傳統資料庫中，我們要操作資料庫資料都要書寫大量的sql語句，而且在進行無規則資料的存儲時，傳統關系型資料庫建表時對不同字段的處理也顯得有些乏力,mongo應運而生，而且ajax技術的廣泛應用，json格式的廣泛接受，也使得mongo更貼近開發人員。

mongo簡介及應用場景

MongoDB是一個面向文檔的非關系型資料庫(NoSQL)，使用json格式存儲。Mongo DB很好的實作了面向對象的思想(OO思想),在Mongo DB中每一條記錄都是一個Document對象。Mongo DB最大的優勢在于所有的資料持久操作都無需開發人員手動編寫SQL語句,直接調用方法就可以輕松的實作CRUD操作。

mongo能應用在如下場景：

存儲大尺寸、低價值的資料json及對象類型資料網站緩存資料評論、子評論類有明顯從屬關系資料多伺服器資料，其内置的MapReduce很容易現實全局周遊。

主要功能特性：

檔案存儲格式BSON（一種json的擴充）

模式自由資料格式不受限了表的結構

支援動态查詢

支援完全索引

支援複制（其主從複制）和故障恢複

使用高效的二進制資料存儲，包括大型對象

自動處理碎片，以支援雲計算層次的擴充。

支援Java、Ruby、Python、C++、PHP等多種語言

内部支援Javascript

MongoDB的優勢

1.查詢速度快

2.高并發。可以達到2萬個并發。

3.高容量。支援10TB意思的資料量 MongoDB

使用場景

1.網站資料

2.緩存

3.大尺寸、低價值的資料

4.高伸縮的場景

5.用于對象以及Json資料存儲

mongoDB是介于nosql和sql之間的資料庫。

NoSQL 資料庫分類

類型	部分代表	特點
列存儲	HbaseCassandraHypertable	顧名思義，是按列存儲資料的。最大的特點是友善存儲結構化和半結構化資料，友善做資料壓縮，對針對某一列或者某幾列的查詢有非常大的IO優勢。
文檔存儲	MongoDBCouchDB	文檔存儲一般用類似json的格式存儲，存儲的内容是文檔型的。這樣也就有有機會對某些字段建立索引，實作關系資料庫的某些功能。
key-value存儲	Tokyo Cabinet / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis	可以通過key快速查詢到其value。一般來說，存儲不管value的格式，照單全收。（Redis包含了其他功能）
圖存儲	Neo4JFlockDB	圖形關系的最佳存儲。使用傳統關系資料庫來解決的話性能低下，而且設計使用不友善。
對象存儲	db4oVersant	通過類似面向對象語言的文法操作資料庫，通過對象的方式存取資料。
xml資料庫	Berkeley DB XMLBaseX	高效的存儲XML資料，并支援XML的内部查詢文法，比如XQuery,Xpath。

MongoDB與其他資料庫差別

對比項	MONGODB	MYSQL、ORACLE
資料庫	資料庫(dataBase)	資料庫(dataBase,schema)
表	集合(collections)	二維表(table)
表中的一行資料	文檔(document)	一行記錄(record)
表字段	鍵(key)	列（column）
主外鍵	無	primary key,Forigen key
靈活度擴充項	極高	差（結構化資料）

安裝和使用mongodb

我們在官網

https://www.mongodb.org/

上可以下載下傳到其最新穩定版本，mongo是官方已經編譯好的，解壓後即可使用其指令都在bin目錄下。

使用前首先配置mongo.conf檔案

port=xxxxx         //代表端口号，如果不指定則預設為 27017 
dbpath=/usr/local/mongodb/db    //資料庫路徑
logpath=/usr/local/mongodb/logs/mongodb.log //日志路徑
logappend=true        //日志檔案自動累加，而不是覆寫
fork=ture         //以守護程序方式建立

資料庫和資料表都可以直接建立，即不用切換，直接使用，使用時即建立，mongo裡還可以直接寫js腳本，可直接運作，mongo中如果不指定_id字段，mongo會自動添加一個。

mongo的各種指令

mongo的指令是其精髓，這些十分複雜的指令集合在一塊，使得mongo的查詢變得絢麗而高效。mongo内的每個表稱作一個collection(集合)，使用指令類似于MySQL，切換到資料庫内直接對每一個collection操作。其指令由方法(func())、查詢體（寫在{}裡）和操作符(由$開頭)組成。

基本指令

show dbs        //檢視資料庫
use dbname        //切換到資料庫
db.createCollection('collection')  //建立資料表
db.collection.drop()     //删除資料表
db.dropDatabase()      //删資料庫
db.collection.insert({data})   //插入資料
db.collection.find()     //顯示資料表内全部内容

查詢體

{key.attr.attr:value}          //普通式
{key:{$ne|$gt|$gte|$lt|$lte|$in|$nin|$all:value}}   //key滿足 $oper value的值
{$or|$and|$not|$nor:[{key1:{$gt:value}},{key2:{$ne:value}}]} //用$oper同時限定key1,key2的條件
{key:{$mod{8,2}}}           //取出key對8取餘為2的值。
{key:{$exist:1}}           //取出key列存在的值。
{key:{$type:String|Double|Array|Date|Object|Boolean|......}}//查詢key類型為type的列
{key:{$regex:/pattern/}}         //通過正則查詢，效率較低
{$where:'this.attr.express.....'}       //直接用where語句，二進制轉為JS運算，較慢

find()方法增強

db.collection.find(query,{要取出的列:1,不需要的列:0})  
db.collection.find(query).skip(跳過的行數).limit(限制資訊條數);
db.collection.find(query).explain()   //與MYSQL的解釋語句一樣。
db.collection.remove(query,[justone]) //如不指定query,全部删除；[justone]預設為false意思是查詢到多個，但隻删一個。

update語句

db.collection.update(query,{key:newvalue}) //注意：新值會覆寫舊值,即資料隻剩下語句中定義的key
db.collection.update(query,
{
 $set:{key:newvalue},
 $unset:{key:value},
 $rename:{key:value},
 $inc:{key:value},
 ......
},
{
 multi:true,  //改變所有符合條件的，預設為false
 upsert:true  //沒有的話剛添加，預設為false
}
)

遊标

var cursorName=db.collection.fund(query,...)[.skip(num).limit(num)] //建立遊标
cursorName.hasNext()            //判斷是否有下一個
printjson(cursorName.next())          //輸出遊标的下一個指向值
cursorName.forEach(function(Obj){process Obj})      //周遊操作遊标

索引

db.collection.getIndexes()     //檢視索引
db.collection.ensureIndex({key:1/-1[,key.attr:1/-1]},{unique:1(是否唯一)},{sparse:1(是否非空)})// 添加正序/倒序索引
db.collection.dropIndex({key:1/2})   //删除索引
db.collection.reIndex()   //重建用了很多出現雜亂的索引

MapReduce

MapReduce是mongo中内置的一個非常強大的周遊操作工具，使用它需要實作它的map和reduce兩個函數

db.runCommand(
 {
 mapReduce: collection,    //要操作的資料表
 map: function(){emit(key1,key2)}, //對key1和key2進行資料映射
 reduce: function(key,value){},  //對key值和資料組value進行操作
 out: <output>,
 query: <document>,
 sort: <document>,
 limit: <number>,
 finalize: <function>,
 scope: <document>,
 jsMode: <boolean>,
 verbose: <boolean>
 }
)

更多更詳細的指令可以在mongo的中文社群

http://docs.mongoing.com/manual-zh/

找到。

mongo的使用者、資料導入導出和叢集

使用者管理

MongoDB預設不開啟授權。可以在開啟伺服器時添加 --auth 或者 --keyFile 選項開啟授權。使用配置檔案的話，使用 security.authorization 或 security.keyFile 設定。

MongoDB提供自帶角色, 每一個角色都為一種常見用例提供一個明确的作用。例如 read, readWrite, dbAdmin, 和 root 等角色。我們通過建立使用者，建立角色，給使用者配置設定/回收不同的角色來進行使用者管理。

添加角色時要先在admin資料庫中添加一個管理者角色，然後使用管理者角色在每個庫添加不同的角色。

use admin;(切換到admin資料庫，對此庫操作)
db.createUser(
 {
 user: "username",
 pwd: "password",
 roles:
 [
 {
 role: "userAdminAnyDatabase",
 db: "admin"
 }
 ]
 }
)
use database;
db.auth('username','passwd');用超級管理者使用者登陸後，整個mongo資料庫皆可存取。

資料導入導出

我們使用mongo自帶的工具進行導入導出，在mongo/bin目錄下，最好導出csv格式，便于資料交換。

./mongoexport -d dataname -c tablename -f key1,key2 -q 'query' -o ainname --csv
//導出資料，預設為json格式
./mongoimport -d dataname -c tablename --type json --file ./path 
//導入資料，預設為json格式

mongo資料庫叢集

打開mongod時添加選項 --replSet replname;
在mongo用戶端連接配接上一個mongod程序，進入admin資料庫，然後聲明mongoconf變量：

use admin;
var rsconf={_id:'replname',members[{_id:0,host:'xxx'},{_id:1,host:'xxy'}]};

用rs.initiatee(rsconf);來初始化叢集，mongo會自動将id号小的設為primary,其他的mongod程序為secondary。
連接配接secondary程序，使用slaveOk()函數，來初始化從程序。

PHP中操作mongo資料庫

我們先為php添加mongo擴充。然後，我們便可以在腳本中使用mongo類函數庫了。

不同于其他的類庫隻有一個核心類，mongo有四個類，分别是：

Mongo類，基礎類，擁有連接配接、關閉連接配接、對全局資料庫的操作方法。mongoDB類，由Mongo類通過selectDB()方法得到，擁有表級的操作方法。MongoCollection類，一般由Mongo->dbname->collection或直接用MongoDB類和資料庫名執行個體化得到，擁有對資料的基本操作。MongoCursor類，由MongoCollection通過find()方法得到，擁有普通的遊标周遊操作。

以下是一個典型的mongo操作：

$mongo=new Mongo();
$mongo->connect('host',port);
$collection=$mongo->dbname->collection;
$cursor=$collection->find();
$cursor->operate();
$mongo->close();

python中操作mongo資料庫

安裝

pip install pymongo

使用

In [1]: from pymongo import MongoClient
In [2]: m = MongoClient(host="127.0.0.1",port=27017)
In [3]: db = m.youdi
In [4]: col = youdi.col
In [7]: for i in col.find():
 ...:     print(i)

In [8]: dir(col)
Out[8]:
['_BaseObject__codec_options',
 '_BaseObject__read_concern',
 '_BaseObject__read_preference',
 '_BaseObject__write_concern',
 '_Collection__create',
 '_Collection__create_index',
 '_Collection__database',
 '_Collection__find_and_modify',
 '_Collection__full_name',
 '_Collection__name',
 '_Collection__write_response_codec_options',
 '__call__',
 '__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattr__',
 '__getattribute__',
 '__getitem__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__iter__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__next__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 '_aggregate',
 '_command',
 '_count',
 '_delete',
 '_delete_retryable',
 '_insert',
 '_insert_one',
 '_legacy_write',
 '_socket_for_primary_reads',
 '_socket_for_reads',
 '_socket_for_writes',
 '_update',
 '_update_retryable',
 'aggregate',
 'aggregate_raw_batches',
 'bulk_write',
 'codec_options',
 'count',
 'create_index',
 'create_indexes',
 'database',
 'delete_many',
 'delete_one',
 'distinct',
 'drop',
 'drop_index',
 'drop_indexes',
 'ensure_index',
 'find',
 'find_and_modify',
 'find_one',
 'find_one_and_delete',
 'find_one_and_replace',
 'find_one_and_update',
 'find_raw_batches',
 'full_name',
 'group',
 'index_information',
 'initialize_ordered_bulk_op',
 'initialize_unordered_bulk_op',
 'inline_map_reduce',
 'insert',
 'insert_many',
 'insert_one',
 'list_indexes',
 'map_reduce',
 'name',
 'next',
 'options',
 'parallel_scan',
 'read_concern',
 'read_preference',
 'reindex',
 'remove',
 'rename',
 'replace_one',
 'save',
 'update',
 'update_many',
 'update_one',
 'watch',
 'with_options',
 'write_concern']

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