①MongoDB 是一个基于分布式 文件存储的NoSQL数据库。
②由C++语言编写，运行稳定，性能高。
③旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
④官方网址：https://www.mongodb.com/。
①MongoDB可以轻松地布置两个活跃集群，但关系型不容易在两台服务器上同时运行单个数据库。
②MongoDB天然缺少对事物的支持。
③MongoDB并不提供主/主复制，但它支持分片。
①Bosn版本是Json的二进制格式，但并不意味着Bson占用的空间就比Json小的多。
②继续使用Bson的原因是因为MongoDB在设计上就是要求快速，而不是节省空间，如果处理数据的速度更快，存储文档时的一点开销是完全可以接受的。
③Bson更易于浏览（即遍历），遍历索引页非常快，第二点是很容易将Bson数据快速转化为编程语言的原生数据格式。
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SQL术语/概念 |
MongoDB术语/概念 |
解释/说明 |
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database |
database |
数据库 |
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table |
collection |
数据库表/集合 |
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row |
document |
数据记录行/文档 |
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column |
field |
数据字段/域 |
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index |
index |
索引 |
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table joins |
表连接,MongoDB不支持 |
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primary key |
primary key |
主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
①数据库：是一个集合的物理容器，一个数据库中可以包含多个文档，一个服务器通常有多个数据库。
②集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中。
{‘name‘:‘guojing‘,‘gender‘:‘男‘}
{‘name‘:‘huangrong‘,‘age‘:18}
{‘book‘:‘shuihuzhuan‘,‘heros‘:‘108‘}
③文档：就是一个对象，由键值对组成，是Json的扩展Bson格式。
{‘name‘:‘guojing‘,‘gender‘:‘男‘}
①下载MongoDB的版本注意，两点注意。
根据规则：偶数为稳定版，如1.6X，奇数为开发版，如1.7X。
32bit的MongoDB最大只能存放2G的数据，64bit就没有限制。
②到官网，选择合适的版本下载 。
③解压。
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0.tgz
④移动到/usr/local/目录下。
sudo mv -r mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0/ /usr/local/mongodb
⑤将可执行文件添加到PATH路径中。
export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH
①配置文件在/etc/mongod.conf，默认端口27017。
②启动。
sudo service mongod start
③停止。
sudo service mongod stop
④使用终端连接：mongo，这个shell就是mongodb的客户端，同时也是一个js的编译器。
⑤ GUI：robomongo，解压后在bin目录下找到运行程序。
①查看当前数据库名称：db。
②查看所有数据库名称：show dbs，（列出所有在物理上存在的数据库）。
③切换数据库：use 数据库名称，（如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建）。
④默认的数据库为test，如果没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中。
删除当前指向的数据库，如果数据库不存在，则什么也不做。
db.dropDatabase()
db.createCollection（name，option）
①name是要创建集合的名称。
②options是一个文档，用于指定集合的配置。
③选项参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称。
④不限制集合的大小。
db.createCollection（‘stu’）
⑤限制集合大小
db.createCollection（‘sub’，{capped：true，size：10}）
参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限。
参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档设置上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节。
show collections
db.集合名称.drop（）
①Object ID：文档ID。
②String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8。
③Boolean：存储一个布尔值，true或false。
④Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器。
⑤Double：存储浮点值。
⑥Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键。
⑦Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档。
⑧Null：存储Null值。
⑨Timestamp：时间戳。
⑩Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式。
①每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性。
②可以自己去设置_id插入文档。
③如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID。
④objectID是一个12字节的十六进制数。
前4个字节为当前时间戳。
接下来3个字节的机器ID。
接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id。
最后3个字节是简单的增量值。
插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId。
db.集合名称.insert（document）
db.集合名称.find（）
db.集合名称.update(<query>,<update>,multi:<boolean>})
①参数query：查询条件，类似sql语句update中where部分。
②参数update：更新操作符，类似sql语句update中set部分。
③参数multi：可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新。
④全文档更新。
db.stu.update(
{name:‘hr‘},{name:‘mnc‘}
)
⑤指定属性更新，通过操作符$set。
db.stu.insert({name:‘hr‘,gender:0})
db.stu.update({name:‘hr‘},{$set:{name:‘hys‘}})
⑥修改多条匹配到的数据。
db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})
如果文档的_id已经存在则修改，不存在则添加。
db.集合名称.save（document）
db.集合名称.remove( <query>, { justOne: <boolean>})
①参数query:可选，删除的文档的条件。
②参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条。
③只删除匹配到的第一条。
db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})
④全部删除。
db.stu.remove({})
①方法find()：查询。
db.集合名称.find({条件文档})
②方法findOne()：查询，只返回第一个。
db.集合名称.findOne({条件文档})
③方法pretty()：将结果格式化。
db.集合名称.find({条件文档}).pretty()
①等于，默认是等于判断，没有运算符。
②小于$lt。
③小于或等于$lte。
④大于$gt。
⑤大于或等于$gte。
⑥不等于$ne。
⑦查询年龄大于或等于18的学生。
db.stu.find({age:{$gte:18}})
①查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接。
②逻辑与：默认是逻辑与的关系。
③查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生。
db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})
④查询年龄大于18，或性别为0的学生。
db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})
⑤查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj。
db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:‘gj‘})
①使用"$in"，"$nin" 判断是否在某个范围内。
②查询年龄为18、28的学生。
db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})
①使用//或$regex编写正则表达式。
②查询姓黄的学生。
db.stu.find({name:/^黄/})db.stu.find({name:{$regex:‘^黄‘}})
①使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据。
②查询年龄大于30的学生。
db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}})
①方法limit()：用于读取指定数量的文档。
db.集合名称.find().limit(NUMBER)
②参数NUMBER表示要获取文档的条数。
③如果没有指定参数则显示集合中的所有文档。
db.stu.find().limit(2)
①方法skip()：用于跳过指定数量的文档。
db.集合名称.find().skip(NUMBER)
②参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0。
③查询从第3条开始的学生信息。
db.stu.find().skip(2)
①方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序。
②查询第5至8条数据（跳取）。
db.stu.find().limit(4).skip(5)db.stu.find().skip(5).limit(4)
①在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段。
②语法：参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示。
db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})
③对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示。
④特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0。
db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})
①方法sort()，用于对结果集进行排序。
②语法：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})。
参数1为升序排列。
参数-1为降序排列。
③根据性别降序，再根据年龄升序。
db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})
①方法count()用于统计结果集中文档条数。
db.集合名称.find({条件}).count()
也可以与为
db.集合名称.count({条件})
②统计男生人数。
db.stu.find({gender:1}).count()
③统计年龄大于20的男生人数。
db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})
①方法distinct()对数据进行去重。
db.集合名称.distinct(‘去重字段‘,{条件})
②查找年龄大于18的性别（去重）。
db.stu.distinct(‘gender‘,{age:{$gt:18}})
主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()。
db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])
管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入。
ps ajx | grep mongo
在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理。
1) 常用管道
①$group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
②$match：过滤数据，只输出符合条件的文档。
③$project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果。
④$sort：将输入文档排序后输出。
⑤$limit：限制聚合管道返回的文档数。
⑥$skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
⑦$unwind：将数组类型的字段进行拆分。
2) 表达式
①$sum：计算总和，$sum:1同count表示计数。
②$avg：计算平均值。
③$min：获取最小值。
④$max：获取最大值。
⑤$push：在结果文档中插入值到一个数组中。
⑥$first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据。
⑦$last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据。
将集合中的文档分组，可用于统计结果。
①统计男生、女生的总人数。
_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为‘$字段‘。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}}])
②求学生总人数、平均年龄。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:null,counter:{$sum:1},avgAge:{$avg:‘$age‘} }}])
③统计学生性别及学生姓名。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:‘$gender‘,name:{$push:‘$name‘}}}])
使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:‘$gender‘,name:{$push:‘$$ROOT‘}}}])
用于过滤数据，只输出符合条件的文档。
①查询年龄大于20的学生。
db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}}])
②查询年龄大于20的男生、女生人数。
db.stu.aggregate([{$match:{age:{$gt:20}}},{$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}}])
修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果。
①查询学生的姓名、年龄。
db.stu.aggregate([{$project:{_id:0,name:1,age:1}}])
②查询男生、女生人数，输出人数。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}},{$project:{_id:0,counter:1}}])
将输入文档排序后输出。
①查询学生信息，按年龄升序。
b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
②查询男生、女生人数，按人数降序。
db.stu.aggregate([{$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}},{$sort:{counter:-1}}])
限制聚合管道返回的文档数。
①查询2条学生信息。
db.stu.aggregate([{$limit:2}])
跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
②查询从第3条开始的学生信息。
db.stu.aggregate([{$skip:2}])
③统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据。
db.stu.aggregate( [{$group:{_id:‘$gender‘,counter:{$sum:1}}}, {$sort:{counter:1}}, {$skip:1}, {$limit:1}])
注意顺序：先写skip，再写limit。
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
语法1：对某字段值进行拆分。
db.集合名称.aggregate([{$unwind:‘$字段名称‘}])
构造数据。
db.t2.insert({_id:1,item:‘t-shirt‘,size:[‘S‘,‘M‘,‘L‘]})
查询。
db.t2.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])
语法2：对某字段值进行拆分。
处理空数组、非数组、无字段、null情况。
db.inventory.aggregate([{ $unwind:{ path:‘$字段名称‘, preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失 }}])
构造数据。
db.t3.insert(
[{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{"_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }]
)
使用语法1查询。
db.t3.aggregate([{$unwind:‘$size‘}])
查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了。
问：如何能不丢弃呢？
答：使用语法2查询
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:‘$sizes‘,preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
为了更安全的访问mongodb，需要访问者提供用户名和密码，于是需要在mongodb中创建用户。
采用了角色-用户-数据库的安全管理方式。
常用系统角色如下：
root：只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限。
Read：允许用户读取指定数据库。
readWrite：允许用户读写指定数据库。
创建超级管理用户。
use admindb.createUser({
user:‘admin‘,
pwd:‘123‘,
roles:[{role:‘root‘,db:‘admin‘}]
})
①修改配置文件。
sudo vi /etc/mongod.conf
②启用身份验证
注意：keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错。
security: authorization: enabled
③重启服务。
sudo service mongod stop sudo service mongod start
④终端连接。
mongo -u ‘admin‘ -p ‘123‘ --authenticationDatabase ‘admin‘
①使用超级管理员登录，然后进入用户管理操作。
②查看当前数据库的用户。
use test1show users
③创建普通用户。
db.createUser({
user:‘t1‘, pwd:‘123‘, roles:[{role:‘readWrite‘,db:‘test1‘}]
})
④终端连接。
mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1
⑤切换数据库，执行命令查看效果。
⑥修改用户：可以修改pwd、roles属性。
db.updateUser(‘t1‘,{pwd:‘456‘})
①复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并可以保证数据的安全性。
②复制还允许从硬件故障和服务中断中恢复数据。
①数据备份。
②数据灾难恢复。
③读写分离。
④高（24* 7）数据可用性。
⑤无宕机维护。
⑥副本集对应用程序是透明。
①复制至少需要两个节点A、B...。
②A是主节点，负责处理客户端请求。
③其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。
④节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。
⑤主节点记录在其上的所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。
⑥主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性。
①N 个节点的集群。
②任何节点可作为主节点。
③所有写入操作都在主节点上。
④自动故障转移。
⑤自动恢复。
接下来的操作需要打开多个终端窗口，而且可能会连接多台ubuntu主机，会显得有些乱，建议在xshell中实现。
step1：创建数据库目录t1、t2。
在Desktop目录下演示，其它目录也可以，注意权限即可。
mkdir t1mkdir t2
step2：使用如下格式启动mongod，注意replSet的名称是一致的。
mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27017 --dbpath ~/Desktop/t1 --replSet rs0mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27018 --dbpath ~/Desktop/t2 --replSet rs0
step3：连接主服务器，此处设置192.168.196.128:27017为主服务器。
mongo --host 192.168.196.128 --port 27017
step4：初始化。
rs.initiate()
step5：查看当前状态。
rs.status()
step6：添加复本集。
rs.add(‘192.168.196.128:27018‘)
step7：连接第二个mongo服务。
mongo --host 192.168.196.128 --port 27018
step8：向主服务器中插入数据。
use test1for(i=0;i<10;i++){
db.t1.insert({_id:i})
}
db.t1.find()
step9：在从服务器中插查询。
说明：如果在从服务器上进行读操作，需要设置rs.slaveOk()。
rs.slaveOk()db.t1.find()
其它说明。
删除从节点。
rs.remove(‘192.168.196.128:27018‘)
关闭主服务器后，再重新启动，会发现原来的从服务器变为了主服务器，新启动的服务器（原来的从服务器）变为了从服务器。
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h：服务器地址，也可以指定端口号。
-d：需要备份的数据库名称。
-o：备份的数据存放位置，此目录中存放着备份出来的数据。
例1：
sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
-h：服务器地址。
-d：需要恢复的数据库实例。
-dir：备份数据所在位置。
mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1
http://api.mongodb.org/python/current/tutorial.html。
1) 进入虚拟环境
sudo pip install pymongo
2) 或源码安装
python setup.py
3) 引入包pymongo
import pymongo
4) 连接，创建客户端
client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
5) 获得数据库test1
db = client.test1
6) 获得集合stu
stu = db.stu
7) 添加文档
s1 = {name:‘gj‘,age:18}
s1_id = stu.insert_one(s1).inserted_id
8) 查找一个文档
s2 = stu.find_one()
9) 查找多个文档1
for cur in stu.find():
print cur
10) 查找多个文档2
cur = stu.find()cur.next()cur.next()cur.next()
11) 获取文档个数
print stu.count()
原文：https://www.cnblogs.com/djcoder/p/12292952.html