档 Model 部分:https://mongoosejs.com/docs/models.html

http://www.15wanjia.com/news/23492.html

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