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
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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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