mongodb了解及基础操作
1、MongoDB概念
1.1应用场景
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：
- High performance - 对数据库高并发读写的需求。
- Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
- High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
而MongoDB可应对“三高”需求。
具体的应用场景如：
- 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
- 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
- 物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
- 物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
- 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：
- 数据量大
- 写入操作频繁（读写都很频繁）
- 价值较低的数据，对事务性要求不高
对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
什么时候选择MongoDB
在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：
应用不需要事务及复杂 join 支持
新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
应用发展迅速，需要能快速水平扩展
应用要求存储的数据不丢失
应用需要99.999%高可用
应用需要大量的地理位置查询、文本查询
1.2MongoDB简介
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value） 组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
1.3体系结构
MySQL和MongoDB对比
| 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 | MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接 | |
| primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
1.4 数据模型
MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详细信息。
BSON数据类型参考列表：
| 数据类型 | 描述 | 举例 |
|---|---|---|
| 字符串 | UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据 | |
| 对象id | 对象id是文档的12字节的唯一 ID | |
| 布尔值 | 真或者假：true或者false | {"x":true}+ |
| 数组 | 值的集合或者列表可以表示成数组 | |
| 32位整数 | 类型不可用。JavaScript仅支持64位浮点数，所以32位整数会被自动转换。 | shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数 |
| 64位整数 | 不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数 | shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数 |
| 64位浮点数 | shell中的数字就是这一种类型 | |
| null | 表示空值或者未定义的对象 | |
| undefined | 文档中也可以使用未定义类型 | |
| 符号 | shell不支持，shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串 | |
| 正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式，采用JavaScript的正则表达式语法 | |
| 代码 | 文档中还可以包含JavaScript代码 | {"x" ： function() { /* …… */ }} |
| 二进制数据 | 二进制数据可以由任意字节的串组成，不过shell中无法使用 | |
| 最大值 | /最小值 BSON包括一个特殊类型，表示可能的最大值。shell中没有这个类型 |
提示：
shell默认使用64位浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}
1.5MongDB的特点
MongoDB主要有如下特点：
（1）高性能：
MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。Gridfs解决文件存储的需求。
（2）高可用性：
MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。
（3）高扩展性：
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些
片。
（4）丰富的查询支持：
MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型
2、MongoDB基本操作
2.1 案例需求
存放文章评论的数据存放到MongoDB中，数据结构参考如下：
数据库：articledb
| 专栏文章评论 | comment | ||
|---|---|---|---|
| 字段名称 | 字段含义 | 字段类型 | 备注 |
| _id | ID | ObjectId或String | Mongo的主键的字段 |
| articleid | 文章ID | String | |
| content | 评论内容 | String | |
| userid | 评论人ID | String | |
| nickname | 评论人昵称 | String | |
| createdatetime | 评论的日期时间 | Date | |
| likenum | 点赞数 | Int32 | |
| replynum | 回复数 | Int32 | |
| state | 状态 | String | 0：不可见；1：可见； |
| parentid | 上级ID | String | 如果为0表示文章的顶级评论 |
2.2数据库操作
选择和创建数据库：use 数据库名 如果不存在就自动创建
查看所有数据库：show dbs 或 show databases
查看当前所在的数据库：db
删除数据库：db.dropDatabase() ,如果没有集合，删除数据库会提示数据库不存在
MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。
注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
2.3集合操作
集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。
显式创建：db.createCollection
隐式创建：当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
查看集合：show tables 或 show collections
删除集合：db.集合.drop() 或 db.collection.drop()
2.4文档基本CRUD
文档（document）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。
插入：db.集合名.insert(<document or array of documents>, { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> })
例子：db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})
提示：
1）comment集合如果不存在，则会隐式创建
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段
批量插入：将要插入的数据放在一个数组里
db.comment.insertMany([
{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);
查询：db.collection.find(<query>, [projection])
例子：查询全部db.comment.find()或db.comment.find({})
查询一条：db.collection.findOne()
例子：db.comment.findOne({userid:'1003'})
投影查询：db.comment.find({userid:'1003'},{userid:1,nickname:1}) //表示显示userID，还有nickname;如果不显示nicknam可以不填写，或者nickname:0
更新语法：db.collection.update(query,update,optins)
覆盖修改：db.comment.update({_id:"1"},{likename:NumberInt(1001)})
执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了
局部修改：db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likename:Number(889)})
批量修改：
更新所有用户为 1003 的用户的昵称为 凯撒大帝 。
//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})
列值增长修改：db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likename:NumberInt(1)})
删除文档语法：db.集合名.remove(条件)
全部删除：db.comment.remove({})
条件删除：db.comment.remove({_id:"1"})
统计查询：db.collection.count(query, options)
统计所有：db.comment.count()
按条件查询：db.comment.count({userid:"1003"})
分页列表查询
可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
基本语法如下所示：
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
如果你想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：
db.comment.find().limit(3)
skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0
db.comment.find().skip(3)
分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据
//第一页
db.comment.find().limit(2).skip(0)
//第二页
db.comment.find().limit(2).skip(2)
//第三页
db.comment.find().limit(2).skip(4)
排序查询
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.find().sort({key:1})
或
db.collection.find().sort(排序方式) //可多个排序，{key1:1,key2:-1}
例如：对userid降序排列，并对访问量进行升序排列
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
提示：skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。
模糊查询：模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为
db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})
例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：db.comment.find({content:/开水/})
如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：db.comment.find({content:/^专家/})
比较查询
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:
db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
包含查询
包含使用$in操作符。 示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档
db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})
不包含使用$nin操作符。 示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})
条件查询
我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相 当于SQL的and） 格式为：$and:[ { },{ },{ } ]
例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gt:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})
如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用 操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同 格式为：$or:[ { },{ },{ } ]
示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录
db.comment.find($or:[{userid:"1003"},{likenum:{$lt:NumberInt(1000)}}])
3 索引-index
3.1概述
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
3.2 索引类型
3.2.1 单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
3.2.2 复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。
3.2.3 其他索引
地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。
文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。
哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。
3.3 索引的操作
3.3.1 索引的查看
说明：返回一个集合中的所有索引的数组。
语法：db.collection.getIndex()
结果中显示的是默认 _id 索引。
默认_id索引：
MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。
注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。
3.3.2 索引的创建
说明：在集合上创建索引。
语法：db.collection.createIndex(keys,options)
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| keys | document | 包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中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。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空间和哈希索引。 |
| options | document | 可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息，请参见选项详情列表 |
options（更多选项）列表：
【示例】
1）单字段索引：
2）复合索引：
3.3.3 索引的移除
说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引
语法：db.collection.dropIndex(index) //指定要删除的索引。可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引，请指定索引名称。
【示例】：
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：
db.comment.dropIndex({userid:1})
删除所有索引：db.comment.dropIndexes()
提示： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。
3.4 索引的使用
3.4.1 执行计划
分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
语法：db.collection.find(query,options).explain(options)
【示例】
查看根据userid查询数据的情况：
关键点看： "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描
加上索引：db.comment.createIndex({userid:1})
再次查看关键点看： "stage" : "IXSCAN" ,基于索引的扫描
3.4.2 涵盖的查询
类似mysql索引覆盖
Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。
参考：黑马视频里的文档
