MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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。
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。
主要特点
MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo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。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
MongoDB安装简单。
历史
2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。
2012年05月23日，MongoDB2.1 开发分支发布了! 该版本采用全新架构，包含诸多增强。
2012年06月06日，MongoDB 2.0.6 发布，分布式文档数据库。
2013年04月23日，MongoDB 2.4.3 发布，此版本包括了一些性能优化，功能增强以及bug修复。
2013年08月20日，MongoDB 2.4.6 发布。
2013年11月01日，MongoDB 2.4.8 发布。
语言支持
MongoDB有官方的驱动如下：
C
C++
C# / .NET
Erlang
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
node.JS
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
MongoDB 工具
有几种可用于MongoDB的管理工具：监控、GUI。
监控
MongoDB提供了网络和系统监控工具Munin，它作为一个插件应用于MongoDB中。
Gangila是MongoDB高性能的系统监视的工具，它作为一个插件应用于MongoDB中。
基于图形界面的开源工具 Cacti, 用于查看CPU负载, 网络带宽利用率,它也提供了一个应用于监控 MongoDB 的插件。
GUI
Fang of Mongo – 网页式,由Django和jQuery所构成。
Futon4Mongo – 一个CouchDB Futon web的mongodb山寨版。
Mongo3 – Ruby写成。
MongoHub – 适用于OSX的应用程序。
Opricot – 一个基于浏览器的MongoDB控制台, 由PHP撰写而成。
Database Master — Windows的mongodb管理工具
RockMongo — 最好的PHP语言的MongoDB管理工具，轻量级, 支持多国语言.
MongoDB 应用案例
下面列举一些公司MongoDB的实际应用：
Craiglist上使用MongoDB的存档数十亿条记录。
FourSquare，基于位置的社交网站，在Amazon EC2的服务器上使用MongoDB分享数据。
Shutterfly，以互联网为基础的社会和个人出版服务，使用MongoDB的各种持久性数据存储的要求。
bit.ly, 一个基于Web的网址缩短服务，使用MongoDB的存储自己的数据。
spike.com，一个MTV网络的联营公司， spike.com使用MongoDB的。
Intuit公司，一个为小企业和个人的软件和服务提供商，为小型企业使用MongoDB的跟踪用户的数据。
sourceforge.net，资源网站查找，创建和发布开源软件免费，使用MongoDB的后端存储。
etsy.com ，一个购买和出售手工制作物品网站，使用MongoDB。
纽约时报，领先的在线新闻门户网站之一，使用MongoDB。
CERN，著名的粒子物理研究所，欧洲核子研究中心大型强子对撞机的数据使用MongoDB。
适用场景
根据官方网站的描述，Mongo适合用于以下场景：
◆网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
◆缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
◆大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：
◆高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
◆传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。
◆需要SQL的问题。
(对实时性查询要求高，如百万级数据的count简直要了小命，需要做临时表来中转计算; 对事务有要求的; 担心数据丢失的; 对传统数据库有依赖的，如group，distinct，不是mongo实现不了，而是改变起来肉疼.)
实例
BillRun – 基于MongoDB的帐单系统 (来自oc666)
BillRun是由Ofer Cohen推出开源账单系统，采用MongoDB做为数据存储。这套账单系统被以色列一家增速最快的电信运营商采用，每月处理5亿条通信记录，Ofer在Slideshare上说明了具体利到了MongoDB的哪些特性：
弱数据结构的特点，使得BillRun能很快的支持新的CDR(通讯记录)类型。这个特性使文档型数据库很适用于快速发展、业务需求不确定的系统中。
BillRun仅使用了一个Collection，已经管理了数TB的文档数据，并且没有遇到由结构变更、数据爆发式增长的带来的限制和问题。
replicaSet副本集特性使建立更多的数据中心DRP变得更轻松。
内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能瓶颈。
每秒钟2000条通信记录的插入，MongoDB在架构设计上很好的支持了高负载的数据写入。并且可以使用findAndModify(相对缓慢)完成基础的事务特性，并且通过应用层面的支持，实现双段式提交。
查询方式相比SQL，更加易读、易懂，开发相对轻松。
基于位置允许更好的分析用户使用情况，从而更好地制定移动电话基础设施的投入点。
MongoDB 下载
你可以在mongodb官网下载该安装包，地址为：https://www.mongodb.com/download-center#community。在 MongoDB 2.2 版本后已经不再支持 Windows XP 系统。最新版本也已经没有了 32 位系统的安装文件。MonggoDB支持以下平台:
Mac OS X 32-bit
Mac OS X 64-bit
Linux 32-bit
Linux 64-bit
Windows 32-bit
Windows 64-bit
Solaris i86pc
Solaris 64
Windows下安装
运行 MongoDB 服务器
你必须从 MongoDB 目录的 bin 目录中执行 mongod.exe 文件。
C:\mongodb\bin\mongod --dbpath c:\data\db
连接MongoDB
在命令窗口中运行 mongo.exe 命令即可连接上 MongoDB，执行如下命令：
C:\mongodb\bin\mongo.exe
配置 MongoDB 服务
管理员模式打开命令行窗口
创建目录，执行下面的语句来创建数据库和日志文件的目录。MongoDB将数据目录存储在 db 目录下。但是这个数据目录不会主动创建，我们在安装完成后需要创建它。请注意，数据目录应该放在根目录下（(如： C:\ 或者 D:\ 等 )。
mkdir c:\data\db
mkdir c:\data\log
创建配置文件
创建一个配置文件。该文件必须设置 systemLog.path 参数，包括一些附加的配置选项更好。
例如，创建一个配置文件位于 C:\mongodb\mongod.cfg，其中指定 systemLog.path 和 storage.dbPath。具体配置内容如下：
systemLog:
destination: file
path: c:\data\log\mongod.log
storage:
dbPath: c:\data\db
安装 MongoDB服务
通过执行mongod.exe，使用--install选项来安装服务，使用--config选项来指定之前创建的配置文件。
"C:\mongodb\bin\mongod.exe" --config "C:\mongodb\mongod.cfg" --install
要使用备用 dbpath，可以在配置文件（例如：C:\mongodb\mongod.cfg）或命令行中通过 --dbpath 选项指定。
如果需要，您可以安装 mongod.exe 或 mongos.exe 的多个实例的服务。只需要通过使用 --serviceName 和 --serviceDisplayName 指定不同的实例名。只有当存在足够的系统资源和系统的设计需要这么做。
启动MongoDB服务
net start MongoDB
关闭MongoDB服务
net stop MongoDB
移除MongoDB服务
"C:\mongodb\bin\mongod.exe" --remove
命令行下运行 MongoDB 服务器 和 配置 MongoDB 服务 任选一个方式启动就可以。
MongoDB 后台管理 Shell
如果你需要进入MongoDB后台管理，你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录，然后执行mongo.exe文件，MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境。
当你进入mongoDB后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）：
> mongo
Linux平台安装MongoDB
下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装） 。
curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 下载
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 解压
mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb # 将解压包拷贝到指定目录
MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，<mongodb-install-directory> 为你 MongoDB 的安装路径（如本文的 /usr/local/mongodb ）。所以可以将其添加到 PATH 路径中：
export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH
创建数据库目录
mkdir -p /data/db
命令行中运行 MongoDB 服务
$ ./mongod
MongoDB后台管理 Shell
如果你需要进入MongoDB后台管理，你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录，然后执行mongo命令文件。MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境。当你进入mongoDB后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）：
$ cd /usr/local/mongodb/bin
$ ./mongo
MongoDB shell version: 3.0.6
connecting to: test
Welcome to the MongoDB shell.
……
MongoDb web 用户界面
MongoDB 提供了简单的 HTTP 用户界面。 如果你想启用该功能，需要在启动的时候指定参数 --rest 。
$ ./mongod --dbpath=/data/db --rest
MongoDB 的 Web 界面访问端口比服务的端口多1000。
如果你的MongoDB运行端口使用默认的27017，你可以在端口号为28017访问web用户界面，即地址为：http://localhost:28017。
Mac OSX 平台安装 MongoDB
从 MongoDB 3.0 版本开始只支持 OS X 10.7 (Lion) 版本及更新版本的系统。
接下来我们使用 curl 命令来下载安装：
# 进入 /usr/local
cd /usr/local
# 下载 sudo curl -O https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-x86_64-3.4.2.tgz
# 解压 sudo tar -zxvf mongodb-osx-x86_64-3.4.2.tgz
# 重命名为 mongodb 目录 sudo mv mongodb-osx-x86_64-3.4.2 mongodb
安装完成后，我们可以把 MongoDB 的二进制命令文件目录（安装目录/bin）添加到 PATH 路径中：
export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH
使用 brew 安装
此外你还可以使用 OSX 的 brew 来安装 mongodb：sudo brew install mongodb
如果要安装支持 TLS/SSL 命令如下：sudo brew install mongodb --with-openssl
安装最新开发版本：sudo brew install mongodb --devel
运行 MongoDB
1、首先我们创建一个数据库存储目录 /data/db：sudo mkdir -p /data/db
启动 mongodb，默认数据库目录即为 /data/db：sudo mongod
# 如果没有创建全局路径 PATH，需要进入以下目录
cd /usr/local/mongodb/bin
sudo ./mongod
再打开一个终端进入执行以下命令：
$ cd /usr/local/mongodb/bin
$ ./mongo
>
注意：如果你的数据库目录不是/data/db，可以通过 --dbpath 来指定。
MongoDB 概念解析
SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明
database database 数据库
table collection 数据库表/集合
row document 数据记录行/文档
column field 数据字段/域
index index 索引
table joins 表连接,MongoDB不支持,嵌入文档
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键
数据库
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。
"db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。
"use db_name"命令，可以连接到一个指定的数据库。
有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
文档
文档是一组键值(key-value)对(即BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型。
需要注意的是：
1.文档中的键/值对是有序的。
2.文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3.MongoDB区分类型和大小写。
4.MongoDB的文档不能有重复的键。
5.文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。
文档键命名规范：
键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
集合
集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS 中的表格。集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
集合名，例如：db.col.findOne()
capped collections
Capped collections 就是固定大小的collection。
它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。
Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能 和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个capped collection， 指定一个collection的大小，单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。
要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})
在capped collection中，你能添加新的对象。
能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败 。
数据库不允许进行删除。使用drop()方法删除collection所有的行。
注意: 删除之后，你必须显式的重新创建这个collection。
在32bit机器中，capped collection最大存储为1e9( 1X109)个字节。
元数据
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:
集合命名空间 描述
dbname.system.namespaces 列出所有名字空间。
dbname.system.indexes 列出所有索引。
dbname.system.profile 包含数据库概要(profile)信息。
dbname.system.users 列出所有可访问数据库的用户。
dbname.local.sources 包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。
对于修改系统集合中的对象有如下限制。
在{{system.indexes}}插入数据，可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index命令将自动更新相关信息)。{{system.users}}是可修改的。 {{system.profile}}是可删除的。
MongoDB 数据类型
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
数据类型 描述
String 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。
Double 双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。
Timestamp 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。
Object 用于内嵌文档。
Null 用于创建空值。
Symbol 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Object ID 对象 ID。用于创建文档的 ID。
Binary Data 二进制数据。用于存储二进制数据。
Code 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression 正则表达式类型。用于存储正则表达式。
ObjectId
ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生存和排序，包含 12 bytes，含义是：
前 4 个字节表示创建 unix时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时；
接下来的 3 个字节是机器标识码；
紧接的两个字节由进程 id 组成 PID；
最后三个字节是随机数。
MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象
由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:
字符串
BSON 字符串都是 UTF-8 编码。
时间戳
BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中：
前32位是一个 time_t 值（与Unix新纪元相差的秒数）
后32位是在某秒中操作的一个递增的序数
在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。
在复制集中， oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用BSON时间戳表示了操作时间。
BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。在大多数情况下的应用开发中，你可以使用 BSON 日期类型。
日期
表示当前距离 Unix新纪元（1970年1月1日）的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。这样创建的时间是日期类型，可以使用 JS 中的 Date() 类型的方法，返回一个时间类型的字符串。
MongoDB 连接命令
使用用户名和密码连接到 MongoDB 服务器，username:password@hostname/dbname，‘username‘为用户名，‘password‘ 为密码。
连接本地数据库服务器，端口是默认的。
mongodb://localhost
使用用户名fred，密码foobar登录localhost的admin数据库。
mongodb://fred:foobar@localhost
使用用户名fred，密码foobar登录localhost的baz数据库。
mongodb://fred:foobar@localhost/baz
连接 replica pair, 服务器1为example1.com服务器2为example2。
mongodb://example1.com:27017,example2.com:27017
连接 replica set 三台服务器 (端口 27017, 27018, 和27019):
mongodb://localhost,localhost:27018,localhost:27019
连接 replica set 三台服务器, 写入操作应用在主服务器 并且分布查询到从服务器。
mongodb://host1,host2,host3/?slaveOk=true
直接连接第一个服务器，无论是replica set一部分或者主服务器或者从服务器，当你的连接服务器有优先级，还需要列出所有服务器。
mongodb://host1,host2,host3/?connect=direct;slaveOk=true
安全模式连接到localhost:
mongodb://localhost/?safe=true
以安全模式连接到replica set，并且等待至少两个复制服务器成功写入，超时时间设置为2秒。
mongodb://host1,host2,host3/?safe=true;w=2;wtimeoutMS=2000
MongoDB 创建数据库 use DATABASE_NAME
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 命令。刚创建的数据库 dbname1 并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 dbname1 数据库插入一些数据。如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。
MongoDB 删除数据库 db.dropDatabase()
切换到要删除的数据库，然后执行db.dropDatabase()
MongoDB 创建集合 db.createCollection(name, options)
options 可以是如下参数：
字段 类型 描述
capped 布尔 （可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。
当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId 布尔 （可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size 数值 （可选）为固定集合指定一个最大值（以字节计）。
如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max 数值 （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。
在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
在 test 数据库中创建 runoob 集合：
> use test
> db.createCollection("runoob")
如果要查看已有集合，可以使用 show collections 命令：
> show collections
下面是带有几个关键参数的 createCollection() 的用法：
创建固定集合 mycol，整个集合空间大小 6142800 KB, 文档最大个数为 10000 个。
> db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。
> db.mycol2.insert({"name" : "菜鸟教程"})
> show collections
mycol2
MongoDB 删除集合 db.collection.drop()
以下实例删除了 runoob 数据库中的集合 site：
> use runoob
switched to db runoob
> show tables
site
> db.site.drop()
MongoDB 插入文档
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json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：db.COLLECTION_NAME.insert(document)
查看已插入文档：
> db.col.find()
MongoDB 更新文档
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
参数说明：
query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：
db.collection.save(
<document>,
{
writeConcern: <document>
}
)
参数说明：
document : 文档数据。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。
MongoDB 删除文档
db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
参数说明：
query :（可选）删除的文档的条件。
justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。
如果你想删除所有数据，可以使用（类似truncate 命令）：>db.col.remove({})
MongoDB 查询文档 db.collection.find(query, projection)
query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档，语法格式如下：
>db.col.find().pretty()
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：
操作 格式 范例 RDBMS中的类似语句
等于 {<key>:<value>} db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() where by = ‘菜鸟教程‘
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于或等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于或等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() where likes != 50
MongoDB AND 条件
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下：
>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
MongoDB OR 条件
MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：
>db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
MongoDB AND 和 OR 联合使用
以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： ‘where likes>50 AND (by = ‘菜鸟教程‘ OR title = ‘MongoDB 教程‘)‘
>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
MongoDB 条件操作符
(>) 大于 - $gt
(<) 小于 - $lt
(>=) 大于等于 - $gte
(<= ) 小于等于 - $lte
实例：大于100的写法 db.col.find({"likes" : {$gt : 100}})
实例：MongoDB 使用 (<) 和 (>) 查询 - $lt 和 $gt的写法 db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
MongoDB $type 操作符
$type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。
MongoDB 中可以使用的类型如下表所示：
类型 数字 备注
Double 1
String 2
Object 3
Array 4
Binary data 5
Undefined 6 已废弃。
Object id 7
Boolean 8
Date 9
Null 10
Regular Expression 11
JavaScript 13
Symbol 14
JavaScript (with scope) 15
32-bit integer 16
Timestamp 17
64-bit integer 18
Min key 255 Query with -1.
Max key 127
实例：获取 "col" 集合中 title 为 String 的数据 db.col.find({"title" : {$type : 2}})
limit()读取指定数量的数据记录
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
实例：显示查询文档中的两条记录 > db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2) #显示结果只显示title 一个字段，而且只显示2条记录
skip()方法来跳过指定数量的数据
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
实例：显示查询文档中的一条记录，跳过第一条记录，直接显示第二条记录 >db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
MongoDB 排序
在MongoDB中使用使用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})
实例：>db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})
MongoDB 索引
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
创建索引>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
设置使用多个字段创建索引（即复合索引）>db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
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 index version 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.
MongoDB 聚合
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
实例：通过集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
以上实例类似sql语句： select by_user, count(*) from mycol group by by_user
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"}}}])
管道
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。
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。
这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：
$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。
MongoDB 复制（副本集）
MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。
复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。
复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。
什么是复制?
1.保障数据的安全性
2.数据高可用性 (24*7)
3.灾难恢复
4.无需停机维护（如备份，重建索引，压缩）
5.分布式读取数据
副本集特征：
1.N 个节点的集群
2.任何节点可作为主节点
3.所有写入操作都在主节点上
4.自动故障转移
5.自动恢复
mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。
主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。
MongoDB副本集设置
在本教程中我们使用同一个MongoDB来做MongoDB主从的实验， 操作步骤如下：
通过指定 --replSet 选项来启动mongoDB。--replSet 基本语法格式如下：
mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"
实例:以上实例会启动一个名为rs0的MongoDB实例，其端口号为27017 ：mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0
启动后打开命令提示框并连接上mongoDB服务。在Mongo客户端使用命令rs.initiate()来启动一个新的副本集。我们可以使用rs.conf()来查看副本集的配置，查看副本集状态使用 rs.status() 命令。
添加副本集的成员
我们需要使用多台服务器来启动mongo服务。进入Mongo客户端，并使用rs.add()方法来添加副本集的成员。
>rs.add(HOST_NAME:PORT)
实例: 假设你已经启动了一个名为mongod1.net，端口号为27017的Mongo服务。 在客户端命令窗口使用rs.add() 命令将其添加到副本集中，命令如下所示：>rs.add("mongod1.net:27017")
MongoDB中你只能通过主节点将Mongo服务添加到副本集中， 判断当前运行的Mongo服务是否为主节点可以使用命令db.isMaster() 。
MongoDB的副本集与我们常见的主从有所不同，主从在主机宕机后所有服务将停止，而副本集在主机宕机后，副本会接管主节点成为主节点，不会出现宕机的情况。
MongoDB 分片
在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。
为什么使用分片?
1.复制所有的写入操作到主节点
2.延迟的敏感数据会在主节点查询
3.单个副本集限制在12个节点
4.当请求量巨大时会出现内存不足。
5.本地磁盘不足
6.垂直扩展价格昂贵
分片的三个主要组件：
Shard:用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担，防止主机单点故障。
Config Server: mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。
Query Routers:前端路由，客户端由此接入，且让整个集群看上去像单一数据库，前端应用可以透明使用。
分片实例
分片结构端口分布如下：
Shard Server 1：27020
Shard Server 2：27021
Shard Server 3：27022
Shard Server 4：27023
Config Server ：27100
Route Process：40000
步骤一：启动Shard Server
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork
....
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork
步骤二： 启动Config Server
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config
[root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork
注意：这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动，不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的，所以我们自行指定了端口就可以。
步骤三： 启动Route Process
/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500
mongos启动参数中，chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的，单位是MB，默认大小为200MB.
步骤四： 配置Sharding
接下来，我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点
[root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }
步骤五： 程序代码内无需太大更改，直接按照连接普通的mongo数据库那样，将数据库连接接入接口40000
MongoDB 备份(mongodump)与恢复(mongorestore)
MongoDB数据备份
在Mongodb中我们使用mongodump命令来备份MongoDB数据。该命令可以导出所有数据到指定目录中。
mongodump命令可以通过参数指定导出的数据量级转存的服务器。
>mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h：MongDB所在服务器地址，例如：127.0.0.1，当然也可以指定端口号：127.0.0.1:27017
-d：需要备份的数据库实例，例如：test
-o：备份的数据存放位置，例如：c:\data\dump，当然该目录需要提前建立，在备份完成后，系统自动在dump目录下建立一个test目录，这个目录里面存放该数据库实例的备份数据。
实例：在本地使用 27017 启动你的mongod服务。打开命令提示符窗口，进入MongoDB安装目录的bin目录输入命令mongodump，客户端会连接到ip为 127.0.0.1 端口号为 27017 的MongoDB服务上，并备份所有数据到 bin/dump/ 目录中。
mongodump 命令可选参数列表如下所示：
语法 描述 实例
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER 该命令将备份所有MongoDB数据 mongodump --host runoob.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY mongodump --dbpath /data/db/ --out /data/backup/
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME 该命令将备份指定数据库的集合。 mongodump --collection mycol --db test
MongoDB数据恢复
mongodb使用 mongorestore 命令来恢复备份的数据。
>mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
--host <:port>, -h <:port>：MongoDB所在服务器地址，默认为： localhost:27017
--db , -d ：需要恢复的数据库实例，例如：test，当然这个名称也可以和备份时候的不一样，比如test2
--drop：恢复的时候，先删除当前数据，然后恢复备份的数据。就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都会被删除，慎用哦！
<path>：mongorestore 最后的一个参数，设置备份数据所在位置，例如：c:\data\dump\test。
你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项，--dir也可以设置备份目录。
--dir：指定备份的目录, 你不能同时指定 <path> 和 --dir 选项。
MongoDB 监控
在你已经安装部署并允许MongoDB服务后，你必须要了解MongoDB的运行情况，并查看MongoDB的性能。这样在大流量得情况下可以很好的应对并保证MongoDB正常运作。
MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。
mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。
启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录， 然后输入mongostat命令，如下所示：D:\set up\mongodb\bin>mongostat
mongotop也是mongodb下的一个内置工具，mongotop提供了一个方法，用来跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 mongotop提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop返回值的每一秒。
启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录， 然后输入mongotop命令，如下所示：D:\set up\mongodb\bin>mongotop
实例：后面的10是<sleeptime>参数 ，可以不使用，等待的时间长度，以秒为单位，mongotop等待调用之间。通过的默认mongotop返回数据的每一秒 E:\mongodb-win32-x86_64-2.2.1\bin>mongotop 10
实例：报告每个数据库的锁的使用中，使用mongotop - 锁 E:\mongodb-win32-x86_64-2.2.1\bin>mongotop --locks
输出结果字段说明：
ns：包含数据库命名空间，后者结合了数据库名称和集合。
db：包含数据库的名称。名为 . 的数据库针对全局锁定，而非特定数据库。
total：mongod花费的时间工作在这个命名空间提供总额。
read：提供了大量的时间，这mongod花费在执行读操作，在此命名空间。
write：提供这个命名空间进行写操作，这mongod花了大量的时间。
