/usr/bin/ 
  mongosniff      mongodb监测工具，作用类似于 tcpdump
  mongodump       MongoDB数据备份工具
  mongoimport     Mongodb数据导入工具
  mongoexport     Mongodb数据导出工具
  bsondump        将 bson 格式的文件转储为 json 格式的数据
  mongoperf 
  mongorestore    MongoDB数据恢复工具
  mongod          MongoDB服务启动工具
  mongostat       mongodb自带的状态检测工具
  mongofiles      GridFS 管理工具，可实现二制文件的存取
  mongooplog   
  mongotop        跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据
  mongos          分片路由，如果使用了 sharding 功能，则应用程序连接的是 mongos 而不是 mongod
  mongo           客户端命令行工具，其实也是一个 js 解释器，支持 js 语法

systemLog:
  destination: file                     # 目的地
  logAppend: true                       # 使用追加模式
  path: /var/log/mongodb/mongod.log     # 使用该配置文件启动时的配置文件位置

storage:
  dbPath: /var/lib/mongo                # 数据的储存路径
  journal:
    enabled: true

# 如何运行该进程，及其pid文件
processManagement:
  fork: true  # 运行在后台的守护进程
  pidFilePath: /var/run/mongodb/mongod.pid  # pid文件位置location of pidfile
  timeZoneInfo: /usr/share/zoneinfo

# 网络接口配置
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0

$ monood --fork --logpath /var/log/mongod/mongo.log

$ mongod --config /etc/mongod .conf

{ "_id" : ObjectId("5e4572707546cca214b48806"), 
  "title" : "MongoDB 教程", 
  "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
  "by" : "w3cschool",
  "url" : "http://www.w3cschool.cn",
  "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ],
  "likes" : 100 
}

show dbs            显示所有数据库，默认存在admin, local, config库
db                  显示当前库，默认为test，但是没有数据数据，show dbs看不到该库
use <db_name>            使用（没有则创建）指定库

db.dropDatabase()   删除当前库

# 一条数据
docdata = ({
  name : "tom",
  age : 20,
  addr : "shanghai",
  language : ["python", "java", "" ]
})

插入数据（insert(), save()）
db.users.insert(docdata)           在库下新建了一个users的collection用于存放每一条文档数据

更新数据（update()）
db.<collection_name>.update( criteria, objNew, upsert, multi )
    criteria: 查询条件，一个字典，例如 {_id:100}
    objNew  : 需要更新的数据，一个字典 {name:"peter", age:28}
    upsert  : 为True没有查到则插入，false则不插入
    mutil   : 默认只会更改查询的第一条，为True则全部更新
    
db.users.update({name:"tom"}, {name:"peter", age:28}, True, false)

删除（remove）
db.collection.remove(       # 语法
   <query>,                 # {} ，查询条件
   {
     justOne: <boolean>,    # bool 一条或全部删除
     writeConcern: <document>
   }
)
db.users.remove({}, 1)      # 删除所有数据 

db.users.find()           # 查看users集合中的全部文档信息
db.users.find().pretty()  # 将查询后的信息进行格式化输出

and
db.users.find({name:"tom", age:20})    # name和age同时满足的and关系

or
db.users.find({$or:[{k1:v1}, {k2:v2}]})   # 列表中k1和k2为两个条件，并声明为or关系 

not
db.users.find({$not:[{k1:v1}, {k2:v2}]})

exist
db.users.find({addr:{$exist:true}})       # 存在addr的

type
db.users.find({age:{$type:16}})           # age的类型为编号为16的类型

limit 和 skip

db.users.find({age:{$lt:40}})          # 这是返回全部数据
        .limit(5).skip(10)             # 跳过10条只显示接下来的5条

sort：使用 1 和 -1 来指定排序的方式
db.users.find().sort({age:1})   # 按照age升序

db.users.aggregate([$group: {_id: "$name", count_num:{$sum:1}}]) 
# 按照name分组并作为结果文档的_id字段，值为该文档的name字段值，count_num字段值由与1进行sum得出

import pymongo

# 连接获得客户端对象，以下两种连接方式均可
# client = pymongo.MongoClient(host="192.168.236.100", port=27071)
client = pymongo.MongoClient("mongodb://192.168.236.100:27071")

# 通过指定的name获取一个database对象，没有则创建
    # db = client.db_name
db = client["db_name"]

# 通过指定的name获得一个collection对象，没有则创建
    # col = db.colection_name
col = db["collection_name"]

collection.py           # 主要包含Collection类对象信息
command_cursor.py       # cursor类的基类定义信息，cursor对象用于返回多个结果时用于封装的容器对象，
common.py               # 基类定义  
cursor.py               # 主要包含Cursor对象，继承了基类
database.py             # 主要包含database类对象信息
mongo_client.py         # 客户端类对象
mongo_replica_set_client.py   # 用于副本集，
monitor.py              # 监控相关
pool.py                 # 连接池相关信息
results.py              # 查询，插入操作等执行后的结果对象，可以从结果获取相关信息
server.py               # server对象
......

col = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017")["db_name"]["collection_name"]

# 插入
col.insert_one({})              # 插入一条，数据为字典,返回一个Result对象，可以获取id值
col.insert_many([{}, {} ...])   # 插入一组数据

# 查询
res_many = col.find({"name":"tom"}, (name, age))   # 返回多条条件name=tom的数据，且数据只返回name和age两个字段信息
for r in res_many:      # 查询的所有的数据集，一个cursor对象，遍历直接得到每一条数据
    print(r)            # 为字典类型，可直接使用

res = col.find_one({}, {name:False, age:0})   # 返回匹配的第一条，除了name，age字段其他都要。返回字典
res = col.find_one({"$gt"{"age":20}})         # 大于20得

# 排序
col.find().sort([("name",pymongo.DESENDING), ("age",ASCENDING)])   # name降序, age升序

# 统计条数
col.find().count()

# 分页
col.find().skip(5).limit(10)

# 更新一条
col.update_one({"name":"tom"},{"$inc":{"age":5}})  # 查询第一个tom，将其年龄增加5
col.update_many("addr":"shanghai", {"$set":{"selery":5000}})   # 更新所有地址为shanghai的selery信息，没有新增 

# 替换
col.replace_one({"name":"tom"},{"name":"tom","age":20})   # 替换匹配到的该条文档的信息，除_id全部替换 

# 删除
col.delete_one({"name":"tom"})    # 删除匹配的第一条
col.delete_many({"name":"tom"})   # 删除多条
col。delete_many()                # 删除所有