摘要：是的簡稱，是一個文檔對象的二進制編碼格式。有以下三個特點輕量級跨平臺效率高命名空間存儲對象到這一系列的數據庫名和名被稱為一個命名空間。

mongodb由C＋＋寫就，其名字來自humongous這個單詞的中間部分，從名字可見其野心所在就是海量數據的處理。關于它的一個最簡潔描述為：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋梁，集兩者的優勢于一身。

一個mongod服務可以有建立多個數據庫，每個數據庫可以有多張表，這里的表名叫collection，每個collection可以存放多個文檔（document），每個文檔都以BSON（binary json）的形式存放于硬盤中，因此可以存儲比較復雜的數據類型。它是以單文檔為單位存儲的，你可以任意給一個或一批文檔新增或刪除字段，而不會對其它文檔造成影響，這就是所謂的schema-free，這也是文檔型數據庫最主要的優點。跟一般的key-value數據庫不一樣的是，它的value中存儲了結構信息，所以你又可以像關系型數據庫那樣對某些域進行讀寫、統計等操作。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。Mongo還可以解決海量數據的查詢效率，根據官方文檔，當數據量達到50GB以上數據時，Mongo數據庫訪問速度是MySQL10 倍以上。

BSON是Binary JSON 的簡稱，是一個JSON文檔對象的二進制編碼格式。BSON同JSON一樣支持往其它文檔對象和數組中再插入文檔對象和數組，同時擴展了JSON的數據類型。如：BSON有Date類型和BinDate類型。
BSON被比作二進制的交換格式，如同Protocol Buffers，但BSON比它更“schema-less”，非常好的靈活性但空間占用稍微大一點。

BSON有以下三個特點：
1． 輕量級
2． 跨平臺
3． 效率高

命名空間
MongoDB存儲BSON對象到collections,這一系列的數據庫名和collection名被稱為一個命名空間。

索引
mongodb可以對某個字段建立索引，可以建立組合索引、唯一索引，也可以刪除索引，建立索引就意味著增加空間開銷。默認情況下每個表都會有一個唯一索引：_id，如果插入數據時沒有指定_id，服務會自動生成一個_id，為了充分利用已有索引，減少空間開銷，最好是自己指定一個unique的key為_id，通常用對象的ID比較合適，比如商品的ID。

shell操作數據庫：

超級用戶相關：

進入數據庫admin

use admin

增加或修改用戶密碼

db.addUser("name","pwd")

查看用戶列表

db.system.users.find()

用戶認證

db.auth("name","pwd")

刪除用戶

db.removeUser("name")

查看所有用戶

show users

查看所有數據庫

show dbs

查看所有的collection

show collections

查看各collection的狀態

db.printCollectionStats()

查看主從復制狀態

db.printReplicationInfo()

修復數據庫

db.repairDatabase()

設置記錄profiling，0=off 1=slow 2=all

db.setProfilingLevel(1)

查看profiling

show profile

拷貝數據庫

db.copyDatabase("mail_addr","mail_addr_tmp")

刪除collection

db.mail_addr.drop()

刪除當前的數據庫

db.dropDatabase()

增刪改

存儲嵌套的對象

db.foo.save({"name":"ysz","address":{"city":"beijing","post":100096},"phone":[138,139]})

存儲數組對象

db.user_addr.save({"Uid":"yushunzhi@sohu.com","Al":["test-1@sohu.com","test-2@sohu.com"]})

根據query條件修改，如果不存在則插入，允許修改多條記錄

db.foo.update({"yy":5},{"$set":{"xx":2}},upsert=true,multi=true)

刪除yy=5的記錄

db.foo.remove({"yy":5})

刪除所有的記錄

db.foo.remove()

索引

增加索引：1(ascending),-1(descending)

db.foo.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});

索引子對象

db.user_addr.ensureIndex({"Al.Em": 1})

查看索引信息

db.foo.getIndexes()

db.foo.getIndexKeys()

根據索引名刪除索引

db.user_addr.dropIndex("Al.Em_1")

查詢

查找所有

db.foo.find()

查找一條記錄

db.foo.findOne()

根據條件檢索10條記錄

db.foo.find({"msg":"Hello 1"}).limit(10)

sort排序

db.deliver_status.find({"From":"ixigua@sina.com"}).sort({"Dt",-1})

db.deliver_status.find().sort({"Ct":-1}).limit(1)

count操作

db.user_addr.count()

distinct操作,查詢指定列，去重復

db.foo.distinct("msg")

”>=”操作

db.foo.find({"timestamp": {"$gte" : 2}})

子對象的查找

db.foo.find({"address.city":"beijing"})

管理

查看collection數據的大小

db.deliver_status.dataSize()

查看colleciont狀態

db.deliver_status.stats()

查詢所有索引的大小

db.deliver_status.totalIndexSize()

advanced queries:高級查詢

條件操作符

gt:> lt : <

gte:>= lte: <=

ne:!=、<> in : in

nin:notin all: all

$not: 反匹配(1.3.3及以上版本)

db.users.find({name: {ne: "bruce"}, age: {gte: 18}});

db.users.find({creation_date:{gt:newDate(2010,0,1), lte:new Date(2010,11,31)});

db.users.find({age: {$in: [20,22,24,26]}});

db.users.find("this.age % 10 == 0");
或者
db.users.find({age : {$mod : [10, 0]}});

db.users.find({favorite_number : {$all : [6, 8]}});

可以查詢出

{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 8, 9 ] }
可以不查詢出{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }

db.users.find({name: {not: /^B.*/}});

db.users.find({age : {not: {$mod : [10, 0]}}});

選擇返回age和_id字段(_id字段總是會被返回)
db.users.find({}, {age:1});
db.users.find({}, {age:3});
db.users.find({}, {age:true});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1});
0為false, 非0為true

db.users.find({ name : "bruce" }, {age:1, address:1});

db.users.find({}, {age:0, address:false});
db.users.find({ name : "bruce" }, {age:0, address:false});

數組元素個數判斷
對于{name: "David", age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9 ] }記錄

db.users.find({favorite_number: {size: 3}});

db.users.find({favorite_number: {size: 2}});

exists判斷字段是否存在

查詢所有存在name字段的記錄
db.users.find({name: {exists: true}});

查詢所有不存在phone字段的記錄
db.users.find({phone: {$exists: false}});

type判斷字段類型

查詢所有name字段是字符類型的
db.users.find({name: {type: 2}});

查詢所有age字段是整型的
db.users.find({age: {$type: 16}});

對于字符字段，可以使用正則表達式

查詢以字母b或者B帶頭的所有記錄
db.users.find({name: /^b.*/i});

$elemMatch(1.3.1及以上版本)
為數組的字段中匹配其中某個元素

Javascript查詢和where查詢

查詢 age > 18 的記錄，以下查詢都一樣
db.users.find({age: {gt: 18}});
db.users.find({$where: "this.age > 18"});
db.users.find("this.age > 18");
f = function() {return this.age > 18} db.users.find(f);

排序sort()

db.users.find().sort({age: 1}); #以年齡升序asc

db.users.find().sort({age: -1}); #以年齡降序desc

限制返回記錄數量limit()

db.users.find().limit(5); #返回5條記錄

db.users.find().limit(3).forEach(function(user) {print("my age is " + user.age)}); #返回3條記錄并打印信息

my age is 18
my age is 19
my age is 20

限制返回記錄的開始點skip()

db.users.find().skip(3).limit(5);

查詢記錄條數count()
db.users.find().count();
db.users.find({age:18}).count();

db.users.find().skip(10).limit(5).count();

db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);

分組group()
假設test表只有以下一條數據

{ 
    domain: "www.mongodb.org" ,
    invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"} ,
    response_time: 0.05 ,
    http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" 
} 
            #使用group統計test表11月份的數據count:count(*)、        total_time:sum(response_time)、avg_time:total_time/count; 

db.test.group({ 
    cond: {"invoked_at.d": {gt:"2009?11", lt: "2009-12"}} ,
    key: {http_action: true},
    initial: {count: 0, total_time:0} ,
    reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } ,
    finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } 
} ); 

[{ 
    "http_action" : "GET /display/DOCS/Aggregation", 
    "count" : 1, 
    "total_time" : 0.05, 
    "avg_time" : 0.05 
}]