1.mongodb特性
1）mongo是一个面向文档的数据库，它集合了nosql和sql数据库两方面的特性。
2）所有实体都是在首次使用时创建。
3）没有严格的事务特性，但是它保证任何一次数据变更都是原子性的。
4）也没有固定的数据模型
5）mongo以javascript作为命令行执行引擎，所以利用shell进行复杂的计算和查询时会相当的慢。
6）mongo本身支持集群和数据分片
7）mongo是c++实现的，支持windows mac linux等主流操作系统
8）性能优越，速度快2.mongo常用操作
1.增删操作
db.user.insert({name:'aaaa',age:30});
db.user.save({name:'aaaa',age:30});
db.collection.insertOne({});(3.2新特性)
db.collection.deleteOne(<filter>,{});(3.2新特性)
db.collection.remove({name:'aaa'});
db.collection.remove();(删除全部)
2.更新操作
db.users.update ({ " name" : "joe" }, joe );
db.users.update ({ " name" : "joe" }, joe, true );------upsert模式
db.users.update ({ " name" : "joe" }, joe, true ，true);------MULTI模式
update是对文档替换，而不是局部修改默认情况update更新匹配的第一条文档，multi模式更新所有匹配的
3.查询操作
-- 普通查询
db.user.find();
db.user.find({name:'aaa'});
db.user.findOne({name:'aaa'});
-- 模糊查询
db.UserInfo.find({userName :/A/}) （名称%A%）
db.UserInfo.find({userName :/^A/}) (名称A%)
4.操作符
1.$lt, $lte,$gt, $gte(<, <=, >, >= )
2.$all 数组中的元素是否完全匹配 db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );
3.$exists 可选：true，false db.things.find( { a : { $exists : true } } );
4.$mod 取模：a % 10 == 1 db.things.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } );
5.$ne 取反：即not equals db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );
6.$in 类似于SQL的IN操作 db.things.find({j:{$in: [2,4,6]}});
7.$nin $in的反操作，即SQL的 NOT IN db.things.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
8.$nor $or的反操作，即不匹配(a或b) db.things.find( { name : "bob", $nor : [ { a : 1 },{ b : 2 }]})
9.$or Or子句，注意$or不能嵌套使用 db.things.find( { name : "bob" , $or : [ { a : 1 },{ b : 2 }]})
10.$size 匹配数组长度 db.things.find( { a : { $size: 1 } } );
11.$type 匹配子键的数据类型，详情请看 db.things.find( { a : { $type : 2 } } );
5.数组查询
$size 用来匹配数组长度（即最大下标）
// 返回comments包含5个元素的文档
db.posts.find({}, {comments:{‘$size’: 5}});
// 使用冗余字段来实现
db.posts.find({}, {‘commentCount’: { ‘$gt’: 5 }});
$slice 操作符类似于子键筛选，只不过它筛选的是数组中的项
// 仅返回数组中的前5项
db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: 5}});
// 仅返回数组中的最后5项
db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: -5}});
// 跳过数组中的前20项，返回接下来的10项
db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: [20, 10]}});
// 跳过数组中的最后20项，返回接下来的10项
db.posts.find({}, {comments:{‘$slice’: [-20, 10]}});
MongoDB 允许在查询中指定数组的下标，以实现更加精确的匹配
// 返回comments中第1项的by子键为Abe的所有文档
db.posts.find( { "comments.0.by" : "Abe" } ); 3.索引的使用
1.创建索引
db.things.ensureIndex ({'j': 1});
创建子文档 索引
db.things.ensureIndex ({'user.Name' : - 1});
创建 复合 索引
db.things.ensureIndex ({
'j' : 1 , // 升序
'x' : - 1 // 降序
});
如果 您的 find 操作只用到了一个键，那么索引方向是无关紧要的
当创建复合索引的时候，一定要谨慎斟酌每个键的排序方向
2.修改索引
修改索引，只需要重新 运行索引 命令即可
如果索引已经存在则会 重建， 不存在的索引会被 添加
db . things . ensureIndex ({
--- 原来的索引会 重建
'user.Name ' : - 1 ,
--- 新增一个升序 索引
'user.Name ' : 1 ,
--- 为 Age 新建降序 索引
'user.Age ' : - 1
},
打开后台执行
{ ‘background' : true}
);
重建索引things .reIndex();
3.删除索引删除集合中的所有 索引. things . dropIndexes ();
删除指定键的索引 db.things.dropIndex ({ x : 1 , y : - 1 }); 使用 command 删除指定键的 索引 db.runCommand ({ dropIndexes : 'foo ' , index : { y : 1 } }); 使用 command 删除所有 索引. runCommand ({dropIndexes : ‘foo ‘ ,index : ‘*‘})
如果是删除集合中所有的文档（remove）则不会影响索引，当有新文档插入时，索引就会重建。4.唯一索引
创建唯一索引，同时这也是一个符合唯一索引 db.things.ensureIndex ( { 'firstName ' : 1 , 'lastName ' : 1 }, { 指定为唯一索引 'unique ' : true , 删除重复 记录 'dropDups ' : true });5、强制使用索引
强制使用索引 a 和 b db.collection.find ({ 'a ' : 4 , 'b ' : 5 , 'c ' : 6 }). hint ({ 'a ' : 1 , 'b ' : 1 }); 强制不使用任何 索引 db.collection.find ().hint ({ '$ natural' : 1 });
索引总结:
索引可以加速查询；
单个索引无需在意其索引方向；
多键索引需要慎重考虑每个索引的方向；
做海量数据更新时应当先卸载所有索引，待数据更新完成后再重建索引；
不要试图为每个键都创建索引，应考虑实际需要，并不是索引越多越好；
唯一索引可以用来消除重复记录；
地理空间索引是没有单位的，其内部实现是基本的勾股定理算法
4.mongo数据库管理
安全与认证
1、 默认为无认证，启动用登录 shell ；
2、 添加账号；
3、 关闭 shell 、关闭 MongoDB ；
4、 为 MongoDB 增加 — auth 参数；
5、 重 启 MongoDB ；
6、 登录 shell ，此时就需要认证了冷备份
1、关闭MongoDB引擎
2、拷贝数据库文件夹及文件
3、恢复时反向操作即可-- 优点：可以完全保证数据完整性； -- 缺点：需要数据库引擎离线热备份
1、 保持MongoDB为运行状态
2、使用mongodump备份数据
3、使用mongorestore恢复数据-- 优点：数据库引擎无须离线 --缺点：不能保证数据完整性，操作时会降低MongoDB性能主从复制备份
1、创建主从复制机制
2、配置完成后数据会自动同步
3、恢复途径很多-- 优点：可以保持MongoDB处于联机状态，不影响性能 -- 缺点：在数据写入密集的情况下可能无法保证数据完整性修复
db.repairDatabase();
修复数据库还可以起到压缩数据的作用；
修复数据库的操作相当耗时，万不得已请不要使用；
建议经常做数据备份；
5.mongo复制(集群)
1、主从复制
选项 说明
--only 作用是限定仅复制指定的某个数据库
--slavedelay 为复制设置操作延迟，单位为秒
--fastsync 以主节点的数据快照为基础启动从节点。
--autoresync 当主从节点数据不一致时，是否自动重新同步
--oplogSize 设定主节点中的oplog的容量，单位是MB
2、副本集
与普通主从复制集群相比，具有自动检测机制
需要使用—replSet 选项指定副本同伴
任何时候，副本集当中最多只允许有1个活跃节点
3、读写分离
将密集的读取操作分流到从节点上，降低主节点的负载
默认情况下，从节点是不允许处理
客户端请求的，需要使用—slaveOkay打开
不适用于实时性要求非常高的应用
4、工作原理—— OPLOG
oplog保存在local数据库中，oplog就在其中的
oplog.$main集合内保存。该集合的每个文档都记录了主节点上执行的一个操作，其键定义如下：
ts：操作时间戳，占用4字节
op：操作类型，占用1字节
ns：操作对象的命名空间（或理解为集合全名）
o：进一步指定所执行的操作，例如插入
5、工作原理—— 同步
从节点首次启动时，做完整同步
主节点数据发生变化时，做增量同步
从节点与主节点数据严重不一致时，做完整同步
6、复制管理—— 诊断
db.printReplicationInfo()
在主节点上使用
返回信息是oplog的大小以及各种操作的耗时、空间占用等数据
在从节点上使用
db.printSlaveReplicationInfo()
返回信息是从节点的数据源列表、同步延迟时间等
7、复制管理—— 变更OPLOG 容量
在主节点上使用
设定—oplogSize参数
重启MongoDB
8、复制管理—— 复制认证
主从节点皆须配置
存储在local.system.users
优先尝试repl用户
主从节点的用户配置必须保持一致6.MONGODB分片
1、分片与自动分片
分片是指将数据拆分，分散到不同的实例上进行负载分流的做法。我们常说的“分表”、“分 库”、“分区”等概念都属于分片的实际体现。 传统分片做法是手工分表、分库。自动分片技术是根据指定的“片键”自动拆分数据并维护数据 请求路由的过程。 递增片键--连续 不均匀 写入集中 分流较差 随机片键--不连续 均匀 写入分散 分流较好 三个组成部分 --片 保存子集数据的容器 --mongos MongoDB的路由器进程 --配置服务器 分片集群的配置信息2、创建分片
--启动配置服务器 可以创建一个或多个 --添加片 每个片都应该是副本集 --物理服务器 性能、安全和稳定性3、管理分片
--查询分片 db.shards.find(); --数据库 db.databases.find(); --块 db.chunks.find(); --分片状态 db.printShardingStatus(); --删除片 db.runCommand({ “removeshard” : “ip:port” });
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