mongodb简单介绍以及使用整理1

mongodb介绍：

1，Mongodb一个基于分布式文件存储的数据库，由c++编写，旨在为web应用提供可扩展的高性能的存储解决方案

2，一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系数据库的产品

3，它支持的数据结构非常松散，是类似json的 bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型

4，支持的查询语言强大，语法类似面向对象的查询语言，几乎可以支持类似关系数据库的单表查询的大部分功能，而且可以支持对数据建立索引，支持mapredu的功能

特点：

1，高性能，易部署，易使用，存储数据方便

2，模式自由，支持动态查询，完全索引，文档嵌套查询

3，面向集合，以文档kv形势存储，key唯一标示，value则可以是复杂的文件类型

4，支持主从服务器间的复制和故障恢复

5，自动分片，

适用：

1，网站数据，实时插入更新和查询

2，由于性能很高，可以做持久化缓存

3，存储大尺寸，低价值的数据

4，高伸缩的集群场景

5，bson格式非常适合文档化数据的存储和查询

不适应：

1，高事务性的系统（银行或会计系统）

2，传统的商业智能应用（针对特定问题的bi数据库会对产生高度优化的查询方式）

支持的数据类型：null 布尔 整数 浮点 字符串 对象id 日期 时间戳 数组 内嵌文档  正则

 

mongodb基本操作

MongoDB读操作

1) WHERE

# select * from users where name = ‘lili' > db.users.find({name : "lili"})

    { "_id" : ObjectId("502e06947dcbce905cc49831"), "name" : "lili", "sex" : "female", "age" : 18, "married" : false }

2) FIELDS

# select name, age from users where age = 18

    > db.users.find({age : 18}, {name : 1, age : 1})

    { "_id" : ObjectId("502e06947dcbce905cc49831"), "name" : "lili", "age" : 18 }

# select name, age from users > db.users.find({}, {name : 1, age : 1})

MongoDB读操作

3) SORT # select * from users order by age > db.users.find().sort({age : 1}) # select * from users order by sex asce, age desc > db.users.find().sort({sex : 1, age : -1})

4) SLICE

    # select * from users skip 2 limit 3

    > db.users.find().skip(2).limit(3)

    Conditional Operators # select * from users where sex = ‘male’and age > 18 and age < 30

     > db.users.find({sex : "male", age : {$gt : 18, $lt : 30}}) 比较操作包括：$gt (>)、$lt (<)、$gte (>=)、$lte(<=)、$ne (!=)

MongoDB读操作

5) IN # select * from users where age in (18, 28)

     > db.users.find({age : {$in : [18, 28]}}) 对应的操作符有 $nin (not in)

6) COUNT # select count(*) from users where age > 18

     > db.users.find({age : {$gt : 18}}).count()

7)OR # select * from users where age = 18 or age = 28 > db.users.find({$or : [{age : 18}, {age : 28}]}) # select * from users where age <= 18 or age >= 28

     > db.users.find({$or : [{age : {$lte : 18}}, {age : {$gte : 28}}]})

MongoDB写操作

1) INSERT # insert into users value(…)

     > db.users.insert({name : "Jimmy", sex : "male", age : 88})

2) UPDATE

     # update users set age = 100, sex = 0 where name = ‘Jimmy‘

     > db.users.update({name : "Jimmy"}, {$set : {age : 100, sex : "female"}})

      update(criteria, objNew, upsert, mul) 有几个参数需要注意

      criteria: 需要被更新的条件表达式

      objNew: 更新表达式

      upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档

      multi: 是否更新多个文档

MongoDB写操作

2) UPDATE

    # update users set age = age + 10

    > db.users.update({}, {$inc:{age:10}}, false, true)

    # update users set age = age + 10, sex = ‘male’ where name = ‘Joe‘

    > db.users.update({name : "Joe"}, {$inc : {age: 10}})

3)REMOVE

    用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复

    > id = db.users.findOne({name : "lili"})._id > db.users.remove(id)

    > db.users.remove()//移除所有

MongoDB高级操作

Distinct

    > db.users.distinct("name")

    [ "Joe", "lili", "Jimmy", "Jeremy" ]

Group

    #SELECT name, sum(marks) FROM user where name='foo'  GROUP BY name >db.user.group({ key : {‘name’ : true}, cond: {‘name’ : ‘foo’}, reduce: function(obj,prev) { prev.msum += obj.marks; }, initial: {msum : 0} });

Index

     // single ascending

     >db.colors.ensureIndex({name: 1})

     // unique

     > db.colors.ensureIndex({email: 1}, {unique: true})

     // single descending

     > db.colors.ensureIndex({createdat: -1})

     // compound

    > db.colors.ensureIndex({name: 1, createdat: -1})

 

 

副本集操作：

Primary主服务器，写操作只能在其身上发生，通过保存操作日志（oplog），然后异步同步到多个 Secondary 上。

Secondary从服务器，热机备份主服务器上的数据，分担主机读压力，当主机故障发生，随时待命接管主机工作