Mongodb简介

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。他支持的数据结构非常松散，是似 json 的 bson （binary Serialized document notation)格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 MongoDB 最大特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。面向集合意思是数据被分组存储在数据集中， 被称为一个集合（ Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（ RDBMS）里的表（ table）， 不同的是它不需要定义任何模式（ schema)。

MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由：文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。

• MongoDB 的文档（ document）， 相当于关系数据库中的一行记录。
• 多个文档组成一个集合（ collection）， 相当于关系数据库的表。
• 多个集合（ collection）， 逻辑上组织在一起，就是数据库（ database）。

• 一个 MongoDB 实例支持多个数据库（ database）。

  
  
  mongodb和关系型数据库对比

预分配机制

MongoDB 内部有预分配空间的机制，每个预分配的文件都用 0 进行填充，由于有了这个机制, MongoDB 始终保持额外的空间和空余的数据文件，从而有效避免了由于数据暴增而带来
的磁盘压力过大的问题。

文件大小分配机制

由于表中数据量的增加，数据文件每新分配一次，它的大小都会是上一个数据文件大小的 2倍，每个数据文件最大 2G。这样的机制有利于防止较小的数据库浪费过多的磁盘空间，同时又能保证较大的数据库有相应的预留空间使用。

命名空间

数据库的每张表都对应一个命名空间，每个索引也有对应的命名空间。这些命名空间的元数据都集中在*.ns 文件中。

查询语言

MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，其查询条件和插入对象的方式都是使用json的方式，这点对应的查询条件和elasticSearch对应的查询条件非常类似，比如：

查询条件是 { a:A, b:B, … } 类似 “ where a==A and b==B and …” 

基础操作

可以参考文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query-logical/

• 查询和投影操作find

(1) 多条件查询and
db.things.find({x:4,j:1});   #这里的db是指当前所在的数据库，things对应的表
也可以使用下面的方式来替代
db.things.find({$and:[{x:4},{j:5}]});
相当于：select * from things where x=4 and j = 1
其中$and 语法如下：
Syntax: { $and: [ { <expression1> }, { <expression2> } , ... , { <expressionN> } ] }
(2) 返回制定字段查询
db.things.find({x:4},{j:true});
相当于：select j from things where x = 4;
db.things.find({x:4},{j:true,x:true});
相当于: select x,j from things where x = 4;
注意一点是db.things.find({x:4},{j:true});会返回mongodb给每一个记录自动生成的_id字段
其中投影project语法如下：
find({查询条件对应的json},{投影字段对应的json})
(3) or 查询
db.things.find({$or:[{x:4},{j:5}]});
相当于：select * from things where x=4 or j = 5;
其中$or 语法如下：
{ $or: [ { <expression1> }, { <expression2> }, ... , { <expressionN> } ] }
(4) not 查询
db.things.find({j:{$not: {$gt: 3}}});
相当于:   select * from things where j <=3;
其中 $not 语法如下：
Syntax: { field: { $not: { <operator-expression> } } }
(5) limit 限制返回记录的条数
db.things.find().limit(3);
相当于：select * from things limit 3;

• 查询操作findone

返回结果集合中的第一条记录

• 更新操作update

db.things.update({j:1},{$set:{j:-1}})
相当于：update things set j=-1 where j = 1 
其中update对应的语法如下：
update({查询条件},{更新操作})

• 删除操作remove

db.things.remove({j:-1})
相当于：delete from things where j = -1
其中remove对应的语法如下：
remove({查询条件})

高级操作

可以参考：https://docs.mongodb.com/manual/

• capped collection

capped collections 是性能出色的有着固定大小的集合，以 LRU(Least Recently Used 最近最少使用)规则和插入顺序进行 age-out(老化移出)处理，自动维护集合中对象的插入顺序，在创建时要预先指定大小。如果空间用完，新添加的对象将会取代集合中最旧的对象。

• GridFS

由于 MongoDB 中 BSON 对象大小是有限制的，所以 GridFS 规范提供了一种透明的机制，可以将一个大文件分割成为多个较小的文档，这样的机制允许我们有效的保存大文件对象，特别对于那些巨大的文件，比如视频、高清图片等

• MapReduce

MongoDB 的 MapReduce 相当于 Mysql 中的"group by"，所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"统计"很容易

• 索引

MongoDB 提供了多样性的索引支持，索引信息被保存在 system.indexes 中，且默认总是为_id创建索引，它的索引使用基本和 MySQL 等关系型数据库一样。其实可以这样说说，索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统，所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为奇

参考

https://docs.mongodb.com/manual/

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