MongoDB锦集

为什么我们要使用MongoDB？

特点:

高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：
面向集合存储，易存储对象类型的数据。
模式自由。
支持动态查询。
支持完全索引，包含内部对象。
支持查询。
支持复制和故障恢复。
使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。
文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。
可通过网络访问。

功能:

面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。
动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。
复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）
自动分片以支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。

适用场合:

网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

MongoDB要注意的问题

1 因为MongoDB是全索引的，所以它直接把索引放在内存中，因此最多支持2.5G的数据。如果是64位的会更多。

2 因为没有恢复机制，因此要做好数据备份

3 因为默认监听地址是127.0.0.1，因此要进行身份验证，否则不够安全；如果是自己使用，建议配置成localhost主机名

4 通过GetLastError确保变更。（这个不懂，实际中没用过）

MongoDB结构介绍

MongoDB中存储的对象时BSON，是一种类似JSON的二进制文件，它是由许多的键值对组成。如下所示

{  
"name" : "huangz",  
"age" : 20,  
"sex" : "male"  
}  
{    
"name" : "jack",  
"class" : 3,  
 "grade" : 3  
}

而数据库的整体结构组成如下：

键值对--》文档--》集合--》数据库

MongoDB的文件单个大小不超过4M，但是新版本后可提升到16M

MongoDB中的key命名规则如下：

"\0"不能使用
带有"."号，"_"号和"$"号前缀的Key被保留
大小写有区别，Age不同于age
同一个文档不能有相同的Key
除了上面几条规则外，其他所有UTF-8字符都可以使用

常用命令

1 #进入数据库

use admin

2 #增加或修改密码

db.addUser('xingoo','123')

db.addUser("xingoo","123",true) 参数分别为用户名、密码、是否只读

3 #查看用户列表

db.system.users.find()

4 #用户认证

db.auth('xingoo','123')

5 #删除用户

db.removeUser('xingoo')

6 #查看所有用户

show users

7 #查看所有数据库

show dbs

8 #查看所有的collection集合

show collections

9 #查看各个collection的状态

db.printCollectionStats()

10 #查看主从复制状态

db.printReplicationInfo()

11 #修复数据库

db.repairDatabase()

12 #设置profiling,0:off 1:slow 2 all

db.setProfilingLevel(1)

13 #查看profiling

show profiling

14 #拷贝数据库

db.copyDatabase('xingootest','xingootest1')

db.copyDatabase("xingootest","temp","127.0.0.1")

15 #删除集合collection

db.xingootest.drop()

16 #删除当前数据库

db.dropDatabase()

MongoDB增删改命令

1 #存储嵌套的对象

db.foo.save({'name':xingoo,'age':25,'address':{'city':'changchun','Province':'Jilin'}})

2 #存储数组对象

db.foo.save({'name':xingoo,'age':25,'address':['Jilin Province','Liaoning Province']})

3 #根据query条件修改，如果不存在则插入，允许修改多条记录

db.foo.update({'age':'25'},{'$set':{'name':'xingoo'}},upsert=true,multi=true)

4 #删除yy=5的记录

db.foo.remove({'name':'xingoo'})

5 #删除所有的记录

db.foo.remove()

索引

1 #增加索引:1 asc -1 desc

db.foo.ensureIndex({firstname:1,lastname:-1},{unieap:true})

2 #索引子对象(不懂)

db.foo.ensureIndex({'Al.Em':!})

3 #查看索引信息

db.foo.getIndexes()

db.foo.getIndexKeys()

4 #根据索引名删除索引(不懂)

db.foo.dropIndex('Al.Em_1')

查询

条件操作符

 1 $gt ---- >
 2 $lt ---- <
 3 $gte ---- >=
 4 $lte ---- <=
 5 $ne ---- != 、<>
 6 $in ---- in
 7 $nin ---- not in
 8 $all ---- all
 9 $or ---- or
10 $not ---- 反匹配

1 #查询所有记录

db.foo.find() ---- select * from foo

2 #查询某列非重复的记录

db.foo.distinct("xingoo") ---- select distinct name from foo

3 #查询age = 22 的记录

db.foo.find({"age":22}) ---- select * from foo where age = 22

4 #查询age > 22 的记录

db.foo.find({age:{$gt:22}}) ---- select * from foo where age > 22

5 #查询age < 22 的记录

db.foo.find({age:{$lt:22}}) ---- select * from foo where age < 22

6 #查询age <= 25的记录

db.foo.find({age:{$lte:25}})

7 #查询age >= 23 并且 age <=26的记录

db.foo.find({age:{lte:26}})

8 #查询name中包含xingoo的数据

db.foo.find({name:/xingoo/}) ---- select * from foo where name like '%xingoo%'

9 #查询name中以xingoo开头的数据

db.foo.find({name:/^xingoo/}) ---- select * from foo where name like 'xingoo%'

10 #查询指定列name、age的数据

db.foo.find({},{name:1,age:1}) ---- select name,age from foo

11 #查询制定列name、age数据，并且age > 22

db.foo.find({age:{$gt:22}},{name:1,age:1}) ---- select name,age from foo where age >22

12 #按照年龄排序

升序：db.foo.find().sort({age:1}) 降序：db.foo.find().sort({age:-1})

13 #查询name=xingoo.age=25的数据

db.foo.find({name:'xingoo',age:22}) ---- select * from foo where name='xingoo' and age ='25'

14#查询前5条数据

db.foo.find().limit(5) ---- select top 5 * from foo

15 #查询10条以后的数据

db.foo.find().skip(10) ---- select * from foo where id not in (select top 10 * from foo);

16 #查询在5-10之间的数据

db.foo.find().limit(10).skip(5)

17 #or与查询

db.foo.find({$or:[{age:22},{age:25}]}) ---- select * from foo where age=22 or age =25

18 #查询第一条数据

db.foo.findOne() 、db.foo.find().limit(1)---- select top 1 * from foo

19 #查询某个结果集的记录条数

db.foo.find({age:{$gte:25}}).count() ---- select count(*) from foo where age >= 20

20 #按照某列进行排序(不懂)

db.foo.find({sex:{$exists:true}}).count() ---- select count(sex) from foo

21 #查询age取模10等于0的数据

db.foo.find('this.age % 10 == 0')、db.foo.find({age:{$mod:[10,0]}})

22 #匹配所有

db.foo.find({age:{$all:[22,25]}})

23 #查询不匹配name=X*带头的记录

db.foo.find({name:{$not:/^X.*/}})

24 #排除返回age字段

db.foo.find({name:'xingoo'},{age:0})

25 #判断字段是否存在

db.foo.find({name:{$exists:true}})

管理

1 #查看collection数据大小

db.xingootest.dataSize()

2 #查看collection状态

db.xingootest.stats()

3 #查询所有索引的大小

db.xingootest.totalIndexSize()

参考资料：

【MongoDB介绍及安装】http://database.51cto.com/art/201103/247882.htm

【MongoDB使用入门】http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78251.htm

面试题

文章转自：http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_80124.htm

MongoDB是目前最好的面向文档的免费开源NoSQL数据库。如果你正准备参加MongoDB NoSQL数据库的技术面试，你最好看看下面的MongoDB NoSQL面试问答。这些MongoDB NoSQL面试问答涵盖了NoSQL数据库基本的概念，复制(Replication)，分片(Sharding)，事务和锁，跟踪分析工具(Profiler)，Nuances和日志等特性。让我们看看下面的这些MongoDB NoSQL数据库的面试问答吧：

1. 你说的NoSQL数据库是什么意思?NoSQL与RDBMS直接有什么区别?为什么要使用和不使用NoSQL数据库?说一说NoSQL数据库的几个优点?

我写了一篇完整的博客来回答这些问题，看这里

NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。

关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。

在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。

在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。

2. NoSQL数据库有哪些类型?

NoSQL数据库的类型

例如：MongoDB, Cassandra, CouchDB, Hypertable, Redis, Riak, Neo4j, HBASE, Couchbase, MemcacheDB, RevenDB and Voldemort are the examples of NoSQL databases.详细阅读。

3. MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?

MySQL和MongoDB两者都是免费开源的数据库。MySQL和MongoDB有许多基本差别包括数据的表示(data representation)，查询，关系，事务，schema的设计和定义，标准化(normalization)，速度和性能。

通过比较MySQL和MongoDB，实际上我们是在比较关系型和非关系型数据库，即数据存储结构不同。详细阅读

4. 你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?

MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库。MongoDB和CouchDB都是开源NoSQL数据库的最典型代表。除了都以文档形式存储外它们没有其他的共同点。MongoDB和CouchDB在数据模型实现、接口、对象存储以及复制方法等方面有很多不同。

细节可以参见下面的链接：

MongDB vs CouchDB

CouchDB vs CouchBase

5. MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?

以下特点使得MongoDB成为最好的NoSQL数据库：

面向文件的
高性能
高可用性
易扩展性
丰富的查询语言

6.32位系统上有什么细微差别?

journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此，现在journaling在32位系统上默认是禁用的。

7. journal回放在条目(entry)不完整时(比如恰巧有一个中途故障了)会遇到问题吗?

每个journal (group)的写操作都是一致的，除非它是完整的否则在恢复过程中它不会回放。

8. 分析器在MongoDB中的作用是什么?

MongoDB中包括了一个可以显示数据库中每个操作性能特点的数据库分析器。通过这个分析器你可以找到比预期慢的查询(或写操作);利用这一信息，比如，可以确定是否需要添加索引。

9. 名字空间(namespace)是什么?

MongoDB存储BSON对象在丛集(collection)中。数据库名字和丛集名字以句点连结起来叫做名字空间(namespace)。

10. 如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除?

是的，用户移除属性然后对象会重新保存(re-save())。

11. 能否使用日志特征进行安全备份?

是的。

12. 允许空值null吗?

对于对象成员而言，是的。然而用户不能够添加空值(null)到数据库丛集(collection)因为空值不是对象。然而用户能够添加空对象{}。

13. 更新操作立刻fsync到磁盘?

不会，磁盘写操作默认是延迟执行的。写操作可能在两三秒(默认在60秒内)后到达磁盘。例如，如果一秒内数据库收到一千个对一个对象递增的操作，仅刷新磁盘一次。(注意，尽管fsync选项在命令行和经过getLastError_old是有效的)(译者：也许是坑人的面试题??)。

14. 如何执行事务/加锁?

MongoDB没有使用传统的锁或者复杂的带回滚的事务，因为它设计的宗旨是轻量，快速以及可预计的高性能。可以把它类比成MySQL MylSAM的自动提交模式。通过精简对事务的支持，性能得到了提升，特别是在一个可能会穿过多个服务器的系统里。

15. 为什么我的数据文件如此庞大?

MongoDB会积极的预分配预留空间来防止文件系统碎片。

16. 启用备份故障恢复需要多久?

从备份数据库声明主数据库宕机到选出一个备份数据库作为新的主数据库将花费10到30秒时间。这期间在主数据库上的操作将会失败--包括写入和强一致性读取(strong consistent read)操作。然而，你还能在第二数据库上执行最终一致性查询(eventually consistent query)(在slaveOk模式下)，即使在这段时间里。

17. 什么是master或primary?

它是当前备份集群(replica set)中负责处理所有写入操作的主要节点/成员。在一个备份集群中，当失效备援(failover)事件发生时，一个另外的成员会变成primary。

18. 什么是secondary或slave?

Seconday从当前的primary上复制相应的操作。它是通过跟踪复制oplog(local.oplog.rs)做到的。

19. 我必须调用getLastError来确保写操作生效了么?

不用。不管你有没有调用getLastError(又叫"Safe Mode")服务器做的操作都一样。调用getLastError只是为了确认写操作成功提交了。当然，你经常想得到确认，但是写操作的安全性和是否生效不是由这个决定的。

20. 我应该启动一个集群分片(sharded)还是一个非集群分片的 MongoDB 环境?

为开发便捷起见，我们建议以非集群分片(unsharded)方式开始一个 MongoDB 环境，除非一台服务器不足以存放你的初始数据集。从非集群分片升级到集群分片(sharding)是无缝的，所以在你的数据集还不是很大的时候没必要考虑集群分片(sharding)。

21. 分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?

每一个分片(shard)是一个分区数据的逻辑集合。分片可能由单一服务器或者集群组成，我们推荐为每一个分片(shard)使用集群。

22. 数据在什么时候才会扩展到多个分片(shard)里?

MongoDB 分片是基于区域(range)的。所以一个集合(collection)中的所有的对象都被存放到一个块(chunk)中。只有当存在多余一个块的时候，才会有多个分片获取数据的选项。现在，每个默认块的大小是 64Mb，所以你需要至少 64 Mb 空间才可以实施一个迁移。

23. 当我试图更新一个正在被迁移的块(chunk)上的文档时会发生什么?

更新操作会立即发生在旧的分片(shard)上，然后更改才会在所有权转移(ownership transfers)前复制到新的分片上。

24. 如果在一个分片(shard)停止或者很慢的时候，我发起一个查询会怎样?

如果一个分片(shard)停止了，除非查询设置了“Partial”选项，否则查询会返回一个错误。如果一个分片(shard)响应很慢，MongoDB则会等待它的响应。

25. 我可以把moveChunk目录里的旧文件删除吗?

没问题，这些文件是在分片(shard)进行均衡操作(balancing)的时候产生的临时文件。一旦这些操作已经完成，相关的临时文件也应该被删除掉。但目前清理工作是需要手动的，所以请小心地考虑再释放这些文件的空间。

26. 我怎么查看 Mongo 正在使用的链接?

db._adminCommand("connPoolStats");

27. 如果块移动操作(moveChunk)失败了，我需要手动清除部分转移的文档吗?

不需要，移动操作是一致(consistent)并且是确定性的(deterministic);一次失败后，移动操作会不断重试;当完成后，数据只会出现在新的分片里(shard)。

28. 如果我在使用复制技术(replication)，可以一部分使用日志(journaling)而其他部分则不使用吗?

可以。

29.当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？

更新操作会立即发生在旧的块（Chunk）上，然后更改才会在所有权转移前复制到新的分片上。

30.MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？

不会，只会在A:{B,C}上使用索引。

31.如果一个分片（Shard）停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样？

如果一个分片停止了，除非查询设置了“Partial”选项，否则查询会返回一个错误。如果一个分片响应很慢，MongoDB会等待它的响应。

32. MongoDB支持存储过程吗？如果支持的话，怎么用？

MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。

33.如何理解MongoDB中的GridFS机制，MongoDB为何使用GridFS来存储文件？

GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS可以将大文件分隔成多个小文档存放，这样我们能够有效的保存大文档，而且解决了BSON对象有限制的问题。

http://www.oschina.net/translate/28-mongodb-nosql-database-interview

附带七个优势

1. 文档存储
数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。

2. 可扩展性
MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。

3. 简单的复制
就像分片技术一样，MongoDB范围内复制过程同样简单好用，在副本机器上还有大量的复制选项。灵活的功能可满足用户应用的需求。

4. 易于查询
MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。简单查询设计思路不同于SQL模式，嵌入文档在特定的环境下可得到更好的查询，然而这需要先加入集合。如果需要执行多个请求到数据库则需要加入其到客户端。在MongoDB时ODM工具（如Doctrine2）将发挥自身的优势。

5. 安全性
由于MongoDB客户端生成的查询为BSON对象，而不是可以被解析的字符串，所以可降低受到SQL注入的攻击的危险。最常见的攻击类型为针对Web应用程序的攻击，在MongoDB上使用Doctrine2 ODMs 查询语言可减轻攻击风险。

6. 支持
用户在选择数据库时总是喜欢积极和充满活力的，这点非常重要。MongoDB在业界有非常大的影响力，用户也会定期的组织活动。MongoDB的标签在StackOverFlow是非常活跃的。你永远不会陷入困境，因为总有人与你讨论并解决问题。

7. 价格
MongoDB是免费的！