1.1 MongoDB简介
1、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. 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Ning",Address="Beijing")来实现更快的排序。
3. 你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 。
7. Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
8. 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。
9. 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。
10. GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
11. 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。
12. MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
2、MongoDB简介
1. MongoDB是一个文档型的NoSQL数据库，文档型---> BSON文档（json的二进制）
2. 保存数据：key-value
3. 一般不支持事务
3、MongoDB使用场景
1）更高的写入负载
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。
但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
2）高可用性
MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全的完成故障转移。
这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。
3）表结构不明确，且数据在不断变大
4、MongoDB应用举例
1. 比如豆瓣影评中有1000部电影，每部电影有1000个影评，每个影评有1000个评论，那么查询笛卡尔积是1000*1000*1000
2. 而使用MongoDB只需要存储1000条数据即可完成上述数据查询
1.2 MongoDB安装与配置
1、上传解压安装MongoDB
mkdir tools # 存放安装包
mkdir training # 存放安装目录
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-3.4.10.tgz -C ~/training/
vi ~/.bash_profile
MONGODB_HOME=/root/training/mongodb-linux-x86_64-enterprise-rhel70-3.4.10
export MONGODB_HOME PATH=$MONGODB_HOME/bin:$PATH
export PATH
.bash_profile
source ~/.bash_profile # 生效环境变量, 使在任何位置都可以使用MongoDB命令
安装MongoDB依赖rpm包
yum install -y net-snmp* # 安装net-snmp :
yum install -y cyrus* # 安装cyrus :
启动MongoDB
mkdir -p /data/db
mongod --dbpath /data/db # 指定MongoDB数据库文件存储路径（从3.2版本后，MongoDB的默认的数据引擎：wiredTiger）
mongod --dbpath /data/db1 --storageEngine=mmapv1 # 早期：内存映射，可以指定参数 --storageEngine=mmapv1
使用MongoDB Web的控制台：需要在启动MongoDB的时候，指定参数: --httpinterface
mongod --dbpath /data/db1 --storageEngine=mmapv1 --httpinterface
2、测试MongoDB shell
mongo # 进入mongo shell环境
show dbs # 查看所有db
use mydemo # 使用我们的数据库（如果没有这个数据库会自动创建）
db.test1.insert({id:1,"name":"Tom"}) # 在test1表中插入一条数据（如果没有这个表会自动创建）
1.3 MongoDB的体系结构
1、一个MongoDB Server：实例和多个数据库（1：N）
2、逻辑存储结构
数据库（database）、表（集合Collection）、记录（文档Document）
3、物理存储结构
1）--dbpath /data/db 指定数据库文件存储的位置
2）MongoDB的物理存储的文件
（*）命名空间文件： 后缀： .ns 大小 16M
（*）数据文件： 后缀：0,1,2,3****
大小： 0 ---> 16M
1 ---> 32M
2 ---> 64M
（*）日志文件：存储的位置可能不一样
（1）直接存储在操作系统
系统日志文件： 记录的是系统的启动信息、告警信息等等
journal日志文件：重做日志，即：redo日志，用于恢复
（2）存储在集合中（Collection）中
oplog： 复制操作的日志（只在：主从复制的功能）
慢查询的日志（需要单独配置）：一般在生产系统中：大于200毫秒的日志
注意：从3.2版本后，MongoDB的默认的数据引擎：wiredTiger
早期：内存映射，可以指定参数 --storageEngine=mmapv1
新版本：数据文件大小从：64M开始
1.4 使用mongo shell
1、启动mongo shell
mongo # 直接输入mongo即可进入mongo shell环境
mongo -u *** -p *** -host *** -port ***
参数:
--username 用户名
--password 密码
--host
--port
2、可以在mongo Shell使用外部的编辑器：vi
[root@linux-node2 db]# export EDITOR=vi # 定义环境变量 后需要重新进入mongo shell环境中
[root@linux-node2 db]# mongo
MongoDB Enterprise > function myFunction(){}
MongoDB Enterprise > edit myFunction # 修改myFunction函数
function myFunction(){print("hello word")}
MongoDB Enterprise > myFunction() # 运行myFunction() 函数
hello word
3、使用启动配置文件
vim ~/.mongorc.js
host=db.serverStatus().host;
cmdCount=1;
prompt=function(){
return db+"@"+host+" "+(cmdCount++) +">";
}
''' 此时的mongo shell就会显示 数据库名（test）主机名（linux-node2.example.com） 条数
test@linux-node2.example.com 1>
'''
4、mongo shell的基本操作
show dbs # 查看所有数据库
use mydemo1 # 使用数据库（如果没有当前数据库会自动创建）
show tables # 查看当前数据库所有表
show collections # 查看当前集合
1.5 MongoDB数据类型
注：mongo shell数据类型：字符串、整型、布尔值、浮点数、时间 ******
1、日期类型：date
使用不同方式来创建一个date
(*) Date():表示当前时间，插入的是一个字符串类型
(*) new Date():插入的是isodate类型，表示的是格林威治标准时间
(*) ISODate(): 类似new Date()
2、ObjectId:
当插入数据的时候，自动生成一个字段: _id ---> 相当于主键
ObjectId是一个12字节的BSON类型的字符串
3、表示数字的时候，注意的问题
NumberInt: 表示32位整数
NumberDecimal:支持34位小数
Double：如果没有指定数字类型默认是double
4、测试
db.test2.insertOne({ "_id" : 1, "val" : NumberDecimal( "9.99" ), "description" : "Decimal" })
db.test2.insertOne({ "_id" : 2, "val" : 9.99, "description" : "Double" })
db.test2.insertOne({ "_id" : 3, "val" : 10, "description" : "Double" })
db.test2.insertOne({ "_id" : 4, "val" : NumberLong(10), "description" : "Long" })
db.test2.insertOne({ "_id" : 5, "val" : NumberDecimal( "10.0" ), "description" : "Decimal" })
创建表中测试数据
1、查询表中所有数据
db.test2.find()
2、数字不指定数据类型时默认是double类型，所以只能查到一条
db.test2.find({"val":9.99})
{ "_id" : 2, "val" : 9.99, "description" : "Double" }
3、类型为NumberDecimal，值为9.99的数据
db.test2.find({"val":NumberDecimal("9.99")})
{ "_id" : 1, "val" : NumberDecimal("9.99"), "description" : "Decimal" }
4、对于整数10的匹配，将匹配所有的数据类型是10
db.test2.find({"val":10})
{ "_id" : 3, "val" : 10, "description" : "Double" }
{ "_id" : 4, "val" : NumberLong(10), "description" : "Long" }
{ "_id" : 5, "val" : NumberDecimal("10.0"), "description" : "Decimal" }
5、db.test2.find({"val":NumberDecimal("10")})
{ "_id" : 3, "val" : 10, "description" : "Double" }
{ "_id" : 4, "val" : NumberLong(10), "description" : "Long" }
{ "_id" : 5, "val" : NumberDecimal("10.0"), "description" : "Decimal" }
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