教你如何利用MySQL學習MongoDB之導入和導出

在上文中，我們了解了教你如何利用MySQL學習MongoDB之授權和權限，本文中我們繼續我們的學習之旅，學習兩者的導入和導出。

1、MySQL導入和導出

(1)、mysqlimport

此工具位於mysql/bin目錄中，是MySQL的一個載入(或者說導入)數據的一個非常有效的工具。這是一個命令行工具。有兩個參數以及大量的選項可供選擇。這個工具把一個文本文件(text file)導入到你指定的數據庫和表中。比方說我們要從文件student.txt中把數據導入到數據庫class中的表 student中：

mysqlimport class.student student.txt

(2)、load data infile

這個命令與mysqlimport非常相似，但這個方法可以在MySQL命令行中使用。 如mysqlimport工具一樣，這個命令也有一些可以選擇的參數。比如您需要把自己的電腦上的數據導入到遠程的數據庫服務器中，您可以使用下面的命令：

Load data local infile "d:\student.txt" into table student;

上面的local參數表示文件是本地的文件，服務器是您所登陸的服務器。這樣就省去了使用ftp來上傳文件到服務器，mysql替你完成了。

(3)、mysqldump

mysqldump工具很多方面類似相反作用的工具mysqlimport。它們有一些同樣的選項。但mysqldump能夠做更多的事情。它可以把整個數據庫裝載到一個單獨的文本文件中。這個文件包含有所有重建您的數據庫所需要的SQL命令。這個命令取得所有的模式並且將其轉換成DDL語法，取得所有的數據，並且從這些數據中創建INSERT語句。這個工具將您的數據庫中所有的設計倒轉。因為所有的東西都被包含到了一個文本文件中。這個文本文件可以用一個簡單的批處理和一個合適SQL語句導回到MySQL中。這個工具令人難以置信地簡單而快速。決不會有半點讓人頭疼地地方。因此，如果您像裝載整個數據庫mydb的內容到一個文件中，可以使用下面的命令：

bin/mysqldump –p mydb > mydb.txt

2、MongoDB導入和導出

(1)、mongoexport導出工具

MongoDB提供了mongoexport工具，可以把一個collection導出成json格式或csv格式的文件。可以指定導出哪些數據項，也可以根據給定的條件導出數據。工具幫助信息如下：

[root@localhost bin]# ./mongoexport --help  
options:  
--help produce help message   
-v [ --verbose ] be more verbose (include multiple times for more   
verbosity e.g. -vvvvv)   
-h [ --host ] arg mongo host to connect to ( /s1,s2 for sets)   
--port arg server port. Can also use --host hostname:port   
--ipv6 enable IPv6 support (disabled by default)   
-u [ --username ] arg username   
-p [ --password ] arg password   
--dbpath arg directly access mongod database files in the given   
path, instead of connecting to a mongod server -   
needs to lock the data directory, so cannot be used   
if a mongod is currently accessing the same path   
--directoryperdb if dbpath specified, each db is in a separate   
directory   
-d [ --db ] arg database to use   
-c [ --collection ] arg collection to use (some commands)   
-f [ --fields ] arg comma separated list of field names e.g. -f name,age   
--fieldFile arg file with fields names - 1 per line   
-q [ --query ] arg query filter, as a JSON string   
--csv export to csv instead of json   
-o [ --out ] arg output file; if not specified, stdout is used   
--jsonArray output to a json array rather than one object per   
line   
[root@localhost bin]#  

下面我們將以一個實際的例子說明，此工具的用法：

將foo庫中的表t1導出成json格式：

[root@localhost bin]# ./mongoexport -d foo -c t1 -o /data/t1.json   
connected to: 127.0.0.1   
exported 1 records   
[root@localhost bin]#  

導出成功後我們看一下/data/t1.json文件的樣式，是否是我們所希望的：

[root@localhost data]# more t1.json   
{ "_id" : { "$oid" : "4f927e2385b7a6814a0540a0" }, "age" : 2 }   
[root@localhost data]#  

通過以上說明導出成功，但有一個問題，要是異構數據庫的遷移怎麼辦呢?例如我們要將MongoDB的數據導入到MySQL該怎麼辦呢?MongoDB提供了一種csv的導出格式，就可以解決異構數據庫遷移的問題了. 下面將foo庫的t2表的age和name列導出, 具體如下：

[root@localhost bin]# ./mongoexport -d foo -c t2 --csv -f age,name -o /data/t2.csv   
connected to: 127.0.0.1   
exported 1 records   
[root@localhost bin]#  

查看/data/t2.csv的導出結果：

[root@localhost data]# more t2.csv   
age,name   
1,"wwl"   
[root@localhost data]#  

可以看出MongoDB為我們提供了一個強在的數據導出工具。

(2)、mongoimport導入工具

MongoDB提供了mongoimport工具，可以把一個特定格式文件中的內容導入到某張collection中。工具幫助信息如下：

[root@localhost bin]# ./mongoimport --help   
options:   
--help produce help message   
-v [ --verbose ] be more verbose (include multiple times for more   
verbosity e.g. -vvvvv)   
-h [ --host ] arg mongo host to connect to ( /s1,s2 for sets)   
--port arg server port. Can also use --host hostname:port   
--ipv6 enable IPv6 support (disabled by default)   
-u [ --username ] arg username   
-p [ --password ] arg password   
--dbpath arg directly access mongod database files in the given   
path, instead of connecting to a mongod server -   
needs to lock the data directory, so cannot be used   
if a mongod is currently accessing the same path   
--directoryperdb if dbpath specified, each db is in a separate   
directory   
-d [ --db ] arg database to use   
-c [ --collection ] arg collection to use (some commands)   
-f [ --fields ] arg comma separated list of field names e.g. -f name,age   
--fieldFile arg file with fields names - 1 per line   
--ignoreBlanks if given, empty fields in csv and tsv will be ignored   
--type arg type of file to import. default: json (json,csv,tsv)   
--file arg file to import from; if not specified stdin is used   
--drop drop collection first   
--headerline CSV,TSV only - use first line as headers   
--upsert insert or update objects that already exist   
--upsertFields arg comma-separated fields for the query part of the   
upsert. You should make sure this is indexed   
--stopOnError stop importing at first error rather than continuing   
--jsonArray load a json array, not one item per line. Currently   
limited to 4MB.  

下面我們將以一人實際的例子說明，此工具的用法：

先看一下foo庫中的t1表數據：

> db.t1.find();   
{ "_id" : ObjectId("4f937a56450beadc560feaa9"), "age" : 5 }   
>  

t1其中有一條age=5的記錄, 我們再看一下json文件中的數據是什麼樣子的：

[root@localhost data]# more t1.json   
{ "_id" : { "$oid" : "4f937a56450beadc560feaa7" }, "age" : 8 }   
[root@localhost data]#  

可以看到t1.json文件中有一條age=8的數據，下面我們將用mongoimport工具將json文件中的記錄導入到t1表中：

[root@localhost bin]# ./mongoimport -d foo -c t1 /data/t1.json   
connected to: 127.0.0.1   
imported 1 objects  

工具返回信息說明向表中插入了一條記錄. 我們進庫裡實際驗證一下：

[root@localhost bin]# ./mongo   
MongoDB shell version: 1.8.1   
connecting to: test   
> use foo   
switched to db foo   
> db.t1.find();   
{ "_id" : ObjectId("4f937a56450beadc560feaa9"), "age" : 5 }   
{ "_id" : ObjectId("4f937a56450beadc560feaa7"), "age" : 8 }   
>