摘要：下安裝和配置安裝由于我正好有一個的服務器，所以順便來試試下安裝。下安裝其實也很簡單，使用對應的包管理器可以比較方便的安裝和啟動。首先需要安裝包，如果使用的話非常簡單，右鍵點擊項目，選擇管理安裝的包，然后搜索并安裝即可。

MongoDB是一個著名的NoSQL數據庫，顧名思義就是不使用SQL的數據庫，目前在很多場景都有使用。如果你不喜歡使用笨拙的各種SQL數據庫，可以嘗試使用一下MongoDB，會有不一樣的感受。本文就是一篇簡單的Windows下的安裝和使用教程。

首先，先到MongoDB官網下載頁下載社區版的服務器，由于這里是Windows系統，所以當然下載Windows版本的。注意我們要下載的是社區版，而不是導航條第一個的Atlas。如你所見，MongoDB官網是一個商業化的網站，Atlas正是它提供的一個商業版服務，可以讓我們連接到他們的服務器。

具體版本默認第一個就可以了，功能最全，帶有SSL支持。注意三個版本都是64位的，所以32位的操作系統無法運行。下載完成之后安裝即可，大約150M左右的安裝包，很快就可以安裝完畢。

對于我來說，我將其安裝到了D:Program FilesMongoDB。等到安裝完成，打開D:Program FilesMongoDBServer3.4in就會發現MongoDB的一系列程序，主要用到的就是mongo.exe（客戶端）和mongod.exe（服務端）。為了使用方便，最好把這個路徑添加到環境變量中，以后就可以直接在終端中使用這些命令了。首先要做的事情當然是啟動服務端。在終端直接執行mongod命令即可。

mongod

然后你就會發現如圖所示的錯誤。

當然具體錯誤圖里面說的很清楚了，沒有數據文件夾。默認Windows版本，會在你安裝盤符下尋找data/db文件夾作為數據文件夾，我的D盤上自然沒有，所以會出現錯誤。解決辦法很簡單，在命令上添加--dbpath參數即可。

mongod --dbpath d:	estmongodbdata

當然還可以使用配置文件。配置文件名字可以隨便起，但是格式必須是YAML格式的。例如我希望讓可執行文件目錄下的data文件夾作為數據文件夾，并且對于每個多帶帶的數據庫都有自己的目錄，就可以這么配置（別忘了創建對應文件夾）。關于配置文件的詳細文檔可以參考官方Configuration File Options。

storage:
  dbPath: data
  directoryPerDB: true

配置完成后，使用-f或者--config參數來指定配置文件。

mongod --config /etc/mongod.conf
mongod -f /etc/mongod.conf

這樣，MongoDB服務器就可以成功啟動了。

每次啟動都要輸入命令很麻煩，MongoDB提供了注冊為Windows服務的功能。本來一開始我是用的winsw來注冊服務的，然后發現MongoDB官方就帶了這個功能。所以來介紹一下。

其實很簡單，打開上面介紹的配置文件，然后添加下面一節內容，具體名稱自己修改。這里用戶名和密碼不是必須的。這里日志設置是必須的，不然會提示無法安裝Windows服務。

storage:
  dbPath: "D:Program FilesMongoDBServer3.4data"
  directoryPerDB: true
processManagement:
  windowsService:
    serviceName: MongoDB
    displayName: MongoDB
    description: MongoDB
    serviceUser: 
    servicePassword: 
systemLog:
  destination: file
  path: "D:Program FilesMongoDBServer3.4mongod.log"

然后在運行服務端的時候添加--install參數，而且這里的配置文件路徑必須使用絕對路徑。別忘了使用管理員權限的cmd或者Powershell來運行。

mongod -f "D:Program FilesMongoDBServer3.4config.yaml" --install

安裝之后的服務默認是開機自啟的，不過沒有啟動，所以還需要我們手動啟動。手動在服務中啟動，或者在管理員權限的Powershell中執行下面的命令。

Start-Service MongoDB

如果沒有修改端口號等配置的話，可以直接連接。

PS C:WINDOWSsystem32> mongo
MongoDB shell version v3.4.10
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
MongoDB server version: 3.4.10
Server has startup warnings:
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten]
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2017-11-20T04:48:38.134+0800 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2017-11-20T04:48:38.135+0800 I CONTROL  [initandlisten]
>

由于我正好有一個Dedicenter的服務器，所以順便來試試Linux下安裝。Linux下安裝其實也很簡單，使用對應的包管理器可以比較方便的安裝和啟動。例如我的服務器是CentOS 7的系統，所以使用yum包管理器來安裝軟件。下面的命令同時安裝了客戶端和服務器端。

$ sudo yum install mongodb-server mongodb

當然我安裝完了之后發現了一個問題，那就是CentOS自帶的MongoDB版本比較低，現在的版本是3.4，而自帶的版本是2.6.所以還是需要自己安裝最新版的。具體方法需要搜索。對于CentOS 來說，首先需要創建社區源的文件/etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo，內容如下。

[mongodb-org-3.4]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc

然后安裝mongodb-org軟件包，會包括客戶端、服務端、shell工具等四個軟件包。

$ sudo yum install mongodb-org

如果對應的系統還啟用了SELinux，那么還需要做一些額外工作，這些工作就需要查看官方文檔Install MongoDB Community Edition on Red Hat Enterprise or CentOS Linux了。我的服務器沒有SELinux功能，所以不需要這額外的步驟了。

Linux下，MongoDB的數據文件在/var/lib/mongo下，日志文件在/var/log/mongodb下，這些都不需要更改。如果有需要的話，別忘了設置對應的權限。

首先需要編輯一下配置文件/etc/mongod.conf。先來設置一下監聽IP，由于這是我的服務器，我希望可以在外網訪問數據庫，所以把IP這一行注釋掉，或者修改成0.0.0.0。其余配置按需求更改。

net:
  port: 27017
#  bindIp: 127.0.0.1  # Listen to local interface only, comment to listen on all interfaces.

然后啟動服務端。

sudo systemctl enable mongod
sudo systemctl start mongod

然后輸入mongo命令來連接。如果是連接其他主機的服務器，需要使用額外的參數。

mongo -host XXX.XX.XXX.XXX -port 27017

在前面我們一直都沒有設置用戶名和密碼，這可能導致安全問題，登錄客戶端的時候也同時給了警告。所以我們第一件事情就是設置用戶名和密碼。這部分可以參考官方文檔Enable Auth。

首先先以默認方式登錄，然后切換到管理員數據庫并新建管理員用戶。

use admin
db.createUser(
  {
    user: "admin",
    pwd: "12345678",
    roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
  }
)

然后在重啟服務端的時候同時添加--auth參數，或者在配置文件中設置。

security:
  authorization: enabled

服務器啟用驗證之后，客戶端在登錄的時候也需要驗證。可以在啟動的時候通過參數來驗證。

mongo --port 27017 -u "myUserAdmin" -p "abc123" --authenticationDatabase "admin"

或者先以無權限方式登錄，然后在進行驗證。

use admin
db.auth("myUserAdmin", "abc123" )

當然，實際情況中我們肯定不會使用管理員去登錄一般數據庫（實際上MongoDB也不允許，管理員只有創建用戶和角色的權限），所以還需要創建一個普通用戶進行訪問。在你使用的數據庫中創建一個用戶，并賦予合適的權限即可。登錄方式基本同上，只不過驗證數據庫改一下就行。

use test
db.createUser(
  {
    user: "myTester",
    pwd: "xyz123",
    roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
             { role: "read", db: "reporting" } ]
  }
)

當然，如果是開發和測試，建立一個萬能的管理員用戶更加省時。

use admin
db.createUser(
    {
      user: "superuser",
      pwd: "12345678",
      roles: [ "root" ]
    }
)

先來說說MongoDB的增刪查改。這一部分的官方文檔是MongoDB CRUD Operations，這一塊的文檔做的非常好，還配有Web控制臺可以連接到它的示例數據庫，所以我們可以一邊閱讀文檔一邊測試命令，非常方便。

首先先選定一個數據庫，如果該數據庫不存在，會創建這個數據庫。

use hello

先來看看插入操作，主要有以下兩個方法，分別用于一次性插入一個或多個數據。如果集合不存在，會首先創建這個集合。

db.collection.insertOne()")

db.collection.insertMany()")

下面是一個簡單的例子。插入的數據類似JSON格式。

> db.user.insertOne({id:1,name:"yitian",age:24})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5a12bc37f8fe60078d1a24fe")
}
> db.user.insertOne({id:2,name:"zhang3",age:25})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("5a12bc93f8fe60078d1a24ff")
}

如果要使用insertMany插入多個數據，需要使用[]來傳遞一個數組。這是官方文檔的例子。

db.inventory.insertMany([
   { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } },
   { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } },
   { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } }
])

首先準備一些示例數據。

db.inventory.insertMany([
   { 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" }
]);

如果要查詢所有數據，直接傳遞一個空對象。

db.inventory.find( {} )

如果用具體的條件來查詢，直接傳遞具體的鍵值對{ : , ... }即可。

db.inventory.find( { status: "D" } )

如果使用條件查詢的話，需要傳遞查詢屬性、運算符以及查詢條件{ : { : }, ... }。

# 查詢stauts是A或D的
db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )
# 查詢status是A，且qty小于30的
db.inventory.find( { status: "A", qty: { $lt: 30 } } )
# 查詢status是A或qyt小于30的
db.inventory.find( { $or: [ { status: "A" }, { qty: { $lt: 30 } } ] } )
# 更復雜的查詢
db.inventory.find( {
     status: "A",
     $or: [ { qty: { $lt: 30 } }, { item: /^p/ } ]
} )

更新操作主要使用以下三個函數，用于更新一個、多個或者替換數據。就是切面介紹的查詢條件，其余的將在下面介紹。

db.collection.updateOne(, , )

db.collection.updateMany(, , )

db.collection.replaceOne(, , )

先來看看更新一個數據，需要用到$set操作符，用來設置新屬性。$currentDate操作符用于設置最后修改時間，如果lastModified屬性不存在，就會添加這個屬性并設置為當前時間。

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

類似的，是更新多條數據。

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

最后是替換數據。

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

最后來說說。目前這個選項只有一個upsert : true，如果設置為true，那么如果沒有查詢到相應的數據，會將更新的數據作為新數據插入到數據庫中。

刪除數據相對來說很簡單，語法和前面基本類似。所以直接來看李子壩。

首先是刪除所有數據。

db.inventory.deleteMany({})

刪除符合條件的所有數據。

db.inventory.deleteMany({ status : "A" })

刪除單條數據。

db.inventory.deleteOne( { status: "D" } )

官方文檔MongoDB CRUD Operations做的很不錯的一點就是包含了多種語言的范例，基本上支持了現在所有的主流語言。

官方推薦使用PyMongo庫來操作MongoDB。首先需要安裝。文檔可以參考PyMongo 3.5.1 Documentation。

pip install PyMongo

簡單的增刪查改例子如下。

from  pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

# 連接數據庫
client = MongoClient("localhost", 27017)

# 選擇數據庫
db = client["hello"]

# 獲取集合
user = db.user

# 插入數據
user.insert_one({"_id": 1, "name": "yitian", "age": 24})
user.insert_one({"_id": 2, "name": "zhang3", "age": 25})
user.insert_one({"_id": 3, "name": "li4", "age": 26})

# 更新數據
user.update_one({"_id": 1}, {"$set": {"name": "易天"}})
user.update_many({}, {"$inc": {"age": 1}})

# 查詢數據
yitian = user.find_one({"name": "yitian"})
yitian = user.find_one({"_id": 1})
pprint(yitian)

print("------所有數據--------")
for u in user.find():
    pprint(u)

print("------年齡大于25的--------")
for u in user.find({"age": {"$gt": 25}}):
    pprint(u)

# 刪除所有數據
user.remove({})

C#和Kotlin是我最喜歡的兩門語言。所以順便來看看如何用C#訪問MongoDB。對應的官網文檔是MongoDB .NET Driver。

首先需要安裝NuGet包，如果使用Visual Studio的話非常簡單，右鍵點擊項目，選擇管理安裝的NuGet包，然后搜索并安裝MongoDB即可。下面是個簡單的例子。

        public static void Sample()
        {
            var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017");
            var db = client.GetDatabase("hello");
            var user = db.GetCollection("user");
            user.InsertOne(new BsonDocument
            {
                {
                    "name", "yitian"
                },
                {
                    "_id", 1
                },
                {
                    "age", 25
                }
            });
            user.InsertOne(new BsonDocument
            {
                {
                    "name", "li4"
                },
                {
                    "_id", 3
                },
                {
                    "age", 24
                }
            });

            Console.WriteLine("查詢單條數據");
            var filter = Builders.Filter.Eq("_id", 1);
            Console.WriteLine(
                user.Find(filter).First()
            );
            Console.WriteLine("更新用戶姓名");
            user.FindOneAndUpdate(filter, Builders.Update.Set("name", "易天"));

            Console.WriteLine("條件查詢大于25的");
            filter = Builders.Filter.Gte("age", 25);
            user.Find(filter).ToList().ForEach(e => Console.WriteLine(e));

            Console.WriteLine("所有數據");
            user.Find(new BsonDocument()).ToList().ForEach(e => Console.WriteLine(e));

            user.DeleteMany(new BsonDocument());
        }

最后來介紹一下幾個圖形客戶端，方便我們對數據進行可視化處理。

第一個就是MongoDB官方的圖形客戶端Compass，用起來還可以。

第二個叫MongoBooster，是一個MongoDB的IDE，智能提示和補全比較方便，同時支持流式API方便查詢。

第三個是Robo 3T，原名叫做Robomongo，是一個輕量級圖形客戶端。如果希望更多功能，還可以下載使用Studio 3T，一個智能IDE。

最后說一下我對MongoDB的感受。它是一個比較輕量級的NoSQL數據庫，存儲序列化的數據很合適，但是多表查詢功能比較弱，要想做到SQL數據庫那種復雜的多表查詢比較困難。但是如果是個人小項目的話，還是非常推薦使用的，用起來心理作用上比SQL數據庫的逼格還是要高一些的。