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这是一个非关系型数据库。 通常我们的数据库有三类： 关系型数据库(RDBMS)，联机分析处理数据库(OLAP)，和菲关系型数据库(NoSql)。
MongoDB属于第三种，而且是一种基于文档的(document oriented)数据库。
优势： 查询性能，在都没有建立索引的时候，明显快于MySql。 都建立了索引后，不慢于MySql。
劣势： 不支持事物。因此如果对于事物要求很高的情形，不适用这个数据库。
collection：集合，等于关系型数据库中的table。
dcoument：文档对象，等同于关系型数据库table中的一行记录。
field: 键值对，等同于关系型数据库中table的一个column
database：这个没啥区别。
数据在MongoDB中是以BSON的格式存储的，所谓BSON就是binary json， 也就是二进制的json数据。
属性：javascript语法。
显示数据库： show dbs
使用数据库： use your_db (备注：这样子就好了，your_db不存在，则“新建”一个出来，不会报错，事实是：直到存储docuemnt对象时才创建collection和数据库）
插入记录： your_db.your_collection.insert(json表达式) （备注：可以将关联的对象通过json表达式存储在一个document里面---如下图图2中的标注3所示，这个跟关系型数据库不同）
更新记录： your_db.your_collection.update(json表达式)
your_db.your_collection.save(json表达式) ： 实际上是插入和更新操作的合并，记录不存在则insert，存在则update。
以上指令演示如下图所示：
图1
查询记录：your_db.your_collection.find({键值对},{需要显示/隐藏的字段的键值对})/findOne({键值对},{需要显示/隐藏的字段的键值对})
注意：a) find返回的是一个cursor对象（游标对象）， 而findOne返回的是一个document（一条记录）。
find的结果可以用forEach(printjson)格式化，如下图(图中标注1)所示：
图2
b).findOne，对于有多条记录，则只返回第一条记录(最旧的那条).
c). 第二个参数：{需要显示/隐藏的字段的键值对}， 要么设为白名单，即允许显示哪些字段 ，如{ ‘field1‘:1, ‘field2‘:1,...},
要么设置为黑名单，即指定哪些字段不显示，如 {‘field1‘:0 , ‘field2‘:0,....}
不能混用，例如 {‘field1‘:1, ‘field2‘:0},这个是不受支持的。
但对于_id字段例外，这个字段可以混用。
d). 由于一个document中可能存储多级对象，引用子对象可以像js中一样用点号(.)。
例如，已知，user对应的document中存储了name字段，这个字段是一个json对象（另外一张表--在关系型数据库中），如下
{ "_id":ObjectId("a2349723424adfa14"),
"name":{"first":"John","last":"Smith"}
....
}
那么，如果要查询名为john的人，可以这样写js
your_db.user.find({‘name.first‘:‘John‘})
e). 范式(normalization)与反范式(de-normalization)
通常把所有的数据存储在一个document里面，这个叫做de-normalization，即用冗余换取读取的性能。这通常使用于读数据比较多的情形，比如cms系统。
如果写数据会比较多，最好normalization一下，即通过第一，第二，第三范式将数据表（collection）重新设计。
mongodb是支持normalization的，通过_id实现（图2中标注2），_id采用了一个特殊的算法，考虑到机器，数据库，collection，时间等因素，将其综合编码到_id中，以保证数据的唯一性。
在normalization后的数据库中，通过link(链接)，指向其他docuemt。
例如,book对象可以有author对象的链接，如下：
{"_id":ObjectId("book_id1123132"),
"name":"MongoDB 30分钟精通",
"author_id": ObjectId("author_id_say_tommy"),
...
}
author document对象：
{
"_id": ObjectId("author_id_say_tommy"),
"name":"Tommy",
...
}
这个就是分离了冗余数据，从而有利于update数据操作。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Tommy-Yu/p/3995997.html
