1.MongoDB入门

1.1 MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库。设计的目的是简化开发和方便扩展，是NOSQL数据库的一种，是最像关系型数据库的非关系型数据库。

MongoDB支持的数据结构非常松散，是一种类似于JSON格式名叫BSON，既可以存储比较复杂的数据类型，又相当灵活。

MongoDB中的数据是一个文档，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，既一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，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。

1.1.1 业务场景

如果应用场景有以下三点：

• 数据量大

• 读写操作频繁

• 价值较低，对事务性要求不高的数据

可以使用MongoDB存储数据。

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。

1.1.2 体系结构

MySQL和MongoDB对比

常见命令

数据库操作

show dbs:显示数据库列表

use ：数据库不存在创建数据库，否则切换到指定的数据库。

查询文档

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件

• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

要格式化显示结果的话，使用pretty() 方法。

db.col.find().pretty()

只返回特定的列,例如返回name的列：

db.col.find({}.name:1)

条件查询

And条件：db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

Or条件：

db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

模糊查询

db.col.find(
   {key:/关键词/}
).pretty()

层级查询

db.col.find(
   {层级1.层级2.层级3:/关键词/}
).pretty()

就算某个层级是Array，也是只是输入层级字段名就可以。

统计个数

db.集合名称.find({条件}).count()

或者

db.集合名称.count({条件})

Limit和Skip方法

limit：读取指定数量的数据

skip：跳过指定数量的数据