MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
官网：https://www.mongodb.com/download-center#community
curl-Ohttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz#下载 tar-zxvfmongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz#解压 mvmongodb-linux-x86_64-3.0.6//usr/local/mongodb#将解压包拷贝到指定目录 exportPATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH#<mongodb-install-directory>为Mongo的安装路径，如本文的/usr/local/mongodb mkdir-p/data/db#创建数据库目录(启动指定--dbpath)版本区别与更多配置：https://docs.mongodb.com/manual/administration/configuration/
suoningdeMacBook-Pro:~suoning$cat/usr/local/etc/mongod.conf systemLog: destination:file path:/usr/local/var/log/mongodb/mongo.log logAppend:true storage: dbPath:/usr/local/var/mongodb net: bindIp:127.0.0.1 port:11811 security: authorization:enabled suoningdeMacBook-Pro:~suoning$内建的角色
数据库用户角色：read、readWrite;
数据库管理角色：dbAdmin、dbOwner、userAdmin；
集群管理角色：clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager；
备份恢复角色：backup、restore；
所有数据库角色：readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
超级用户角色：root//这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问（dbOwner、userAdmin、userAdminAnyDatabase）
内部角色：__system
角色说明： Read：允许用户读取指定数据库 readWrite：允许用户读写指定数据库 dbAdmin：允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile userAdmin：允许用户向system.users集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户 clusterAdmin：只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。 readAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限 readWriteAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限 userAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限 dbAdminAnyDatabase：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。 root：只在admin数据库中可用。超级账号，超级权限
使用insert()或save()方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document)创建读写用户：
>db.createUser({user:ning,pwd:123456,roles:[{role:readWrite,db:mydb}]}) Successfullyaddeduser:{ "user":"ning", "roles":[ { "role":"readWrite", "db":"mydb" } ] } > >db.auth(ning,123456) 1 >插入数据：
> >db.user.insert({name:nick,age:18,girlfriend:[jenny,coco,julia]}) WriteResult({"nInserted":1}) > >showtables user > > >vb=({sex:man}); {"sex":"man"} >db.user.insert(vb); WriteResult({"nInserted":1}) >插入文档你也可以使用db.col.save(document)命令。如果不指定_id字段save()方法类似于insert()方法。如果指定_id字段，则会更新该_id的数据。
remove()方法的基本语法格式如下所示：
db.collection.remove( <query>, <justOne> ) #MongoDB是2.6版本以后的，语法格式如下： db.collection.remove( <query>, { justOne:<boolean>, writeConcern:<document> } ) #参数说明： query:（可选）删除的文档的条件。 justOne:（可选）如果设为true或1，则只删除一个文档。 writeConcern:（可选）抛出异常的级别。删除数据：
>db.user.find() {"_id":ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),"name":"nick","age":18,"girlfriend":["jenny","coco","julia"]} {"_id":ObjectId("58fef9165b9ea92ab29fbd4c"),"sex":"man"} > >db.user.remove({sex:man}) WriteResult({"nRemoved":1}) > >db.user.find() {"_id":ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),"name":"nick","age":18,"girlfriend":["jenny","coco","julia"]} >删除第一条找到的记录可以设置justOne为1：
>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)删除所有数据：
>db.col.remove({}) >db.col.find() >save()方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：
db.collection.save( <document>, { writeConcern:<document> } ) 参数说明： document:文档数据。 writeConcern:可选，抛出异常的级别。 >db.user.find() {"_id":ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),"name":"nick","age":22,"girlfriend":["jenny","coco","julia"]} > >db.user.save({"_id":ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),"name":"nick","age":18,"girlfriend":["jenny","julia"]}) WriteResult({"nMatched":1,"nUpserted":0,"nModified":1}) > >db.user.find().pretty() { "_id":ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name":"nick", "age":18, "girlfriend":[ "jenny", "julia" ] } >查询数据的语法格式如下：
db.mydb.find(query,projection) query：可选，使用查询操作符指定查询条件 projection：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。 pretty()方法以格式化的方式来显示所有文档。 >db.mydb.find().pretty()获取"col"集合中"likes"大于100，小于200的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({likes:{$lt:200,$gt:100}})limit()方法基本语法如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)skip()方法脚本语法格式如下：
使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法接受一个数字参数作为跳过的记录条数，默认为0。
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用1和-1来指定排序的方式，其中1为升序排列，而-1是用于降序排列。
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})获取"col"集合中title为String的数据:
db.col.find({"title":{$type:2}})对应匹配类型：
类型 数字 备注 Double 1 String 2 Object 3 Array 4 Binarydata 5 Undefined 6 已废弃。 Objectid 7 Boolean 8 Date 9 Null 10 RegularExpression 11 JavaScript 13 Symbol 14 JavaScript(withscope) 15 32-bitinteger 16 Timestamp 17 64-bitinteger 18 Minkey 255 Querywith -1. Maxkey 127使用ensureIndex()方法来创建索引，语法如下：
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) 语法中Key值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为-1即可 复合索引 db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1}) 后台执行 通过在创建索引时加background:true的选项，让创建工作在后台执行 db.values.ensureIndex({open:1,close:1},{background:true})ensureIndex()接收可选参数，可选参数列表如下：
Parameter Type Description background Boolean 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加"background"可选参数。"background"默认值为false。 unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. name string 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 dropDups Boolean 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定true创建唯一索引。默认值为 false. sparse Boolean 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. expireAfterSeconds integer 指定一个以秒为单位的数值，完成TTL设定，设定集合的生存时间。 v indexversion 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 weights document 索引权重值，数值在1到99,999之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 default_language string 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。默认为英语 language_override string 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为language.索引不能被以下的查询使用：
正则表达式及非操作符，如$nin,$not,等。 算术运算符，如$mod,等。 $where子句聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。
聚合的方法使用aggregate()方法，基本语法格式如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION) >db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum:1}}}]) 以上实例类似sql语句：selectby_user,count(*)frommycolgroupbyby_user 我们通过字段by_user字段对数据进行分组，并计算by_user字段相同值的总和。 表达式 描述 实例 $sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum:"$likes"}}}]) $avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$avg:"$likes"}}}]) $min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$min:"$likes"}}}]) $max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$max:"$likes"}}}]) $push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",url:{$push:"$url"}}}]) $addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",url:{$addToSet:"$url"}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",first_url:{$first:"$url"}}}]) $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",last_url:{$last:"$url"}}}])MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。
$project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。 $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。 $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。 $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。 $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。 $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 $sort：将输入文档排序后输出。 $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。 管道操作符实例1、$project实例
db.article.aggregate( {$project:{ title:1, author:1, }} ); 这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样: db.article.aggregate( {$project:{ _id:0, title:1, author:1 }});2.$match实例
db.articles.aggregate([ {$match:{score:{$gt:70,$lte:90}}}, {$group:{_id:null,count:{$sum:1}}} ]); $match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。3.$skip实例
db.article.aggregate( {$skip:5}); 经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。mongo执行计划分析，详细点此处。
>db.user.find({"name":"nick"}).explain(); >db.user.find({"name":"nick"}).explain(true);关键参数详细：
executionStats.executionSuccess 是否执行成功 executionStats.nReturned 查询的返回条数 executionStats.executionTimeMillis 整体执行时间 executionStats.totalKeysExamined 索引扫描次数 executionStats.totalDocsExamined document扫描次数使用hint来强制MongoDB使用一个指定的索引。
这种方法某些情形下会提升性能。一个有索引的collection并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。
如下查询指定了使用naem和age索引字段来查询： >db.user.find({"name":"nick","age":18}).hint({"name":1,"age":1});本文内容总结：什么是MongoDB?，主要特点，下载安装配置启动连接，配置文件，启动，连接，安全验证，创建管理员，修改配置文件，重启验证，创建普通用户，删除用户，查看所有存在用户，总结：，数据库角色，数据类型，库与表操作，创建库与表，删除库，删除表，文档操作，增，删，改，查，大于小于：，andor:，Limit、Skip，sort，操作符$type，索引，最大范围，聚合，管道，查询分析，explain()，hint()，，
原文链接：https://www.cnblogs.com/suoning/p/6759367.html相关推荐
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