1. MongoDB简介：
- MongoDB属于非关系型数据库，即可以存放xml、json、bson类型的数据；
- MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由**C++**语言编写；
- MongoDB是一个内存数据库，数据都是放在内存里的；
- 对数据的操作大部分都在内存中，但mongdb并不是单纯的内存数据库；
- 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器的性能；
- MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案；
- MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
- MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
2. MongoDB的特点：
MongoDB将数据存储为一个文档，以一种直观文档的方式来完成数据的存储。数据结构由键值对组成，类似于Javascript中定义的JSON对象；字段值可以包含其他文档、数组及文档数组。
优点：
- 性能优越，快速，在适量级的内存的mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快；
- 高扩展性，第三方支持丰富，存储的数据格式是json格式，易于扩展；
- 文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据，保证用户的访问速度；
缺点：
- 对数据之间的事务关系支持比较弱（不支持表之间相互连接）；
- 占用空间过大；
- 没有成熟的维护工具，开发文档不是很完善；
3. MongoDB的应用场景：
在传统的关系型数据库中（如mysql），数据是以表单为媒介进行存储的，每个表单均拥有纵向的列和横向的行。
对开发者来说，如果是因为业务需要或者项目初始阶段，而导致数据的具体格式无法明确定义的话，mongodb的这一鲜明特性就脱颖而出了。相比传统的关系型数据库。它非常容易被扩展，这也为写代码带来了极大的方便。
不过mongodb对数据之间的事务关系支持比较弱（不支持表之间相互连接），如果业务方面要求比较高的话，不适合使用mongdb。
4. MongoDB的术语：
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | field | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接，mongodb不支持 | |
primary key | primary key | 主键，mongodb自动将_id字段设置为主键 |
mysql（左侧）和mongodb（右侧）数据形式对比：
4.1 collection 集合
集合就是 MongoDB 文档组，类似于关系数据库管理系统（RDBMS）中的表格。
集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
4.2 document 文档
文档是一个键值(key-value)对(即BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。
一个简单的文档例子如下：
{name:“wangli”,age:28,sex:“man”,address:“beijing”}
5. MongoDB的数据类型：
- Object ID ：Documents 自生成的 _id
- String： 字符串，必须是utf-8
- Boolean：布尔值，true 或者false
- Integer：整数 (Int32 Int64 你们就知道有个Int就行了,一般我们用Int32)
- Double：浮点数 (没有float类型,所有小数都是Double)
- Arrays：数组或者列表，多个值存储到一个键
- Object：如果你学过Python的话,那么这个概念特别好理解,就是Python中的字典,这个数据类型就是字典
- Null：空数据类型 , 一个特殊的概念,None Null
- Timestamp：时间戳
- Date：存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型,时间戳可以秒杀一切时间类型)
6. MongoDB的常用命令：
每一个指令后面都可以加help()，查看当前指令的帮助信息。
6.1 数据库常用命令
进入数据库mongo
查看所有的数据库show dbs
创建/切换数据库，有的话就切换，没有的话就创建，创建后自动切换到该数据下use 数据库名称
查看针对db的帮助信息db.help()
查看当前是哪个数据库db.getName()
查看数据库的信息，例如：查看有哪些表db.stats()
查看当前数据库的版本db.version()
查看当前数据库的连接地址db.getMongo()
删除数据库db.dropDatabase()
6.2 Collection集合操作
创建一个集合db.createCollection("集合名称")
查看当前db的所有集合db.getCollectionNames()
查看针对集合的帮助信息db.集合名称.help()
查看去重后的数据db.users.distinct("字段名")
查看集合里有哪些文档db.集合名称.find()
查看集合里文档的长度db.集合名称.find().count()
查询集合里的前n条数据db.集合名称.find().limit(n)
查询第n条之后的数据db.集合名称.find().skip(n)
添加文档db.集合名称.save({JSON数据})
修改文档
第一个参数为要匹配的条件，例如{name:“lili”}；
第二个参数为要修改的内容，例如{age:18}；
第三个参数表示当查询不到结果时是否将该条内容插入到集合当中，false为不插入，true表示插入；
第四个参数表示如果查询到多条记录的话，是否要全部更新，true为全部更新，false为只更新一条；db.集合名称.update({匹配条件},{$set:{修改后的内容}},createbool,multbool)
删除文档，参数为要删除的匹配项，例如{name:“zhangesan”}db.集合名称.remove({匹配项})
6.3 实际使用：
创建一个名称为myData的数据库use myData
创建一个名称为users的集合db.createCollection("users")
在该集合添加一些文档，字段数可以不一样db.users.save({name:"zhagsan",age:18,sex:"man"})db.users.save({name:"lisi",age:28,sex:"man",address:"beijing"})db.users.save({name:"user01",age:20,sex:"woman"})db.users.save({name:"user01",age:23,sex:"man"})
查看集合里的所有内容，会自动增加_id属性db.users.find()
将年龄为18的数据的name改成zhangsandb.users.update({age:18},{$set:{name:"zhangsan"}},false,true)
删除年龄为28的数据db.users.remove({age:28})
返回name字段不重复的数据db.users.distinct("name")
查询年龄为18的数据db.users.find({age:18})
查询年龄大于22的数据db.users.find({age:{$gt:22}})
$gt大于， $lt小于， $gte 大于等于，$lte 小于等于；
查询年龄大于等于20，小于等于30db.users.find({age:{$gte:20,$lte:30}})
查询name中含有user的数据，模糊查询，匹配为正则表达式db.users.find({name:/user/})
查询name以zhange开始的数据db.users.find({name:/^zhange/})
查询指定列，{} 表示* 匹配所有，1表示展示，0表示不展示db.users.find({},{name:1,age:1})
查询年龄大于23的数据，只展示name和agedb.users.find({age:{$gt:23}},{name:1,age:1,_id:0})
按照年龄进行升序排序，sort里，1表示升序（从小到大），-1表示降序（从大到小）db.users.find({},{name:1,age:1,_id:0}).sort({age:1})
查询指定多个条件db.users.find({name:"zhangsan",age:18})
查询前3条数据db.users.find().limit(3)
返回数据的长度db.users.find().count()
查询5条之后的数据db.users.find().skip(5)
查询第3-5条数据，即跳过2条，取3条数据db.users.find().limit(3).skip(2)
查询年龄等于20或者18的数据db.users.find({$or:[{age:20},{age:18}]})
查询第一条数据db.users.findOne()
查询符合条件的数据长度db.users.find({age:18}).count()
