MongoDB 作为最流行的 NoSQL 数据库之一，以其灵活的文档模型、强大的可扩展性深受开发者青睐。本文将从 MongoDB 的安装配置开始，系统讲解数据库、集合、文档的核心操作指令，帮助初学者快速上手 MongoDB 开发。
MongoDB 与关系型数据库概念对比
为帮助熟悉关系型数据库的开发者快速理解 MongoDB，这里提供一个概念对比表：
| 关系型数据库 | MongoDB | 说明 |
|---|---|---|
| 数据库（Database） | 数据库（Database） | 概念基本一致，都是数据容器 |
| 表（Table） | 集合（Collection） | 集合无需预定义结构 |
| 行（Row） | 文档（Document） | 文档使用 BSON 格式存储 |
| 列（Column） | 字段（Field） | 文档字段可动态添加 |
| 主键（Primary Key） | _id 字段 | MongoDB 自动生成唯一标识 |
| 索引（Index） | 索引（Index） | 支持多种索引类型 |
通过这种对应关系，你可以更快地将关系型数据库的知识迁移到 MongoDB 的学习中，同时注意两者在数据模型设计上的本质区别。
MongoDB 的灵活性使得它特别适合迭代速度快、数据结构复杂多变的应用场景，如内容管理系统、社交应用、物联网数据采集等。掌握本文介绍的基础操作，是深入学习 MongoDB 高级特性的必要前提。
一、MongoDB 安装
1.1 下载与安装
Windows 系统
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访问 MongoDB 官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载对应版本的安装包
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运行安装程序，选择"Complete"完整安装
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勾选"Install MongoDB as a Service"，将 MongoDB 安装为系统服务
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安装完成后，MongoDB 会自动启动，默认端口为 27017
1.2 验证安装
前提是配置好环境
二、数据库（Database）操作指令
MongoDB 中数据库是集合的容器，无需预先创建，在第一次使用时会自动创建。
2.1 查看数据库
查看所有数据库
show dbs
查看当前所在数据库
db
2.2 切换/创建数据库
切换到指定数据库，若不存在则创建
use 数据库名
示例：切换到 blog 数据库
use blog
> 注意：新创建的数据库不会立即显示在 `show dbs` 结果中，需至少插入一条数据后才会显示。
2.3 删除数据库
删除当前数据库
db.dropDatabase()
操作步骤示例
use test # 切换到要删除的数据库
db.dropDatabase() # 执行删除
2.4 数据库相关其他操作
查看当前数据库状态
db.stats()
查看数据库中所有集合
show collections
三、集合（Collection）操作指令
集合类似于关系型数据库中的表，是文档的容器，同样无需预先创建，插入第一个文档时会自动创建。
3.1 创建集合
虽然集合会自动创建，但也可以手动创建并指定选项：
db.createCollection(集合名, [选项])
示例：创建名为 posts 的集合
db.createCollection("posts")
示例：创建带选项的集合（固定大小的 capped 集合）
db.createCollection("logs", {
capped: true, // 固定大小集合
size: 1048576, // 集合最大字节数（1MB）
max: 1000 // 最多文档数量
})
3.2 查看集合
查看当前数据库所有集合
show collections
或
show tables
3.3 删除集合
删除指定集合
db.集合名.drop()
示例：删除 comments 集合
db.comments.drop()
3.4 集合重命名
重命名集合
db.旧集合名.renameCollection(新集合名)
示例
db.posts.renameCollection("articles")
四、文档（Document）操作指令
文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系型数据库中的行，采用 BSON 格式（JSON 的二进制扩展）存储。
4.1 插入文档
插入单个文档
基本语法
db.集合名.insertOne(文档)
示例：向 users 集合插入一个用户文档
db.users.insertOne({
name: "张三",
age: 25,
email: "zhangsan@example.com",
hobbies: ["篮球", "编程"],
createTime: new Date()
})
插入多个文档
基本语法
db.集合名.insertMany([文档1, 文档2, ...])
示例：插入多个用户
db.users.insertMany([
{
name: "李四",
age: 30,
email: "lisi@example.com",
hobbies: ["足球", "音乐"]
},
{
name: "王五",
age: 28,
email: "wangwu@example.com",
hobbies: ["阅读", "旅行"]
}
])
> 注意：每个文档会自动生成一个 `_id` 字段作为唯一标识，也可以手动指定。
4.2 查询文档
基本查询
查询集合中所有文档
db.集合名.find()
示例：查询 users 集合所有文档
db.users.find()
格式化输出
db.users.find().pretty()
条件查询
基本语法
db.集合名.find(查询条件)
示例1：查询年龄为25的用户
db.users.find({ age: 25 })
示例2：查询年龄大于25的用户（$gt 表示大于）
db.users.find({ age: { $gt: 25 } })
示例3：查询年龄在25到30之间的用户（gte 大于等于，lte 小于等于）
db.users.find({ age: { gte: 25, lte: 30 } })
示例4：查询爱好包含"编程"的用户（$in 表示包含）
db.users.find({ hobbies: { $in: ["编程"] } })
示例5：查询姓名为"张三"且年龄为25的用户（多条件且关系）
db.users.find({ name: "张三", age: 25 })
示例6：查询姓名为"张三"或年龄大于30的用户（$or 表示或关系）
db.users.find({
$or: [
{ name: "张三" },
{ age: { $gt: 30 } }
]
})
投影查询（指定返回字段）
基本语法：1表示显示，0表示不显示（_id默认显示）
db.集合名.find(查询条件, { 字段1: 1, 字段2: 1, ... })
示例：只返回name和age字段，不返回_id
db.users.find({}, { name: 1, age: 1, _id: 0 })
排序查询
基本语法：1表示升序，-1表示降序
db.集合名.find().sort(字段: 排序方式)
示例：按年龄降序排列
db.users.find().sort({ age: -1 })
分页查询
skip(n)：跳过n条记录
limit(m)：返回m条记录
示例：查询第2页数据，每页2条
db.users.find().skip(2).limit(2)
4.3 更新文档
更新单个文档
基本语法
db.集合名.updateOne(查询条件, 更新操作)
示例1：将张三的年龄更新为26（$set 操作符用于设置字段值）
db.users.updateOne(
{ name: "张三" },
{ $set: { age: 26 } }
)
示例2：增加李四的年龄（$inc 操作符用于自增）
db.users.updateOne(
{ name: "李四" },
{ $inc: { age: 1 } } // 年龄+1
)
更新多个文档
基本语法
db.集合名.updateMany(查询条件, 更新操作)
示例：将所有年龄小于26的用户增加一个字段
db.users.updateMany(
{ age: { $lt: 26 } },
{ $set: { isYoung: true } }
)
替换文档
替换整个文档（_id 保持不变）
db.集合名.replaceOne(查询条件, 新文档)
示例
db.users.replaceOne(
{ name: "王五" },
{ name: "王五", age: 29, email: "newwangwu@example.com", hobbies: ["摄影"] }
)
4.4 删除文档
删除单个文档
基本语法
db.集合名.deleteOne(查询条件)
示例：删除姓名为"张三"的第一个文档
db.users.deleteOne({ name: "张三" })
删除多个文档
基本语法
db.集合名.deleteMany(查询条件)
示例：删除所有年龄大于30的用户
db.users.deleteMany({ age: { $gt: 30 } })
示例：删除集合中所有文档（保留集合结构）
db.users.deleteMany({})
五、总结
本文详细介绍了 MongoDB 的安装配置过程，以及数据库、集合、文档的核心操作指令。MongoDB 作为文档型数据库，其灵活的 schema 设计和丰富的查询能力使其在快速迭代的应用中具有显著优势。
掌握这些基础操作后，建议进一步学习：
-
MongoDB 的索引优化策略
-
聚合管道（Aggregation Pipeline）的高级用法
-
MongoDB 的事务处理
-
副本集和分片集群的部署（用于高可用和水平扩展）
通过不断实践，你将能充分发挥 MongoDB 在大数据量、高并发场景下的性能优势。