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Mongo学习记录

Mongo学习记录-LMLPHP

引子

最近做项目利用mongo记录的日志做数据统计。着了非关系型数据库的迷，于是乎买了本《MongoDB实战》学习了一番。记录一下学习笔记，共享之。

准备

我在自己的Linux服务器上装了最新版的Mongo。记录一下安装链接还有一个遇到的问题。

Linux安装mongo https://blog.51cto.com/13641879/2141129

我想看数据库状态的时候遇到了一个权限问题

> db.serverStatus()

{

	"ok" : 0,

	"errmsg" : "not authorized on admin to execute command { serverStatus: 1.0, lsid: { id: UUID(\"bbda7ede-9e92-492b-ae2f-f0f641fba261\") }, $db: \"admin\" }",

	"code" : 13,

	"codeName" : "Unauthorized"

}

解决方法：https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10479105.html

如果看了上面那个解决方法，我们再次进入mongo shell模式（以admin）需要输入一下命令：

mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'

基础概念

databasedatabase数据库
tablecollection集合
rowdocument文档
columnfield域

Mongo储存数据都是以BSON格式的，类似于JSON，如下：

{

	"_id": ObjectId("5d399bb2b52d6dc8a4ff6b42"),

	"name": "pjjlt"

}

如果不指定主键，会默认生成一个_id（长度一共12字节），生成规则：4个字节的时间戳+3个字节的机器Id+2个字节的进程Id+3个字节的随机数

Mongo操作

基础操作

> show dbs #查看所有数据库和使用情况

admin   0.000GB

config  0.000GB

local   0.000GB

> use pjjlt #切换到pjjlt库，发现没有创建之

switched to db pjjlt

> db #查看当前在操作哪个数据库

pjjlt

> db.myCollection.insert({"name":"pjjlt"}) #在pjjlt库的myCollection集合(没有此集合，创建之)插入一条数据

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> show collections #查看本库(pjjlt)下所有集合

myCollection

> db.myCollection.find() #查询某集合数据

{ "_id" : ObjectId("5d399bb2b52d6dc8a4ff6b42"), "name" : "pjjlt" }

#篇幅原因，不演示下面操作了，直接说解释

>db.myCollection.drop() #删除某集合

>db.dropDatabase() #删除某数据库

>db.serverStatus() #查看服务器状态信息（查看引擎就在这边看，可以看到mongo4的默认引擎已经是wiredtiger了）

>db.stats() #当前数据库下简单信息 可以查看本库下有多少集合

>db.myCollection.stats() #查看某集合的基础信息

>db.runCommand() #可以执行某个function()方法

>db.help() #查看数据库层面所有操作

>db.myCollection.help() #查看集合层面所有操作

>db.listCommands() #列举数据库所有命令

数据插入

数据插入，可分为insert和save方法。具体所有方法，可以先输入一段代码，再按两下tab键查看。

#两下TAB键，看下有以下方法。insert可以实现后面两个方法的功能，即插入一条或多条

> db.myCollection.insert

db.myCollection.insert(      db.myCollection.insertMany(  db.myCollection.insertOne(

#插入一条记录

> db.myCollection.insert({"name":"haha"})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

#插入多条记录，输出的信息会更加详细

> db.myCollection.insert([{"name":"hehe"},{"name":"heihei"}])

BulkWriteResult({

	"writeErrors" : [ ],

	"writeConcernErrors" : [ ],

	"nInserted" : 2,

	"nUpserted" : 0,

	"nMatched" : 0,

	"nModified" : 0,

	"nRemoved" : 0,

	"upserted" : [ ]

})

#看下myCollection集合下有多少数据

> db.myCollection.count()

4

#再看下内容，_id是自动生成的主键。

> db.myCollection.find()

{ "_id" : ObjectId("5d399bb2b52d6dc8a4ff6b42"), "name" : "pjjlt" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6bafd40e94efd747de7b"), "name" : "haha" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7c"), "name" : "hehe" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7d"), "name" : "heihei" }

#看一下save的插入功能，save可以指定_id

#如果有_id存在则更新，没有就是插入，功能类似insert

> db.myCollection.save({"name":"save0"})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.myCollection.save([{"name":"save1"},{"name":"save2"}])

BulkWriteResult({

	"writeErrors" : [ ],

	"writeConcernErrors" : [ ],

	"nInserted" : 2,

	"nUpserted" : 0,

	"nMatched" : 0,

	"nModified" : 0,

	"nRemoved" : 0,

	"upserted" : [ ]

})

> db.myCollection.find()

{ "_id" : ObjectId("5d399bb2b52d6dc8a4ff6b42"), "name" : "pjjlt" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6bafd40e94efd747de7b"), "name" : "haha" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7c"), "name" : "hehe" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7d"), "name" : "heihei" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a927fb4d620841817e434"), "name" : "save0" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a92a2b4d620841817e436"), "name" : "save1" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a92a2b4d620841817e437"), "name" : "save2" }

数据修改

数据修改有命令save和update，其中update有具有局部更新和替换更新的功能

#先看下save方法，指定_id，进行修改

> db.myCollection.save({"_id":ObjectId("5d3a92a2b4d620841817e437"),"name":"save3"})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.myCollection.find()

{ "_id" : ObjectId("5d399bb2b52d6dc8a4ff6b42"), "name" : "pjjlt" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6bafd40e94efd747de7b"), "name" : "haha" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7c"), "name" : "hehe" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a6c3fd40e94efd747de7d"), "name" : "heihei" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a927fb4d620841817e434"), "name" : "save0" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a92a2b4d620841817e436"), "name" : "save1" }

{ "_id" : ObjectId("5d3a92a2b4d620841817e437"), "name" : "save3" }

#然后看update方法，同insert一样，update可以实现后面两个方法

> db.myCollection.update

db.myCollection.update(      db.myCollection.updateMany(  db.myCollection.updateOne(

看下update语法

db.collection.update(

   <query>,   #update的查询条件，类似sql update语句where后面的部分

   <update>,  #update的对象和一些更新的操作符等，也可以理解为sql update语句set后面的

   {

     upsert: <boolean>,  #可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew，true为插入，默认是false，不插入

     multi: <boolean>,   #可选，mongodb 默认是false，只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true，就把按条件查出来多条记录全部更新

     writeConcern: <document>  #可选，抛出异常的级别

   }

)

接着回到例子中，为了说明方便，我们新建一个新的集合user

#给新的集合建一个新的文档

> db.user.insert({"username":"pjjlt","age":25})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.user.find().pretty()

{

	"_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438"),

	"username" : "pjjlt",

	"age" : 25

}

# ok，把pjjlt的年龄改成18，使用了关键字$set,待会会演示不使用这个关键字的效果

> db.user.update({"_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438")},{$set:{"age":18}})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.user.find().pretty()

{

	"_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438"),

	"username" : "pjjlt",

	"age" : 18

}

#如果使用了$set是局部更新，如果不使用，就是替换更新，为了区分，我们已跟新新的域city为例

> db.user.update({"_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438")},{"city":"SJZ"})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.user.find().pretty()

{ "_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438"), "city" : "SJZ" }

#发现原始数据也没了，因为被全部替换了

数据删除

数据删除可以使用deleteMany、deleteOne、remove

# 两下Tab

> db.user.delete

db.user.deleteMany(  db.user.deleteOne(

# 删除没数据了

> db.user.deleteOne({"_id" : ObjectId("5d3aa1fcb4d620841817e438")})

{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }

> db.user.find().pretty()

>

# 再增加几条数据

> db.user.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3ab2f8b4d620841817e439"), "username" : "pjjlt", "age" : 25 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ab2fdb4d620841817e43a"), "username" : "pjjlt1", "age" : 25 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ab302b4d620841817e43b"), "username" : "pjjlt2", "age" : 25 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ab322b4d620841817e43c"), "username" : "pjjlt3", "age" : 18 }

remove语法

db.collection.remove(

   <query>,    #可选，查询条件

   {

     justOne: <boolean>,  #可选，设置为true或者1，表示只删除一个文档，设置为false，表示删除所有匹配的文档，默认为false

     writeConcern: <document> #可选，抛出异常的级别

   }

)

再回到例子删除一下。需要手动释放磁盘空间

> db.user.remove({"age" : 25})

WriteResult({ "nRemoved" : 3 })

> db.user.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3ab322b4d620841817e43c"), "username" : "pjjlt3", "age" : 18 }

#手动释放磁盘空间

> db.repairDatabase()

{ "ok" : 1 }

数据查询

几乎大部分的业务都和查询有关。

范围查询运算符

$lt小于
$gt大于
$lte小于等于
$gte大于等于

准备一个大数据集合，往numbers集合里面添加1000个数字

#前面那三个点是自动生成的，对代码没有影响，请忽略

> for(i=0;i<1000;i++){

... db.numbers.save({num:i});

... }

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

#测试一个$lt，其他雷同

> db.numbers.find({"num":{$lt:5}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b7b4d620841817e43d"), "num" : 0 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e43e"), "num" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e43f"), "num" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e440"), "num" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e441"), "num" : 4 }

集合操作符

$in如果任意参数引用集合里，则匹配
$all如果所有参数再引用集合里且被使用在包含数组的文档中，则匹配
$nin如果没有参数在引用集合里，则匹配
#插入一条记录

> db.tools.insert({tools:["AAA","BBB","CCC","DDD","EEE"]})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

#查看一下

> db.tools.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

#通过$in搜出来了

> db.tools.find({tools:{

... $in:["AAA","FFF","ZZZ"]

... }

... })

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

#$all搜索测试

> db.tools.find({tools:{ $all:["AAA","FFF","ZZZ"] } })

> db.tools.find({tools:{ $all:["AAA","BBB"] } })

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

#$nin搜索测试

> db.tools.find({tools:{ $nin:["AAA","BBB"] } })

> db.tools.find({tools:{ $nin:["ZZZ","YYY"] } })

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

布尔运算符

$ne不匹配参数
$not不匹配结果
$or有一个条件匹配就成立
$nor所有条件都不匹配
$and所有条件都匹配
$exists判断元素是否存在
#接着上面的例子，使用$ne

> db.tools.find({tools:{$ne:"AAA"}})

> db.tools.find({tools:{$ne:"ZZZ"}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

#$not 看就就像条件取反

> db.tools.find({tools:{$not:{$in:["AAA"]}}})

> db.tools.find({tools:{$not:{$in:["ZZZ"]}}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ] }

#为了演示下面的功能，添加新域给刚才那个文档

> db.tools.update({"_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825")},{$set:{"city":"SJZ"}})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.tools.find().pretty()

{

	"_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"),

	"tools" : [

		"AAA",

		"BBB",

		"CCC",

		"DDD",

		"EEE"

	],

	"city" : "SJZ"

}

#$or

> db.tools.find( {$or:[ {tools:{$in:["AAA"]}}, {"city":"BJ"} ]} )

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ], "city" : "SJZ" }

#$nor 所有条件都不匹配

> db.tools.find( {$nor:[ {tools:{$in:["ZZZ"]}}, {"city":"BJ"} ]} )

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ], "city" : "SJZ" }

#$and

> db.tools.find( {$and:[ {tools:{$in:["AAA"]}}, {"city":"BJ"} ]} )

> db.tools.find( {$and:[ {tools:{$in:["AAA"]}}, {"city":"SJZ"} ]} )

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ], "city" : "SJZ" }

#$exists

# tools集合是否存在tools域

> db.tools.find({"tools":{$exists:true}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ], "city" : "SJZ" }

# tools集合是否不存在tools域

> db.tools.find({"tools":{$exists:false}})

>

数组操作符

$elemMatch如果提供的所有词语在相同的子文档中，则匹配
$size如果子文档数组大小与提供的文本值相同，则匹配
#在新的集合里面插入新的文档

> db.products.insert({addresses:[{name:"home",city:"sjz"},{name:"work",city:"bj"}]})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.products.find().pretty()

{

	"_id" : ObjectId("5d3ae3763d2312bc3a0be84c"),

	"addresses" : [

		{

			"name" : "home",

			"city" : "sjz"

		},

		{

			"name" : "work",

			"city" : "bj"

		}

	]

}

#$elemMatch 需要子文档的哦

> db.products.find({addresses:{$elemMatch:{"name":"home","city":"sjz"}}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ae3763d2312bc3a0be84c"), "addresses" : [ { "name" : "home", "city" : "sjz" }, { "name" : "work", "city" : "bj" } ] }

#size

> db.products.find({"addresses":{$size:1}})

> db.products.find({"addresses":{$size:2}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ae3763d2312bc3a0be84c"), "addresses" : [ { "name" : "home", "city" : "sjz" }, { "name" : "work", "city" : "bj" } ] }

排序分页分隔符

$sort排序 1 正序；-1 倒叙
$limit显示多少条
$skip跳过多少数据

注意和MySQL一样，skip操作大数的时候会很慢，需要提前缩小范围

#使用numbers这个集合

> db.numbers.find().sort({"num":-1}).skip(33).limit(9)

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e803"), "num" : 966 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e802"), "num" : 965 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e801"), "num" : 964 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e800"), "num" : 963 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e7ff"), "num" : 962 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e7fe"), "num" : 961 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e7fd"), "num" : 960 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e7fc"), "num" : 959 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e7fb"), "num" : 958 }

其他操作符

$where执行任意JavaScript来选择文档
$regex匹配正则表达式
$mod[(quatient),(result)]如果元素除以除数符合结果则匹配
$type如果元素的类型符合指定的BSON类型则匹配
$text允许在建立文本索引的字段上执行文本搜索
null不是关键词，不用加$，只是看一下使用
#只演示下 mod 和 regex

#接着用刚才numbers那个集合

> db.numbers.find({"num":{$mod:[200,3]}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e440"), "num" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e508"), "num" : 203 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e5d0"), "num" : 403 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e698"), "num" : 603 }

{ "_id" : ObjectId("5d3ac7b8b4d620841817e760"), "num" : 803 }

#使用刚才user集合，搜索所有username以p开头的文档

> db.user.find({"username":{$regex:/^p.*/}})

{ "_id" : ObjectId("5d3ab322b4d620841817e43c"), "username" : "pjjlt3", "age" : 18 }

#null的使用，搜索出没有这个域的文档，或者这个域为null

> db.user.find({"username":null})

> db.user.find({"username111":null})

{ "_id" : ObjectId("5d3ab322b4d620841817e43c"), "username" : "pjjlt3", "age" : 18 }

聚合操作aggregate

可以把聚合框架理解成SQL中的GROUP BY。为了调用聚合框架就要定义一个管道。聚合管道里的每一步输出作为下一步的输入。类似于流的概念。

$project指定输出文档里的字段（项目）
$match选择要处理的字段，与find()类似
$limit限制传递给下一步文档数量
$skip跳过一定数量的文档
$unwind拓展数组，为每一个数组入口生成一个输出文档
$group根据key来分组文档
$skip排序文档
$geoNear选择某个地理位置附近的文档
$out把管道的结果写入某集合
$redact控制特定数据的访问

以上很多命令符与上面查询命令符功能相同，$geoNear（这个貌似很有趣，类似于图论中迪杰斯特拉、弗洛伊德那些算法，可以计算坐标点之间的物理距离）和$redact先不过多的讨论。$limit、$skip、$skip也过于简单，上面演示过了，这里不再重复。看一下这些命令和关系型数据库SQL的类比

SELECT$project $group functions : $sum,$min,$avg,etc.
FROMdb.collectionName.aggregate(...)
JOIN$unwind
WHERE$match
GROUP BY$group
HAVING$match

但是集合命令操作符不必按照以上顺序进行书写，比如可以先写$match进行条件筛选，然后进行其他操作（其实，也往往建议这么做，毕竟第一步就把大部分没用的数据过滤了）

#为了方便说明，新建一个集合

> db.score.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3bac2d78b22e869eb2fd26"), "name" : "pjjlt", "age" : 25, "city" : "sjz" }

{ "_id" : ObjectId("5d3bac5878b22e869eb2fd27"), "name" : "qex", "age" : 112, "city" : "london" }

{ "_id" : ObjectId("5d3bad9078b22e869eb2fd28"), "name" : "haha", "age" : 24, "city" : "sjz" }

{ "_id" : ObjectId("5d3bada078b22e869eb2fd29"), "name" : "heihei", "age" : 25, "city" : "bj" }

#验证$match和$project

> db.score.aggregate([

... {$match:{age:{$lt:100}}}, //条件过滤

... {$project:{"_id":0}} //不显示主键

... ])

{ "name" : "pjjlt", "age" : 25, "city" : "sjz" }

{ "name" : "haha", "age" : 24, "city" : "sjz" }

{ "name" : "heihei", "age" : 25, "city" : "bj" }

#接下来分组显示每个城市的平均年龄

> db.score.aggregate([ {$group:{_id:"$city",avgAge:{$avg:"$age"}}} ])

{ "_id" : "bj", "avgAge" : 25 }

{ "_id" : "london", "avgAge" : 112 }

{ "_id" : "sjz", "avgAge" : 24.5 }

对于$group,对于原始数据如city、age，进行显示的时候前面也需要加上$，如$city、$age，否则显示为null

另外展示一下$group中可以使用的命令

$addToSet为组里唯一的值创建一个数组
$first组里第一个值，只有前缀$sort才有意义
$last组里最后一个值，只有前缀$sort才有意义
$max组里某个字段的最大值
$min组里某个字段的最小值
$avg某个字段的平均值
$push返回组内所有值的数组。不去重复值
$sum求组内所有值的和
#回来接着展示$out字符，并且$out字符类似于Java8中的流收集器，必须放最后执行

> db.score.aggregate([ {$group:{_id:"$city",avgAge:{$avg:"$age"}}} ,{$out:'aResult'}])

#删除一下变量中的数据

> db.aResult.find()

{ "_id" : "bj", "avgAge" : 25 }

{ "_id" : "london", "avgAge" : 112 }

{ "_id" : "sjz", "avgAge" : 24.5 }

#最后是$unwind，接着用上次那个tools集合

> db.tools.find()

{ "_id" : ObjectId("5d3ad78eb4d620841817e825"), "tools" : [ "AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE" ], "city" : "SJZ" }

> db.tools.aggregate([

... {$project:{"_id":0}},

... {$unwind:"$tools"}

... ])

{ "tools" : "AAA", "city" : "SJZ" }

{ "tools" : "BBB", "city" : "SJZ" }

{ "tools" : "CCC", "city" : "SJZ" }

{ "tools" : "DDD", "city" : "SJZ" }

{ "tools" : "EEE", "city" : "SJZ" }

同关系型数据库一样，在project的时候，可以对数据进行进一步加工，可选函数有concat、toLower、toUpper这种字符串函数；add、mod、multiply这种算数运算函数；日期运算符；逻辑运算符；集合操作符等。以后有空在总结。

原子性

mongo在事务处理方面不如mysql。比如两个不同线程update的时候（+1操作）可能会出现数据被覆盖的现象。特别介绍一个具有原子性的操作findAndModify(),总找到到修改提交是一个原子事件，期间其他线程查询该数据会被拒绝。

当然为了保护数据，在业务代码层面（比如java）可以考虑加锁。

> db.score.find({"name":"qex"})

{ "_id" : ObjectId("5d3bac5878b22e869eb2fd27"), "name" : "qex", "age" : 112, "city" : "london" }

#修改qex的年龄

> db.score.findAndModify({

... query:{"name":"qex"},

... update:{ $inc:{"age":+3}}

... })

{

	"_id" : ObjectId("5d3bac5878b22e869eb2fd27"),

	"name" : "qex",

	"age" : 112,

	"city" : "london"

}

> db.score.find({"name":"qex"})

{ "_id" : ObjectId("5d3bac5878b22e869eb2fd27"), "name" : "qex", "age" : 115, "city" : "london" }

总结一下更新操作符

$inc根据给定的值更改数字
$set设置字段为给定的值
$unset取消设置字段
$rename重命名字段给定的值
$setOnInsert在upsert中，插入时设置字段
$bit只执行按位更新字段
$根据查询选择器定位要更新的子文档
$push添加值到数组中
$addToSet添加值到数组中，重复了也不处理
$pop从数组中删除第一个或者最后一个值
$pull从数组中删除匹配查询条件的值
$pullAll从数组中删除多个值
$each从push和addToSet一起使用来操作多个值
$slice从push和each一起使用来缩小更新后数组的大小
$sort从push和each、slice一起使用来排序数组中的子文档
$isolated隔离其他操作，不允许其他操作交叉更新多个文档

索引

索引分类

  1. 唯一索引

确保该数据在该集合只有一份，比如说主键，格式：

> db.user.createIndex({username:1},{unique:true})

{

	"createdCollectionAutomatically" : false,

	"numIndexesBefore" : 1,

	"numIndexesAfter" : 2,

	"ok" : 1

}
  1. 稀疏索引

稀疏索引可以保证某些文档不包含这个属性，就不会被筛选出来。例如通过电话号码建索引，但是集合中有的文档电话号码是null，在创建索引的时候就不会把这些文档考虑进来。

> db.user.createIndex({username:1},{sparse:true})
  1. 多键索引

索引字段是个数字，比如tools集合中的tools域，这意味着针对这些数组任意值在索引上的查询都会定位到文档上

  1. 哈希索引

哈希索引的好处是可以让索引上的入口是均匀分布的

db.user.createIndex({username:'hashed'})
  1. 地理位置索引

查询某个地点附近的文档，基于经纬度来储存每个文档。

当然从引用域的数量来说还可以分为单键索引和复合索引，和mysql的行为类似。

索引管理

  1. 建立索引

使用createIndex()。由于建立索引的时候，数据量大会导致系统长时间等待，所以要可以指定后台索引（由于需要大量数据，我没实验），还有离线索引等等。

db.user.createIndex({username:'hashed'}，{background：true})

索引反复操作可能会在内存中产生大量碎片，可以使用命令进行碎片整理（索引新建之）

> db.user.reIndex()

{

	"nIndexesWas" : 2,

	"nIndexes" : 2,

	"indexes" : [

		{

			"v" : 2,

			"key" : {

				"_id" : 1

			},

			"name" : "_id_",

			"ns" : "pjjlt.user"

		},

		{

			"v" : 2,

			"unique" : true,

			"key" : {

				"username" : 1

			},

			"name" : "username_1",

			"ns" : "pjjlt.user"

		}

	],

	"ok" : 1

}
  1. 查看索引

查看某个集合的索引使用getIndexes()

> db.user.getIndexes()

[

	{

		"v" : 2,

		"key" : {

			"_id" : 1

		},

		"name" : "_id_",

		"ns" : "pjjlt.user"

	},

	{

		"v" : 2,

		"unique" : true,

		"key" : {

			"username" : 1

		},

		"name" : "username_1",

		"ns" : "pjjlt.user"

	}

]
  1. 删除索引
> db.user.dropIndex("username_1") #名字可以在查看索引的时候找到

{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }

引擎

主要有两种：MMAPV1和WiredTiger.在2.6版本之前只有MMAPV1，在3.0之后有了WiredTiger，但是默认还是MMAPV1。本篇使用的是4版本，已经默认是WiredTiger引擎了。相对于说MMAPV1，WiredTiger使用磁盘空间小得多，只需要将近7、8分之一的空间。记得从旧版本的mongo升级，导数据，原来20G的数据最后只有个位数（具体几G忘了），吓一跳，还担心会丢数据，原来是引擎变了。同时锁的颗粒度从数据库到文档级别，并发性能提升不少。总之，新的引擎占资源小，性能还高。

Mongo学习记录-LMLPHP

复制和分片

复制：复制是跨多个Mongo服务器（节点）分布和维护数据的方法。MongoDB可以把数据从一个节点复制到其他节点并在修改时进行同步。这种类型的复制是通过一个叫可复制集的机制提供。集群中的节点配置为自动同步数据，并且在服务器出错十自动容灾。MongDB还有一种旧的复制方法：主从复制。一般复制数据的时候，数据同步到了大部分（大于50%，比如说三台机器中的两台）节点就可以认为复制操作完成。可复制集应该保护至少3个成员，其中一个可以当裁判。

分片：分片是把大型数据集进行分区成更小的可管理的片的过程。简单来说就是一台MongoDB服务器盛不下或处理不了那么多数据（1，2，3，4，5，6）了，就将这些数据分到三台小点的机子上，分别维护（1，4）（2，5）（3，6）

参考

《MongoDB实战》

菜鸟教程 https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

05-11 22:38
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