快速入门

是跨平台、文档型（对象）的数据库（NoSQL），提供高性能，高可用和易于扩展。（Mongo工作在集合和文档上的一种概念）

MongoDB 和 MySQL的对应关系：

db（数据库）

database（数据库）

collection（集合）

table（表）

Document（文档的数据结构和JSON基本一样，所有存储在集合中的数据都是BSON格式）

BSON是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

安装（略过）

配置文件详情：mongod.conf

dbpath=/data/app/mongodb4.2.8/data/rs3                   #mongo数据安装目录
logpath=/data/app/mongodb4.2.8/log/rs3.log              #日志打印的目录
journal=true                                             #数据是否故障恢复
port=27002                                               #端口
replSet=rs                                               #复制集名称
logappend=true                                           #复制集日志是以追加的方式进行
fork = true                                              #是否后台启动
bind_ip=0.0.0.0        # 绑定主机maxConns=15000    # 设置最大连接数
wiredTigerCacheSizeGB=8   # 显示最大的使用内存为8g
engine=wiredTiger   # 设置存储引擎

数据类型

字符串	使用最多的类型，必须是utf8
整型	存储数值，可以是32位或64位，具体取决于服务器
布尔类型	存储布尔值(`true` / `false`)
数组	将数组或列表或多个值存储到一个键中
时间戳（ctimestamp）	当文档被修改或添加时，可以方便地进行录制。
对象	用于嵌入式文档
Null	用于存储Null
对象ID	用于存储文档的ID
二进制数据	用于存储二进制数据
正则表达式	用于存储正则表达式

基本命令使用

MongoDB帮助：db.help()
获取有关MongoDB服务器的统计信息：db.stats()创建数据库：use mydb
查看当前使用的数据库：db（默认数据库是test）
查询数据库列表：show dbs
删除当前数据库：db.dropDatabase()创建集合：db.createCollection("mycollection")   # 一般不需要创建集合，当插入文档时，MongoDB会自动创建集合。
查看所有集合：show collections
删除集合：db.mycollection.drop()

插入文档

    db.dmp_phone.insert({ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })或者db.dmp_phone.save({ "phone" : "13295412258", "province" : 37, "city" : 3705, "label_id" : "wx-00002", "createTime" : 1592211865, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })注意：在插入的文档中，如果不指定 _id 参数，那 MongoDB 会为此文档分配一个唯一的ObjectId。_id为集合中的每个文档唯一的12个字节的十六进制数。 12字节划分如下：_id: ObjectId(4 bytes timestamp, 3 bytes machine id, 2 bytes process id, 3 bytes incrementer)3.2 版本之后新增了 db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。db.dmp_phone.insertOne({ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 })db.dmp_phone.insertMany([{ "phone" : "13552297881", "province" : 61, "city" : 5223, "label_id" : "appid-00002", "createTime" : 1592141063, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 },
{ "phone" : "13295412258", "province" : 37, "city" : 3705, "label_id" : "wx-00002", "createTime" : 1592211865, "lock" : 0, "updateTime" : 1594286430 }])

查询文档

1.find()方法：返回一个文档的Listdb.COLLECTION_NAME.find(document)
db.mycol.find().pretty()
db.mycol.find().pretty()2.findOne()方法：只返回一个文档

MongoDB 与 RDBMS的等效 Where 子句：

操作	语法	示例	RDBMS等效语句
相等	{<key>:<value>}	db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty()	where by = 'yiibai'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

MongoDB中的AND操作符

db.dmp_phone.find(
{$and: [{"province": 61}, {"city": 5223}]
}
).pretty()

MongoDB中的OR操作符

db.dmp_phone.find(
{$or: [{"province": 61}, {"city": 5223}]
}
).pretty()

使用 AND 和 OR 条件一起

等价SQL：

SELECT * FROM dmp_phone where phone="13552297881" AND(province =61 OR city =2309)

db.dmp_phone.find(
{"phone": "13552297881"},
{$or: [{"province": 61}, {"city": 2309}]
}
).pretty()

查询嵌入、嵌套文档

db.dmp_phone.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
])

匹配嵌入、嵌套文档

要在作为嵌入/嵌套文档的字段上指定相等条件，请使用查询过滤器文档{<field>：<value>}，其中<value>是要匹配的文档。

1. 查询选择字段size等于{ h: 14, w: 21, uom: "cm" }的所有文档：

db.dmp_phone.find(
{size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }}
).pretty()

整个嵌入式文档中的相等匹配需要精确匹配指定的<value>文档，包括字段顺序。

2. 查询集合当中不匹配的文档：

db.dmp_phone.find(
{size: {  w: 21,h: 14, uom: "cm" }}
).pretty()

查询嵌套字段

要在嵌入/嵌套文档中的字段上指定查询条件，请使用点符号(“field.nestedField”)。

在嵌套字段上指定等于匹配

以下示例选择在size字段中嵌套的字段uom等于“in”的所有文档：

db.dmp_phone.find(
{ "size.uom":"in"}
).pretty()

使用查询运算符指定匹配

查询使用size字段中嵌入的字段h中的小于运算符($lt)：

db.dmp_phone.find(
{ "size.h": {$lt :15}}
).pretty()

指定AND条件

查询选择嵌套字段h小于15的所有文档，嵌套字段uom等于“in”，status字段等于“D”：

db.dmp_phone.find(
{ "size.h": {$lt :15},"size.uom": "in", status: "D"}
).pretty()

更新文档

1.update()方法：更新现有文档中的值2.save()方法：传递的文档数据替换现有文档

删除文档

remove()方法：从集合中删除文档，remove()方法接受两个参数。 一个是删除条件，第二个是标志：justOne。1. criteria - (可选)符合删除条件的集合将被删除。
2. justOne - (可选)如果设置为true或1，则只删除一个文档。示例将删除_id为“100”的文档。
b.mycol.remove({'_id':100})只删除一条文档记录（设置justOne参数）
db.mycol.remove(DELETION_CRITERIA,1)删除所有文档记录
db.mycol.remove()

投影（选择字段）

投影表示仅选择所需要字段的数据，而不是选择整个文档字段的数据。

在MongoDB中，当执行find()方法时，它默认将显示文档的所有字段。为了限制显示的字段，需要将字段列表对应的值设置为1或0。1用于显示字段，而0用于隐藏字段。

db.dmp_phone.find({},
{"phone":1,"city":1}
)

注意，在执行find()方法时，始终都会显示_id字段，如果不想要此字段，则需要将其设置为0

db.dmp_phone.find({},
{"_id":0,"phone":1,"city":1}
)

限制记录数

1. 要限制MongoDB中返回的记录数，需要使用 limit() 方法，该方法接受一个数字类型参数，就是要显示的文档数。

语法：

db.dmp_phone.find().limit(num)

2. skip()方法也接受数字类型的参数，用于跳过文档数量。

示例将直接显示第三个文档：
db.dmp_phone.find().limit(1).skip(2)注意：skip()方法中的默认值为0

排序记录

使用 sort() 方法进行文档排序，该方法接受包含字段列表及其排序顺序的文档。使用指定排序顺序 1 和 -1,1用于升序，而-1用于降序。

将 _id 按照升序排序
db.dmp_phone.find(
{},
{"_id":1,"phone" :1}
).sort({"_id":1})

索引

创建索引的目的：提高查询效率，如果没有创建索引，MongoDB必须扫描集合的每个文档，来选择与查询语句匹配的文档，这种扫描效率极低。

索引是特殊的数据结构，索引存储特定字段或一组字段的值，按照索引中指定的字段值进行排序。

语法：db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})这里的key是要在其上创建索引的字段的名称，1是升序。 要按降序创建索引，需要使用-1创建索引：
db.mycol.ensureIndex({"title":1})同时也支持传入多个字段，用以在多个字段上创建索引。
db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})查看已有的索引数量：
db.dmp_phone.getIndexes()删除索引：
db.dmp_phone.dropIndex("phone_1")

聚合

MongoDB中的聚合应该使用 aggregate() 方法。

模拟数据：
db.article.insert([
{_id: 100,title: 'MongoDB Overview',description: 'MongoDB is no sql database',by_user: 'Maxsu',url: 'http://www.yiibai.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 100
},
{_id: 101,title: 'NoSQL Overview', description: 'No sql database is very fast',by_user: 'Maxsu',url: 'http://www.yiibai.com',tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],likes: 10
},
{_id: 102,title: 'Neo4j Overview', description: 'Neo4j is no sql database',by_user: 'Kuber',url: 'http://www.neo4j.com',tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],likes: 750
},
{_id: 103,title: 'MySQL Overview', description: 'MySQL is sql database',by_user: 'Curry',url: 'http://www.yiibai.com/mysql/',tags: ['MySQL', 'database', 'SQL'],likes: 350
}])如果想知道每个用户写了多少教程，那么此时就可以使用 aggregate() 方法。
db.article.aggregate([
{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}
}
])等效的SQL语句为：
select by_user, count(*) as num_tutorial from `article` group by by_user;

表达式	描述	示例
$sum	从集合中的所有文档中求出定义的值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算集合中所有文档的所有给定值的平均值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	从集合中的所有文档获取相应值的最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	从集合中的所有文档获取相应值的最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	将值插入到生成的文档中的数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	将值插入生成的文档中的数组，但不会创建重复项。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据分组从源文档获取第一个文档。通常情况下，这只适用于以前应用的“`$sort`”阶段。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据分组从源文档获取最后一个文档。通常情况下，这只适用于以前应用的“`$sort`”阶段。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

复制

分片

备份与恢复

部署

1. bin/mongostat：检查所有运行的mongod实例的状态，并返回数据库操作的计数器。
这些计数器包括插入，查询，更新，删除和游标。 命令还显示遇到页面错误，并显示锁定百分比。这可以用来监控内存不足，写入容量或出现性能问题。2. bin/mongotop 5：此命令跟踪并报告基于集合的MongoDB实例的读写活动，默认情况下，mongotop会在每秒钟内返回信息，但是可相应的更改信息。应该检查此读写活动是否符合您的应用意图，并且要一次对数据库发出太多的
写入操作，从磁盘读取的频率太高，或者超出了工作集合的大小。

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