一、传统数据库技术回顾： 数据库就是存储数据的，那么存储数据就用txt就行了，为什么要用数据库？ 理由之1：数据库有行、列的概念，数据有关系，数据不是散的 老牌数据库：MySQL、SQL Server、Oracle、Access。这些叫做结构型数据库 每个表中都有明确的字段，每行记录，都有这些字段，不能有的行有，有的没有 理由之2：数据库能够提出非常接口，让增删改查操作变得容易 我们老牌数据库都无一例外的使用SQL语言，管理数据库； 比如：查询所有女生： SELECT * FROM 表名 WHERE xingbie = '女' 再比如 SELECT * FROM 表名 WHERE xingbie = '女' AND nianling < 24 AND nianling >=20 理由之3：数据库不能自己玩，要给向PHP、.net、JSP等语言提供接口 用PHP这些语言，能够向数据库之中增删改查
老牌的数据库，现在出了什么问题？
老牌数据库，都是结构型数据库
比如：现在想在一个已经有1000条数据库的数据库中增加一个字段，之前已经存在的数据，实际上不需要增加这个字段，因为这些用户已经填写完表单了，不需要再增加其他信息了，我们的意图是在今后的信息字段里再增加新的字段。但是所谓字段就是表的一个结构，所有的行都必须拥有，不能有的行有这个字段，有的行没有这个字段，可想而知，大数据时代，增加时间太长；
数据不灵活，一个字段，需要是同样类型的数据，不能一行记录的是文本，一行记录的是数字
**非结构型数据库 NoSQL应运而生**
NoSQL是个怪胎，无法挑战老牌数据库，但在大数据时代有着自己的意义
**NoSQL**
没有行和列的概念，
**分类：
键值(Key-Value)存储数据库：**
这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
**列存储数据库：**
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
**文档型数据库：**
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
**图形(Graph)数据库：**
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。
我们看，有些数据库需要筛选，有筛选条件，那么SQL型数据库比较擅长，因为他有行、列的概念，但是有些系统不需要进行那么多的筛选，比如站内信，不需要筛选，只需要存储，那么就是NoSQL擅长的
NoSQL不是银弹，没有资格挑战老牌数据库，还是特定情况下，是适合的
**MongoDB**
mongo 使用数据库
mongod 开机
mongoimport 导入数据
开机命令： mongod --dbpath 存放的位置
--dbpath：就是选择数据库文档所在的文件夹，也就是说，mongoDB中，真的有物理文件，对应的一个个数据库，U盘是可以拷贝走的
一定要保持，开机的这个CMD不能动了，不能关闭，一旦这个CMD有问题了，那这个数据库就关闭了，所以，应该再开一个CMD，来进行其他的操作
mongo语法：
show dbs 列出所有数据库
use 数据库名字：使用某个数据库
use 新建数据库名字：新建一个数据库
db 查看当前所在的数据库
db. student. insert({'name':'xiaoming','age':12})
student：就是所谓的集合，集合中存储着很多json
db.一个未知的集合名字，这个集合将自动创建
删除数据库 要管理数据库，必须先开机，开机使用mongod --dbpath 存放的位置 管理数据库：mongo (一定要在新的CMD里面) 查看所有数据库列表：show dbs 使用数据库、创建数据库：use 数据库名 如果真的想把这个数据库创建成功，那么必须插入一个数据 数据库中不能直接插入数据，只能往集合(collections)中插入数据，不需要创建集合，只需要写点语法 db.student.insert({}) db.student 系统发现student是一个陌生的集合名字，所以就自动创建集合
删除数据库：db.dropDatabase() 删除当前所在的数据库
插入数据，随着数据的插入，数据库创建成功了，集合也创建成功了。 db.student.insert({'name':'xiaoming'})
我们不可能一条一条的insert，所以，我们希望用sublime在外部写好数据，然后导入数据库里面 导入外部数据： mongoimport --db test --collection restaurants --drop --file primer-dataset.json --db test 往哪个数据库里面导入 --collection restaurants 往哪个数据库里面的集合中导入 --drop 把之前集合中的数据清空 --file primer-dataset.json 要导入数据的那个文件 这样，我们就能用创建一个json文件，然后导入数据库中
1、查找数据：用find。如果find中没有任何参数，那么将列出这个集合的所有文档 db.集合名.find() 精确匹配： db.student.find({'score.shuxue':70}) 多个条件：多个条件用逗号隔开 db.student.find({'score.shuxue':80,'age':20}) 大于条件：$gt db.student.find({'score.shuxue':{$gt:50}}) 小于条件：$lt db.student.find({'score.shuxue':{$lt:50}}) 与运算用逗号 或运算用 or db.student.find({ $or: [{'score.shuxue':{$lt:50},{'score.yuwen':{$gt:60}}}] }) 查找完毕之后，打点调用sort，表示升降顺序 db.restaurants.find().sort({'borough':1,'address.zipcode':1}) 2、删除 删除集合：db.student.drop() 删除集合student 删除所有数学大于80的 删除数据：db.student.remove({'score.shuxue':{$gt:80}}) 如果只想删除一个数据 删除数据：db.student.remove({'score.shuxue':{$gt:80}},{justOne:true}) 删除所有的数据：db.student.remove( {} ) 3、修改数据 db.student.update({'name':'xiaoming'},{$set:{'age':16}}) 修改姓名为xiaoming的数据，修改数据为，age属性值修改为16 批量修改数据： 查找数学成绩是70的同学，把所有的年龄更改为20 db.student.update({'score.shuxue':70},{$set:{'age':20},{multi:true}})
替换小明的所有数据
db.student.update({'name':'xiaoming'},{'name':'xiaoqiang','age':20...}) 把$set这个关键字去掉就是替换所有的属性值