MongoDB入门笔记

1.MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。

它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

2.体系结构

MySQL和MongoDB对比

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接，MongoDB不支持
	嵌入文档	MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

3.数据模型

MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。

BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。

4.MongoDB的特点

MongoDB主要有如下特点：

（1）高性能：

MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。

索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）

mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。

Gridfs解决文件存储的需求。

（2）高可用性：

MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。

（3）高扩展性：

MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。

分片将数据分布在一组集群的机器上。（海量数据存储，服务能力水平扩展）

从3.4开始，MongoDB支持基于片键创建数据区域。在一个平衡的集群中，MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片。

（4）丰富的查询支持：

MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。

（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型

5.业务应用场景

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

解释：“三高”需求：

• High performance - 对数据库高并发读写的需求。

• Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。

• High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

而MongoDB可应对“三高”需求。

具体的应用场景如：

1）社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。

2）游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。

3）物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。

4）物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。

5）视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。

这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：

（1）数据量大

（2）写入操作频繁（读写都很频繁）

（3）价值较低的数据，对事务性要求不高

对于这样的数据，我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。

什么时候选择MongoDB

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹豫是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：

应用不需要事务及复杂 join 支持

新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发

应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）

应用需要TB甚至 PB 级别数据存储

应用发展迅速，需要能快速水平扩展

应用要求存储的数据不丢失

应用需要99.999%高可用

应用需要大量的地理位置查询、文本查询

如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MongoDB 绝不会后悔。

思考：如果用MySQL呢？

答：相对MySQL，可以以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）

6.MongoDB的常用命令

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

7.索引

7.1 概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。

索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

7.2索引的类型

（1）单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

（2）复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

（3）其它索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

7.3索引的相关操作

（1）索引的查看

db.collection.getIndexes()

（2）索引的创建

db.collection.createIndex(keys, options)

eg:db.comment.createIndex({userid:1})

(3)索引的移除

//移除指定的索引
db.collection.dropIndex(index)
//移除全部索引
db.collection.dropIndexes()

7.4索引的使用

7.4.1执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。

那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。

语法：

db.collection.find(query,options).explain(options)
eg：db.comment.find({userid:"1003"}).explain()

下面对userid建立索引

 db.comment.createIndex({userid:1})

再次查看执行计划：

db.comment.find({userid:"1013"}).explain()

7.4.2涵盖查询

当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。