MongoDB.md

## NoSQL 简介            

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL“。NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

## MongoDB简介

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。

MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

**主要特点**

1. MongoDB的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。
2. 可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8.Gandhi Road")来实现更快的排序。
3. 可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
4. 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络   中的其他节点上这就是所谓的分片。
5. Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
6. MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
7. Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
8. Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
9. GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
10. MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
11. MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。1
12. MongoDB安装简单。

## MongoDB概念介绍

| SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明                           |
| ------------ | ---------------- | ----------------------------------- |
| database     | database         | 数据库                              |
| table        | collection       | 表/集合                             |
| row          | document         | 行/文档                             |
| column       | filed            | 数据字段/域                         |
| index        | index            | 索引                                |
| primary key  | primary key      | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |

一个集合中的文档实例

```json
{
    "username":"Tim",
    "age":18
}
```

## MongoDB相关操作

```shell
show dbs #查看数据库列表
use test #创建并切换到test库
show collections #查看数据库的所有集合
# 集合相关操作
db.testCollection.insert({"name":"hello"}) #创建testCollection库并插入数据
db.testCollection.find() #查询testCollection所有数据
db.testCollection.drop()# 删除集合
db.testCollection.find().limit(5) #显示5条
#文档操作
db.users.find(
  {age: {$gt: 18}},                                  //查询条件
  {name: 1, address: 1}                        //查询显示字段
).limit(5)  

db.users.update(
   {age: {$gt: 18}},
   {$set: {status: "A"}},
   {multi: true}                        //multi指所有行修改
)

#统计文档的个数
db.testCollection.count()
```

## MongoDB 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

| 数据类型           | 描述                                                         |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| String             | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
| Integer            | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。 |
| Boolean            | 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。                            |
| Double             | 双精度浮点值。用于存储浮点值。                               |
| Min/Max keys       | 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。 |
| Arrays             | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。                       |
| Timestamp          | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。                       |
| Object             | 用于内嵌文档。                                               |
| Null               | 用于创建空值。                                               |
| Symbol             | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
| Date               | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。 |
| Object ID          | 对象 ID。用于创建文档的 ID。                                 |
| Binary Data        | 二进制数据。用于存储二进制数据。                             |
| Code               | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。                 |
| Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。                         |

### 文档操作

#### 1. 插入

```shell
db.Collection.insertOne({"user":"zhang0"}) #插入单条
db.collection.insertMany([{},{}]) #插入多条
```

#### 2. 查询

```json
 [
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]
```

```shell
db.inventory.find() #查找所有 =SELECT * FROM inventory
db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )
```

- 条件查询

```shell
db.inventory.find( { status: "D" } ) # SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"
```

- in查询

```shell
db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )
# SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")
```

- AND

```shell
db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )
#SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" AND qty < 30
```

- OR

```shell
db.inventory.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )
# SELECT * FROM inventory WHERE status = "A" OR qty < 30
```

- 指定filed

等于1 标识查询。等于0 不显示。默认显示_id

```shell
db.inventory.find( { status: "A" }, { item: 1, status: 1 } )
# SELECT _id, item, status from inventory WHERE status = "A"
```

#### 3. 修改

- updateOne 更新单条记录

```shell
db.inventory.updateOne(
   { item: "paper" },
   {
     $set: { "size.uom": "cm", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)

# UPDATE inventory SET item = paper WHERE `size.uom` = 'cm' AND status = 'p' LIMIT 1
```

- updateMany更新多条

```shell
db.inventory.updateMany(
   { "qty": { $lt: 50 } },
   {
     $set: { "size.uom": "in", status: "P" },
     $currentDate: { lastModified: true }
   }
)
```

- repalce

```shell
db.inventory.replaceOne(
   { item: "paper" },
   { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 40 } ] }
)
```

#### 4. 删除

- deleteOne 删除单条

```shell
db.orders.deleteOne(
       { w : "majority", wtimeout : 100 }
   );
# DELETE FROM orders where w = "majority" AND  wtimeout = 100
```

- remove 删除整个文档

```shell
db.orders.remove() # DELETE FROM orders
```

#### 5. 创建索引

```shell
db.inventory.createIndex({"name":"username"})
```

`$text 	`查询运算符

```shell
db.stores.find( { $text: { $search: "java coffee shop" } } )
```

#### 5. 聚合操作

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 

-  aggregate() 方法

```shell
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])  
# select by_user, count(*) from mycol group by by_user
```

| `$sum`      | 计算总和。                                     | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| --------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| `$avg`      | 计算平均值                                     | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| `$min`      | 获取集合中所有文档对应值得最小值。             | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max      | 获取集合中所有文档对应值得最大值。             | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| `$push`     | 在结果文档中插入值到一个数组中。               | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first    | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。         | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| `$last`     | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据         | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |

 聚合框架中常用的几个操作：

- $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
- $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
- $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
- $sort：将输入文档排序后输出。
- $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档

```shell
db.articles.aggregate( [   
	{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },  
	{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }                  
	] );  
#$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
```

**聚合后排序操作**

```bash
db.getCollection('position').aggregate({
    "$group": {
        "_id": "$create_time",
        "count": {
            "$sum": 1
        }
    }
    
},{
        "$sort": {
            "_id": -1
        }
})
```

**起别名**

```bash
db.getCollection('position').aggregate({
    "$group": {
        "_id": "$create_time",
        "count": {
            "$sum": 1
        }
    }
    
},{
        "$sort": {
            "_id": -1
        }
    },{
        "$project": {
            "date": "$_id",
            "count": 1,
            "_id": 0
        }
    })
```





### 原子性和事务处理

在MongoDB中，一个写操作的原子性是基于单个文档的，即使写操作是在单个文档内部更改多个嵌套文档。 

当一个写操作修改了多个文档，每个文档的更新是具有原子性的，但是整个操作作为一个整体是不具有原子性的，并且与其他操作可能会有所交替。但是，您可以使用:update:[`](http://www.mongoing.com/docs/core/write-operations-atomicity.html#id1)$isolated`操作将多个文档单的写操作*隔离*成单个的写操作， 

> update:`$isolated`操作将使写操作在集合上获得一个排他锁，甚至对于文档级别的锁存储引擎比如WiredTiger也是这样处理的。这也就是说在执行:update:`$isolated`操作运行期间会导致WiredTiger单线程运行。