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LuisJoseSanchez/mongodb

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MongoDB - Instalación y primeros pasos

Instalación de MongoDB

Esta instalación ha sido probada en Ubuntu 16.10. Para otras plataformas ir a la página oficial de MongoDB.

Importar la clave pública

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 0C49F3730359A14518585931BC711F9BA15703C6

Crear una lista de ficheros para MongoDB

echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu xenial/mongodb-org/3.4 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-3.4.list

Actualizar la base de datos local que contiene información sobre los paquetes

sudo apt-get update

Instalar los paquetes de MongoDB

sudo apt-get install -y mongodb-org

Lanzar el demonio

sudo service mongod start

Arranque automático del servicio

Si vamos a utilizar con frecuencia MongoDB, lo mejor es hacer que el demonio se lance de forma automática cada vez que arranca el sistema.

sudo systemctl enable mongod.service

Ejecutar el interfaz de línea de comandos de MongoDB

mongo

Crear objetos (documentos)

> var persona1 = {nombre: "Mario", apellido: "Neta"}
> var persona2 = {nombre: "Pere", apellido: "Gil", pais: "España"}
> persona1
{ "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
> persona2
{ "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }

Ver bases de datos existentes

> show databases
admin  0.000GB
local  0.000GB

Usar una base de datos (existente o no)

> use gestion
switched to db gestion

Ver en qué base de datos nos encontramos

> db
gestion

Borrar una base de datos

> use prueba
switched to db prueba
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "usuarios", "ok" : 1 }

Grabar datos

Vamos a grabar datos en la colección usuarios dentro de la base de datos gestion. Una colección es el equivalente a una tabla en las bases de datos relacionales.

> db.usuarios.insert(persona1)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert(persona2)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert({nombre: "Elba", apellido: "Lazo", edad: 24})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

Observa que los documentos insertados (los datos sobre personas) no tienen por qué ajustarse a la misma estructura, pueden ser heterogéneos y, por tanto, contener distinto número y tipo de campos.

Ver las colecciones de la base de datos actual

> show collections
usuarios

Ver el contenido de una colección

Sería el equivalente a SELECT * FROM usuarios en una base de datos relacional.

> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }

Observa que a cada elemento insertado se le asigna de forma automática un identificador único.

Mostrar un solo documento

> db.usuarios.findOne()
{
	"_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"),
	"nombre" : "Mario",
	"apellido" : "Neta"
}

Búsqueda condicional I

> db.usuarios.find({nombre: "Elba"})
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
> 
> db.usuarios.find({pais: "España"})
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }

Búsqueda condicional II

$ne significa not equal, $gt es greater than y $lt es less than.

> db.usuarios.find( { nombre: {$ne: "Elba"} } )
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
> 
> db.usuarios.find( { pais: {$ne: "España"} } )
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
> 
> db.usuarios.find( { edad: {$gt: 18} } )
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
> 
> db.usuarios.find( { edad: {$lt: 18} } )

Insertar varios documentos al mismo tiempo

Mediante insert se puede insertar un elemento o bien un array con varios elementos.

> var p1 = { nombre: "Lola", apellido: "Mento", edad: 35 }
> var p2 = { nombre: "Encarna", apellido: "Vales", edad: 17, pais: "USA" }
> db.usuarios.insert( [p1, p2] )
BulkWriteResult({
	"writeErrors" : [ ],
	"writeConcernErrors" : [ ],
	"nInserted" : 2,
	"nUpserted" : 0,
	"nMatched" : 0,
	"nModified" : 0,
	"nRemoved" : 0,
	"upserted" : [ ]
})
> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Lola", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 17, "pais" : "USA" }

Edición de un documento con save()

> var persona = db.usuarios.findOne({ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392")})
> persona
{
	"_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"),
	"nombre" : "Lola",
	"apellido" : "Mento",
	"edad" : 35
}
> persona.nombre = "Salva"
Salva
> persona
{
	"_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"),
	"nombre" : "Salva",
	"apellido" : "Mento",
	"edad" : 35
}
> db.usuarios.save(persona)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 17, "pais" : "USA" }

⚠️ Cuidado al guardar el documento en una variable. Hay que usar findOne() ya que utilizando find() el valor de la variable se pierde. Otra opción es volcar el resultado de la consulta en un array con find().toArray.

Edición de un documento con update()

Vamos a modificar la edad del usuario cuyo nombre es Encarna.

> p = db.usuarios.findOne({nombre: "Encarna"})
{
	"_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"),
	"nombre" : "Encarna",
	"apellido" : "Vales",
	"edad" : 17,
	"pais" : "USA"
}
> p.edad = 18
18
> db.usuarios.update({nombre: "Encarna"}, p)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.usuarios.find({nombre: "Encarna"})
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 18, "pais" : "USA" }

Edición de un documento con update() y $set

De nuevo vamos a modificar la edad de Encarna.

> db.usuarios.update( {nombre: "Encarna"}, {$set: {edad: 19} } )
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.usuarios.find({nombre: "Encarna"})
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }

Realizar una copia de seguridad de una base de datos

Se puede especificar la ruta de destino donde se guardará la copia de seguridad con la opcion -o. Si no se especifica la ruta de destino, se crea el directorio dump dentro del directorio actual. Dentro de dump se crea otro directorio con el nombre de la base de datos, en este caso gestion. Dentro de este último directorio se guardan las colecciones de la base de datos en formato BSON. Observa que el comando mongodump se ejecuta desde el terminal de Linux, no desde la shell de MongoDB.

$ mongodump -d gestion

Restaurar una copia de seguridad

$ mongorestore -d gestion dump/gestion

Eliminar documentos

Vamos a eliminar todos los usuarios cuyo atributo pais sea España.

> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }
> 
> db.usuarios.remove({pais: "España"})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
> 
> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }

Consultar un número concreto de campos

Vamos a mostrar un listado de los usuarios solo con los campos nombre y edad.

> db.usuarios.find({}, {nombre: 1, edad: 1, _id:0})
{ "nombre" : "Mario" }
{ "nombre" : "Elba", "edad" : 24 }
{ "nombre" : "Salva", "edad" : 35 }
{ "nombre" : "Encarna", "edad" : 19 }

Contar documentos

> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }
> 
> db.usuarios.find().count()
4

Consultas ordenadas

El valor 1 se utiliza para realizar una consulta en orden ascendente y el -1 para descendente. Con limit() se puede limitar el resultado a un número máximo de documentos.

> db.usuarios.find().sort( {apellido: 1} )
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }
> 
> db.usuarios.find().sort( {apellido: -1} )
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
> 
> db.usuarios.find().sort( {apellido: -1} ).limit(3)
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 19, "pais" : "USA" }
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }

La función skip()

La función skip() permite "saltar" un número determinado de documentos de la consulta.

> db.usuarios.find().sort( {apellido: 1} ).limit(2)
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
> 
> db.usuarios.find().sort( {apellido: 1} ).skip(1).limit(2)
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }

La función size()

A diferencia de count(), el método size() ofrece la cuenta de la consulta una vez filtrada con skip(), limit(), etc.

> db.usuarios.find().sort( {apellido: 1} ).skip(1).limit(2).count()
4
> 
> db.usuarios.find().sort( {apellido: 1} ).skip(1).limit(2).size()
2

Agrupación de documentos

Antes de hacer pruebas con la agrupación de documentos, vamos a meter más datos en nuestra colección de usuarios.

> db.usuarios.insert({nombre: "Elsa", apellido: "Pato", edad: 52, pais: "Portugal"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert({nombre: "Armando", apellido: "Bronca", edad: 22, pais: "Francia"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert({nombre: "Leandro", apellido: "Gado", edad: 48, pais: "Venezuela"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert({nombre: "Olga", apellido: "Seosa", edad: 29, pais: "España"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.usuarios.insert({nombre: "Elena", apellido: "Nito", edad: 30, pais: "USA"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> 
> db.usuarios.find()
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937beca70c3985de49a390"), "nombre" : "Pere", "apellido" : "Gil", "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 17, "pais" : "USA" }
{ "_id" : ObjectId("5895b74415c260814ec7f139"), "nombre" : "Elsa", "apellido" : "Pato", "edad" : 52, "pais" : "Portugal" }
{ "_id" : ObjectId("5895b77215c260814ec7f13a"), "nombre" : "Armando", "apellido" : "Bronca", "edad" : 22, "pais" : "Francia" }
{ "_id" : ObjectId("5895b7d915c260814ec7f13b"), "nombre" : "Leandro", "apellido" : "Gado", "edad" : 48, "pais" : "Venezuela" }
{ "_id" : ObjectId("5895b88815c260814ec7f13c"), "nombre" : "Olga", "apellido" : "Seosa", "edad" : 29, "pais" : "España" }
{ "_id" : ObjectId("5895b8ab15c260814ec7f13d"), "nombre" : "Elena", "apellido" : "Nito", "edad" : 30, "pais" : "USA" }

Vamos a mostrar todos los países de donde son los usuarios.

> db.usuarios.aggregate( [ {$group: {_id: "$pais"}} ] )
{ "_id" : "Venezuela" }
{ "_id" : "Francia" }
{ "_id" : null }
{ "_id" : "España" }
{ "_id" : "USA" }
{ "_id" : "Portugal" }

Ahora igual pero diciendo cuántas veces se repite cada pais.

> db.usuarios.aggregate( [ {$group: {_id: "$pais", repetidos: {$sum: 1}}} ] )
{ "_id" : "Venezuela", "repetidos" : 1 }
{ "_id" : "Francia", "repetidos" : 1 }
{ "_id" : null, "repetidos" : 3 }
{ "_id" : "España", "repetidos" : 2 }
{ "_id" : "USA", "repetidos" : 2 }
{ "_id" : "Portugal", "repetidos" : 1 }

Igual y además con la media de edad por pais.

> db.usuarios.aggregate( [ {$group: {_id: "$pais", repetidos: {$sum: 1}, "edad media": {$avg: "$edad"}}} ] )
{ "_id" : "Venezuela", "repetidos" : 1, "edad media" : 48 }
{ "_id" : "Francia", "repetidos" : 1, "edad media" : 22 }
{ "_id" : null, "repetidos" : 3, "edad media" : 29.5 }
{ "_id" : "España", "repetidos" : 2, "edad media" : 29 }
{ "_id" : "USA", "repetidos" : 2, "edad media" : 23.5 }
{ "_id" : "Portugal", "repetidos" : 1, "edad media" : 52 }

Igual que todo lo anterior y además excluyendo los valores null para el atributo pais.

> db.usuarios.aggregate( [ {$match: {pais: {$ne: null}}}, {$group: {_id: "$pais", repetidos: {$sum: 1}, "edad media": {$avg: "$edad"}}} ])
{ "_id" : "Venezuela", "repetidos" : 1, "edad media" : 48 }
{ "_id" : "España", "repetidos" : 2, "edad media" : 29 }
{ "_id" : "USA", "repetidos" : 2, "edad media" : 23.5 }
{ "_id" : "Portugal", "repetidos" : 1, "edad media" : 52 }
{ "_id" : "Francia", "repetidos" : 1, "edad media" : 22 }

Consultas con expresiones regulares

Vamos a mostrar todos los usuarios cuyos apellidos contienen la letra "e".

> db.usuarios.find( {apellido: /e/} )
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 17, "pais" : "USA" }
{ "_id" : ObjectId("5895b88815c260814ec7f13c"), "nombre" : "Olga", "apellido" : "Seosa", "edad" : 29, "pais" : "España" }

Usuarios cuyo nombre termina con la cadena "na".

> db.usuarios.find( {nombre: /na$/} )
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a393"), "nombre" : "Encarna", "apellido" : "Vales", "edad" : 17, "pais" : "USA" }
{ "_id" : ObjectId("5895b8ab15c260814ec7f13d"), "nombre" : "Elena", "apellido" : "Nito", "edad" : 30, "pais" : "USA" }

Usuarios cuyo nombre comienza por "El".

> db.usuarios.find( {nombre: /^El/} )
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("5895b74415c260814ec7f139"), "nombre" : "Elsa", "apellido" : "Pato", "edad" : 52, "pais" : "Portugal" }
{ "_id" : ObjectId("5895b8ab15c260814ec7f13d"), "nombre" : "Elena", "apellido" : "Nito", "edad" : 30, "pais" : "USA" }
>

Ver los documentos en un formato "bonito"

El método pretty() nos permite ver los documentos de una manera bonita y legible. A continuación se compara una consulta sin pretty() y otra con pretty().

> db.usuarios.find().limit(3)
{ "_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"), "nombre" : "Mario", "apellido" : "Neta" }
{ "_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"), "nombre" : "Elba", "apellido" : "Lazo", "edad" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"), "nombre" : "Salva", "apellido" : "Mento", "edad" : 35 }
> 
> db.usuarios.find().limit(3).pretty()
{
	"_id" : ObjectId("58937be7a70c3985de49a38f"),
	"nombre" : "Mario",
	"apellido" : "Neta"
}
{
	"_id" : ObjectId("58937c23a70c3985de49a391"),
	"nombre" : "Elba",
	"apellido" : "Lazo",
	"edad" : 24
}
{
	"_id" : ObjectId("58938745a70c3985de49a392"),
	"nombre" : "Salva",
	"apellido" : "Mento",
	"edad" : 35
}

Crear colecciones con validación de atributos

Al crear una colección, se puede indicar a MongoDB que los atributos sean de un tipo concreto o que cumplan con un determinado patrón.

Vamos a crear una nueva colección llamada empleado cuyo atributo nombre será de tipo string, sueldo será de tipo number y email deberá contener un símbolo @.

db.createCollection("empleado", {
  validator: {
    $and: [
      { nombre: {$type: "string"} },
      { sueldo: {$type: "number"} },
      { email: {$regex: /@/} }
    ]
  }
})

Crear índices

> db.usuarios.createIndex({nombre: 1})
{
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	"numIndexesBefore" : 1,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"ok" : 1
}







   



      


  
      

      

        

          

            

  
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        MongoDB - Instalación y primeros pasos
      



    
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