MongoDb接触过的使用场景，就是海量的日志的存储和查询，最多的时候，从600万数据里搜索，随着现在互联网的蓬勃发展，企业业务量也来越来越大，积累的数据也随之增加，传统的关系型数据库，遇到大数据量的查询，能查询出来没问题，但是给用户带来的体验非常不好，也阻挡了快速定位问题的速度，除了MongoDb,还有全文搜索引擎Elasticsearch ，也挺好用的
------------------------MongoDb的优势和特性
1、事务支持（目前只支持单文档的事务，对复杂的事务场景不支持）
2、灵活的文档模型（JSON格式存储接近真实对象模型，对开发者友好，方便快速迭代）
3、高可用复制集（满足数据高可用、服务高可用的需求，运维简单，故障自动切换）
4、可扩展分片集群（海量数据存储，服务能力水平扩展）
5、高性能（mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求）
6、Gridfs（解决文件存储的需求）
7、aggregation & mapreduce（解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到 MongoDB 上完成）
从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看，MongoDB 的应用已经渗透到各个领域，比如游戏、物流、电商、内容管理、社交、物联网、视频直播等，
以下是几个实际的应用案例。
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、更新
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。
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
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、礼物信息等
……
如果你还在为是否应该使用 MongoDB，不如来做几个选择题来辅助决策（注：以下内容改编自 MongoDB 公司 TJ 同学的某次公开技术分享）。
应用不需要事物及复杂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的读写QPS（甚至更高也可以）
应用需要TB或者PB级的数据存储
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%的高可用
应用需要大量的地理位置查询和文本查询
如果上述有一个符合，可以考虑MongoDB;如果有两个及以上符合，选择MongoDB绝不会后悔
----------------MongoDB的常见命令
1、MongoDB创建数据库
use DATABASE_NAME 命令来创建数据库。如果指定的数据库DATABASE_NAME不存在，则该命令将创建一个新的数据库，否则返回现有的数据库。
创建的数据库(newdb)不在列表中。要显示数据库，需要至少插入一个collection，空的数据库是不显示出来的。
db.items.insert({"name":"yiibai tutorials"})show dbs 查看所有的DB
2、MongoDB删除数据库
>use newdb
switched to db newdb
>db.dropDatabase()
>{ "dropped" : "newdb", "ok" : 1 }
3、MongoDB创建集合
没有使用选项的createCollection()方法的基本语法如下
>use test
switched to db test
>db.createCollection("mycollection")
{ "ok" : 1 }
在 MongoDB 中，不需要创建集合。当插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。
>db.newcollection.insert({"name" : "yiibaitutorials"})
>show collections
mycol
newcollection
mycollection
4、MongoDB删除集合
MongoDB 的 db.collection.drop() 用于从数据库中删除集合。
5、MongoDB数据类型
字符串 - 这是用于存储数据的最常用的数据类型。MongoDB中的字符串必须为UTF-8。
整型 - 此类型用于存储数值。 整数可以是32位或64位，具体取决于服务器。
布尔类型 - 此类型用于存储布尔值(true / false)值。
双精度浮点数 - 此类型用于存储浮点值。
最小/最大键 - 此类型用于将值与最小和最大BSON元素进行比较。
数组 - 此类型用于将数组或列表或多个值存储到一个键中。
时间戳 - ctimestamp，当文档被修改或添加时，可以方便地进行录制。
对象 - 此数据类型用于嵌入式文档。
Null - 此类型用于存储Null值。
符号 - 该数据类型与字符串相同; 但是，通常保留用于使用特定符号类型的语言。
日期 - 此数据类型用于以UNIX时间格式存储当前日期或时间。您可以通过创建日期对象并将日，月，年的日期进行指定自己需要的日期时间。
对象ID - 此数据类型用于存储文档的ID。
二进制数据 - 此数据类型用于存储二进制数据。
代码 - 此数据类型用于将JavaScript代码存储到文档中。
正则表达式 - 此数据类型用于存储正则表达式。
6、MongoDB插入文档
insert()命令的基本语法如下：
>db.COLLECTION_NAME.insert(document)
Shell示例
>db.mycol.insert({
_id: 100,
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by: 'yiibai tutorials',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100,
})
要在单个查询中插入多个文档，可以在insert()命令中传递文档数组。如下所示 -
> db.mycol.insert([
{
_id: 101,
title: 'MongoDB Guide',
description: 'MongoDB is no sql database',
by: 'yiibai tutorials',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: 102,
title: 'NoSQL Database',
description: "NoSQL database doesn't have tables",
by: 'yiibai tutorials',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 210,
comments: [
{
user:'user1',
message: 'My first comment',
dateCreated: new Date(2017,11,10,2,35),
like: 0
}
]
},
{
_id: 104,
title: 'Python Quick Guide',
description: "Python Quick start ",
by: 'yiibai tutorials',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['Python', 'database', 'NoSQL'],
likes: 30,
comments: [
{
user:'user1',
message: 'My first comment',
dateCreated: new Date(2018,11,10,2,35),
like: 590
}
]
}
])db.collection.insertOne()方法
db.collection.insertOne()方法将单个文档插入到集合中。以下示例将新文档插入到库存集合中。
db.collection.insertOne()方法返回包含新插入的文档的`_id```字段值的文档。
执行结果如下 -
> db.inventory.insertOne(
... { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } }
... )
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5955220846be576f199feb55")
}
>如果文档没有指定_id字段，MongoDB会自动将_id字段与ObjectId值添加到新文档。
db.collection.insertMany()方法db.collection.insertMany()方法将多个文档插入到集合中，可将一系列文档传递给db.collection.insertMany()方法。
以下示例将三个新文档插入到库存集合中。如果文档没有指定_id字段，MongoDB会向每个文档添加一个ObjectId值的_id字段。
insertMany()返回包含新插入的文档_id字段值的文档。执行结果如下 -
> db.inventory.insertMany([
... { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
... { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
... { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
... ])
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("59552c1c46be576f199feb56"),
ObjectId("59552c1c46be576f199feb57"),
ObjectId("59552c1c46be576f199feb58")
]
}
>
7、MongoDB查询文档
find()方法：find()方法将以【非结构化】的方式显示所有文档。
>db.COLLECTION_NAME.find(document)pretty()方法：要以【格式化】的方式显示结果，可以使用pretty()方法。
>db.mycol.find().pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>MongoDB 与 RDBMS的等效 Where 子句要在一些条件的基础上查询文档，可以使用以下操作。
操作 语法 示例 RDBMS等效语句
相等 {<key>:<value>} db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty() where by = 'yiibai'
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() where likes < 50
小于等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() where likes <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() where likes > 50
大于等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() where likes >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() where likes != 50
MongoDB中的AND操作符
>db.mycol.find(
{
$and: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
> db.mycol.find({$and:[{"by":"yiibai tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id" : 100,
"title" : "MongoDB Overview",
"description" : "MongoDB is no sql database",
"by" : "yiibai tutorials",
"url" : "http://www.yiibai.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
>对于上面给出的例子，等效的SQL where子句是 -
SELECT * FROM mycol where by ='yiibai tutorials' AND title ='MongoDB Overview'MongoDB中的OR操作符语法
在要根据OR条件查询文档，需要使用$or关键字。 以下是OR条件的基本语法 -
>db.mycol.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
示例
以下示例将显示由“yiibai tutorials”编写或标题为“MongoDB Overview”的所有教程。
>db.mycol.find({$or:[{"by":"yiibai tutorials"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>
使用 AND 和 OR 条件一起
SELECT * FROM mycol where likes> 10 AND(by ='yiibai tutorials' OR title ='MongoDB Overview')
>db.mycol.find({"likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "yiibai tutorials"},
{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
"_id": 100,
"title": "MongoDB Overview",
"description": "MongoDB is no sql database",
"by": "yiibai tutorials",
"url": "http://www.yiibai.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": "100"
}
>8、MongoDB更新文档
默认情况下，MongoDB只会更新一个文档。要更新多个文档，需要将参数’multi‘设置为true。
>db.mycol.update({'title':'MongoDB Overview'},
{$set:{'title':'New Update MongoDB Overview'}},{multi:true})
9、MongoDB删除文档
>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)10.MongoDB投影（选择字段）
find()方法MongoDB的find()方法，在 MongoDB 查询文档中此方法接收的第二个可选参数是要检索的字段列表。 在MongoDB中，当执行find()方法时，它默认将显示文档的所有字段。
为了限制显示的字段，需要将字段列表对应的值设置为1或0。【1用于显示字段，而0用于隐藏字段。】
具有投影的find()方法的基本语法如下：
语法
>db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})
> db.mycol.find({}, {'title':1,'_id':0})
11、MongoDB限制记录数
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
12、MongoDB排序记录
MongoDB sort()方法要在MongoDB中排序文档，需要使用sort()方法。 该方法接受包含字段列表及其排序顺序的文档。使用指定排序顺序1和-1。 【1用于升序，而-1用于降序。】
语法
sort()方法的基本语法如下 -
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
13、MongoDB索引
ensureIndex()方法要创建索引，需要使用MongoDB的ensureIndex()方法。
语法
ensureIndex()方法的基本语法如下 -
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
Shell这里的key是要在其上创建索引的字段的名称，1是升序。 要按降序创建索引，需要使用-1。
示例
>db.mycol.ensureIndex({"title":1})
Shell在ensureIndex()方法中，可以传递多个字段，以在多个字段上创建索引。
>db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
>
14、MongoDB聚合
select by_user, count(*) as num_tutorial from `article` group by by_user;
表达式 描述 示例
$sum 从集合中的所有文档中求出定义的值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 计算集合中所有文档的所有给定值的平均值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 从集合中的所有文档获取相应值的最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 从集合中的所有文档获取相应值的最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 将值插入到生成的文档中的数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 将值插入生成的文档中的数组，但不会创建重复项。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根据分组从源文档获取第一个文档。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根据分组从源文档获取最后一个文档。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])15、MongoDB复制
保持数据安全
数据的高可用性(24 * 7)
灾难恢复维护无停机(如备份，索引重建，压缩)
读取缩放(额外的副本可读)
副本集对应用程序是透明的
16、MongoDB分片
在复制中，所有写入都转到主节点
延迟敏感查询到主节点
单个副本集合有12个节点的限制当活动数据集较大时，内存不足够大
本地磁盘不够大
垂直扩缩太昂贵了
17、MongoDB备份与恢复
要在MongoDB中创建数据库备份，应该使用 mongodump 命令。 此命令将导出转储服务器的整个数据到转储目录。有许多选项可用于限制数据量或创建远程服务器的备份。
语法
mongodump命令的基本语法如下：
> mongodump
恢复数据要恢复备份数据，使用MongoDB的 mongorestore 命令。 此命令从备份目录中恢复所有数据。
语法
mongorestore命令的基本语法是 -
> mongorestore
18、MongoDB部署
mongostat
此命令检查所有运行的mongod实例的状态，并返回数据库操作的计数器。 这些计数器包括插入，查询，更新，删除和游标。
命令还显示遇到页面错误，并显示锁定百分比。这可以用来监控内存不足，写入容量或出现性能问题。
要运行命令，首先要启动mongod实例。 在另一个命令提示符下，转到 mongodb 安装的bin目录，然后键入：mongostat。
D:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin> mongostat
mongotop
此命令跟踪并报告基于集合的 MongoDB 实例的读写活动。 默认情况下，mongotop会在每秒钟内返回信息，但是可相应地更改信息。
应该检查此读写活动是否符合您的应用意图，并且要一次对数据库发出太多的写入操作，从磁盘读取的频率太高，或者超出了工作集合大小。
要运行命令，请启动 mongod 实例。 在另一个命令提示符下，转到 mongodb 安装的bin目录，然后键入：mongotop。
D:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin> mongotop
知人者智，自知者明，胜人者有力，自胜者强。
