MongoDB 快速扫盲贴

长话短说

　　经过996的历练，开发者潜意识里总是以object的视角看待事物，现在某些数据库也具备这样的视角。

MongoDB是一个文档型（类JSON 文档）数据库，相比传统的关系型row/column模型，设计者认为类JSON文档是认知事物和使用数据的最佳方式。

MongoDB优势：

MongoDB以灵活的、类JSON格式文档形式存储数据，意味着字段含义和字段数量因文档而异，并且数据结构可以随时变化
MongoDB文档模型对应应用程序中的对象，这样你的应用程序可很方便映射到这些文档数据。
MongoDB内核是一个分布式的数据库，原生支持高可用、水平扩展、物理分布式部署，同时使用也相当方便
MongoDB开源

P1 关键特性

高性能：支持嵌套文档，减少了I/O动作；索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键

丰富的查询语法：数据聚合、文本搜索

高可用：自动故障恢复，数据冗余备份（副本集）

水平扩展：在集群机器上分片存储数据

支持多种存储引擎

P2 MongoDB文档模型

Database --Collection - Document；

① MongoDB中，Database存储Collection， Collection存储Document，

切换Database时使用 use 命令。

use myNewDB

db.myNewCollection1.insertOne( { x:  } )

注意:

如果Database不存在，MongoDB会在你首次为该Database 插入数据时创建Database,

如果Collection不存在，MongoDB会在你首次为该Collection插入数据时创建Collection

② Capped Collections： Collection是一个固定大小的集合，支持高速插入和检索，Collection工作模式与循环buffer类似：一旦Collection 文档填满了分配的空间，会重写oldest文档。

③ 举例Document

以BSON形式存储Document：

var mydoc = {

               _id: ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"),

               name: { first: "Alan", last: "Turing" },

               birth: new Date('Jun 23, 1912'),

               death: new Date('Jun 07, 1954'),

               contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],

               views : NumberLong()

            }

- 点号选择器

- 嵌套文档

- _id: 每个文档都有一个_id作为主键，而且必须是第一个字段，_id可使用除Array之外的任何BSON类型。

除了作为Collection中数据存储形式外，MongoDB全程使用文档模型，对于查询，更新，排序，索引管理同样适用

P3 BSON类型

BSON是一个二进制序列化格式，用于在MongoDB中存储文档、进行远程过程调用。每个BSON类型都有int,string 标识,。

BSON 是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
BSON可以做为网络数据交换的一种存储形式，这个有点类似于Google的Protocol Buffer，但是BSON是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想，
BSON有三个特点：轻量性、遍历快、高效性

{"hello":"world"} 存储如下：

\x16\x00\x00\x00\x02hello\x00\x06\x00\x00\x00world\x00\x00

前面"\x16\x00\x00\x00" ：文档的长度，这里是小端表示，即文档的长度是22个字节；

第5个字节：\x02 ：元素的类型，即"world"的类型是string；

"hello"是KeyName，以"\0"结尾，它一般是cstring类型，字节表示是cstring::= (byte*) "/x00" ，其中*表示零个或多个byte字节，\x00表示结束符；

x06\x00\x00\x00 ： string类型的长度；

后面的"world"是value值，它的类型一般是string,double,array,binarydata等类型。

最后一个"\x00" : 文档的结尾

从以上结构看出，BSON文档在内部定义了文档大小和键值长度，在遍历时能很快确定文档的边界。

常见的MongoDB应用脚本

① 过滤出 ExtraFeature array字段不为 null 的文档

db.getCollection('Profiles').find({ExtraFeatures:{$elemMatch:{$ne:null}}})

② 提取Profile表中 _id 字段值（原字段为long类型）

db.getCollection('Profiles').find({"IsDisabled":false},{'_id': }).sort( { _id:  } ).map( function(u) { return NumberInt(u._id); } )

③ 模糊查询

db.getCollection('MediaNews').find({"Url":/cctv.com/})    //like '%cctv.com%'

db.getCollection('Users').find({

    $where: function() {

            return this.LoginName.lastIndexOf('gridsum.com')<

    }

})

④ 时间过滤

db.getCollection('MediaNews').find({

    PublishTime: {

        $gte:ISODate("2017-11-06"),

        $lt: ISODate("2017-11-07")

    }

}).sort({PublishTime:-})

⑤ Mongodb 聚合后过滤

//  按照province聚合，统计方式是求和
db.contest.aggregate([

    {"$group" : {_id:"$province", count:{$sum:}}}

]);

// 聚合之后having

db.ConversionPaths.aggregate([

    {"$group" : {_id:"$ProfileId", count:{$sum:}}},

    { $match: { count: { $gt:  } } },

])