0 由于工作需要，最近开始接触MongoDB，对于一个已经习惯了传统SQL的程序员来说，进入NoSQL可以说是需要莫大的勇气的。最大的不适应，是NoSQL和SQL的存储原理与思维方式的不一致。当然，笔者也是NoSQL中的菜鸟，在这里分享一下自己的一些学习总结与心得。
1、数组
在MongoDB中，文档（Document）即表示数据库中的一个集合中的一条记录，相当于关系型数据库中的行（row）。在MongoDB中，数组是使用JSON语法表示的，在MongoDB中，也称为BSON格式。数组既可以作为有序对象来操作，也可以作为无序对象来操作。有序对象比如列表等，无序对象比如集合等等。
{
"a" : 0, //这明显不是一个数组
"b" : [], //定义一个空的数组
"c" : [ "1","2","3"] //包含3个元素的数组
}
2、文档嵌套
在NoSQL中，文档与文档之间是可以随意嵌套的，比如某个字段的值为某个类型的对象。理论上，MongoDB支持无限级的自我嵌套，比如：
{
"a": {"b":1,"c":2}
}
3、文档标识
如果标记当前这个文档，按照关系型数据库的习惯，则可以说，如果保证一条记录在数据库里是唯一的，在传统SQL中，使用
主键ID来标识记录的全局唯一性，而在MongoDB中，则使用ObjectId来确保文档的唯一标识，即_id的默认类型。
ObjectID是一个12字节的BSON数据类型，格式如下：
- 前四个字节表示时间戳
- 接下来三个字节是机器标识码
- 紧接的两个字节由进程ID组成，即PID
- 最后三个字节是随机数
MongoDB中的每个文档必须有一个名为_id的键，可以是任意类型，默认为ObjectID类型。
以下是在Shell中关于ObjectId的一些方法
#生成一个新的ObjectId
newObjectId = ObjectId()
#返回的id为：ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f3")
#获取文档
ObjectId("5349b4ddd2781d08c09890f3").getTimestamp()
#返回时间为：ISODate("2016-07-06T21:49:17Z")
#将ObjectId转化为字符串
new ObjectId().str
#返回结果为：5349b4ddd2781d08c09890f3
3、添加文档
插入文档使用
db.col.insert(document)。
db.Collection_Name.insert({
"name":"demo"
});
- 如果文档不包含_id键，MongoDB会自动创建一个ObjectId类型的_id值
- 默认情况下插入操作时，MongoDB只检查传入数据是否包含_id以及数据大小是否超过16MB，所以可以得到更高的性能插入，但同时也可能录入无效数据。
- 因为在插入时是不执行任何代码的，所以与传统SQL相比，MongoDB不存在SQL注入风险。
4、删除文档
db.Collection_Name.remove(); //清空集合内的所有文档
db.Collection_Name.remove( //清空指定文档
{
"a"："a"
}
);
//当集合内数据过多时，可以考虑下面这个方法
db.drop_collection(Collection_Name); //直接删除集合
db.Collection_Name.ensureIndex(); //重建索引
5、更新文档
//update语法定义
db.Collection_Name.update(query,document,upsert,multi);
//设定原文档为：
var data = {_id:"xxxx","a":1,"b":2};
//query 是指查询条件，相当于SQL中的where子句，比如:
db.Collection_Name.update(
{_id:"xxxx","a":1,"b":2}, //定位条件，对符合_id=xxxx，a=1，b=2的文档进行更新
{"a":2}, //将a的值改为2，替换整个文档
true, //若查询不到符合条件的文档，则新增一个文档
true //允许更新多行
);
- update操作会替换整个匹配的文档。而不是进行某些特定字段的修改。如果需要更新某个特定字段值，则应当使用修改器。
- upsert模式是一个布尔值选项，表示是否文档更新时，如果不存在，能够自动创建。
- multi模式也是一个布尔值选项，默认情况下只更新匹配到的第一个文档，开启了multi模式后(即设置为true),则会更新所有匹配的文档。
//更新文档使用到的一些修改器，由$符号定义
//$inc 增加或减少数字的值，键不存在时自动创建
db.Collection_Name.update(
{"name" : "翘着二郎腿打代码"},
{"$inc" : { "lover" : 1 }} //只将lover字段的值加1
);
//$set 设置某一项或者多个项目的值
db.Collection_Name.update(
{"name" ： "翘着二郎腿打代码"},
{"$set" : {"name" : "打代码" }}
);
这里列举一些常用的修改器
$inc 设置自增或者自减
$set 设置指定键的值
$unset $set的反操作，会删除键及键值
$push 将元素追加到数组末尾，数组不存在则自动创建
$pushAll $push的批量操作版本
$addToSet 与$push一样，会自动过滤重复元素
$pop 从数组中移除元素,1代表从末尾移除，-1代码从开头移除
$pull 从数组中移除所有匹配的元素
$pullAll $pull的批量操作版本
$rename 修改制定键的键名
$bit 对整型键进行位操作
另外，还有一种方式可以实现文档的更新：
//使用findAndModify()更新文档
db.Collection_Name.findAndModify(
{
'query' : {"name" : "翘着二郎腿打代码" },
'update' : {"$set" : { "favour" : 100 } },
'new' : true
}
);
/**
其中的参数如下：
query : 查询条件，用来定位到匹配的文档
sort : 如果匹配到多个文档，指定一个排序方式，-1降序，1升序
remove : 是否删除匹配的文档
new : 是否返回更新后的文档
update : 更新操作
upsert : 是否自动创建，如果匹配不到文档
**/
save()
//文档不存在时，执行insert操作，存在是执行update操作。
db.demo.save(document);
6、查询
我们先来举一些简单的例子：
//select * from demo;
db.demo.find();
//select * from demo where a = 1;
db.demo.find({"a":1});
//select a,b from demo where a = 1;
db.demo.find({"a":1},{a:1,b:1});
//select * from demo where a = 1 order by name asc;
db.demo.find({"a":1}).sort({"name":1});
//select * from demo where a > 1;
db.demo.find({"a":{$gt:1}});
//select * from demo where a like 'eee';
db.demo.find({"name":"/^eee/"});
//select * from demo limit 10 skip 20;
db.demo.find().limit(10).skip(20);
当然还有很多其他的语法形式，这里不再一一列举。下面列举一些常见的查询条件操作符
$lt #小于
$lte #小于等于
$gt #大于
$gte #大于等于
$all #完全匹配
$mod #取模
$ne #不等于
$in #在...内
$nin #不在...内
$nor #既不...也不...
$or #或
$size #匹配数组长度
$type #匹配数据类型
slice()函数用于数组的查询
db.demo.find({},{favours:{'$slice':1}}); //仅返回数组中的前1项
db.demo.find({},{favours:{'$slice':-1}}); //仅返回数组中的最后一项
db.demo.find({},{favours:{'$slice':[1,2]}}); //跳过前1项，返回接下来的10项
db.demo.find({},{favours:{'$slice':[-1,1]}});//跳过最后一项，返回接下来的1项
7、游标
MongoDB中的游标已经在各个版本的驱动程序中封装好了，不需要像传统SQL那样使用PL/SQL结构化编程来声明游标，在Shell中，游标的使用方式与Java中的迭代器十分相似。
var cursor = db.demo.find(); //声明游标
while(cursor.hasNext()){ //遍历集合
var element = cursor.next();
}
8、$WHERE
$where操作符也是用来定位查询的，这个SQL中的where非常类似，前面我们说过，匹配文档的时候可以使用各种查询条件操作符来实现，但是为什么还要有这个操作符呢？因为有些查询是无法通过之前讲过 的那些查询操作符来实现的。值得注意的是，$where操作符的性能低，没有使用也无法使用索引机制。
//传统SQL
select * from demo where a > 1;
//使用查询操作符实现
db.demo.find({a:{"$gt":1}});
//使用$where实现
db.demo.find({"$where":"this.a > 1"});
db.demo.find("this.a > 1");
db.demo.find(function(){
return this.a > 1;
});
9、 排序&分页
MongoDB中提供了相关的方法进行排序和分页，主要有
limit(),skip()和sort()
//每页10条记录，略过前面10条记录，按a降序排序
db.demo.find().limit(10).skip(10).sort({a:-1});
10、索引
MongoDB的索引机制与传统SQL的索引基本上是一样的。
//创建索引
db.demo.ensureIndex({'a':1});
//创建子文档索引
db.demo.ensureIndex({'a.b':-1});
//创建复合索引
db.demo.ensureIndex({
"a":1,"b":-1
});
//在MongoDB中，1表示升序，-1表示降序
//重新索引，一般是修改索引后重新索引操作
db.demo.reIndex();
//删除索引
db.demo.dropIndexes();
11、聚合
count()
//select count(a) from demo where a = 1;
db.demo.count({"a":1});
distinct()
db.demo.distinct("zip-code",{a:1});
group(key,cond,reduce,initial)
其中，
key ：分组依据
cond： 查询条件
reduce：聚合操作
initial ： 指定聚合计数器的初始对象
//sql表示
select a,b,sum(c) from demo where a = 1 group by a,b;
//MongoDB表示
db.demo.gourp({
"key":{
"a": true,
"b": true
},
"cond":{
"a":1
}
});
12、归纳一下MongoDB中的一些Tips
1、MongoDB与传统SQL的显著区别
| SQL | MongoDB |
|---|---|
| 表(Table) | 集合(Collection) |
| 行(row) | 文档(document) |
2、集合不能以
system.开头， 这是因为MongoDB中的系统集合保持的前缀。比如
db.system.update(document); //错误
3、 ObjectId类型是
_id的默认类型，也可以自己指定其数据类型。MongoDB的初衷是设计成一个分布式的数据库，所以不会自动实现_id的自增。插入文档时，如果没有指定_id的值，则系统自动创建一个ObjectId类型的值，一般在客户端的驱动程序中完成。
4、插入文档时，MongoDB会解析BSON数据，BSON数据格式与JSON基本一致，在MongoDB中称为BSON。插入时会检查是否包含
_id以及检查文档数据是否超过16MB,其余全部不作检查，从而实现其高效率性。
5、MongoDB在插入数据时，不会执行插入数据的代码，而是将BSON数据直接写入，不作任何的数据验证，所以不存在类似于SQL中的注入风险。
说明
本篇文章也是笔者自己在学习过后总结出来的。也是针对习惯于传统SQL的简友们写的，传统的SQL数据库与NoSQL个人感觉差别还算是挺大的。刚开始接触NoSQL的时候最大的不适应就是在MongoDB中是不需要设计表和表结构的，全是基于JSON的数据操作，所以其逻辑原理都在程序代码中实现，而MongoDB本身只负责分布式的数据存储。
文章更新日志
2016-07-08 文章初稿
