本文介绍了MongoDB的基本概念，包括其数据结构、存储方式和面向集合的特点。此外还详细讲解了MongoDB的安装配置、基本操作命令以及高级查询方法。
MongoDB
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介绍
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bjson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
1、面向集合（Collenction-Orented）
意思是数据被分组存储在数据集中， 被称为一个集合（ Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库中的表,不同的是它不需要定义任何模式(schema)。
2、模式自由（schema-free)
意味着对于存储在 MongoDB 数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。提了这么多次"无模式"或"模式自由"，它到是个什么概念呢？例如，下面两个记录可以存在于同一个集合里面：{"welcome" : "Beijing"}{"age" : 25}
3、文档型
意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档. 我们把这个数据格式称作 “ BSON” 即 “ Binary Serialized dOcumentNotation.”
特点
- 面向集合存储，易于存储对象类型的数据
- 模式自由
- 支持动态查询
- 支持完全索引，包含内部对象
- 支持查询
- 支持复制和故障恢复
- 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）
- 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
- 支持 Python， PHP， Ruby， Java， C， C#， Javascript， Perl 及 C++语言的驱动程序，社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序
- 文件存储格式为 BSON（一种 JSON 的扩展）
- 可通过网络访问
功能
- 面向集合的存储：适合存储对象及 JSON 形式的数据
- 动态查询： MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用 JSON 形式的标记，可轻易 查询文档中内嵌的对象及数组
- 完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。 MongoDB 的查询优化器会分析查询表达 式，并生成一个高效的查询计划
- 查询监视： MongoDB 包含一系列监视工具用于分析数据库操作的性能
- 复制及自动故障转移： MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及 服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移
- 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）
- 自动分片以支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器
安装和配置
- MongoDB安装很简单，无需下载源文件，可以直接用apt-get命令进行安装。
sudo apt-get install mongodb
//通过获取压缩文件安装
curl -O http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-i686-1.8.1.tgz
- 查看当前MongoDB的版本
mongo -version
- 启动和关闭mongodb命令如下：
service mongodb start
service mongodb stop
- 输入以下命令查看是否启动成功：
pgrep mongo -l #注意：-l是英文字母l，不是阿拉伯数字1
- 卸载MongoDB
sudo apt-get --purge remove mongodb mongodb-clients mongodb-server
6.shell命令模式输入mongo进入shell命令模式，默认连接的数据库是test数据库，在此之前一定要确保你已经启动了MongoDB，否则会出现错误：
mongo
- 常用操作命令：
数据库相关
show dbs:显示数据库列表
show collections：显示当前数据库中的集合（类似关系数据库中的表table）
show users：显示所有用户
use yourDB：切换当前数据库至yourDB
db.help() ：显示数据库操作命令
db.yourCollection.help() ：显示集合操作命令，yourCollection是集合名
8.查看mongo安装文件的位置
whereis mongo
体系结构
一个运行着的 MongoDB 数据库就可以看成是一个 MongoDB Server，该 Server 由实例和数据库组成，在一般的情况下一个 MongoDB Server 机器上包含一个实例和多个与之对应的数据 库，但是在特殊情况下，如硬件投入成本有限或特殊的应用需求，也允许一个 Server 机器上可以有多个实例和多个数据库.
MongoDB 中一系列物理文件（数据文件，日志文件等）的集合或与之对应的逻辑结构（集合，文档等）被称为数据库，简单的说，就是数据库是由一系列与磁盘有关系的物理文件的组成。
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由：文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的，用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
- MongoDB 的
文档（ document）， 相当于关系数据库中的一行记录。 - 多个文档组成一个
集合（ collection）， 相当于关系数据库的表。 - 多个集合（ collection）， 逻辑上组织在一起，就是
数据库（ database）。 - 一个 MongoDB
实例支持多个数据库（ database）。
| MongoDB | 关系型数据库 |
|---|---|
| 数据库(database) | 数据库(database) |
| 集合(collection) | 表(table) |
| 文档(document) | 行(row) |
数据存储结构:MongoDB 的默认数据目录是/data/db，它负责存储所有的 MongoDB 的数据文件。在 MongoDB内部，每个数据库都包含一个.ns 文件和一些数据文件，而且这些数据文件会随着数据量的增加而变得越来越多。所以如果系统中有一个叫做 foo 的数据库，那么构成 foo 这个数据库的文件就会由 foo.ns， foo.0， foo.1， foo.2 等等组成
shell操作命令
1.mongod 的主要参数有：
- dbpath:数据文件存放路径，每个数据库会在其中创建一个子目录，用于防止同一个实例多次运行的 mongod.lock 也保存在此目录中。
- logpath错误日志文件
- logappend 错误日志采用追加模式（默认是覆写模式）
- bind_ip对外服务的绑定 ip，一般设置为空，及绑定在本机所有可用 ip 上，如有需要可以单独 指定
- port 对外服务端口。 Web 管理端口在这个 port 的基础上+1000
- fork 以后台 Daemon 形式运行服务
- journal开启日志功能，通过保存操作日志来降低单机故障的恢复时间，在 1.8 版本后正式加入， 取代在 1.7.5 版本中的 dur 参数。
- syncdelay 系统同步刷新磁盘的时间，单位为秒，默认是 60 秒。
- directoryperdb 每个 db 存放在单独的目录中，建议设置该参数。与 MySQL 的独立表空间类似
- maxConns 最大连接数
- repairpath执行 repair 时的临时目录。在如果没有开启 journal，异常 down 机后重启，必须执行 repair操作
mongod 的参数中，没有设置内存大小相关的参数，是的， MongoDB 使用 os mmap 机制来
缓存数据文件数据，自身目前不提供缓存机制。这样好处是代码简单，mmap 在数据量不超过内存
时效率很高。但是数据量超过系统可用内存后，则写入的性能可能不太稳定，容易出现大起大落，
不过在最新的 1.8 版本中，这个情况相对以前的版本已经有了一定程度的改善。
mongod 支持将参数写入到一个配置文本文件中，然后通过 config 参数来引用此配置文件：
mongod --config /etc/mongo.cnf
2.数据库管理命令
- 修改数据库(登陆默认进入的是本机的test库)
use dbname
- 插入记录
//插入两个对象 j 和 t
>j = {"name":"mongo"}
>t = {"x":3}
> db.things.save(j);
> db.things.save(t);
(将对象保存到对应的集合(collection)中(things),这里的t代表的是集合中的文档(document))
> db.things.find(); //查询对应集合的数据 这里可以指定查询
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
{ "_id" : ObjectId("4c2209fef3924d31102bd84b"), "x" : 3 }
id key存储在 MongoDB 集合中的每个文档（ document）都有一个默认的主键_id，这个主键名称是固定的，它可以是 MongoDB 支持的任何数据类型，默认是 ObjectId。在关系数据库 schema设计中，主键大多是数值型的，比如常用的 int 和 long，并且更通常的是主键的取值由数据库自增获得，这种主键数值的有序性有时也表明了某种逻辑。反观 MongoDB，它在设计之初就定位于分布式存储系统，所以它原生的不支持自增主键。
通过for循环添加数据
for( var i = 1; i < 10; i++ ) db.things.save( { x:4, j:i } ); > db.things.find();
{"name" : "mongo" , "_id" : ObjectId("497cf60751712cf7758fbdbb")}
{"x" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf61651712cf7758fbdbc")}
{"x" : 4 , "j" : 1 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbd")}
{"x" : 4 , "j" : 2 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbe")}
{"x" : 4 , "j" : 3 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdbf")}
{"x" : 4 , "j" : 4 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc0")}
{"x" : 4 , "j" : 5 , "_id" : ObjectId("497cf87151712cf7758fbdc1")}
- 查询记录
// 打印所有的文档
> var cursor = db.things.find(); //返回一个游标对象
> while (cursor.hasNext()) printjson(cursor.next()); //通过游标判断是否存在下个值
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
{ "_id" : ObjectId("4c2209fef3924d31102bd84b"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd856"), "x" : 4, "j" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd857"), "x" : 4, "j" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd858"), "x" : 4, "j" : 3 }
当我们使用的是 JavaScript shell, 可以用到 JS 的特性, forEach 就可以输出游标了. 下面的例子就是使用 forEach() 来循环输出: forEach() 必须定义一个函数供每个游标元素调用.
> db.things.find().forEach(printjson);
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
{ "_id" : ObjectId("4c2209fef3924d31102bd84b"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd856"), "x" : 4, "j" : 1 }
在 MongoDB shell 里, 我们也可以把游标当作数组来用:
> var cursor = db.things.find();
> printjson(cursor[4]);
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd858"), "x" : 4, "j" : 3 }
使用游标时候请注意占用内存的问题, 特别是很大的游标对象, 有可能会内存溢出. 所以应该用迭代的方式来输出. 下面的示例则是把游标转换成真实的数组类型:
> var arr = db.things.find().toArray();
> arr[5];
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd859"), "x" : 4, "j" : 4 }
请注意这些特性只是在 MongoDB shell 里使用, 而不是所有的其他应用程序驱动都支持.MongoDB 游标对象不是没有快照，如果有其他用户在集合里第一次或者最后一次调用next(), 你可能得不到游标里的数据. 所以要明确的锁定你要查询的游标.
- 条件查询
//select * from things where name = "mongo"
> db.things.find({name:"mongo"}).forEach(printjson);
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
//查询条件是 { a:A, b:B, … } 类似 “ where a==A and b==B and …” .
//返回指定的字段
> db.things.find({x:4}, {j:true}).forEach(printjson);
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd856"), "j" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd857"), "j" : 2 }
//SELECT j FROM things WHERE x=4
仅查询一条记录 (避免游标可能带来的开销)
> printjson(db.things.findOne({name:"mongo"}));
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
通过 limit 限制结果集数量
> db.things.find().limit(3);
{ "_id" : ObjectId("4c2209f9f3924d31102bd84a"), "name" : "mongo" }
{ "_id" : ObjectId("4c2209fef3924d31102bd84b"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c220a42f3924d31102bd856"), "x" : 4, "j" : 1 }
- 修改记录
> db.things.update({name:"mongo"},{$set:{name:"mongo_new"}});
> db.things.find();
{ "_id" : ObjectId("4faa9e7dedd27e6d86d86371"), "x" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4faa9e7bedd27e6d86d86370"), "name" : "mongo_new" }
//该命令一次仅能修改一条
- 删除记录
> db.things.remove({name:"mongo_new"});
> db.things.find();
{ "_id" : ObjectId("4faa9e7dedd27e6d86d86371"), "x" : 3 }
高级查询
1. 条件操作符
<, <=, >, >= 这个操作符就不用多解释了，最常用也是最简单的
db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value
//如果要同时满足多个条件，可以这样做
db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 < field < value
> db.things.find({test:{$gt:15}})
{ "_id" : ObjectId("5aed5d01383f72d1b26c2ec5"), "test" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5aed5d01383f72d1b26c2ec6"), "test" : 20 }
2. $all匹配所有
这个操作符跟 SQL 语法的 in 类似，但不同的是, in 只需满足( )内的某一个值即可, 而$all 必须满足[ ]内的所有值，例如:
>db.users.find({age : {$all : [6, 8]}});
{name: 'David', age: 26, age: [ 6, 8, 9 ] }
//但查询不出 {name: 'David', age: 26, age: [ 6, 7, 9 ] }
3. $exists 判断字段是否存在
> db.c1.find({age:{$exists:true}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4a773afa87dc1bed9432d"), "age" : 20, "length" : 30 }
4. Null 值处理
> db.c2.find({age:{"$in":[null], "$exists":true}})
{ "_id" : ObjectId("4fc34bb81d8a39f01cc17ef4"), "name" : "Lily", "age" : null }
//这里必须带上这个属性是否存在的判断 负责会将不存在该属性的记录一并查询出来
5. $mod取模运算
//查询 age 取模 10 等于 0 的数据
db.student.find( { age: { $mod : [ 10 , 0 ] } } )
6. $ne 不等于
//查询 x 的值不等于 3 的数据
db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );
7. $in 包含
> db.c1.find({age:{$in: [7,8]}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4af85afa87dc1bed94330"), "age" : 7, "length_1" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("4fb4af89afa87dc1bed94331"), "age" : 8, "length_1" : 30 }
8. $nin 不包含
> db.c1.find({age:{$nin: [7,8]}});
{ "_id" : ObjectId("4fb4af8cafa87dc1bed94332"), "age" : 6, "length_1" : 30 }
9. 正则表达式匹配
//查询 name 不以 T 开头的数据
> db.c1.find({name: {$not: /^T.*/}});
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
10. Javascript 查询和$where 查询
查询 a 大于 3 的数据，下面的查询方法殊途同归
1. db.c1.find( { a : { $gt: 3 } } );
2. db.c1.find( { $where: "this.a > 3" } );
3. db.c1.find("this.a > 3");
4. f = function() { return this.a > 3; } db.c1.find(f);
11. count 查询记录条数
db.users.find().count(); //总记录数
db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);
//查询从第10条开始的5条记录
//skip 从第几条开始
//limit 返回几条记录
12. sort排序
以年龄升序 ascdb.users.find().sort({age: 1});以年龄降序 descdb.users.find().sort({age: -1});
> db.c1.find().sort({age: 1});
{ "_id" : ObjectId("4fb5fab96d0f9d8ea3fc91a9"), "name" : "Joe", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("4fb5faaf6d0f9d8ea3fc91a8"), "name" : "Tony", "age" : 20 }
游标
存储过程
MongoDB 同样支持存储过程。关于存储过程你需要知道的第一件事就是它是用javascript来写的。也许这会让你很奇怪，为什么它用 javascript 来写，但实际上它会让你非常满意，MongoDB 存储过程是存储在db.system.js表中的，我们想象一个简单的 sql 自定义函数如下：
function addNumbers( x , y ) {
return x + y;
}
下面我们将这个 sql 自定义函数转换为 MongoDB 的存储过程:
> db.system.js.save({_id:"addNumbers", value:function(x, y){ return x + y; }});
存储过程可以被查看，修改和删除，所以我们用 find 来查看一下是否这个存储过程已经被创建上了。
> db.system.js.find()
{ "_id" : "addNumbers", "value" : function cf__1__f_(x, y) {
return x + y;
} }
>
这样看起来还不错，下面我看来实际调用一下这个存储过程:
> db.eval('addNumbers(3, 4.2)');
7.2
>
db.eval()是一个比较奇怪的东西，我们可以将存储过程的逻辑直接在里面并同时调用，而无需事先声明存储过程的逻辑。
> db.eval( function() { return 3+3; } );
6
>
从上面可以看出， MongoDB 的存储过程可以方便的完成算术运算，但其它数据库产品在存储过程中可以处理数据库内部的一些事情，例如取出某张表的数据量等等操作，这些MongoDB 能做到吗？答案是肯定的， MongoDB 可以轻而易举的做到，看下面的实例吧:
> db.system.js.save({_id:"get_count", value:function(){ return db.c1.count(); }});
> db.eval('get_count()')
2
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