Top：安装好MongoDB后要创建数据库目录，数据存储在data目录下的db目录下，安装的时候不会生成这个目录，这两个都要手动创建。注意：/data/db是MongoDB默认的启动路径（-dbpath）
mkdir -p /data/db
什么是MongoDB ?
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
主要特点
- MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
- 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
- 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
- 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
- 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。
- MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
- Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
- MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
- MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
- MongoDB安装简单。
对数据库的一些基本操作：
创建库 ：use runoob
删除库：（切换到这个库）use runoob（才删除库）db.dropDatabase()
建表 ：（创建固定集合 mycol，整个集合空间大小 6142800 KB, 文档最大个数为 10000 个。）
db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000 } )
删表 ：db.mycol2.drop()
查询 ：（查询like>50的和name=das或like=das的）db.table.find({"like"={$gt:59},$or:[{"name":"das"},{"like":"sad"}]}).pretty()
增加 ：db.table.insert({name="张三"，tittle="欢迎！"...})
删除集合：db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'})
更新 ：db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})附：如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。 如：db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})
操作符：
MongoDB中条件操作符有：
如果你想获取 "col" 集合中 "likes" 大于 100 的数据，你可以使用以下命令：
db.col.find({"likes" : {$gt : 100}})
类似于SQL语句：Select * from col where likes > 100;
注：（下同）
- (>) 大于 - $gt
- (<) 小于 - $lt
- (>=) 大于等于 - $gte
- (<= ) 小于等于 - $lte
MongoDB Limit与Skip方法
db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)//skip表示从前面跳过几条
MongoDB 排序
在 MongoDB 中使用 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。
col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列：
db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})MongoDB 索引
createIndex()方法基本语法格式如下所示： db.collection.createIndex(keys, options)
语法中 Key 值为你要创建的索引字段，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。
实例--> db.col.createIndex({"title":1})
createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。
实例:--> db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
| unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
| name | string | 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
| dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
| sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
| expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。 |
| v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
| weights | document | 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
| default_language | string | 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
| language_override | string | 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language. |
在后台创建索引：
db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})通过在创建索引时加 background:true 的选项，让创建工作在后台执行
MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。
| 表达式 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| $sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
| $avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
| $min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
| $max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
| $push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
| $addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
| $first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
| $last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
引入sql进行辅助理解
| Customer | order |
| Bob | 1000 |
| Cartsh | 599 |
| Bob | 500 |
我们使用下列 SQL 语句：
SELECT Customer,SUM(order) FROM Orders GROUP BY Customer//意思是说Customer的名字一样放在一个组中，然后order里的数字相加其他聚合函数相似