一、MongoDB相关概念

1.1 业务应用场景

传统的关系型数据库(如MySQL)。在数作的"三高"需求以及应对Web.0的网站需求面前，显得力不从心。
解释：三高“需求：
·High performance-高并发
·Huge Storage-海量数据
·High Scalability&&High Availability-高扩展性和高可用性的需求

1.1.1 而MongoDB可应对“三高"需求·

具体的应用场景：
1）社交场景，使MongoDB存存用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现跗近的人、地点等功能。
2〕游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、高效率存储和访问。
3〕物流场景。使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
4〕物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，对这些信息讲行多维度的分析·
5）视频直播，使用MongoDB存用户信息、点赞互动信息等。

使用MongoDB共同特点：

1.数据量大
2.写入操作频繁
3.价值较低的数据，对事务性要求不高

1.1.2 什么时候选择MongoDB？

在架构选型上，除了上述的三个特点外，如果你还犹是否要选择它？可以考虑以下的一些问题：
应用不需要事务及复杂join支持
新应用，需求会变，数据模型无法确定。想快速迭代开发
应需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）
应用需要TB至PB级别数存储
应甲发展迅速，需要能快速水平扩展
应甲要求存的数庭不丢失
应需要的99％高可用
应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合，可以考虑MongoDB,2个及以上符合，选怿MongoDB绝不会后悔．

1.1.3 如果用mysql?

相对于mysql，MongoDB可以耕地的成本解决问题(包括学习，开发，运维等成本)

1.1.4MongoDB的特点

1.高性能：索引支持更快的查询，减少了数据库系统上的IO活动
2.高可用性：复制工具成为副本集，它可提供自动故障转移和数据冗余
3.高扩展性：水平扩展性
4.丰富的查询支持：支持读写，数据聚合，文本搜索和地理空间查询
5.其他特点：如无模式(动态模式)、灵活的文档模型

二、MongoDB简介

 MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库。当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是nosql(非关系性)数据库产品中的一种。是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
它支持的数结构非常松散，是一种类似于JSON的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数庭类型，又相当的灵活．
MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对(field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了便用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组

三、体系结构

Mysql和MongoDB对比

3.1 数据模型

MongoDB的小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以 BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。BSON和JSON一样，支持 内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。 BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可 以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中，除了基本的JSON类型：string,integer,boolean,double,null,array和object，mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括 date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型，查看你的驱动的文档来获取详 细信息。

BSON数据类型参考列表：

四、官网下载

https://www.mongodb.com/download-center/community

据上图所示下zip包。
提示：版朩的选择:
MongoDB的版本命名规范如：x.y.z
y为奇数时表示当前版朩为开发版：1.5.2、4.1.13
y为偶数时表示当前版朩为稳定版，如：1.6.3、4.0.10
z是修正板本号，数字越大越好。

五、启动方式

5.1 命令启动

第一步：在bin的同级目录新建data目录，在data目录中新建db子目录。作为存放数据库文件的位置
第二步：cmd进入bin目录中，敲：mongod --dbpath=..\data\db  出现以下图代表成功

5.2 制作系统服务

前提准备：
	(1):log\mongod.log建立存日志的文件
	(2):E:\mongodb\data\db 建立存数据的文件夹
	(3):把bin目录配置为环境变量，敲mongo命令登录连接

将启动命令，制作为系统服务(开机自启)：	
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath E:\mongodb\log\mongod.log --logappend --dbpath E:\mongodb\data\db --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install

5.3 配置文件启动

第一步：在bin的同级目录新建conf目录，在data目录中新建mongod.cfg文件
第二步：在mongod.conf中写：dbPath是上面新建存放数据库文件的位置
	storage:
  		dbPath: E:\mongodb\data\db
第三步：启动方式(cmd当前在bin目录下)
	mongod -f ..\conf\mongod.cfg
		或
	mongod --config "E:\mongodb\conf\mongod.cfg"

详细配置项内容可以参考官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/reference/con?guration-options/

【注意】
1）配置文件中如果使用双引号，比如路径地址，自动会将双引号的内容转义。如果不转义，则会报错：

error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d

解决：
a. 对 \ 换成 / 或 \
b. 如果路径中没有空格，则无需加引号。 2）配置文件中不能以Tab分割字段
mongod --dbpath=..\data\db
storage: #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows. dbPath: D:\02_Server\DBServer\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1\data

error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d
解决：
将其转换成空格。
更多参数配置：

systemLog: ? 
	destination: file ? 
	#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information ? 
	path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log" ? 			logAppend: true storage: ? 
	journal: ? ?  
		enabled: true ? #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db". ? 
	dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data" net: ? 
	#bindIp: 127.0.0.1 ? 
	port: 27017 
setParameter: ? 
	enableLocalhostAuthBypass: false

5.4 Linux系统中的安装启动和连接

步骤如下：
（1）先到官网下载压缩包 mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz 。
（2）上传压缩包到Linux中，解压到当前目录：

tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz

（3）移动解压后的文件夹到指定的目录中：

mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb

（4）新建几个目录，分别用来存储数据和日志：

#数据存储目录 
mkdir -p /mongodb/single/data/db 
#日志存储目录 
mkdir -p /mongodb/single/log

（5）新建并修改配置文件

vi /mongodb/single/mongod.conf

配置文件的内容如下：

systemLog: ? 
	#MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件 ? 
	# #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information ? 
	destination: file ? 
	#mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径 ? 
	path: "/mongodb/single/log/mongod.log" ? 
	#当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。  ? 
	logAppend: true 
storage: ? 
	#mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。 ? 
	##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db". ? 		dbPath: "/mongodb/single/data/db" ? 
	journal: ? ? ?
		#启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。 ? ?  
		enabled: true 
processManagement: ? 
	#启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。 ? 
	fork: true 
net: ? 
	#服务实例绑定的IP，默认是localhost ? 
	bindIp: localhost,192.168.0.2
	#bindIp ? 
	#绑定的端口，默认是27017 ? 
	port: 27017

（6）启动MongoDB服务

[root@bobohost single]# /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf 
about to fork child process, waiting until server is ready for connections. 
forked process: 90384 
child process started successfully, parent exiting

注意：
如果启动后不是 successfully ，则是启动失败了。原因基本上就是配置文件有问题。

通过进程来查看服务是否启动了:

[root@bobohost single]# ps -ef |grep mongod 
root ? ? ?90384 ? ? ?1 ?0 8月26 ? ? ? ? 00:02:13 /usr/local/mongdb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

（7）分别使用mongo命令和compass工具来连接测试

提示：如果远程连接不上，需要配置防火墙放行，或直接关闭linux防火墙

#查看防火墙状态 
systemctl status firewalld 
#临时关闭防火墙 systemctl stop firewalld 
#开机禁止启动防火墙 
systemctl disable firewalld

（8）停止关闭服务

停止服务的方式有两种：快速关闭和标准关闭，下面依次说明：
（一）快速关闭方法（快速，简单，数据可能会出错）
目标：通过系统的kill命令直接杀死进程：
杀完要检查一下，避免有的没有杀掉

#通过进程编号关闭节点 
kill -2 54410 

【补充】
如果一旦是因为数据损坏，则需要进行如下操作（了解）：
1）删除lock文件：

rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock

2）修复数据：

/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/mongodb/single/data/db

（二）标准的关闭方法（数据不容易出错，但麻烦）：

目标：通过mongo客户端中的shutdownServer命令来关闭服务
主要的操作步骤参考如下：

 //客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。 
 mongo --port 27017 
 //#切换到admin库 
 use admin 
 //关闭服务 
 db.shutdownServer()

六、Xshell链接(Mongo命令)

1.本地连接：在bin目录中敲mongo。(或者把bin目录做成环境变量)
2.或者  mongo --host=127.0.0.1 --port=27017

七、Compass-图形化界面客户

到MongoDB官网下载MongoDB Compass，

地址：https://www.mongodb.com/download-center/v2/compass?initial=true
如果是下载安装版，则按照步骤安装；如果是下载加压缩版，直接解压，执行里面的 MongoDBCompassCommunity.exe 文件即可。

八、常用基础命令

8.1 案例需求

存放文章评论的数据存放到MongoDB中，数据结构参考如下：

数据库：articledb

8.2 数据库操作

8.2.1 选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式

use 数据库名称

如果如据库不存在则自动创建，例如：

use test   # 没有就创建，有就切换

查看有权限查看的所有的数据库命令

show dbs
或
show databases

注意：在MongoDB中，集台只有在内容插入后才会创建！就是说，创建集合(数据表)后，必须要再插入一个文档(记录)，集合才会真正的创建

8.2.2 查看当前正在使用的数据库命令

db

MongoDB中默认的数据库为test,如果你没有选择数据库，集合将存放再test数据库中

8.2.3 默认自带的三个库作用

admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特 定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。 
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合 
con?g: 当Mongo用于分片设置时，con?g数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息

8.2.4 数据库的删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下：

db.dropDatabase()  # 删除当前所在的库

8.3 集合操作

集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。

8.3.1 集合的命名规范：

1.集合名不能是空字符串""。 
2.集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。 
3.集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。 
4.用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除 非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。 

8.3.2 集合的显示创建(了解)

基本语法格式：

db.createCollection(name)    # name: 要创建的集合名称

eg:创建集合index
	db.createCollection("index")

查看当前库中的表：show tables命令

show collections 
或 
show tables

8.3.3 集合的隐士创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合

提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

8.3.4 集合的删除

集合删除语法格式如下：

db.collection.drop()
或
db.集合名.drop()

返回值
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false

8.4 文档的基本操作

文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式

8.4.1 文档键命名规范

1)键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。 
2)"."点和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。 
3）以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

8.4.2 文档的插入

（1）单个文档插入

使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：insert

db.collection.insert( ? 
	<document or array of documents>, ? 
	{ ? ? 
	writeConcern: <document>, ? ? 
	ordered: <boolean> ? 
	} 
)


#解释：
	collection：代表集合名称，如果没有集合就会隐士创建

参数：

演示：

要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert(
{"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null}
)

提示：

1）comment集合如果不存在，则会隐式创建 
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

执行后，如下，说明插入一个数据成功了。

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

（2）批量插入

语法：insertMany

db.collection.insertMany( ? 
	[ <document 1> , <document 2>, ... ], ? 
	{ ? ? ?
		writeConcern: <document>, ? ? ?
		ordered: <boolean> ? 
	} 
)

参数：

演示：

批量插入多条文章评论：

db.comment.insertMany([ ?  

{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-0805T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, ?  							  	

{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},				    

{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, ?  

{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, ?  

{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-0806T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ? ? 
	])；

提示：

插入时指定了 _id ，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如以下（了解）：

try { 
db.comment.insertMany([ ?  
{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-0805T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, ?

{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, ? 

{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, ?  

{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, ?  

{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-0806T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ? ? 
]); ? ? 
} catch (e) { ? 
print (e); 
}
 

8.4.3 文档的基本查询

查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(<query>, [projection])

参数：

演示：

（1）查询所有

db.comment.find() 
或 
db.comment.find({})

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段， MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。 如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。

（2）条件查询

比如我想查询userid为1003的记录

db.comment.find({userid:‘1003‘})

如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用?ndOne命令来实现，语法和?nd一样

如：查询用户编号是1003的记录，但只多返回符合条件的第一条记录：

db.comment.findOne({userid:‘1003‘})

（3）投影查询

如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。

1:显示

0：不显示

如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :

>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1}) 
{ "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" } 
{ "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }

默认 _id 会显示。

如：查询结果只显示 、userid、nickname ，不显示 _id ：

>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0}) 
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" } 
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }

再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :

>db.comment.find({},{userid:1,nickname:1,content:1})

8.4.4 文档的更新

更新文档的语法：

db.collection.update(query, update, options) 
//或 
db.collection.update( ? 
<query>, ? 
<update>, ? 
    { ? ? 
        upsert: <boolean>, ? ? 
        multi: <boolean>, ? ? 
        writeConcern: <document>, ? ? 
        collation: <document>, ? ? 
        arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ], ? ? 
        hint: ?<document|string> ? ? ? ?// Available starting in MongoDB 4.2 ? 
    } 
)

（1）覆盖修改

如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见

（2）局部修改

$set:

为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

（3）批量修改

{multi:true}

更新所有用户为 1003 的用户的昵称为 凯撒大帝

//默认只修改第一条数据 
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}}) 
//修改所有符合条件的数据 
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录

（4）列值增长的修改

如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。
需求：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

8.4.5 删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.comment.remove({})

如果删除_id=1的记录，输入以下语句

db.comment.remove({_id:"1"})

8.5 文档的分页查询

8.5.1 统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下

db.collection.count(query, options)

参数：

query：查询选择条件
options：可选。用于修改计数的额外选项

演示：

（1）统计所有记录

统计comment集合的所有的记录数：

db.comment.count()

（2）按条件统计记录数

例如：统计userid为1003的记录条数

db.comment.count({userid:"1003"})

提示：
默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数

8.5.2 分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。

基本语法如下所示

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

（1）limit限制查询条数

如果你想返回指定条数的记录，可以在?nd方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：

db.comment.find().limit(3)  # 查询前3条记录

（2）skip跳过条数

skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0

db.comment.find().skip(3)  # 跳过前3条

（3）分页查询

每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据

//第一页 db.comment.find().skip(0).limit(2) 
//第二页 db.comment.find().skip(2).limit(2) 
//第三页 db.comment.find().skip(4).limit(2)

8.5.3 排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用 于降序排列。

语法如下：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) 
或 
db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如：
对userid降序排列，并对访问量进行升序排列

db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})

提示：
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

8.6 文档的更多查询

8.6.1 正则复杂查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

db.collection.find({field:/正则表达式/}) 
或 
db.集合.find({字段:/正则表达式/})

提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法

例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：

db.comment.find({content:/开水/})

如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：

db.comment.find({content:/^专家/})

8.6.2 比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({?"field"?:?{?$gt:?value?}})?//?大于:?field?>?value db.集合名称.find({?"field"?:?{?$lt:?value?}})?//?小于:?field?<?value db.集合名称.find({?"field"?:?{?$gte:?value?}})?//?大于等于:?field?>=?value db.集合名称.find({?"field"?:?{?$lte:?value?}})?//?小于等于:?field?<=?value db.集合名称.find({?"field"?:?{?$ne:?value?}})?//?不等于:?field?!=?value

示例：查询评论点赞数量大于700的记录

db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

8.6.3 包含查询

包含使用$in操作符。 示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

不包含使用$nin操作符。 示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档

db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

8.6.4 条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相 当于SQL的and） 格式为：

$and:[?{??},{??},{?}?]

示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用 操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同 格式为

$or:[?{??},{??},{???}?]

示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录

db.comment.find({$or:[?{userid:"1003"}?,{likenum:{$lt:1000}?}]})

8.7 常用命令小结

选择切换数据库：use 库名
插入数据：db.comment.insert({bson数据}) 
查询所有数据：db.comment.find(); 
条件查询数据：db.comment.find({条件}) 
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件}) 
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数) 
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数) 
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据}) 
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}}) 
删除数据：db.comment.remove({条件}) 
统计查询：db.comment.count({条件}) 
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/}) 
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}}) 
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}}) 
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})
 

九、索引

.1 索引概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句 匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非 常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排 序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。

官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/
了解：
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

9.2 索引的类型

9.2.1 单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。 对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

9.2.2 复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后 在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

9.2.3 其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面 几何的二维球面索引。

9.3 索引管理操作

9.3.1 索引的查看

db.集合名.getIndexes()


[
        {
                "v" : 2,        # mongodb引擎的版本号(不用管)
                "key" : {
                        "_id" : 1       # 默认主键
                },
                "name" : "_id_",         # 索引名称
                "ns" : "jeff.comment"    # 索引的位置
        }
]

9.3.2 创建索引

db.集合名.createIndex(keys, options)

参数：
keys：包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请 指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中1 为指定按升序创建索引，如果你 想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空 间和哈希索引。
options：可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息，请参见选项详情列表。

options（更多选项）列表：

提示：
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法， ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

演示：

（1）创建单字段索引

对 userid 字段建立索引

db.comment.createIndex({userid:1})   # 升序

# 查看一下索引
db.comment.getIndexes()

（2）创建符合索引

对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})

# 查看一下索引
db.comment.getIndexes()

9.3.3 删除索引

（1）指定索引删除

db.集合名.dropIndex(索引)
eg:
db.comment.dropIndex({userid:1})  # 删除{userid:1}索引

（2）删除所有索引

_id索引永远不会被删除

db.集合名.dropIndexes()
eg:
db.comment.dropIndexes()   # 删除comment集合的所有索引

9.4 索引的使用

9.4.1 执行计划

分析查询性能 通常使用执行计划来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是 否基于索引查询等。

那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。

db.集合名.find(query,options).explain(options)
eg:
db.comment.find({userid:"1003"}).explain()   # 查看根据userid查询数据的情况

"stage" : "COLLSCAN",   # 全局扫描

"stage" : "FETCH"，   # 抓取

（1）没有索引的情况

（2）有索引的情况

9.4.2 覆盖查询

一篇文章解决MongoDB的所有问题