MongoDB 学习笔记2 - 基础知识和使用
0. 背景
MongoDB 的一些基础知识和使用。
MongoDB
1. 基础知识
六个简单的概念：
- (1) database(数据库)：MongoDB中 也有 数据库 的概念，和关系型数据中的的"数据库"一样的概念。一个 MongoDB 实例中，可以有零个或多个数据库，用于存储数据。
- (2) collections (集合)：一个数据库中可以有多个 collections (集合)。它和传统意义上的 table 是一样的东西。
- (3) documents (文档)：一个集合由多个 documents (文档)组成。一个文档可以看成是一条数据的记录（ row 或者 record）。
- (4) fields (字段：一个文档是由多个 fields (字段)组成。它就是 columns。
- (5) Indexes (索引)： MongoDB 的索引和 RDBMS 中的一样。
- (6) Cursors (游标)：当你问 MongoDB 拿数据的时候，它会给你返回一个结果集的指针而不是真正的数据，这个指针我们叫它游标。
概念对照表：
MongoDB | 传统的关系型数据库 |
|---|---|
database | database, 相同 |
collections | table |
documents | row |
fields | columns |
Indexes | Indexes 相同 |
Cursors | - |
当我们从 MongoDB 获取数据的时候，我们通过 cursor 来操作，读操作会被延迟到需要实际数据的时候才会执行。
核心差异在于，在MongoDB里，collection中的每个documents都可以有自己独立的 field （字段），而关系型数据中每行的字段都智能相同
要点就是，集合不对存储内容严格限制 (所谓的无模式(schema-less))。字段由每个独立的文档进行跟踪处理。
总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
2. 基本操作
2.1 连接到数据库
MongoDB 的 shell MongoDB 的 shell 是一个连接数据库服务的客户端控制台工具。MongoDB 启动shell ，在命令行输入：
mongoshell 用的是 JavaScript。 因为这是一个 JavaScript shell，如果你输入的命令漏了 ()，你会看到这个命令的源码，拿到一个以 function (...){ 开头的返回的内容。
MongoDB 内部用二进制序列化 JSON 格式，称为 BSON。
如果要操作当前数据库，用 db ，比如 db.help() 或者 db.stats()。
use 用来切换数据库，比如，输入 use learn。
大多数情况下我们会操作集合, 而不是数据库。比如：用 db.COLLECTION_NAME ，比如 db.unicorns.help() 或者 db.unicorns.count()。
注意，除你指定的字段之外，会多出一个 _id 字段。每个文档都会有一个唯一 _id 字段。你可以自己生成一个，或者让 MongoDB 帮你生成一个 ObjectId 类型的。
2.2 插入数据
db.unicorns.insert({name: 'Aurora',
gender: 'f', weight: 450})2.3 删除数据
db.unicorns.remove({})。2.4 查询
掌握选择器(Selector)：MongoDB 的查询选择器就像 SQL 语句里面的 where 一样。
因此，你会在对集合的文档做查找，计数，更新，删除的时候用到它。选择器是一个 JSON 对象，最简单的是就是用 {} 匹配所有的文档。比如可以用 {gender:'f'}。
{field: value} 用来查找那些 field 的值等于 value 的文档。 {field1: value1, field2: value2} 相当于 and 查询。还有
lte,
gte 和 $ne 被用来处理 小于，小于等于，大于，大于等于，和不等于操作。
db.unicorns.find({gender: 'm',
weight: {$gt: 700}})
db.unicorns.find({gender: {$ne: 'f'},
weight: {$gte: 701}})2.5 判断是否存在
$exists 用来匹配字段是否存在，比如:
db.unicorns.find({
vampires: {$exists: false}})2.6 是否被包含用 $in
'$in' 被用来匹配查询文档在我们传入的数组参数中是否存在匹配值，比如:
db.unicorns.find({
loves: {$in:['apple','orange']}})2.7 逻辑操作中的 or，通过 $or 操作符 来操作。
使用 $or 操作符，再给它一个我们要匹配的数组:
db.unicorns.find({gender: 'f',
$or: [{loves: 'apple'},
{weight: {$lt: 500}}]})2.8 查询 _id 字段
_id 字段生成的 ObjectId 可以这样查询:
db.unicorns.find(
{_id: ObjectId("TheObjectId")})3. 更新数据 (Update)
如果改变一个或者几个字段的值的时候，你应该用 MongoDB 的 $set 操作。
$set 操作
db.unicorns.update({weight: 590}, {$set: {
name: 'Roooooodles',
dob: new Date(1979, 7, 18, 18, 44),
loves: ['apple'],
gender: 'm',
vampires: 99}})直接用 update 会产生覆盖效果，谨慎使用：
db.unicorns.update({name: 'Roooooodles'},
{weight: 590})数值的增减
$inc 可以用来给一个字段增加一个正/负值
db.unicorns.update({name: 'Pilot'}, {$inc: {vampires: -2}})
增加新自动，用 $push
字段加一个值，通过 $push 操作:
db.unicorns.update({name: 'Aurora'}, {$push: {loves: 'sugar'}})
Upserts
update 语法还支持 upsert 更新，即：在文档中找到匹配值时更新它，无匹配时向文档插入新值。
要使用 upsert 我们需要向 update 写入第三个参数 {upsert:true}，示例：
db.hits.update({page: 'unicorns'},
{$inc: {hits: 1}}, {upsert:true});db.hits.find();
批量 Updates时，multi 选项需要设为 true:
db.unicorns.update({},
{$set: {vaccinated: true }},
{multi:true});
db.unicorns.find({vaccinated: true});4. 查询
字段选择
find 有第二个可选参数，叫做 "projection"。这个参数是我们要检索或者排除字段的列表。
db.unicorns.find({}, {name: 1});默认的，_id 字段总是会返回的。我们可以通过这样显式的把它从返回结果中排除 {name:1, _id: 0}。
排序(Ordering)
sort 用于排序，我们指定我们希望排序的字段，以 JSON 方式，其中 1 表示升序 -1 表示降序。比如:
//heaviest unicorns first
db.unicorns.find().sort({weight: -1})
//by unicorn name then vampire kills:
db.unicorns.find().sort({name: 1,
vampires: -1})MongoDB 对未经索引的字段进行排序是有大小限制的。如果你试图对一个非常大的没有经过索引的结果集进行排序的话，你会得到个异常。
分页(Paging)
对结果分页可以通过 limit 和 skip 游标方法来实现。比如:
db.unicorns.find()
.sort({weight: -1})
.limit(2)
.skip(1)通过 limit 和 sort 的配合，可以在对非索引字段进行排序时避免引起问题。
count 计数
shell 中可以直接对一个集合执行 count ，像这样:
db.unicorns.count({vampires: {$gt: 50}})实际上，count 是一个 cursor 的方法，shell 只是简单的提供了一个快捷方式。
以不提供快捷方式的方法来执行的时候需要这样:
db.unicorns.find({vampires: {$gt: 50}})
.count()5. 数据建模
不支持 join
mongoDB 没有 join (链接, 比如 内连接inner Join，外连接out join)。传统数据库中的 join 基本上意味着不可扩展。就是说，如果想把数据水平扩展，你只能放弃在使用join。事实就是，数据之间的关系, 在 MongoDB 中无法直接表达和查询。只能在我们的应用代码中自己实现，需要进行二次查询 find ，把相关数据保存到另一个集合中。
示例：
先添加一个名叫 Leto 的 主管
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730"),
name: 'Leto'})然后再加几个工人，把他们的 主管 设置为 Leto:
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d731"),
name: 'Duncan',
manager: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")});
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d732"),
name: 'Moneo',
manager: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")});(有必要再重复一次， _id 可以是任何形式的唯一值。因为你很可能在实际中使用 ObjectId ，我们也在这里用它。)
当然，要找出 Leto 负责管理的所有工人，只需要执行:
db.employees.find({manager: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")})数组
示例：
// 插入一个 manager 是单个对象。
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d732"),
name: 'Moneo',
manager: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")});
// 插入一个 manager 是 数组。
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d733"),
name: 'Siona',
manager: [ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730"),
ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d732")] })注意上面的文档，manager 字段的值既可以是单个对象，也可以是数组。而我们原来的 find 查询依旧可用:
db.employees.find({manager: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")})内嵌文档
MongoDB 还支持内嵌文档。来试试看向文档插入一个内嵌文档，像这样:
db.employees.insert({_id: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d734"),
name: 'Ghanima',
family: {mother: 'Chani',
father: 'Paul',
brother: ObjectId(
"4d85c7039ab0fd70a117d730")}})像你猜的那样，内嵌文档可以用 dot-notation 查询:
db.employees.find({
'family.mother': 'Chani'})反规范化(Denormalization)
一些对冗余处理 的讨论。 并不是需要对你文档里的每条数据都做冗余处理。而是说，与其对冗余数据心存恐惧，让它影响你的设计决策，不如在建模的时候考虑什么信息应当属于什么文档。
假设你要写一个论坛应用。
- 传统的方式是通过 posts 中的 userid 列，来关联一个特定的 user 和一篇 post 。这样的建模，在显示 posts 的时候要查询 (链接到) users。
- 一个代替案是“增加冗余字段”，在每篇 post 中都冗余的多存储 name 和 userid 两个字段。这要用到内嵌文档，比如 user: {id: ObjectId('Something'), name: 'Leto'}。缺点是，如果用户可以更新他们的名字，那将不得不对所有的文档都进行更新。
其他选择
记住： 一个独立文档的大小当前被限制在 16MB 。
处理一对多(one-to-many)或者多对多(many-to-many)场景的时候，id 数组通常是一个正确的选择。
内嵌文档经常使用的情形：大多数情况下多是很小的数据块，面对总是被和父节点一起拉取的数据块。
集合的规模讨论：单个大而全？还是拆分小而专？
比如，常见的例子就是博客。你是应该分成一个 posts 集合和一个 comments 集合呢，还是应该每个 post 下面嵌入一个 comments 数组？
MongoDB 的处理方式：MongoDB 的灵活架构允许你把这两种方式结合起来，你可以把评论放在独立的集合中，同时在博客帖子下嵌入一小部分评论 (比如说最新评论) ，以便和帖子一同显示。
这遵守以下的规则：“ 你到底想在一次查询中获取到什么内容，那就怎么做。”
想一想，如果在关系型数据库中，要把上面说的这两种方式结合起来用，“要不要再建一个关联表呢？”
6. MongoDB 适用场景
单一解决方案还是多技术方案？ 对于许多项目来说 - 或者说大多数 - 单一解决案是一个明智的选择。只有你自己才知道，引进新技术是否利大于弊。引入MongoDB 往往不会完全替换旧的方案（比如用Mongo替换MySQL），而是说“不用再依赖单一的解决案来处理你的数据”，作为数据存储的局部替代方案，是对你现有数据存储方案能力的局部增强。
比如说用 Lucene 作为关系型数据库的全文检索索引的加强，或者用 Redis 作为持久型 key-value 存储对缓存存储的增强，MongoDB 就是用来保存你的数据能力的处理增强。
写操作(Writes)
MongoDB 可以胜任的一个特殊角色是在日志领域。有两点使得 MongoDB 的写操作非常快。首先，你可以选择发送了写操作命令之后立刻返回，而无须等到操作完成。
如果想让你的数据 "过期" ，基于时间而不是整个集合的大小，你可以用 TTL 索引 ，所谓 TTL 是 "time-to-live" 的缩写。
持久性(Durability)
从 2.0 版的 MongoDB 开始，日志是默认启动的，该功能允许快速恢复服务器，比如遭遇到了服务器崩溃或者停电的情况。
事务(Transactions)
MongoDB 不支持事务。两个代替案：
- 第一个方案，就是各种原子更新操作。比如
set。还有像 findAndModify 命令，可以更新或删除文档之后，自动返回修改过的文档
- 第二个方案，当原子操作不能满足的时候，回到两段提交上来。
地理空间查询(Geospatial)
一个很强大的功能就是 MongoDB 支持 geospatial 索引。这允许你保存 geoJSON 或者 x 和 y 坐标到文档，并查询文档，用如
within 来获取一个矩形或圆中的点。
7. 聚合管道(Aggregation Pipeline)
聚合管道提供了一种方法用于转换整合文档到集合。你可以通过管道来传递文档，就像 Unix 的 "pipe" 一样，将一个命令的输出传递到另第二个，第三个，等等
8. 性能和工具
索引(Index)
创建索引用 ensureIndex :
// where "name" is the field name
db.unicorns.ensureIndex({name: 1});删除索引用 dropIndex:
db.unicorns.dropIndex({name: 1});可以创建唯一索引，这需要把第二个参数 unique 设置为 true:
db.unicorns.ensureIndex({name: 1},
{unique: true});索引可以内嵌到字段中和任何数组字段。我们可以这样创建复合索引:
db.unicorns.ensureIndex({name: 1,
vampires: -1});Explain
需要检查你的查询是否用到了索引，你可以通过 explain 方法:
db.unicorns.find().explain()复制(Replication)
MongoDB 的复制在某些方面和关系型数据库的复制类似。所有的生产部署应该都是副本集，理想情况下，三个或者多个服务器都保持相同的数据。写操作被发送到单个服务器，也即主服务器，然后从它异步复制到所有的从服务器上。你可以控制是否允许从服务器上进行读操作，这可以让一些特定的查询从主服务器中分离出来，当然，存在读取到旧数据的风险。如果主服务器异常关闭，从服务中的一个将会自动晋升为新的主服务器继续工作。
分片(Sharding)
MongoDB 支持自动分片。分片是实现数据扩展的一种方法，依靠在跨服务器或者集群上进行数据分区来实现。一个最简单的实现是把所有的用户数据，按照名字首字母 A-M 放在服务器 1 ，然后剩下的放在服务器 2。
状态(Stats)
你可以通过 db.stats() 查询数据库的状态。
分析器(Profiler)
可以这样执行 MongoDB profiler :
db.setProfilingLevel(2);备份和还原
来备份我们的 learn 数据库导 backup 文件夹，我们需要在控制台或者终端中执行执行
mongodump --db learn --out backup如果只还原 unicorns 集合，我们可以这样做:
mongorestore --db learn --collection unicorns \
backup/learn/unicorns.bson文件导入导入数据 mongoexport 和 mongoimport 是另外两个可执行文件，用于导出和从 JSON/CSV 格式文件导入数据。比如说，我们可以像这样导出一个 JSON:
mongoexport --db learn --collection unicornsCSV 格式是这样:
mongoexport --db learn \
--collection unicorns \
--csv --fields name,weight,vampires9. 参考
https://github.com/ilivebox/the-little-mongodb-book/blob/master/zh-cn/mongodb.markdown