mongo数据库命令行操作应用分享
一、基础入门
1、打开mongo数据库客户端的程序访问，远程端的mongo数据库，默认进入的为test数据库。
配置了用户名和密码访问保证其安全性，需要使用用户名和密码，如下
切换数据库
2、insert操作
集合，这里就取集合名为“person”，要注意的就是文档是一个json的扩展（Bson)形式。
db.person.insert({"name":"jack","age":20})
执行成功后，如下图返回命令行以及客户端程序查看。
3、find操作
我们将数据插入后，肯定是要find出来，不然插了也白插，这里要注意两点：
① “_id"： 这个字段是数据库默认给我们加的GUID，目的就是保证数据的唯一性。
② 严格的按照Bson的形式书写文档，不过也没关系，错误提示还是很强大的。
4、update操作
update方法的第一个参数为“查找的条件”，第二个参数为“更新的值”
5、remove操作
remove中如果不带参数将删除所有数据，呵呵，很危险的操作，在mongodb中是一个不可撤回的操作，三思而后行
二、细说增删改查
1、insert操作
单条插入
目前仅支持单条插入
2)批量插入
批量插入在代码中循环遍历插入
2、find操作
（1） >, >=, <, <=, !=, =。("$gt", "$gte", "$lt", "$lte", "$ne", "没有特殊关键字")
(2) "无关键字“, "$or", "$in"，"$nin"
(3)正则表达式查询
(4)组装查询where条件
3、update操作
(1)$inc修改器
(2) $set修改器
（3）upsert操作
这个可是mongodb创造出来的“词”，大家还记得update方法的第一次参数是“查询条件”吗？，那么这个upsert操作就是说：如果我没有查到，我就在数据库里面新增一条，其实这样也有好处，就是避免了我在数据库里面判断是update还是add操作，使用起来很简单
将update的第三个参数设为true即可。
(4)批量更新
在mongodb中如果匹配多条，默认的情况下只更新第一条，那么如果我们有需求必须批量更新，那么在mongodb中实现也是很简单的，在update的第四个参数中设为true即可
三、细说高级操作
1、聚合
(1)count
(2) distinct
(3) group
加上条件以及每行记录条数
(4) mapReduce
这玩意算是聚合函数中最复杂的了，不过复杂也好，越复杂就越灵活。
mapReduce其实是一种编程模型，用在分布式计算中，其中有一个“map”函数，一个”reduce“函数。
① map：
这个称为映射函数，里面会调用emit(key,value)，集合会按照你指定的key进行映射分组。
② reduce：
这个称为简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce(key,value)中的key就是
emit中的key，vlaue为emit分组后的emit(value)的集合，这里也就是很多{"count":1}的数组。
③ mapReduce:
这个就是最后执行的函数了，参数为map，reduce和一些可选参数。具体看图可知：
从图中我们可以看到如下信息：
result: "存放的集合名“；
input:传入文档的个数。
emit：此函数被调用的次数。
reduce：此函数被调用的次数。
output:最后返回文档的个数。
最后我们看一下“collecton”集合里面按姓名分组的情况。
2、游标
mongodb里面的游标有点类似我们说的C#里面延迟执行，比如：
var list=db.person.find();
针对这样的操作，list其实并没有获取到person中的文档，而是申明一个“查询结构”，等我们需要的时候通过
for或者next()一次性加载过来，然后让游标逐行读取，当我们枚举完了之后，游标销毁，之后我们在通过list获取时，
发现没有数据返回了。
当然我们的“查询构造”还可以搞的复杂点，比如分页，排序都可以加进去。
var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);
那么这样的“查询构造”可以在我们需要执行的时候执行，大大提高了不必要的花销。
四、索引操作
好，今天分享下mongodb中关于索引的基本操作，我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化，而程序的操作无非就是CURD，通常我们
又会花费50%的时间在R上面，因为Read操作对用户来说是非常敏感的，处理不好就会被人唾弃，呵呵。
从算法上来说有5种经典的查找，具体的可以参见我的算法速成系列，这其中就包括我们今天所说的“索引查找”，如果大家对sqlserver比较了解
的话，相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。
我们首先插入10w数据，上图说话：
一：性能分析函数（explain）
好了，数据已经插入成功，既然我们要做分析，肯定要有分析的工具，幸好mongodb中给我们提供了一个关键字叫做“explain"，那么怎么用呢？
还是看图，注意，这里的name字段没有建立任何索引，这里我就查询一个“name10000”的姓名。
仔细看红色区域，有几个我们关心的key。
cursor: 这里出现的是”BasicCursor",什么意思呢，就是说这里的查找采用的是“表扫描”，也就是顺序查找，很悲催啊。
nscanned: 这里是10w，也就是说数据库浏览了10w个文档，很恐怖吧，这样玩的话让人受不了啊。
n: 这里是1，也就是最终返回了1个文档。
millis: 这个就是我们最最最....关心的东西，总共耗时114毫秒。
二：建立索引（ensureIndex）
在10w条这么简单的集合中查找一个文档要114毫秒有一点点让人不能接收，好，那么我们该如何优化呢？mongodb中给
我们带来了索引查找，看看能不能让我们的查询一飞冲天.....
这里我们使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“：表示按照name进行升序，”-1“：表示按照name进行降序。
我的神啊，再来看看这些敏感信息。
cursor: 这里出现的是”BtreeCursor"，这么牛X，mongodb采用B树的结构来存放索引，索引名为后面的“name_1"。
nscanned: 我擦，数据库只浏览了一个文档就OK了。
n: 直接定位返回。
millis: 看看这个时间真的不敢相信，秒秒杀。
通过这个例子相信大家对索引也有了感官方面的认识了吧。
三：唯一索引
和sqlserver一样都可以建立唯一索引，重复的键值自然就不能插入，在mongodb中的使用方法是：
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。
四：组合索引
有时候我们的查询不是单条件的，可能是多条件，比如查找出生在‘1989-3-2’名字叫‘jack’的同学，那么我们可以建立“姓名”和"生日“
的联合索引来加速查询。
看到上图，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的顺序不同都会产生不同的索引，
那么我们可以用getindexes来查看下person集合中到底生成了那些索引。
此时我们肯定很好奇，到底查询优化器会使用哪个查询作为操作，呵呵，还是看看效果图：
看完上图我们要相信查询优化器，它给我们做出的选择往往是最优的，因为我们做查询时，查询优化器会使用我们建立的这些索引来创建查询方案，
如果某一个先执行完则其他查询方案被close掉，这种方案会被mongodb保存起来，当然如果非要用自己指定的查询方案，这也是
可以的，在mongodb中给我们提供了hint方法让我们可以暴力执行。
五： 删除索引
可能随着业务需求的变化，原先建立的索引可能没有存在的必要了，可能有的人想说没必要就没必要呗，但是请记住，索引会降低CUD这三
种操作的性能，因为这玩意需要实时维护，所以啥问题都要综合考虑一下，这里就把刚才建立的索引清空掉来演示一下:dropIndexes的使用。
五、主从复制
我们知道sql server能够做到读写分离，双机热备份和集群部署，当然mongodb也能做到，实际应用中我们不希望数据库采用单点部署，
如果碰到数据库宕机或者被毁灭性破坏那是多么的糟糕。
一：主从复制
1： 首先看看模型图
2: 从上面的图形中我们可以分析出这种架构有如下的好处：
<1> 数据备份。
<2> 数据恢复。
<3> 读写分离。
3：下面我们就一一实践
实际应用中我们肯定是多服务器部署，限于自己懒的装虚拟机，就在一台机器上实践了。
第一步：我们把mongodb文件夹放在D盘和E盘，模拟放在多服务器上。
第二步：启动D盘上的mongodb，把该数据库指定为主数据库，其实命令很简单：>mongodb --dbpath='XXX' --master，
端口还是默认的27017.
第三步：同样的方式启动E盘上的mongodb，指定该数据库为从属数据库，命令也很简单，当然我们要换一个端口，比如：8888。
source 表示主数据库的地址。
>mongod --dbpath=xxxx --port=8888 --slave --source=127.0.0.1:27017
第四步：从图中的红色区域我们发现了一条：“applied 1 operations"这样的语句，并且发生的时间相隔10s，也就说明从属数据库每10s
就向主数据库同步数据，同步依据也就是寻找主数据库的”OpLog“日志，可以在图中红色区域内发现”sync_pullOpLog“字样。
接下来我们要做的就是测试，惊讶的发现数据已经同步更新，爽啊。
4： 如果我还想增加一台从属数据库，但是我不想在启动时就指定，而是后期指定，那么mongodb可否做的到呢？答案肯定是可以的。
我们的主或者从属数据库中都有一个叫做local的集合，主要是用于存放内部复制信息。
好，那么我们就试一下，我在F盘再拷贝一份mongodb的运行程序，cmd窗口好多啊，大家不要搞乱了。
看上面的log，提示没有主数据库，没关系，某一天我们良心发现，给他后期补贴一下，哈哈，再开一个cmd窗口，语句也就是
在sources中add一个host地址，最后发现数据也同步到127.0.0.1:5555这台从属数据库中....
5: 读写分离
这种手段在大一点的架构中都有实现，在mongodb中其实很简单，在默认的情况下，从属数据库不支持数据的读取，但是没关系，
在驱动中给我们提供了一个叫做“slaveOkay"来让我们可以显示的读取从属数据库来减轻主数据库的性能压力，这里就不演示了。
二：副本集
这个也是很牛X的主从集群，不过跟上面的集群还是有两点区别的。
<1>: 该集群没有特定的主数据库。
<2>: 如果哪个主数据库宕机了，集群中就会推选出一个从属数据库作为主数据库顶上，这就具备了自动故障恢复功能，很牛X的啊。
好，我们现在就来试一下，首先把所有的cmd窗口关掉重新来，清掉db下的所有文件。
第一步: 既然我们要建立集群，就得取个集群名字，这里就取我们的公司名shopex, --replSet表示让服务器知道shopex下还有其他数据库，
这里就把D盘里面的mongodb程序打开，端口为2222。指定端口为3333是shopex集群下的另一个数据库服务器。
第二步: 既然上面说3333是另一个数据库服务器，不要急，现在就来开，这里把E盘的mongodb程序打开。
第三步： ok，看看上面的日志红色区域，似乎我们还没有做完，是的，log信息告诉我们要初始化一下“副本集“，既然日志这么说，那我也就
这么做，随便连接一下哪个服务器都行，不过一定要进入admin集合。
第四步： 开启成功后，我们要看看谁才能成为主数据库服务器，可以看到端口为2222的已经成为主数据库服务器。
第五步：我们知道sql server里面有一个叫做仲裁服务器，那么mongodb中也是有的，跟sql server一样，仲裁只参与投票选举，这里我们
把F盘的mongodb作为仲裁服务器，然后指定shopex集群中的任一个服务器端口，这里就指定2222。
然后我们在admin集合中使用rs.addArb()追加即可。
追加好了之后，我们使用rs.status()来查看下集群中的服务器状态，图中我们可以清楚的看到谁是主，还是从，还是仲裁。
不是说该集群有自动故障恢复吗？那么我们就可以来试一下，在2222端口的cmd服务器按Ctrl+C来KO掉该服务器，立马我们发现
在3333端口的从属服务器即可顶上，最后大家也可以再次使用rs.status()来看下集群中服务器的状态。
六、分片技术
在mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术，跟sql server的表分区类似，我们知道当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存
就吃不消了，针对这样的场景我们该如何应对。
一：分片
mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。
下面我对这张图解释一下：
人脸： 代表客户端，客户端肯定说，你数据库分片不分片跟我没关系，我叫你干啥就干啥，没什么好商量的。
mongos： 首先我们要了解”片键“的概念，也就是说拆分集合的依据是什么？按照什么键值进行拆分集合....
好了，mongos就是一个路由服务器，它会根据管理员设置的“片键”将数据分摊到自己管理的mongod集群，数据
和片的对应关系以及相应的配置信息保存在"config服务器"上。
mongod: 一个普通的数据库实例，如果不分片的话，我们会直接连上mongod。
二： 实战
首先我们准备4个mongodb程序，我这里是均摊在C，D，E，F盘上，当然你也可以做多个文件夹的形式。
1：开启config服务器
先前也说了，mongos要把mongod之间的配置放到config服务器里面，理所当然首先开启它，我这里就建立2222端口。
2: 开启mongos服务器
这里要注意的是我们开启的是mongos，不是mongod，同时指定下config服务器，这里我就开启D盘上的mongodb，端口3333。
3：启动mongod服务器
对分片来说，也就是要添加片了，这里开启E，F盘的mongodb，端口为：4444，5555。
4： 服务配置
哈哈，是不是很兴奋，还差最后一点配置我们就可以大功告成。
<1> 先前图中也可以看到，我们client直接跟mongos打交道，也就说明我们要连接mongos服务器，然后将4444，5555的mongod
交给mongos,添加分片也就是addshard()。
这里要注意的是，在addshard中，我们也可以添加副本集，这样能达到更高的稳定性。
<2>片已经集群了，但是mongos不知道该如何切分数据，也就是我们先前所说的片键，在mongodb中设置片键要做两步
①：开启数据库分片功能，命令很简单 enablesharding(),这里我就开启test数据库。
②：指定集合中分片的片键，这里我就指定为person.name字段。
5: 查看效果
好了，至此我们的分片操作全部结束，接下来我们通过mongos向mongodb插入10w记录，然后通过printShardingStatus命令
查看mongodb的数据分片情况。
这里主要看三点信息：
① shards： 我们清楚的看到已经别分为两个片了，shard0000和shard0001。
② databases: 这里有个partitioned字段表示是否分区，这里清楚的看到test已经分区。
③ chunks： 这个很有意思，我们发现集合被砍成四段：
无穷小 —— jack0，jack0 ——jack234813，jack234813——jack9999，jack9999——无穷大。
分区情况为：3：1，从后面的 on shardXXXX也能看得出。
七、运维技术
这一篇我们以管理员的视角来看mongodb，作为一名管理员，我们经常接触到的主要有4个方面：
1． 安装部署
2． 状态监控
3． 安全认证
4． 备份和恢复，
下面我们就一点一点的讲解。
一：安装部署
我之前的文章都是采用console程序来承载，不过在生产环境中这并不是最佳实践，谁也不愿意在机器重启后满地找牙似找mongodb，
在mongodb里面提供了一个叫做“服务寄宿”的模式，我想如果大家对wcf比较熟悉的话很容易听懂。好了，我们实践一下，这里我开一下D盘
里面的mongodb。
这里要注意的有两点：
<1> logpath: 当我们使用服务寄宿的时候，用眼睛都能想明白肯定不会用console来承载日志信息了。
<2> install: 开启安装服务寄宿，很happy啊，把管理员的手工操作降低到最小，感谢mongodb。
好了，console程序叫我看log日志，那我就看看，发现mongodb已经提示我们如何开启mongodb，接着我照做就是了。
还要提醒大家一点的就是，这些命令参数很多很复杂也就很容易忘，不过没关系，数据库给我们提供了一个help方法，我们可以
拿mongod和mongo说事。
mongod：
mongo：
二：状态监控
监控可以让我们实时的了解数据库的健康状况以及性能调优，在mongodb里面给我们提供了三种方式。
1：http监视器
这个我在先前的文章中也提到了，这里就不赘述了。
2：serverStatus()
这个函数可以获取到mongodb的服务器统计信息，其中包括 ：全局锁，索引，用户操作行为等等这些统计信息，对管理员来说非常
重要，具体的参数含义可以参考园友：
这里还是截个图混个眼熟。
3：mongostat
前面那些统计信息再牛X，那也是静态统计，不能让我观看实时数据变化，还好，mongodb里面提供了这里要说的mongodstat
监视器，这玩意会每秒刷新，在实际生产环境中大有用处，还是截张图，很有意思，是不是感觉大军压境了。
三: 安全认证
作为数据库软件，我们肯定不想谁都可以访问，为了确保数据的安全，mongodb也会像其他的数据库软件一样可以采用用户
验证的方法，那么该怎么做呢？其实很简单，mongodb提供了addUser方法，还有一个注意点就是如果在admin数据库中添加
将会被视为“超级管理员”。
上面的admin用户将会被视为超级管理员，“jack”用户追加的第三个参数表示是否是“只读用户”，好了，该添加的我们都添加了，
我们第一次登录时不是采用验证模式，现在我们使用--reinstall重启服务并以--auth验证模式登录。
好了，我们进入test集合翻翻数据看看情况，我们发现jack用户始终都是没有写入的权限，不管是授权或者未授权。
四：备份和恢复
这玩意的重要性我想都不需要我来说了吧，这玩意要是搞不好会死人的,mongodb里面常用的手段有3种。
1： 直接copy
这个算是最简单的了，不过要注意一点，在服务器运行的情况下直接copy是很有风险的，可能copy出来时，数据已经遭到
破坏，唯一能保证的就是要暂时关闭下服务器，copy完后重开。
2：mongodump和mongorestore
这个是mongo给我们提供的内置工具，很好用，能保证在不关闭服务器的情况下copy数据。
为了操作方便，我们先删除授权用户。
好了，我们转入正题，这里我先在D盘建立一个backup文件夹用于存放test数据库。
快看，数据已经备份过来了，太爽了，现在我们用mongorestore恢复过去，记住啊，它是不用关闭机器的。
提一点的就是 drop选项，这里是说我将test数据恢复之前先删除原有数据库里面的数据，同样大家可以通过help查看。
3：主从复制
这个我在上上篇有所介绍，这里也不赘述了。
其实上面的1，2两点都不能保证获取数据的实时性，因为我们在备份的时候可能还有数据灌在内存中不出来，那么我们
想说能不能把数据暴力的刷到硬盘上，当然是可以的,mongodb给我们提供了fsync+lock机制就能满足我们提的需求。
fsync+lock首先会把缓冲区数据暴力刷入硬盘，然后给数据库一个写入锁，其他实例的写入操作全部被阻塞，直到fsync
+lock释放锁为止。
这里就不测试了。
加锁： db.runCommand({"fsync":1,"lock":1})
释放锁： db.$cmd.unlock.findOne()
八、驱动实践
java代码调用，见< mongo数据项目应用 >
