Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
MongoDB的PHP驱动提供了一些核心类来操作MongoDB，总的来说MongoDB命令行中有的功能，它都可以实现，而且参数的格式基本相似。PHP7以前的版本和PHP7之后的版本对MongoDB的操作有所不同，本文主要以PHP7以前版本为例讲解PHP对MongoDB的各种操作，最后再简单说明一下PHP7以后版本对MongoDB的操作。
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
本文作者从事数据库相关工作接近四十年，最近开始使用 MongoDB。在开始使用 MongoDB 之前，作者希望有些事情自己已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
Ⅰ、JSON就是一个字符串，通过Json可以标识不同语言的对象，并且该字符串可以转换为不同语言中的对象；
我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。
在MongoDB中文档是指多个键及其关联的值有序地放置在一起就是文档，其实指的就是数据，也是我们平时操作最多的部分。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/82870557
字段名限制：不能以“$”开头；不能包含“.”；“_id”是系统保留的字段，但用户可以自己储存唯一性的数据在字段中。
是 mongodb 的最小数据集单位，是多个键值对有序租户在一起的数据单元，类似于关系型数据库的记录
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的额表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
mongodb与关系型数据库概念类比 SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明 database database 数据库 table collection 数据表/集合 row document 数据记录行/文档 column field 数据字段/域 index index 索引 tablejoins 表连接,MongoDB不支持 primary key _id 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 文档与记录行的区别 文档是无模式的，即第一条记录5个字段，第2条记录可能是2
通过前面几篇的铺垫，我们基本了解了MongoDB是个什么东西，搭建起了一个MongoDB的小集群环境。接下来，我们就来学习一下MongoDB的基本操作。
地址：www.mongodb.com/try MongoDB的版本偶数版本为稳定版，奇数版本为开发版。 MongoDB对于32位系统支持不佳，所以3.2版本以后没有再对32位系统的支持。
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
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。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后，收到许多小伙伴的反馈，表示自己对于mongoose不怎么了解，上手感觉有些难度，看官方文档又基本都是英文（宝宝心里苦，但宝宝不说
MongoDB中查询文档非常方便，可以使用集合对象的find()方法。例如，要查询名为mycollection的集合中所有文档，可以使用以下命令：
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：
http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/7483064
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据:
mongodb数据结构学习–增删改查 插入文档 在数据库中，数据插入是最基本的操作，在MongoDB使用db.collection.insert(document)语句来插入文档； document是文档数据，collection是存放文档数据的集合。 例如：所有用户的信息存放在users集合中，每个用户的信息为一个user文档，插入数据: db.users.insert(user); 如果collection存在，document会添加到collection目录下， 如果collection不
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
排序（sort） • 在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，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
常用基本数据类型：nullnull用于表示空值或者不存在的字段：{"data":null}布尔型布尔类型只有两个值，true和false：{"data":true}、{"data":false}字符串字符串类型的数据是由UTF-8字符组成：{"data":"pingan"}正则表达式查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法和javascript的正则表达式一样：{"data":/pingan/i}对象id对象id是一个12字节（24字符）的ID，是文档的唯一标识。{"data":ObjectId()}数值s
导读：MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。
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。
插入多条测试数据 > for(i=1;i<=1000;i++){ ... db.blog.insert({"title":i,"content":"mongodb测试文章。","name":"刘"+i}); ... }
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦，有读者朋友催我”怎么又没有发文！让我们等的好辛苦“，今天一睁开眼眼看后台留言，特么，居然是真的！
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文是第13篇，主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作，非常值得一看。 MongoDB系列文章： MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
《「一起学」》系别终于启动了，这个系列我主要会「按照我学习的思路」，给大家更新一下，为的是「学习方法和思路」，当然重要的还有知识，以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
一、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。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
什么是MongoDB MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 特点 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引
新建的MongoDB服务是无认证模式，即不需要用户名和密码就可以登录数据库。在有更好的认证方式（LDAP）前，用户名/密码是基本的认证方式。保持MongoDB服务的更新，并持续关注日志中是否有未经授权访问的迹象。
8.2 架构 在数据承载节点中，一个且只有一个成员被视为主节点，而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作，一个副本集只能有一个主实例能够写入，主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集，仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集，所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比，仲裁器的资源成本更低，如果副本集的成员数为偶数，则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期（默认为 10 秒）内未与该组的其他成员通信时，符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器，并各自安装好 mongoDB 注：为了保证复制集中三个服务器之间正常连接，请保证三个服务器的防火墙都已关闭！ 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件，添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ，然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称， members 指复制集服务器列表，数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询，是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的，需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从，仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
