一、简介
MongoDB是一个NoSQL型的数据库，基于分布式文档型储存数据库，由C++语言编写，它的特点是开源、高性能、高可用、高扩展、易部署。支持 Golang、RUBY、PYTHON、JAVA、C++、PHP等多种开发语言。
二、应用场景
MongoDB适用于高并发读写、数据量大、高可扩展性和高可用性且对事务要求不高的场景，常用的应用场景有以下：
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社交应用：可以使用MongoDB来存储用户信息和朋友圈动态，实现附近的人等功能。
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游戏：使用MongoDB来存储用户基础信息，以及游戏中的积分、等级以及装备等用户关联信息。
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物流：使用MongoDB存储订单信息，以及物流轨迹信息。
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物联网：使用MongoDB存储各设备信息，以及个设备的产生的日志信息，以便于对设备进行分析、维护和预警。
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视频直播：使用MongoDB来吃存储用户信息，以及用户操作日志、点赞、收藏和评价。
三、基础操作
1、创建集合
集合的创建分为隐式创建和显式创建。
显式创建：db.createCollection(name)。
隐式创建：当向一个集合插入一个文档时，如果集合不存在则会自动创建集合。
2、插入操作：
insert插入：插入单个数据。
db.user.insert({name:"张三",age:19,sex:1})
insertMany插入：插入多条数据。
db.user.insertMany({name:"李四",age:24,sex:1},{name:"王五",age:20,sex:0})
3、查询操作：
查询操作使用find()或findOne()进行查询，其中findOne()只查询出一条数据。
find查询
db.user.find({age:20},{_id:0,age:1,name:1});
// 等同于：select age,name from user where age=20;
比较查询
|------|------|-----------------------------------|
| 操作 | 操作符 | 查询格式 |
| 小于 | lt | {age:{lt:18}} // where age<18 |
| 小于等于 | lte | {age:{lte:18}} // where age<=18 |
| 大于 | gt | {age:{gt:18}} // where age>18 |
| 大于等于 | gte | {age:{gte:18}} // where age>=18 |
| 不等于 | ne | {age:{ne:18}} // where age<>18 |
db.user.find({age:{$lt:30}})
//等同于 select * from user where age<30;
逻辑查询
and查询
db.user.find({$and:{age:20},{sex:0}});
// 等同于 select * from user where age=20 and sex=0
或者缺省$and
db.user.find({age:20,sex:0})
or查询
db.user.find({or:\[{age:{lt:24}},{sex:1}]});
//等同于 select * from user where age<24 or sex=1
混合查询
db.user.find({$or:
[{sex:1},
{$and:
{age:20},{sex:0}
}]});
//等同于 select * from user where sex=1 or（age=20 and sex=0）
in 和nin 查询
db.user.find({age:{$in:18,19,20}})
//等同于 select * from user where age in (18,19,20)
db.user.find({age:{$nin:18,19,20}})
//等同于 select * from user where age not in (18,19,20)
为空查询
db.user.find({name:{$exists:1}});
//等同于 select * from user where name is not null;
分页查询
db.user.find().skip(2).limit(2).sort({age:1});
//等同于 select * from user order by age asc limit 2,2;
分组查询
使用聚合方法aggregate()。
db.user.aggregate({$group:{_id:"$sex",min_age:{$min:"$age"}}})；
//等同于 select sex,min($age) from user group by sex; //获取男女中最小年龄
db.user.aggregate({$group:{_id:"$sex",sex_total:{$sum:1}}});
//等同于 select sex,count(1) from user group by sex;// 统计男女的个数
其他聚合操作
|-----------|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 操作 | 描述 | 示例 |
| avg | 计算平均值。 | db.user.aggregate(\[{group:{_id:"sex",avg_age:{avg:"age"}}}\]) |
| max | 求最大值。 | db.user.aggregate({$group:{_id:"$sex",min_age:{$max:"$age"}}}) |
| push | 将值加入一个数组中，不判断重复。 | db.user.aggregate(\[{group:{_id:"sex",name:{push:"name"}}}\]) |
| addToSet | 将值加入一个数组中，会判断是重复，若重复则不加入。 | db.user.aggregate({$group:{_id:"$sex",name:{$addToSet:"$name"}}}) |
| first | 获取第一个文档数据 | db.user.aggregate(\[{group:{_id:"sex",first_name:{first:"name"}}}\]) |
| last | 获取最后一个文档数据 | db.user.aggregate({$group:{_id:"$sex",last_name:{$last:"$name"}}}) |
4、更新操作
db.user.update({查询条件},{更新操作}，不存在时是否插入，是否多条，异常级别)。
db.user.update({name:"张三"},{$set:{age:40}}) // 将张三的年龄修改为40
db.user.update({name:"张三"},{$inc:{age:2}}) //将张三的年龄加2
5、删除操作
删除集合（此操作慎用）
db.user.drop();
删除文档
db.user.remove({查询条件})
四、索引
1. 创建索引
db.user.createIndex({age:1}) // 创建index_age 按升序排序
2. 查看索引
db.user.getIndexes()
3. 查看索引大小
db.user.totalIndexSize()
4. 删除索引
db.user.dropIndex(索引名)；
db.user.dropIndexes();//删除集合所有索引
总结：
本文主要介绍了MongoDB的常用的基础操作，操作方式主要使用的是json类型的条件语句，对json编写的要求较高，其操作和MySQL的操作基本相同，除了MongoDB没有join查询以外其他查询都支持，后续会给大家分享MongoDB的安装和主从复制等内容。