2021 iThome 鐵人賽 MongoDB披荊斬棘之路

DAY13 MongoDB 索引(Index) 種類與建立方式

什麼是索引(Index)

索引是資料庫設計中非常重要的一環，透過針對特定欄位(一個以上)建立索引，使得任何操作能夠快速找到資料，這也是為什麼操作的查詢條件通常都須建立索引的緣故，所以使用者情境(user scenario)對開發者來說非常重要，如果沒有這些情境，開發者無法預測這個功能該如何使用，進而無法設計出合適的結構或者索引等。

預設索引

MongoDB 內的所有 collection 都有一個 Default Index，打開任一文件都會看到一個 _id 欄位，就是這個。

_id 不需要指定，寫入資料庫時就會自動幫你產生，當然你也可以自己客製化，在某些情境很適合。

索引值排序

MongoDB 索引欄位是有排序的，預設是正序1，反序-1則需要特別設定，至於要使用哪一種排序，需要根據你的使用情境來決定。

這篇文章主要是在讀了 提問的智慧 這篇文章後的想法，因為我很懶惰所以準備了一個我流精簡版，而精簡版可能會不盡然完全表達，請慎讀，不懂可以回去翻原文。

觀念

1. 沒有人有義務回答你的問題
2. 沒有得到回覆可能也是正常的，請尋求其他管道，而不是重複發文

提問前

1. 去 Google 或論壇找前人的經驗
2. 讀懂手冊
3. 嘗試自己檢驗來找到答案

提問時

1. 有禮貌
2. 找對地方發問
3. 切勿要求回覆到發問處以外的地方，例如(email)
4. 不要加上對問題沒幫助的話「救命啊」「緊急」「我是新手」「抱歉我小嫩嫩」
5. 精確的表達問題以及重現問題的步驟
6. 附上必要資訊，例如軟體版本或是硬體規格
7. 不要直接宣稱「我發現了BUG」或「這是個BUG」

提問後

1. 有禮貌
2. 更新問題結果，例如「已解決」

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DAY12 Facet 與 Bucket 分桶統計

之前我們介紹過了 Aggregation pipeline 了，如果不太了解，請往前看 DAY10, DAY11 的文章。

• DAY10 MongoDB 聚合(Aggregate)種類介紹

• DAY11 MongoDB 深入聚合與常見問題

Aggregate 可以經過一堆操作呈現出我們要的結果，那如果我們要的結果是有一種以上的呈現方式怎麼辦？例如一個學校想看本校學測的學生們分析資料，一個想看按分數來分群，一個想看按班級來分群，就得準備兩次查詢語法，再分別記錄下來。

當然不用這麼麻煩，這時候就是 facet 出場的時候了，facet 能夠在一次查詢內執行多個 aggregate 並回傳結果，這樣做的好處就是來源資料只需要查詢一次。兩次可能還無法看出效果，如果是十次二十次呢？輸入的資料只需做一次，就能省掉額外的消耗。

我們先來看看 Facet 的 pattern：

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db.artwork.aggregate( [
  {
    $facet: {
      "output1": [ aggregate1-stage1 , aggregate1-stage2 ],
      "output2": [ aggregate2-stage1 , aggregate2-stage2 ]
    }
  }
])

在使用上有些原生的限制：

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DAY11 MongoDB 深入聚合與常見問題

MongoDB 的運算子前面有提到過，那是屬於查詢用的，本篇還會再提到一些運算子，專門是給 aggregate 使用。$sort與$limit在昨天講完了，今天繼續…

$project

指定取出那些欄位，例如我只想知道評價最高的電影名稱，可以只顯示 name 欄位。語法如下：

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db.movie.aggregate(
{"$sort" : { "rating" : -1 }},
{"$limit" : 1},
{"$project": {"name": 1}})

結果：

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/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("6120c79d2976f517181ffefa"),
    "name" : "movieE"
}

嗯…好像不如預期，多了 _id 欄位。其實這個欄位是預設都會查出來的，需要特別關閉它，語法也很簡單。

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DAY10 MongoDB 聚合(Aggregate)種類介紹

終於來到第十天，進入比較有趣的聚合了，這個算是 MongoDB 裡面比較有趣(X)、痛苦(O)的開始。

大家很常使用到 RDBMS 的 group 語法，MongoDB 也是有這樣的語法，叫做 Aggregation，只要是將資料筆數縮減、或是文件變成某一種形式呈現，就是屬於 Aggregation 範圍。

MongoDB 的 Aggregation 分為兩種階段，第一種階段為 資料篩選，第二種階段為資料聚合與統計，白話來說就是一個是選擇要處理的資料，另一個是把資料整理成你想看得樣子。但要記得，這兩者間沒有順序關係，也沒有次數限制，你可以[篩選 -> 統計] 或者 [統計 -> 篩選 -> 統計] 都是可以任意安排的。

基本範例長這樣

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db.employee.aggregate([
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$employee_id", total: { $sum: "$field" } } }
])

MongoDB Aggregation 種類

MongoDB aggregation 分為三種，後兩種都是比較有彈性、客製化，但是方法不同。

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DAY9 MongoDB 文件與嵌入式(巢狀)文件查詢(Find)

Find

把 MongoDB 的查詢放在最後面，其實你也已經學完了，但我還是快速帶過基本的範例。

• 查詢 field == TargetString 的文件

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db.collection.find({"field": "TargetString"})

• 查詢 field == str1 OR field == str2 的文件

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db.collection.find({"field": { $in: ["str1", "str2"] }})

• 查詢 5 <= field < 8 的文件

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DAY8 MongoDB 批次操作(bulk wirte) 與 Operators

bulk write

bulk write 乍聽以為是批量寫入資料，想了一下好像也說得通，但是 MongoDB 包含了更多各種操作，可以在一個指令內包含 Insert, Update, Delete 等動作，所以可以做更多事情，但千萬要記得各個指令別互相打架啊….

先來看看 bulkWrite 長相：

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db.collection.bulkWrite(
   [ <operation 1>,
     <operation 2>,
     ...
   ],
   {
      writeConcern : <document>,
      ordered : <boolean>
   }
)

我們就先來看看測試資料有什麼內容：

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{ _id: ObjectId("61310798630faf5d23c909d3"), name: 'ErrorName' },
{ _id: ObjectId("61310798630faf5d23c909d4"), name: 'Arthas' },
{ _id: ObjectId("61310798630faf5d23c909d5"), name: 'Arthas' },
{
_id: ObjectId("61310798630faf5d23c909d6"),
name: 'NewThrall',
type: 'melee'
}

這次目標就來：

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DAY7 MongoDB 資料更新(Update)

更新(update)

資料更新(Update)如同寫入或刪除一樣，都是相同 Pattern，差別是條件比較多。

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

兩者基本上是一樣的，相信你們看完前面的 insertOne, insertMany, deleteOne, deleteMany 都有感覺了。

filter 是過慮條件，也就是你要找到欲更新文件的條件。

options 這個是更新的設定選項，在剛開始會用不到太多項目，只有一個要特別注意，就是 upsert，通常我們會設定為 true，這也是 MongoDB 很方便的地方。顧名思義，就是當欲更新的文件如果存在時，進行 update，當找不到這比文件時，就進行 insert。

UpdateOne Demo - 1

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DAY6 MongoDB 資料新增(Insert) 與刪除(Delete)

連線

連線方法如同前面文章提到的，這邊就不再贅述了。

首先我們直接進入一個全新的資料庫資料庫 films

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> use films
switched to db films
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
>

這邊可以看到雖然我們 use films，但只要還沒有寫入資料前，database 還不會真正建立出來，現階段不需要擔心。

Insert

建立一筆資料語法其實很簡單 db.collection.insert() 即可。

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DAY5 資料型別與 _id

資料型別

首先要理解 MongoDB 儲存的格式 BSON，就是 Binary JSON，雖然呈現都是 JSON 格式，但儲存還是有型別之分，這就是 BSON 的優點。

BSON 型別有以下幾種，常見的就不特別說明了

• int
• long
• string
• double
• decimal
• bool
• date
• timestamp
• array
• null
• binData：此欄位儲存二進制的資料(binary data)
• objectId：MongoDB 的精髓，稍後會提到
• object：相當於 embedded document 或 nested document，更白話的說就是文件內的子文件，如範例的 publisher 欄位：

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{
   "_id": ObjectId("612cf44a031915cb2af17374"),
   "name":"Barcraft",
   "publisher":
   {
      "companyName":"Clizzard",
      "country":"Taiwan",
      "city":"Taipei"
   }
}

• regex： 這型別是宣告此欄位專門用來儲存正則式

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{
   "_id": ObjectId("612cf44a031915cb2af17374"),
   "regexField": /[1-5]/
}