很多开发者首次接触数据库(通常是在高校课堂)的概念,或者说接触第一个数据库,通常是 SQL 数据库,而现在,NoSQL 数据库后来居上,很多原 SQL 数据的使用者难免有转向 NoSQL 的需求。而作为 NoSQL 数据库的代表,MongoDB 在社区越来越流行,生产环境的使用也日益广泛。
对于 SQL 转战 NoSQL的开发人员来说,最难的一步其实是将原有的 SQL 的概念和知识直接复用过来,最大化的减小学习的成本。
其实,这一步 MongoDB 官方已经为大家考虑到了,那就是在:MongoDB CRUD Operations > MongoDB CRUD Operations > SQL to MongoDB MApping Chart,这篇文档非常好的总结了 SQL 对应 MongoDB 的术语和概念,还有可执行文件、SQL 语句/MongoDB 语句等,
可以说对于 SQL 数据库开发人员,如果理解了他们之间的对应关系,那么就一只脚就迈进了 MongoDB 的大门。
下表介绍了各种 SQL 术语和概念以及相应的 MongoDB 术语和概念.
TIP
在许多情况下, 非规范化数据模型(嵌入式文档和数组) denormalized data model (embedded documents and arrays) 将继续是您数据和用例的最佳选择,而不是多文档事务. 也就是说,对于许多场景,对数据进行适当的建模将最大限度地减少对 多文档事务(multi-document transactions)的需求。
下表显示了一些数据库可执行文件和相应的 MongoDB 可执行文件。 这张表并不是详尽无遗的。
下表显示了各种 SQL 语句和相应的 MongoDB 语句。 表中的例子假定以下条件:
{
_id: ObjectId("509a8fb2f3f4948bd2f983a0"),
user_id: "abc123",
age: 55,
status: 'A'
}
CREATE TABLE people (
id MEDIUMINT NOT NULL
AUTO_INCREMENT,
user_id Varchar(30),
age Number,
status char(1),
PRIMARY KEY (id)
)
db.people.insertOne( {
user_id: "abc123",
age: 55,
status: "A"
} )
在第一个 insertOne() 或 insertMany() 操作上隐式创建。 如果没有指定 _id 字段,则自动添加主键 _id。
但是,您也可以显式地创建一个集合:
db.createCollection("people")
ALTER TABLE people
ADD join_date DATETIME
db.people.updateMany(
{ },
{ $set: { join_date: new Date() } }
)
集合不描述或强制执行其文档的结构;也就是说,在集合级别上没有结构上的改变。
但是,在文档级别,updateMany() 操作可以使用 $set 操作符向现有文档添加字段。
ALTER TABLE people
DROP COLUMN join_date
db.people.updateMany(
{ },
{ $unset: { "join_date": "" } }
)
集合不描述或强制执行其文档的结构;也就是说,在集合级别上没有结构上的改变。
但是,在文档级别,updateMany() 操作可以使用 $unset 操作符从文档中删除字段。
CREATE INDEX idx_user_id_asc
ON people(user_id)
db.people.createIndex( { user_id: 1 } )
CREATE INDEX
idx_user_id_asc_age_desc
ON people(user_id, age DESC)
db.people.createIndex( { user_id: 1, age: -1 } )
DROP TABLE people
db.people.drop()
下表显示了与向表中插入记录相关的各种 SQL 语句以及相应的 MongoDB 语句。
INSERT INTO people(user_id,
age,
status)
VALUES ("bcd001",
45,
"A")
db.people.insertOne(
{ user_id: "bcd001", age: 45, status: "A" }
)
下表显示了与从表中读取记录相关的各种 SQL 语句以及相应的 MongoDB 语句。
NOTE:
find() 方法总是包含返回文档中的 _id 字段,除非通过 projection 特别排除。 下面的一些 SQL 查询可能包含一个 _id 字段来反映这一点,即使该字段没有包含在相应的 find() 查询中。
SELECT user_id, status
FROM people
WHERE status = "A"
db.people.find(
{ status: "A" },
{ user_id: 1, status: 1, _id: 0 }
)
SELECT *
FROM people
WHERE age > 25
AND age <= 50
db.people.find(
{ age: { $gt: 25, $lte: 50 } }
)
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
OR age = 50
db.people.find(
{ $or: [ { status: "A" } , { age: 50 } ] }
)
FROM people
WHERE user_id like "%bc%"
db.people.find( { user_id: /bc/ } )
-or-
db.people.find( { user_id: { $regex: /bc/ } } )
SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
ORDER BY user_id ASC
db.people.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: 1 } )
SELECT COUNT(user_id)
FROM people
db.people.count( { user_id: { $exists: true } } )
or
db.people.find( { user_id: { $exists: true } } ).count()
SELECT DISTINCT(status)
FROM people
db.people.aggregate( [ { $group : { _id : "$status" } } ] )
或者,对于不同的不超过 [BSON 大小限制](https://docs.mongodb.com/manual/reference/limits/#limit-bson-document-size) 的值集
db.people.distinct( "status" )
SELECT *
FROM people
LIMIT 5
SKIP 10
db.people.find().limit(5).skip(10)
EXPLAIN SELECT *
FROM people
WHERE status = "A"
db.people.find( { status: "A" } ).explain()
下面显示了与更新表中现有记录相关的各种 SQL 语句以及相应的 MongoDB 语句。
UPDATE people
SET status = "C"
WHERE age > 25
db.people.updateMany(
{ age: { $gt: 25 } },
{ $set: { status: "C" } }
)
UPDATE people
SET age = age + 3
WHERE status = "A"
db.people.updateMany(
{ status: "A" } ,
{ $inc: { age: 3 } }
)
下面显示了与从表中删除记录相关的各种 SQL 语句以及相应的 MongoDB 语句。
DELETE FROM people
WHERE status = "D"
db.people.deleteMany( { status: "D" } )
DELETE FROM people
db.people.deleteMany({})
看到这里,想必大家应该已经将脑海中 SQL 相关的知识和 MongoDB 一一对应起来了,那么剩下的就需要大家多多的实践,深入挖掘。