目录 一、什么是MongoDB 二、什么是NoSQL 三、mongodb的使用场景 四.windows下安装mongoDB（zip版） 3.1 下载mongoDB的zip包 3.2 解压名称改为mongodb 3.3 解压后的来个两种启动方式： 1.1 命令参数方式启动服务（开发调试使用） 2 .1 配置文件的方式启动服务（一般部署使用 ） 3.4 配置环境变量 五.连接mongoDB 六.MongoDB 创建/查看数据库 七.MongoDB 删除数据库 八.MongoDB集合操作（类似于关系型数据库中的表） 九.文档的CRUD 9.1 单个文档插入 9.2 批量文档插入 9.3 文档的基本查询 9.4 投影查询 9.5 文档的更新操作 9.5.1 覆盖修改 9.5.2 局部修改 9.5.3 批量修改 9.6 删除文档 9.7 统计查询 9.8 文档的分页查询 9.9 排序查询 十 .复杂查询 10.1 正则表达式查询（模糊查询） 10.2 比较查询 10.3 包含查询 10.4 条件连接查询
一、什么是MongoDB
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MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,，文件型数据库。
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在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
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MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
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MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
二、什么是NoSQL
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。
NoSQL的优点/缺点优点:
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高可扩展性
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分布式计算
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低成本
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架构的灵活性，半结构化数据
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没有复杂的关系缺点:
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没有标准化
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有限的查询功能（到目前为止）
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最终一致是不直观的程序
三、mongodb的使用场景
高可用
高扩展性
高并发
丰富的查询支持
无模式，数据结构松散灵活
使用场景1
用在应用服务器的日志记录，查找起来比文本灵活，导出也很方便。也是给应用练手，从外围系统开始使用MongoDB。
用在一些第三方信息的获取或者抓取，因为MongoDB的schema-less，所有格式灵活，不用为了各种格式不一样的信息专门设计统一的格式，极大得减少开发的工作。
使用场景2
mongodb之前有用过，主要用来存储一些监控数据，No schema 对开发人员来说，真的很方便，增加字段不用改表结构，而且学习成本极低。
使用场景3
使用MongoDB做了O2O快递应用，·将送快递骑手、快递商家的信息（包含位置信息）存储在 MongoDB，然后通过 MongoDB 的地理位置查询，这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能，使得快递骑手能就近接单，目前在使用MongoDB 上没遇到啥大的问题，官网的文档比较详细，很给力。
经常跟一些同学讨论 MongoDB 业务场景时，会听到类似『你这个场景 mysql 也能解决，没必要一定用 MongoDB』的声音，的确，并没有某个业务场景必须要使用 MongoDB才能解决，但使用 MongoDB 通常能让你以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本），下面是 MongoDB 的主要特性，大家可以对照自己的业务需求看看，匹配的越多，用 MongoDB 就越合适。
这些应用场景中，数据操作方面的共同点是：
1.数据量大
2.读写操作频繁
3.价值较低的数据，对事物要求性不高
四.windows下安装mongoDB（zip版）
下面说明如何在win10下用zip包安装好mongoDB数据库 ，
3.1 首先要先从网上下载mongoDB的zip包 http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 或https://www.mongodb.com/download-center/community
根据是上图所提示下载zip包：
提示：版本的选择
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MongoDB的版本命名规范如：x.y.z
y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2， 4.1.13；
y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3， 4.0.10；
z是修正版本号，数字越大越好。
3.2.把刚才下载的zip包解压到 D:Software，把名称改为mongodb
3.3解压后的两种启动方式：
1.1 命令参数方式启动服务（开发调试使用）
在bin目录的同级创建data目录，在data目录中在创建子文件夹db目录作为数据库文件的存放位置
启动mongodb
进入到bin目录下打开cmd命令开启服务。 输入mongod --dbpath=..datadb 回车 这里设置的是数据存放的位置，即刚才所建立的文件夹
mongod --dbpath=..datadb
默认端口：27017
如图所示表示启动成功
2 .1 配置文件的方式启动服务（一般部署使用 ）
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在bin目录的同级创建conf文件夹存放mongodb的配置文件，在conf目录中在创建mongod.conf文件存放配置文件内容
systemLog:
destination: file
path: D:Softwaremongodbdatalogmongod.log #日志存放位置
storage:
dbPath: D:Softwaremongodbdatadb #数据库存放位置
windows环境配置是采用的YAML格式 ：
# mongod.conf
# for documentation of all options, see:
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/
# Where and how to store data.
storage:
dbPath: D:Program FilesMongoDBServer3.7data
journal:
enabled: true
# engine:
# mmapv1:
# wiredTiger:
# where to write logging data.
systemLog:
destination: file
logAppend: true
path: D:Program FilesMongoDBServer3.7logmongod.log
# network interfaces
net:
port: 27017
bindIp: 0.0.0.0
#processManagement:
#security:
#operationProfiling:
#replication:
#sharding:
## Enterprise-Only Options:
#auditLog:
#snmp:
linux环境一般配置内容有如下properties格式：
#数据库数据存放目录
dbpath=/usr/local/mongodb304/data
#数据库日志存放目录
logpath=/usr/local/mongodb304/logs/mongodb.log
#以追加的方式记录日志
logappend = true
#端口号 默认为27017
port=27017
#以后台方式运行进程
fork=true
#开启用户认证
auth=true
#关闭http接口，默认关闭http端口访问
nohttpinterface=true
#mongodb所绑定的ip地址，局域网ip地址
bind_ip = 127.0.0.1
#启用日志文件，默认启用
journal=true
#这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息，若需要调试使用请设置为false
quiet=true
启动mongodb
mongod -f ../conf/mongod.conf 或者 mongod -config ../conf/mongod.conf #配置文件路径
3.4 接着设置环境变量（虽然理论上可以不设，但是为了方便，还是设置了吧） D:Softwaremongodbin 将该路径添加到环境变量path里
接着在cmd里输入以下语句： mongod -help 如果输出一大堆的帮助文档信息，证明设置成功
五.连接mongoDB
4.1 shell连接（mongo命令）
mongo(本机) 或者 mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
4.2 Compass-图形化界面客服端
到MongoDB官网下载MongoDB Compass
地址：https://www.mongodb.com/download-center/compass
如果是下载安装板，则按照步骤安装；如果是下载压缩版，直接解压，执行里面的MongoDBCompassCommunity.exe
或者 MongoDBCompass.exe文件即可。
在打开的界面中输入主机地址，端口等相关信息，点击连接
六.MongoDB 创建/查看数据库
5.1 创建数据库的语法格式如下：
use 数据库名称；
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
列：
此外:
数据库名可以是满足以下条件的任UTF8字符串·
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不能是空字符串("")。
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不得含有' '(空格)，.$、/，和 （空字符）。
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应全部小写
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最多64字节
有一些数据据库名是保留的,可以接访问这些有特殊作用的数据库。
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admin:从权限的角度来看,这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭团服务
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loca:这个数据永远不会被复制,可以用来存储限于本地单台级务器的任意集合
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config：当 Mongol用于分片设置时, config数据库在内部使用,用于保存分片的相关信息
5.2 如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 或者 show databases 命令：
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
> show databases
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
>
这里查看时目前查看不到ariticledb的原因是因为mongodb的存贮机制是分为两块，一块是内存，另一块是磁盘，当数据库中没有集合时，数据库是存放在内存中，有集合之后就会存入磁盘中存入磁盘之后通过show dbs 就可以查看到ariticledb数据库。
5.3查看当前正在使用的数据库，命令：db
mongodb的默认数据库为test,如果你没有选择数据库，集合将存放与test数据库中。
七.MongoDB 删除数据库
MongoDB 删除数据库的语法格式如下：
db.dropDatabase();
删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。
提示：主要用来删除已经持久化的数据库
八.MongoDB集合操作（类似于关系型数据库中的表）
集合操作类似于关系型数据库中的表操作，可以显式的创建，也可以隐式的创建
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。
8.1 集合的隐式创建
隐式创建的含义：当向一个集合插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
8.2 集合的显式创建
语法格式：db.createCollection(集合名称)
db.createCollection(name)
参数说明：
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name: 要创建的集合名称
8.3 查询集合
show collections 或 show tables
8.4 集合的删除
语法格式：
db.collection.drop() 或者 db.集合.drop()
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
九.文档的CRUD
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本节中将向大家介绍如何将数据插入到 MongoDB 的集合中。
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文档的数据结构和 JSON 基本一样。
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所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。
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BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
9.1 单个文档插入
使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document) 或者 db.COLLECTION_NAME.save(document) //COLLECTION_NAME：集合名称 //document 文档
db.COLLECTION_NAME.insert(document) 和 db.COLLECTION_NAME.save(document) 的区别。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。
//列 db.comment.insert({ "articleid": "10000", "content": "今天天气真好，阳光明媚", "userid": "1001", "nickname": "Rose", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null })
以上实例中 comment是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。
在这里本来是没有comment这个集合的，但在插入文档的同时他就创建了comment集合，这就是隐式创建
9.2 批量文档插入
语法格式如下：
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db.collection.insertOne():向指定集合中插入一条文档数据
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db.collection.insertMany():向指定集合中插入多条文档数据
//指定id db.comment.insertOne({ "_id":"4", "articleid": "10000", "content": "不见当时翠辇女，今朝陌上又花开。", "userid": "1001", "nickname": "路飞", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null })
//列 db.comment.insertMany([{ "articleid": "10000", "content": "今天天气真好，阳光明媚", "userid": "1001", "nickname": "Rose", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null }, { "articleid": "10000", "content": "陌上花开，可缓缓归矣。", "userid": "1001", "nickname": "宝儿", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null }, { "articleid": "10000", "content": "陌上花开蝴蝶飞，江山犹似昔人非。", "userid": "1001", "nickname": "百里登风", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null } ])
提示：
插入是指定了_id，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但是已经成功的数据不会回滚掉。
因为批量查插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理，如(了解):
try{ db.comment.insertMany([{ "_id":"2", "articleid": "10000", "content": "今天天气真好，阳光明媚", "userid": "1001", "nickname": "Rose", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null }, { "_id":"1", "articleid": "10000", "content": "陌上花开，可缓缓归矣。", "userid": "1001", "nickname": "宝儿", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null }, { "_id":"3", "articleid": "10000", "content": "陌上花开蝴蝶飞，江山犹似昔人非。", "userid": "1001", "nickname": "百里登风", "createdatetime":new Date(), "likenum": NumberInt(10), "state":null } ]); }catch(e){ print(e); }
异常捕捉现象如：
这里的第一条数据插入会成功，第二条之后就会插入失败，因为第二条的数据id是1，而集合中已经有了id为1的文档，所以会导致后面的操作都会失败。
9.3 文档的基本查询
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批量查询语法如下：
db.comment.find() //comment 集合名称
条件查询语法如下：
db.comment.find(
{
属性名称:属性值
}
)
db.comment.findOne(
{
属性名称:属性值
}
)
列1：如果我想按一定的条件来查询，比如我想查询nickname为路飞的记录，怎么办？答案是很简单！只要在find()中添加参数即可，参数也是json格式如下
db.comment.find({nickname:"路飞"})
列2：如果我只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用findOne()命令来实现，语法和find一样。同样查询nickname为路飞的记录，但只返回符合条件的第一条记录，语法如下：
db.comment.findOne({nickname:"路飞"})
列3：如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
db.comment.find().pretty()
9.4 投影查询
如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有的字段，只显示指定的字段）
列1：查询结果只显示_id，userid，nickname ，语法如下:
db.comment.find({nickname:"路飞"},{userid:1,nickname:1})
默认_id会显示
列2：查询结果只显示userid，nickname，不显示_id，语法如下:
db.comment.find({nickname:"路飞"},{userid:1,nickname:1,_id:0})
列3：查询所有数据，但结果只显示 userid，nickname，不显示_id，语法如下:
db.comment.find({},{userid:1,nickname:1,_id:0})
9.5 文档的更新操作
MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) //或者 db.collection.update(query,update,options)
参数说明：
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query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
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update : update的对象和一些更新的操作符（如inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
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upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
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multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
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writeConcern :可选，抛出异常的级别。
9.5.1 覆盖修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为100，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(100)})
再次查看： db.comment.find({_id:"1"})
执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其他字段都不见了，
9.5.2 局部修改
为了解决以上的覆盖修改问题，我们需要使用修改器$set来实现,命令如下：
我们想修改_id为2的记录，点赞量为999，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(999)}})
再次查看： db.comment.find({_id:"2"})
这样就ok啦
9.5.3 批量修改
（1）更新所有用户为1001的用户昵称为亚历山大大
//默认只修改第一条数据 db.comment.update({userid:"1001"},{$set:{nickname:"亚历山大"}})
（2）更新所有用户为1001的用户昵称为百里玄策
//修改所有符合条件的数据 db.comment.update({userid:"1001"},{$set:{nickname:"百里玄策"}},{multi:true})
提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录
（3）列值增长的修改
如果我们想实现某个列值在原有值得基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符来实现。
需求：对_id为3的点赞数在原有的基础上，每次增加1
db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})
9.6 删除文档
删除文档的语法结构：
db.语法.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除，请慎用
db.comment.remove({})
如果删除_id=1的记录，语句如下：
db.comment.remove({_id:"1"})
9.7 统计查询
统计查询使用count()方法，语法如下：
db.collection.count(query,options)
参数：
| Parameter | Type | Descreption |
|---|---|---|
| query | document | 查询选择条件 |
| options | document | 可选，用于修改计数的额外选项。 |
（1） 统计comment所有记录数：
db.collection.count() 或db.collection.count({})
（2）按条件统计记录数：
例如：统计userid=1001的记录条数
db.comment.count({userid:"1001"})
提示：默认情况下count()方法返回所有符合条件的全部记录条数。
9.8 文档的分页查询
可以使用limit()方法来读指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据
基本语法如下所示：
db,collection_name.find().limit(number).skip(number)
如果你想返回指定条数的记录，可以使用find（）方法后调用limit（）来返回结果的条数，默认20。
列如：
db.comment.find().limit(2).pretty()
skip()方法同样接受一个数字参数作为跳过记录的条数。（前N个不要），默认值是0.
语法：
db.comment.find().skip(10)
列如：每页两条，第二页开始跳过前两条数据，接着显式3和4条数据
//第一页 db.comment.find().skip(0).limit(2).pretty() //第二页 db.comment.find().skip(2).limit(2).pretty()
9.9 排序查询
在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。
语法：
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})或 db.集合名称.find().sort(排序方式)
例如：对userid降序排序，并对访问量进行升级排序
db.commnent.find().sort({userid:-1,likenum:1})
提示：skip()，limit()，sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先sort()，然后skip()，然后是显示limit()，和命令编写顺序无关。
十 .复杂查询
10.1 正则表达式查询（模糊查询）
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的，格式为：
db.commnent.find({field:/正则表达式/}) 或者 db.集合.find({字段:/正则表达式/})
提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法。
例1，我要查询评论内容包含"江山"的所有文档，代码如下：
db.comment.find({content:/江山/}).pretty()
例2，我要查询评论内容中以"陌上花开"开始的所有文档，代码如下：
db.comment.find({content:/^陌上花开/}).pretty()
10.2 比较查询
<，<=，>，>= 这个操作符也是很常用的，格式如下：
db.comment.find({"field":{$gt:value}}) //大于： field>value
db.comment.find({"field":{$lt:value}}) //小于： field<value
db.comment.find({"field":{$gte:value}}) //大于等于： field>=value
db.comment.find({"field":{$lte:value}}) //小于等于： field<=value
db.comment.find({"field":{$ne:value}}) //不等于： field !=value
列如：查询评论点赞数likenum大于等于10的记录
db.comment.find({likenum:{$gte:NumberInt(10)}}).pretty()
或者 db.comment.find({likenum:{$gte:10}}).pretty()
10.3 包含查询
包含查询使用$in操作符。
列： 查询评论的集合中userid字段包含1001和1003的文档
db.comment.find({userid:{$in:[1001,1003]}}).pretty()
不包含使用$nin操作符。
列： 查询评论的集合中userid字段不包含1002和1003的文档
db.comment.find({userid:{$nin:[1002,1003]}}).pretty()
10.4 条件连接查询
我们如果要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相当于sql的and）。
语法格式为：
$and:[{},{},{}]
列：查询评论集合中likenum大于等于200并且小于300的文档：
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:200}},{likenum:{$lt:300}}]}).pretty()
如果两个以上的条件之间关系是"或者"的关系，我们使用$or操作符进行关联，与前面and的使用方式类似。
格式为：
$or:[{},{},{}]
列：查询评论集合中userid为1003或者点赞数likenum小于100的文档记录
db.comment.find({$or:[{userid:1003},{likenum:{$lt:100}}]}).pretty()
