一、NoSQL

1.1 简介

NoSQL是对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称。
两者存在许多显著的不同点，其中最重要的是NoSQL不使用SQL作为查询语言。其数据存储可以不需要固定的表格模式，也经常会避免使用SQL的JOIN操作，一般有水平可扩展性的特征。
NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。
2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。
2009年在亚特兰大举行的”no:sql(east)”讨论会是一个里程碑，其口号是”select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此，对NoSQL最普遍的解释是“非关联型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

1.2 NoSQL数据库四大家族

NoSQL中的四大家族主要是：列存储、键值、图像存储、文档存储，其类型产品主要有以下这些。

1.3 NoSQL的优势

高可扩展性、分布式计算、没有复杂的关系、低成本、架构灵活、半结构化数据

1.4 NoSQL与RDBMS对比

二、MongoDB简介

2.1 MongoDB的特性

MongoDB的3大技术特色如下所示：

除了上图所示的还支持：
二级索引、动态查询、全文搜索 、聚合框架、MapReduce、GridFS、地理位置索引、内存引擎 、地理分布等一系列的强大功能。

但是其也有些许的缺点，例如：
多表关联： 仅仅支持Left Outer Join
SQL 语句支持： 查询为主，部分支持
多表原子事务： 不支持
多文档原子事务：不支持
16MB 文档大小限制，不支持中文排序 ，服务端 Javascript 性能欠佳

2.2 关系型数据库与mongodb对比

存储方式对比
在传统的关系型数据库中，存储方式是以表的形式存放，而在MongoDB中，以文档的形式存在。

数据库中的对应关系，及存储形式的说明

2.3 MongoDB数据存储格式

JSON格式
JSON 数据格式与语言无关，脱胎于 JavaScript，但目前很多编程语言都支持 JSON 格式数据的生成和解析。JSON 的官方 MIME 类型是 application/json，文件扩展名是 .json。
MongoDB 使用JSON（JavaScript ObjectNotation）文档存储记录。
JSON数据库语句可以容易被解析。
Web 应用大量使用，NAME-VALUE 配对

BSON格式
BSON是由10gen开发的一个数据格式，目前主要用于MongoDB中，是MongoDB的数据存储格式。BSON基于JSON格式，选择JSON进行改造的原因主要是JSON的通用性及JSON的schemaless的特性。
二进制的JSON，JSON文档的二进制编码存储格式
BSON有JSON没有的Date和BinData
MongoDB中document以BSON形式存放
例如：
> db.meeting.insert({meeting:“M1 June”,Date:”2018-01-06“});

2.4 MongoDB的优势

📢 MongoDB是开源产品
📢 On GitHub Url：https://github.com/mongodb
📢 Licensed under the AGPL，有开源的社区版本
📢 起源& 赞助by MongoDB公司，提供商业版licenses 许可
这些优势造就了mongodb的丰富的功能：
JSON 文档模型、动态的数据模式、二级索引强大、查询功能、自动分片、水平扩展、自动复制、高可用、文本搜索、企业级安全、聚合框架MapReduce、大文件存储GridFS

2.5 高可用的复制集群

自动复制和故障切换
多数据中心支持滚动维护无需关机支持最多50个成员

2.6 水平扩展

这种方式是目前构架上的主流形式，指的是通过增加服务器数量来对系统扩容。在这样的构架下，单台服务器的配置并不会很高，可能是配置比较低、很廉价的 PC，每台机器承载着系统的一个子集，所有机器服务器组成的集群会比单体服务器提供更强大、高效的系统容载量。

这样的问题是系统构架会比单体服务器复杂，搭建、维护都要求更高的技术背景。分片集群架构如下图所示：

2.7 MongoDB适用场景

网站数据、缓存等大尺寸、低价值的数据
在高伸缩性的场景，用于对象及JSON数据的存储。

2.8 MongoDB 慎用场景

2.9 什么时候该用MongDB

在下面的条件中进行选择，有一个满足的时候：可以考虑MongoDB；当有2个以上满足的时候：不会后悔的选择！

• 我的数据量是有亿万级或者需要不断扩容
• 需要2000-3000以上的读写每秒
• 新应用，需求会变，数据模型无法确定
• 我需要整合多个外部数据源
• 我的系统需要99.999%高可用
• 我的系统需要大量的地理位置查询
• 我的系统需要提供最小的latency
• 我要管理的主要数据对象<10

  三、win10下安装并启动连接MongoDB

  3.1 下载

  地址：https://www.mongodb.com/try/download/community
  
  选择版本，平台，下载方式（推荐zip，直接解压即可），然后点击下载

3.2 解压安装启动

解压后，文件夹内容如下图

启动方式一：命令行参数方式启动服务
在bin目录下，打开cmd窗口后，输入如下命令（注意：在data文件夹下，创建db文件夹）

mongod —dbpath=..\data\db

启动后在启动信息中可以发现，mongoDB的默认端口是27017，如果想改变端口的话，使用—port来指定端口。
为了方便启动，可以将bin目录添加至环境变量的path中，bin目录中是一些常用命令，mongod是用于启动服务的，mongo是用于客户端连接服务的。

启动方式二：配置文件方式启动服务
在conf中添加 mongod.conf 文件，内容如下：

storage: dbPath: E:\mongodb-win32-x86_64-windows-4.4.12\data\db

同样，在bin目录下，打开cmd窗口后，输入如下命令

mongod -f ..\conf\mongod.conf

或

mongod -config ..\conf\mongod.conf

3.3 连接

连接方式一：shell脚本连接
同样，在bin目录下，打开cmd窗口后，输入如下命令（注意：已经启动的服务cmd窗口不能关闭，否则服务将会关闭）

mongo

或

mongo —host=127.0.0.1 —port=27017

连接方式二：compass连接（自行百度）

四、MongoDB语法

4.1 操作数据库

连接成功后，如下图

show dbs

显示当前已存在的数据库

• 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据库的权限。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服务器。
• local：这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
• config：当Mongo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。

  use articledb

切换到 articledb
（如果没有该数据库，则会创建，注意：虽然会创建，但show dbs不会显示该数据库，因为该数据库此时还没有集合，所以还只存在于内存中，并不在磁盘上，但使用 db 命令可以看到当前正在使用的数据库为 articledb）

db

展示当前数据库

db.dropDatabase()

删除当前数据库

4.2 操作集合

4.2.1 集合的显式创建（了解）

db.createCollection(“my”)

可见，当 articledb 数据库中存在集合后，show dbs就可以从磁盘中查出该数据库了

show collections

4.2.2 集合的隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
详见文档的插入章节。
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

4.2.3 集合的删除

db.集合名.drop()

4.3 操作文档

文档(document)的数据结构和JSON基本一样。
所有存储在集合中的数据都是BSON格式。

4.3.1 文档的插入

（1）单个文档的插入
使用insert()或save()方法向集合中插入文档，语法如下

db.collection.insert(
   <document>,
   {
      writeConcern: <document>
   }
)

【示例】
要向comment的集合（表）中插入一条测试数据：

db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

（2）批量插入

db.collection.insertMany(
   [ <document 1> , <document 2>, ... ],
   {
      writeConcern: <document>,
      ordered: <boolean>
   }
)

4.3.2 文档的查询

注意：所有查询在最后加一个.pretty()都可以对结果进行美化
例如：db.comment.find().pretty()
（1）查询所有

db.comment.find()

其中，_id就是默认的id
（2）带参数的查询

db.comment.find({userid:"1001"})

注：如果只需要查询一条数据，则可以使用 findOne 方法
（3）投影查询
只查询部分字段

db.comment.find({articleid:"100000"},{articleid:1})

注：_id 字段也会默认查出
如果需要排除 _id 字段

db.comment.find({articleid:"100000"},{articleid:1,_id:0})

4.3.3 文档的更新

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• 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
• 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。
• 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。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

【示例】
（1）覆盖的修改

db.comment.update({articleid:"100000"},{likenum:NumberInt(1001)})

此时将该条数据整个覆盖了，重写为了{likenum:NumberInt(1001)}，其他字段没有数据了
（2）局部修改

db.comment.update({articleid:"100000"},{$set:{likenum:NumberInt(1001)}})

注意 $set 的位置
（3）批量修改

db.comment.update({articleid:"100000"},{$set:{likenum:NumberInt(1001)}},{multi:true})

如果不加 {multi:true} 的话，即使 articleid:”100000” 匹配到多条数据，也只会修改一条数据
（4）列值增长的更新
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用$inc运算符来实现。
需求：点赞数每次递增1

db.comment.update({articleid:"100000"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

4.3.4 删除文档

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

删除 articleid 为 100000 的数据（注意：如果 remove() 括号中不带条件，则全部删除，慎用）

db.comment.remove({articleid:"100000"})

4.4 文档的复杂查询

4.4.1 统计查询

（1）统计所有记录

db.comment.count()

（2）带条件的统计

db.comment.count({"articleid":"100001"})

4.4.2 分页查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数 量的数据。
基本语法如下所示：

db.comment.find().limit(number).skip(number)

4.4.3 排序查询

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。

db.comment.find().sort({"userid":-1})

也可以对多个字段排序

db.comment.find().sort({"userid":-1,"likenum":1})

skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候, 执行的顺序是先sort(),然后是skip()，最后是显示的limit(),和命
令编写顺序无关。

4.4.4 正则查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式来实现的，举例：

db.comment.find({"content":/不好/})

4.4.5 比较查询

<,<=,>,>=操作符也是经常使用的，举例：

db.comment.find({likenum:{$gte:NumberInt(10)}})

注意：该字段为数字型才可进行比较

4.4.6 包含查询

db.comment.find({userid:{$in:["1001","1002"]}})

不包含：

db.comment.find({userid:{$nin:["1001"]}})

4.4.7 条件连接查询

and：

db.comment.find({$and:[{},{},{}]})
或
db.comment.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

举例：
db.comment.find({$and:[{articleid:"100000"},{userid:"1001"}]})

or：

db.comment.find({$or:[{},{},{}]})

举例：
db.comment.find({$or:[{articleid:"100000"},{articleid:"100001"}]})

4.5 常用语法小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find()
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
覆盖更新（一般不用）：db.comment.update({条件},{修改后的数据})
更新数据：db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据}})
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名：{$gt:值}})
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1,值2]}}) 或 db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]}) 或 db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})