什么是MongoDB?
mongodb是一個基于分布式文件儲存的數(shù)據(jù)庫,由C++編寫。是一個文檔型數(shù)據(jù)庫，提供好的性能，領(lǐng)先的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
MongoDB的儲存形式類似于Python的字典，以{‘key’：‘value’}的形式儲存
mongoDB適用于哪些場景?
1.網(wǎng)站數(shù)據(jù)量大
2,網(wǎng)站數(shù)據(jù)讀寫操作頻繁
3.價值較低
數(shù)據(jù)庫MySQL和mongdb的區(qū)別?
SQL：mysql、Oracle、sqlserver、db2
- 高度事務(wù)性場景：銀行、會計、貿(mào)易，庫管，需要大量原子性操作
- 適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶的帳號、地址，預(yù)先定義明確的字段
- 數(shù)據(jù)價值高、對安全性要求高、穩(wěn)定性要求高
- 需要持久化存儲的 "冷數(shù)據(jù)"(不需要經(jīng)常讀寫的數(shù)據(jù))
- 需要通過SQL語言做關(guān)聯(lián)查詢，比如join
6.這些數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長的速度通常是可以預(yù)期的
NoSQL：
redis key:value(string、hash、set、zset、list）、
mongodb {"name" : "xiaoming", "age" : 18}, {}
mongodb:字典格式，支持分組、索引、主從備份、集群
- 靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文章、評論，需要事先設(shè)計 數(shù)據(jù)的增刪改 的字段
- 高度收縮性場景，社交網(wǎng)絡(luò)、熱點資訊，NoSQL數(shù)據(jù)庫通常具有無限（至少接近）伸縮性
- 處理 "熱數(shù)據(jù)"（經(jīng)常需要讀寫的數(shù)據(jù)），這些數(shù)據(jù)通常用于模糊處理，如全文搜索、機器學習
- 這些數(shù)據(jù)是海量的，而且增長的速度是難以預(yù)期的，更容易擴展
- 按key獲取數(shù)據(jù)效率很高，但是對join或其他結(jié)構(gòu)化查詢的支持就比較差
大型互聯(lián)網(wǎng)項目都會選用MySQL（或任何關(guān)系型數(shù)據(jù)庫） + NoSQL的組合方案
端口號：
mysql: 3306
redis: 6379
mongodb: 27017
mongodb安裝教程
關(guān)于mongodb的好處，優(yōu)點之類的這里就不說了，唯一要講的一點就是mongodb中有三元素：數(shù)據(jù)庫，集合，文檔，其中“集合”
就是對應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的“表”，“文檔”對應(yīng)“行”。
下載
上MongoDB官網(wǎng) ，我們發(fā)現(xiàn)有32bit和64bit，這個就要看你系統(tǒng)了，不過這里有兩點注意：
①：根據(jù)業(yè)界規(guī)則，偶數(shù)為“穩(wěn)定版”（如：1.6.X，1.8.X），奇數(shù)為“開發(fā)版”（如：1.7.X，1.9.X)，這兩個版本的區(qū)別相信大家都知道吧。
②：32bit的mongodb最大只能存放2G的數(shù)據(jù)，64bit就沒有限制。
我這里就下載"2.0.2版本，32bit“，ok，下載之后我就放到”E盤“，改下文件夾名字為”mongodb“。
啟動
①：啟動之前，我們要給mongodb指定一個文件夾，這里取名為”db",用來存放mongodb的數(shù)據(jù)。
②：微軟徽標+R，輸入cmd，首先找到“mongodb”的路徑，然后運行mongod開啟命令，同時用--dbpath指定數(shù)據(jù)存放地點為“db”文件夾。
③：最后要看下是否開啟成功，從圖中的信息中獲知，mongodb采用27017端口，那么我們就在瀏覽器里面鍵入“http://localhost:27017/”，
打開后，mongodb告訴我們在27017上Add 1000可以用http模式查看mongodb的管理信息。
基本操作
由于是開篇，就大概地說下基本的“增刪查改“，我們再開一個cmd，輸入mongo命令打開shell，其實這個shell就是mongodb的客戶端，
同時也是一個js的編譯器，默認連接的是“test”數(shù)據(jù)庫。
insert 操作
好，數(shù)據(jù)庫有了，下一步就是集合，這里就取集合名為“person”，要注意的就是文檔是一個json的擴展（Bson)形式。
find 操作
我們將數(shù)據(jù)插入后，肯定是要find出來，不然插了也白插，這里要注意兩點：
① “_id"： 這個字段是數(shù)據(jù)庫默認給我們加的GUID，目的就是保證數(shù)據(jù)的唯一性。
② 嚴格的按照Bson的形式書寫文檔，不過也沒關(guān)系，錯誤提示還是很強大的。
update操作
update方法的第一個參數(shù)為“查找的條件”，第二個參數(shù)為“更新的值”，學過C#，相信還是很好理解的。
remove操作
remove中如果不帶參數(shù)將刪除所有數(shù)據(jù)，呵呵，很危險的操作，在mongodb中是一個不可撤回的操作，三思而后行。
細說增刪改查
有一天當我們用上一篇同樣的方式打開mongodb，突然
傻眼了，擦，竟然開啟不了，仔細觀察“劃線區(qū)域“的信息，發(fā)現(xiàn)db文件夾下有一個類似的”lock file”阻止了mongodb的開啟，接下來我們要做的就
是干掉它，之后，開啟成功，關(guān)于mongodb的管理方式將在后續(xù)文章分享。
一： Insert操作
上一篇也說過,文檔是采用“K-V”格式存儲的，如果大家對JSON比較熟悉的話，我相信學mongodb是手到擒來，我們知道JSON里面Value
可能是“字符串”，可能是“數(shù)組”，又有可能是內(nèi)嵌的一個JSON對象，相同的方式也適合于BSON。
常見的插入操作也就兩種形式存在：“單條插入”和“批量插入”。
① 單條插入
先前也說了，mongo命令打開的是一個JAVAscript shell。所以js的語法在這里面都行得通，看起來是不是很牛X。
② 批量插入
這玩意跟“單條插入”的差異相信大家應(yīng)該知道，由于mongodb中沒有提供給shell的“批量插入方法”，沒關(guān)系，各個語言的driver都打通
了解mongodb內(nèi)部的批量插入方法，因為該方法是不可或缺的，如果大家非要模擬下批量插入的話，可以自己寫了for循環(huán)，里面就是insert。
二：Find操作
日常開發(fā)中，我們玩查詢，玩得最多的也就是二類：
①： >, >=, <, <=, !=, =。
②：And，OR，In，NotIn
這些操作在mongodb里面都封裝好了，下面就一一介紹：
<1>"gt", "gt","gte", "lt", "lt","lte", "$ne", "沒有特殊關(guān)鍵字"，這些跟上面是一一對應(yīng)的，舉幾個例子。
<2> "無關(guān)鍵字“, "or", "or","in"，"$nin" 同樣我也是舉幾個例子
<3> 在mongodb中還有一個特殊的匹配，那就是“正則表達式”，這玩意威力很強的。
<4> 有時查詢很復(fù)雜，很蛋疼，不過沒關(guān)系，mongodb給我們祭出了大招，它就是where，為什么這么說，是因為where，為什么這么說，是因為where中的value
就是我們非常熟悉，非常熱愛的js來助我們一馬平川。
三：Update操作
更新操作無非也就兩種，整體更新和局部更新，使用場合相信大家也清楚。
<1> 整體更新
不知道大家可還記得，我在上一篇使用update的時候，其實那種update是屬于整體更新。
<2> 局部更新
有時候我們僅僅需要更新一個字段，而不是整體更新，那么我們該如何做呢？easy的問題，mongodb中已經(jīng)給我們提供了兩個
修改器： inc 和inc和set。
① $inc修改器
$inc也就是increase的縮寫，學過sql server 的同學應(yīng)該很熟悉，比如我們做一個在線用戶狀態(tài)記錄，每次修改會在原有的基礎(chǔ)上
自增$inc指定的值，如果“文檔”中沒有此key，則會創(chuàng)建key，下面的例子一看就懂。
② $set修改器
啥也不說了，直接上代碼
<3> upsert操作
這個可是mongodb創(chuàng)造出來的“詞”，大家還記得update方法的第一次參數(shù)是“查詢條件”嗎？，那么這個upsert操作就是說：如果我
沒有查到，我就在數(shù)據(jù)庫里面新增一條，其實這樣也有好處，就是避免了我在數(shù)據(jù)庫里面判斷是update還是add操作，使用起來很簡單
將update的第三個參數(shù)設(shè)為true即可。
<4> 批量更新
在mongodb中如果匹配多條，默認的情況下只更新第一條，那么如果我們有需求必須批量更新，那么在mongodb中實現(xiàn)也是很簡單
的，在update的第四個參數(shù)中設(shè)為true即可。例子就不舉了。
四: Remove操作
這個操作在上一篇簡單的說過，這里就不贅述了。
細說高級操作
今天跟大家分享一下mongodb中比較好玩的知識，主要包括：聚合，游標。
一： 聚合
常見的聚合操作跟sql server一樣，有：count，distinct，group，mapReduce。
count
count是最簡單，最容易，也是最常用的聚合工具，它的使用跟我們C#里面的count使用簡直一模一樣。
distinct
這個操作相信大家也是非常熟悉的，指定了誰，誰就不能重復(fù)，直接上圖。
group
在mongodb里面做group操作有點小復(fù)雜，不過大家對sql server里面的group比較熟悉的話還是一眼
能看得明白的，其實group操作本質(zhì)上形成了一種“k-v”模型，就像C#中的Dictionary，好，有了這種思維，
我們來看看如何使用group。
下面舉的例子就是按照age進行g(shù)roup操作，value為對應(yīng)age的姓名。下面對這些參數(shù)介紹一下：
key： 這個就是分組的key，我們這里是對年齡分組。
initial: 每組都分享一個”初始化函數(shù)“，特別注意：是每一組，比如這個的age=20的value的list分享一個
initial函數(shù)，age=22同樣也分享一個initial函數(shù)。
$reduce: 這個函數(shù)的第一個參數(shù)是當前的文檔對象，第二個參數(shù)是上一次function操作的累計對象，第一次
為initial中的{”perosn“：[]}。有多少個文檔， $reduce就會調(diào)用多少次。
看到上面的結(jié)果，是不是有點感覺，我們通過age查看到了相應(yīng)的name人員，不過有時我們可能有如下的要求：
①：想過濾掉age>25一些人員。
②：有時person數(shù)組里面的人員太多，我想加上一個count屬性標明一下。
針對上面的需求，在group里面還是很好辦到的，因為group有這么兩個可選參數(shù): condition 和 finalize。
condition: 這個就是過濾條件。
finalize:這是個函數(shù)，每一組文檔執(zhí)行完后，多會觸發(fā)此方法，那么在每組集合里面加上count也就是它的活了。
mapReduce
這玩意算是聚合函數(shù)中最復(fù)雜的了，不過復(fù)雜也好，越復(fù)雜就越靈活。
mapReduce其實是一種編程模型，用在分布式計算中，其中有一個“map”函數(shù)，一個”reduce“函數(shù)。
① map：
這個稱為映射函數(shù)，里面會調(diào)用emit(key,value)，集合會按照你指定的key進行映射分組。
② reduce：
這個稱為簡化函數(shù)，會對map分組后的數(shù)據(jù)進行分組簡化，注意：在reduce(key,value)中的key就是
emit中的key，vlaue為emit分組后的emit(value)的集合，這里也就是很多{"count":1}的數(shù)組。
③ mapReduce:
這個就是最后執(zhí)行的函數(shù)了，參數(shù)為map，reduce和一些可選參數(shù)。具體看圖可知：
從圖中我們可以看到如下信息：
result: "存放的集合名“；
input:傳入文檔的個數(shù)。
emit：此函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)。
reduce：此函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)。
output:最后返回文檔的個數(shù)。
最后我們看一下“collecton”集合里面按姓名分組的情況。
游標
mongodb里面的游標有點類似我們說的C#里面延遲執(zhí)行，比如：
var list=db.person.find();
針對這樣的操作，list其實并沒有獲取到person中的文檔，而是申明一個“查詢結(jié)構(gòu)”，等我們需要的時候通過
for或者next()一次性加載過來，然后讓游標逐行讀取，當我們枚舉完了之后，游標銷毀，之后我們在通過list獲取時，
發(fā)現(xiàn)沒有數(shù)據(jù)返回了。
當然我們的“查詢構(gòu)造”還可以搞得復(fù)雜點，比如分頁，排序都可以加進去。
var single=db.person.find().sort({"name",1}).skip(2).limit(2);
那么這樣的“查詢構(gòu)造”可以在我們需要執(zhí)行的時候執(zhí)行，大大提高了不必要的花銷。
索引操作
好，今天分享下mongodb中關(guān)于索引的基本操作，我們?nèi)粘Ｗ鲩_發(fā)都避免不了要對程序進行性能優(yōu)化，而程序的操作無非就是CURD，通常我們
又會花費50%的時間在R上面，因為Read操作對用戶來說是非常敏感的，處理不好就會被人唾棄，呵呵。
從算法上來說有5種經(jīng)典的查找，具體的可以參見我的算法速成系列，這其中就包括我們今天所說的“索引查找”，如果大家對sqlserver比較了解
的話，相信索引查找能給我們帶來什么樣的性能提升吧。
我們首先插入10w數(shù)據(jù)，上圖說話：
一：性能分析函數(shù)（explain）
好了，數(shù)據(jù)已經(jīng)插入成功，既然我們要做分析，肯定要有分析的工具，幸好mongodb中給我們提供了一個關(guān)鍵字叫做“explain"，那么怎么用呢？
還是看圖，注意，這里的name字段沒有建立任何索引，這里我就查詢一個“name10000”的姓名。
仔細看紅色區(qū)域，有幾個我們關(guān)心的key。
cursor: 這里出現(xiàn)的是”BasicCursor",什么意思呢，就是說這里的查找采用的是“表掃描”，也就是順序查找，很悲催啊。
nscanned: 這里是10w，也就是說數(shù)據(jù)庫瀏覽了10w個文檔，很恐怖吧，這樣玩的話讓人受不了啊。
n: 這里是1，也就是最終返回了1個文檔。
millis: 這個就是我們最最最....關(guān)心的東西，總共耗時114毫秒。
建立索引（ensureIndex）
在10w條這么簡單的集合中查找一個文檔要114毫秒有一點點讓人不能接受，好，那么我們該如何優(yōu)化呢？mongodb中給
我們帶來了索引查找，看看能不能讓我們的查詢一飛沖天.....
這里我們使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“：表示按照name進行升序，”-1“：表示按照name進行降序。
我的神啊，再來看看這些敏感信息。
cursor: 這里出現(xiàn)的是”BtreeCursor"，這么牛X，mongodb采用B樹的結(jié)構(gòu)來存放索引，索引名為后面的“name_1"。
nscanned: 我數(shù)據(jù)庫只瀏覽了一個文檔就OK了。
n: 直接定位返回。
millis: 看看這個時間真的不敢相信，秒秒殺。
通過這個例子相信大家對索引也有了感官方面的認識了吧。
唯一索引
和sqlserver一樣都可以建立唯一索引，重復(fù)的鍵值自然就不能插入，在mongodb中的使用方法是：
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。
組合索引
有時候我們的查詢不是單條件的，可能是多條件，比如查找出生在‘1989-3-2’名字叫‘jack’的同學，那么我們可以建立“姓名”和"生日“
的聯(lián)合索引來加速查詢。
看到上圖，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的順序不同都會產(chǎn)生不同的索引，
那么我們可以用getindexes來查看下person集合中到底生成了哪些索引。
此時我們肯定很好奇，到底查詢優(yōu)化器會使用哪個查詢作為操作，呵呵，還是看看效果圖：
看完上圖我們要相信查詢優(yōu)化器，它給我們做出的選擇往往是最優(yōu)的，因為我們做查詢時，查詢優(yōu)化器會使用我們建立的這些索引來創(chuàng)建查詢方案，
如果某一個先執(zhí)行完則其他查詢方案被close掉，這種方案會被mongodb保存起來，當然如果非要用自己指定的查詢方案，這也是
可以的，在mongodb中給我們提供了hint方法讓我們可以暴力執(zhí)行。
刪除索引
可能隨著業(yè)務(wù)需求的變化，原先建立的索引可能沒有存在的必要了，可能有的人想說沒必要就沒必要唄，但是請記住，索引會降低CUD這三
種操作的性能，因為這玩意需要實時維護，所以啥問題都要綜合考慮一下，這里就把剛才建立的索引清空掉來演示一下:dropIndexes的使用。
mapreduce
