MongoDB基础知识

微服务流行，我也是愈来愈喜欢MongoDB了，除非必要要用MySQL，我都会倾向于MongoDB。

MongoDB

什么是MongoDB ?

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。

在高负载的状况下，添加更多的节点，能够保证服务器性能。

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 文档相似于 JSON 对象。字段值能够包含其余文档，数组及文档数组。

MongoDB特色

• MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操做起来比较简单和容易。
• 你能够在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。
• 你能够经过本地或者网络建立数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
• 若是负载的增长（须要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它能够分布在计算机网络中的其余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()命令能够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做。
• Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中全部的记录，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，并能够经过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操做。
• GridFS是MongoDB中的一个内置功能，能够用于存放大量小文件。
• MongoDB容许在服务端执行脚本，能够用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也能够把函数的定义存储在服务端，下次直接调用便可。
• MongoDB支持各类编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
• MongoDB安装简单。

MongoDB与其余数据库的对比

MongoDB 与 MySQL

因为MongoDB独特的数据处理方式，能够将热点数据加载到内存，故而对查询来说，会很是快（固然也会很是消耗内存）；同时因为采用了BSON的方式存储数据，故而对JSON格式数据具备很是好的支持性以及友好的表结构修改性，文档式的存储方式，数据友好可见；数据库的分片集群负载具备很是好的扩展性以及很是不错的自动故障转移（大赞）。

不足：数据库的查询采用了特有的查询方式，有必定的学习成本（不高）；索引不咋滴；锁只能提供到collection级别，还作不到行级锁；没有事务机制（不能回滚啊）；学习资料确定没有MySQL的多。

MongoDB与Hadoop的区别

MongoDB侧重于对数据进行操做的应用系统，而Hadoop则侧重于对数据进行分析统计的应用。

MongoDB可以知足对数据库读写性能具备极高要求的应用场景（很消耗memory的），通常这些应用的响应延迟会要求控制在10ms如下，甚至更低。而Hadoop因为每一次的读写操做会包含大量数据（Hadoop更适合少次操做大批量数据的场景），经过汇集分析处理大量数据，这种分析通常都会走MapReduce，会形成很高的延迟（数分钟到数小时不等）

MongoDB查询

查询语法

db.collection.find(query, projection).pretty()
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collection：文档名称，或者可写成 getCollection('col_name')

query ：可选，使用查询操做符指定查询条件

projection：可选，使用投影操做符指定返回的键。查询时返回文档中全部键值， 只需省略该参数便可（默认省略）。

pretty()：易读

条件语法

操做	格式	范例
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty()
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()

AND语法

db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
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OR语法

db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()
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AND 与 OR

db.col.find(
	{
		key1: value1, 
		$or: [
			{key2: value2},
			{key3: value3}
		]
	}
).pretty()
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limit()

该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。

db.col.find().limit(NUMBER)
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skip()

跳过指定数量的数据

db.col.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
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排序

db.col.find().sort({KEY:1})
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聚合

db.col.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
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举例：如今咱们经过以上集合计算每一个做者所写的文章数，使用aggregate()计算结果以下：

db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
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与sql相同：

select by_user, count(*) from mycol group by by_user
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管道

管道在Unix和Linux中通常用于将当前命令的输出结果做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。管道操做是能够重复的。

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。

这里咱们介绍一下聚合框架中经常使用的几个操做：

• $project：修改输入文档的结构。能够用来重命名、增长或删除域，也能够用于建立计算结果以及嵌套文档。
• match使用MongoDB的标准查询操做。
• $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红多条，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。