我叫MongoDb，不懂个人看完个人故事您就入门啦！
这是mongo基础篇，后续会连续更新4篇程序员
你们好我叫MongoDb，自从07年10月10gen团队把我带到这个世界来，我已经13岁多啦，如今愈来愈多的小伙伴在拥抱我，我很高兴。我是NoSQL你们族的一员，我是C++的亲儿子啦。为了你们更好的熟悉我，今天我先简单从简单的使用角度来介绍我本身。mongodb
首先仍是先介绍一下咱们的你们族NoSQL吧数据库
NoSQL只是他简称，他的中文名叫 非关系型数据库，外文名叫Not Only SQL。他是对关系型数据库的一个补充（RDBMS）。RDBMS追求数据存储和查询的高度结构化、严格的数据一致性；NOSQL不在意形式，重点关心效率，NOSQL是高性能、无模式、高可扩展的分布式数据库，NOSQL存储包括四种类型：键值对存储、列存储、文档存储、图形数据存储。NoSQL就简单介绍到这，这不是今天的重点，下面仍是重点介绍一下我本身（MongoDb）,呵呵！json
MongoDb自我介绍数据结构
MongoDb是一个面向文档存储的键值对NOSQL数据库，是一个最接近关系型数据库的非关系数据库。在数据存储结构和查询上使用BJOSN(相似于JSON)结构，BJOSN支持多层机构，在具体的使用过程当中，更像是操做Javascript脚本。正由于MongoDb的无模式化，在实际应用中变得更加灵活，易于扩展。与RDBMS同样，支持主键、索引、检索等操做，因为非结构化因此不支持join查询。app
MongoDb的基本概念分布式
具体的数据库安装就不在介绍了，网上一搜一大推。MongoDb采用BJON化的文档存储，因此其基本结构概念能够结合JSON联想一下：字段、文档、集合、数据库，这和RDBMS的属性、列、表、数据库是一一对应关系。下面以一个表格来对比说明一下：函数
| RDBMS性能 |
MongoDbspa |
||
| 概念 |
说明 |
概念 |
说明 |
| database |
数据库 |
database |
数据库 |
| table |
表 |
collection |
集合 |
| row |
行 |
document |
文档：对应的一个BJSON |
| column |
列 |
field |
字段：BJSON中的具体某一个字段 |
简单的一个表格显示还不够直观，那咱们在来一张形象的图片来讲明一下吧！
用户权限管理
在生成环境数据库管理中，数据库权限是一个很重要的功能。在具体的权限上，须要针对全局的权限控制，须要精确到具体的数据的权限，在具体的权限分类上包括：读、读写、管理员等权限。下面列表介绍mongodb的内置权限：
| 权限名称 |
权限说明 |
| read |
容许用户读取指定数据库 |
| readWrite |
容许用户读写指定数据库 |
| dbAdmin |
容许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引建立、删除，查看统计或访问system.profile |
| userAdmin |
容许用户向system.users集合写入，能够找指定数据库里建立、删除和管理用户 |
| clusterAdmin |
只在admin数据库中可用，赋予用户全部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，赋予用户全部数据库的读权限 |
| readWriteAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户全部数据库的读写权限 |
| userAdminAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户全部数据库的userAdmin权限 |
| dbAdminAnyDatabase |
只在admin数据库中可用，赋予用户全部数据库的dbAdmin权限。 |
| root |
只在admin数据库中可用。超级帐号，超级权限 |
经过上面的表，咱们能够得出：根据权限的做用范围上来看，权限分为了两大类权限：针对每一库的权限、针对所有数据库的权限。根据不一样的权限分类，在赋值格式上也有必定差别,在具体的用户权限分配上，一个用户能够同时分配多个权限。
新增用户时权限初始化格式为：
针对所有数据库权限初始化命令格式：
db.createUser({user:"用户名",pwd:"密码",roles:["权限值"]})
针对指定数据库权限初始化命令格式：
db.createUser({user:"用户名",pwd:"密码",roles:[ {role:"权限值",db:"对应的数据库"},{role:"权限值",db:"对应的数据库"}….]})
这样说可能不怎么好理解，那么咱们仍是以实际工做的使用状况来举例说明。
条件假设：有3个数据库：testdb00一、testdb002
须要给如用户分配对应的权限
| 用户 |
须要分配的权限 |
具体的命令 |
| adminRoot |
超级帐号，具备全部数据库的所有操做权限 |
use admin db.createUser({user:"adminRoot",pwd:"123",roles:["root"]}) |
| adminWrite |
超级写帐号，具备全部数据库的读写操做权限 |
use admin db.createUser({user:"adminWrite",pwd:"123",roles:["readWriteAnyDatabase"]}) |
| adminRead |
超级写帐号，具备全部数据库的读操做权限 |
use admin db.createUser({user:"adminRead",pwd:"123",roles:["readAnyDatabase"]}) |
| 001Write |
具备数据库testdb001的读写操做权限 |
use admin db.createUser({user:"001Write",pwd:"123",roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"}]}) |
| 001Read |
具备数据库testdb001的读操做权限 |
use admin db.createUser({user:"001Read",pwd:"123",roles:[ {role:"read",db:" testdb001"}]}) |
| 012Write |
具备数据库testdb00一、testdb002的读写操做权限 |
use admin db.createUser({user:"001Write",pwd:"123",roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"},{role:"readWrite",db:" testdb002"}]}) |
经过实际举例，应该对权限的新增初始化操做命令有了理解，那么下面咱们就来对权限的根据新操做命令简单聊聊，其实根系和初始化具体的权限格式是一至的，具体以下：
针对所有数据库权限更新命令格式：
db.updateUser("被更新用户名",{pwd:"更新后的密码",roles:["权限值"]})
针对指定数据库权限更新命令格式：
db.updateUser("被更新用户名",{pwd:"更新后的密码",roles:[{role:"权限值",db:"对应的数据库"},{role:"权限值",db:"对应的数据库"}….]})
注意：updateUser的第二个参数有两个节点：pwd和roles。若是不须要更新某一节点的数据，那么直接不要该节点便可。
实例：继续上面的实例继续操做
| 用户更新述求 |
具体的命令 |
| 更新用户adminRoot的密码为111111 |
use admin db.updateUser("adminRoot",{pwd:"111111"}) |
| 更新001Write的同时具备testdb001和testdb002的写权限 |
use admin db.updateUser("adminWrite",{roles:[ {role:"readWrite",db:" testdb001"},{role:"readWrite",db:" testdb002"}]}) |
| 更新001Read的同时具备testdb001和testdb002的读权限，而且密码也更新为111111 |
use admin db.updateUser("001Read",{ pwd:"111111",roles:[ {role:"read",db:" testdb001"},{role:"read",db:" testdb002"}]}) |
数据库（database）
具体的数据库概念和RDBMS一致，一个mongodb能够建立多个数据库，不一样数据库也能够存储在不一样的mongodb。系统的默认数据库包括：admin（存储用户权限相关）、config（配置信息）、local（日志信息）。针对数据库咱们经常使用的操做包括：建立、删除。具体的实现以下：
建立：use 数据库名称
当数据库名称不存在时，系统自动建立（建立后不能显示，须要向里面插入数据才会显示），存在则切换。
删除：首先要切换到对于的数据库，而后在执行dropDatabase命令
use 被删除的数据库名称
db.dropDatabase()
集合（Collection）
集合是mongodb中对数据存储的一个分组，和关系数据库中的表是对应关系。集合中存储的文档数据的无固定格式，能够自由存储不一样格式的bjson数据，可是在实际使用中，咱们仍是存储同一类型的bjson数据。集合的常见的操做命令以下：
建立集合：
db.createCollection(集合名称,集合规则)，其中第二次参数为一个json数据，非必填，具体的参数节点为：
集合规则:{ capped :选填bool类型：设置改集合是否为一个固定集合，
true:表明固定集合，集合中的数据不可修改，与size配对使用，表明当集合达到指定大小后，会自动覆盖历史数据（最早添加的数据）,
size:选填数字类型：指定集合的最大存储数据（字节数），当集合达到指定大小后，会自动覆盖历史数据（最早添加的数据） }
max: 选填数字类型：指定集合的最大存储的文档总个数，当文档个数大于max值时，会自动替换历史文档
}
collection删除：
db.集合名称.drop();
文档(Document)
文档就一组键值(key-value)对数据（一个BJON），具体的一个文档结构能够多层嵌套，不一样文档间的数据结构能够不同，而且相同节点的数据类型也可不同，这是与RDBMS最大的区别所在，这也奠基了MongoDB的高可扩展性。其实简单的说就是一个一个的jon格式的数据。
文档常见的几个操做命令汇总：
| 操做 |
命令格式 |
| 插入数据 |
db.集合名称.insert(json对象) json能够是单个数据，也能够是一个集合列表 |
| 更新数据 |
db. 集合名称.update(query , update,option) query ：被更新文档条件json update：更新后的文档json option：更新方式json，参数格式为{ upsert: boolean, multi : boolean } upsert:非必填参数，若是不存在是否新增，当值为true时，若是没有符合条件的数据，就插入数据, ，默认为false multi: 非必填参数，是否更新符合要求的全部数据，当值为true时，符合条件的数据所有更新，默认为false |
| 删除数据 |
db.集合名称.remove(query , justOne ) query :（可选）删除的文档的条件。 justOne : （可选）若是设为 true 或 1，则只删除一个文档，若是不设置该参数，或使用默认值 false，则删除全部匹配条件的文档。 |
| 查询数据 |
db.集合名称.find(jison对象查询条件) |
字段
字段就很好理解了，就是文档中的json数据的每个节点。
经过对mongodb的操做简单介绍，其实咱们不难发现如下一些特性：
1.不管是对文档的增、删、改、查操做的参数一切皆json，在实际操做的时候，按照json方式来操做便可。
2.数据库和集合均可以在使用是自动建立：
2.1 use 切换数据库时，若是没有数据库自动建立；
2.2 db.集合.insert() 当集合不存在时，系统自动建立集合。
Mongodb的这一些特性用起来是否是很爽的感受。下面从数据库的建立，到文档的总体操做流程写一些演示实例，来加深印象。
| 操做 |
命令格式 |
| 链接到mongdb |
mongo use admin db.auth("用户名","用户密码") |
| 建立数据库 bd001和表user001 |
use bd001 db.createCollection("user001") |
| 建立数据库 bd002和user002 |
use bd002 db.createCollection("user002") |
| 查看全部数据库 |
show dbs 输出结果 admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB bd001 0.000GB bd002 0.000GB |
| 删除集合user002 |
use db002 db.user002.drop() |
| 删除数据库db002 |
use db002 db. dropDatabase() |
| 向表user001插入一条数据 |
use db001 db.user001.insert({name:”程序员修炼之旅”,age:2}) |
| 向表user001插入两条数据 |
use db001 db.user001.insert([ {name:"mongodb",age:12,type:"database"}, {"name":".net",from:"U.S.A"} ]) |
| 向表user001插入三条数据 |
use db001 db.user001.insert([ {name:"zhangsan",age:12,sex:"man"}, {name:"zhangsan",age:18,sex:"woman"}, {name:"zhangsan",age:22,sex:"man"} ]) |
| 查询一下表中的数据状况 |
use db001 db.user001.find() 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序员修炼之旅", "age" : 2 } { "_id" : ObjectId("5fa0abb495368a0bf20f38d0"), "name" : ".net", "from" : "U.S.A" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d1"), "name" : "zhangsan", "age" : 12, "sex" : "man" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 18, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 22, "sex" : "man" } |
| 查询表中name="程序员修炼之旅"的数据 |
use db001 db.user001.find({name: "程序员修炼之旅"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序员修炼之旅", "age" : 2 } |
| 修改表中name="程序员修炼之旅"的数据的age=66,并新增一个节点from节点 |
use db001 db.user001.update({name: "程序员修炼之旅"},{$set:{age:66,from: "CDU"}}) |
| 查看修改后的数据 |
use db001 db.user001.find({name: "程序员修炼之旅"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ab4195368a0bf20f38cd"), "name" : "程序员修炼之旅", "age" : 66,from: "CDU"} 数据已是修改后的数据了 |
| 修改表中name=" zhangsan"的数据的age=88,而且只修改一条符合要求的数据 |
use db001 db.user001.update({name: "zhangsan"},{$set:{age:88}},{ multi:false}) |
| 查看name=" zhangsan"修改后的数据,是否只有一条数据的age被修改成88？ |
use db001 db.user001.find({name: "zhangsan"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d1"), "name" : "zhangsan", "age" : 88, "sex" : "man" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 18, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 22, "sex" : "man" } 只有第一条的age被修改成了88 |
| 修改表中name=" zhangsan"的数据的age=99,修改符合要求的全部数据 |
use db001 db.user001.update({name: "zhangsan"},{$set:{age:99}},{ multi:true}) |
| 查看name=" zhangsan"修改后的数据,是否只全部数据的age被修改成99？ |
use db001 db.user001.find({name: "zhangsan"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d1"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "man" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 99, "sex" : "man" } name="zhangsan"的全部数据age被修改成了99 |
| 修改name="lisi"的age=77 |
use db001 db.user001.update({name: "lisi"},{$set:{age:77}}) |
| 查看数据修改结果 因为没有name=lisi的数据，全部查询不到数据 |
use db001 db.user001.find({name: "lisi"}) 查询结果： 无数据 |
| 修改name="lisi"的age=77，若是没有则新增 |
use db001 db.user001.update({name: "lisi"},{$set:{age:77}},{ upsert:true}) |
| 查看数据修改结果 新增了一条name="lisi"的数据 |
use db001 db.user001.find({name: "lisi"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0b3731b875939723ffe26"), "name" : "lisi", "age" : 77 } |
| 删除一条name="zhangsan"的数据 |
use db001 db.user001.rmove({name: "zhangsan"},1) |
| 查看删除结果 |
use db001 db.user001.find({name:"zhangsan"}) 查询结果： { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d2"), "name" : "zhangsan", "age" : 18, "sex" : "woman" } { "_id" : ObjectId("5fa0ad3b95368a0bf20f38d3"), "name" : "zhangsan", "age" : 22, "sex" : "man" } name="zhangsan"的数据数据由原来的3条变为了2条，被删除了一条 |
| 删除全部name="zhangsan"的数据 |
use db001 db.user001.rmove({name: "zhangsan"}) |
| 查看删除结果 |
use db001 db.user001.find({name:"zhangsan"}) 查询结果： 无数据 name="zhangsan"的数据数据被所有删除了 |
经过上面的实际操做，咱们发现全部新增文档都会自动生成一个节点”_id”（ ObjectId），该_id是mongodb系统自动生成的相似惟一主键，能够很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：
1.前 4 个字节表示建立 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时
2.接下来的 3 个字节是机器标识码
3.紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
4.最后三个字节是随机数
固然_id也能够根据实际须要自定义赋值。
好了今天就先写到这，经过本篇文章对mongo有了一个初步的认识了解，下一篇文章，咱们在一块儿详聊查询，mongo的查询仍是有不少聊的。谢谢您的查看。
END
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