MongoDB 菜鸟入门“秘籍”

1、MongoDB介绍 

1.1 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。

1.2 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。

1.3 MongoDB 概念解析

不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念，在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库，下面我们挨个介绍。

（1）下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念：

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

通过下图实例，我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念：

（2）下表列出了 RDBMS 与 MongoDB 对应的术语：

RDBMS	MongoDB
数据库	数据库
表格	集合
行	文档
列	字段
表联合	嵌入文档
主键	主键 (MongoDB 提供了 key 为 _id )
数据库服务和客户端
Mysqld/Oracle	mongod
mysql/sqlplus	mongo

1.3.1 文档 

（1）介绍

　　文档是一组键值(key-value)对(即BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。

　　一个简单的文档例子如下：

{"site":"www.along.com", "name":"阿龙"}

（2）需要注意的是：

1.  文档中的键/值对是有序的。
2.  文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3.  MongoDB区分类型和大小写。
4.  MongoDB的文档不能有重复的键。
5.  文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

（3）文档键命名规范：

•  键不能含有 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
•  .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
•  以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

1.3.2 集合

（1）介绍

　　集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。

　　集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。

　　比如，我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中：

{"site":"www.baidu.com"}
{"site":"www.google.com","name":"Google"}
{"site":"www.along.com","name":"阿龙","num":5}

　　当第一个文档插入时，集合就会被创建。

（2）合法的集合名

•  集合名不能是空字符串""。
•  集合名不能含有字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
•  集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
•  用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。　

如下实例：

db.col.findOne()

（3）capped collections

　　Capped collections 就是固定大小的collection。

　　它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。

　　Capped collections 是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的 collection 不同，你必须要显式的创建一个capped collection，指定一个 collection 的大小，单位是字节。 collection 的数据存储空间值提前分配的。

　　Capped collections 可以按照文档的插入顺序保存到集合中，而且这些文档在磁盘上存放位置也是按照插入顺序来保存的，所以当我们更新Capped collections 中文档的时候，更新后的文档不可以超过之前文档的大小，这样话就可以确保所有文档在磁盘上的位置一直保持不变。

　　由于 Capped collection 是按照文档的插入顺序而不是使用索引确定插入位置，这样的话可以提高增添数据的效率。MongoDB 的操作日志文件 oplog.rs 就是利用 Capped Collection 来实现的。

　　要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。

db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})

•  在 capped collection 中，你能添加新的对象。
•  能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败 。
•  使用 Capped Collection 不能删除一个文档，可以使用 drop() 方法删除 collection 所有的行。
•  删除之后，你必须显式的重新创建这个 collection。
•  在32bit机器中，capped collection 最大存储为 1e9( 1X109)个字节。

1.3.3 数据库

（1）介绍

　　在MongoDB中，多个文档组成集合，多个集合可以组成数据库。

　　一个mongodb中可以建立多个数据库。

　　MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。

　　MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

（2）命令操作

① "show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。

> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

② 执行 "db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。

> db
admin

③ 运行"use"命令，可以连接到一个指定的数据库，如果数据库不存在会创建数据库。

> use local
switched to db local
> db
local

（3）数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

•  不能是空字符串（"")。
•  不得含有' '（空格)、.、$、/、和 (空字符)。
•  应全部小写。
•  最多64字节。

（4）有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

•  admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
•  local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
•  config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

1.3.4 元数据

（1）数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：

dbname.system.*

（2）在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:

集合命名空间	描述
dbname.system.namespaces	列出所有名字空间。
dbname.system.indexes	列出所有索引。
dbname.system.profile	包含数据库概要(profile)信息。
dbname.system.users	列出所有可访问数据库的用户。
dbname.local.sources	包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。

（3）对于修改系统集合中的对象有如下限制。 

　　在{{system.indexes}}插入数据，可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index命令将自动更新相关信息)。

　　{{system.users}}是可修改的。 {{system.profile}}是可删除的。

1.4 MongoDB 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

数据类型	描述
String	字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。
Integer	整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。
Boolean	布尔值。用于存储布尔值（真/假）。
Double	双精度浮点值。用于存储浮点值。
Min/Max keys	将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。
Array	用于将数组或列表或多个值存储为一个键。
Timestamp	时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。
Object	用于内嵌文档。
Null	用于创建空值。
Symbol	符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。
Date	日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。
Object ID	对象 ID。用于创建文档的 ID。
Binary Data	二进制数据。用于存储二进制数据。
Code	代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。
Regular expression	正则表达式类型。用于存储正则表达式。

下面说明下几种重要的数据类型。

1.4.1 ObjectId

（1）介绍

ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：

•  前 4 个字节表示创建 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时
•  接下来的 3 个字节是机器标识码
•  紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
•  最后三个字节是随机数

（2）注意

　　MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象

　　由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:

> var newObject = ObjectId()
> newObject.getTimestamp()
ISODate("2018-12-28T03:22:25Z")

（3）ObjectId 转为字符串

> newObject.str
5c25972c9c9c7e85af88d54f

1.4.2 字符串

BSON 字符串都是 UTF-8 编码。

1.4.3 时间戳

　　BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中：

•  前32位是一个 time_t 值（与Unix新纪元相差的秒数）
•  后32位是在某秒中操作的一个递增的序数

　　在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。

　　在复制集中， oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用BSON时间戳表示了操作时间。

BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。在大多数情况下的应用开发中，你可以使用 BSON 日期类型。

1.4.4 日期

表示当前距离 Unix新纪元（1970年1月1日）的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。

> var mydate1 = new Date()     //格林尼治时间
> mydate1
ISODate("2018-12-28T03:12:02.646Z")
> typeof mydate1
object
> var mydate2 = ISODate() //格林尼治时间
> mydate2
ISODate("2018-12-28T03:12:15.669Z")
> typeof mydate2
object

 这样创建的时间是日期类型，可以使用 JS 中的 Date 类型的方法。

返回一个时间类型的字符串：

> var mydate1str = mydate1.toString()
> mydate1str
Fri Dec 28 2018 11:12:02 GMT+0800 (CST)
> typeof mydate1str
string

 或者

> Date()
Fri Dec 28 2018 11:13:34 GMT+0800 (CST)

2、下载安装、启动MongoDB 

2.1 下载MongoDB

MongoDB 提供了 linux 各发行版本 64 位的安装包，你可以在官网下载安装包。

下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community，选择自己需要的版本

下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装）

（1）解压

[root@along ~]# cd /usr/local/ [root@along local]# tar -xzvf mongodb-linux-x86_64-4.0.5.tgz

（2）创建软连接，方便以后更换版本

[root@along local]# ln -s mongodb-linux-x86_64-4.0.5 mongodb

（3）配置环境变量

[root@along local]# vim /etc/profile.d/mongodb.sh

[root@along local]# cat /etc/profile.d/mongodb.sh

export MONGODB_HOME=/usr/local/mongodb

export PATH=$PATH:$MONGODB_HOME/bin

 [root@along local]# source /etc/profile.d/mongodb.sh

2.2 编写配置文件

（1）准备MongoDB所需的目录

[root@along ~]# cd /usr/local/mongodb

[root@along mongodb]# mkdir etc data log

[root@along mongodb]# touch log/mongod.log

（2）编写配置文件，借鉴gitlab 

[root@along mongodb]# vim etc/mongodb.conf

# mongod.conf

# for documentation of all options, see:
#   http://docs.mongodb.org/manual/reference/configuration-options/

# where to write logging data.
systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path: /usr/local/mongodb/mongod.log

# Where and how to store data.
storage:
  dbPath: /usr/local/mongodb/data
  journal:
    enabled: true
#  engine:
#  wiredTiger:

# how the process runs
processManagement:
  fork: true  # fork and run in background
  pidFilePath: /usr/local/mongodb/mongod.pid  # location of pidfile
  #timeZoneInfo: /usr/share/zoneinfo

# network interfaces
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0  # Enter 0.0.0.0,:: to bind to all IPv4 and IPv6 addresses or, alternatively, use the net.bindIpAll setting.

security:
  authorization: enabled

2.3 启动MongoDB

（1）使用命令启动MongoDB

[root@along mongodb]# mongod -f etc/mongodb.conf

[root@along mongodb]# mongod --shutdown -f /etc/mongodb.conf   ---关闭服务命令

[root@along mongodb]# ss -nutlp |grep 27017

tcp    LISTEN     0      128       *:27017                 *:*                   users:(("mongod",pid=12961,fd=11))

（2）将MongoDB设为开机自启

[root@along ~]# vim /etc/init.d/mongodb

#!/bin/bash

export MONGO_HOME=/usr/local/mongodb
#chkconfig:2345 20 90
#description:mongod
#processname:mongod
case $1 in
          start)
              $MONGO_HOME/bin/mongod --config $MONGO_HOME/etc/mongodb.conf
              ;;
          stop)
              $MONGO_HOME/bin/mongod  --shutdown --config $MONGO_HOME/etc/mongodb.conf
              ;;
          status)
              ps -ef | grep mongod
              ;;
          restart)
              $MONGO_HOME/bin/mongod  --shutdown --config $MONGO_HOME/etc/mongodb.conf
              $MONGO_HOME/bin/mongod --config $MONGO_HOME/etc/mongodb.conf
              ;;
          *)
              echo "require start|stop|status|restart"
              ;;
esac

[root@along ~]# chmod +x /etc/init.d/mongodb

[root@along ~]# chkconfig --add /etc/init.d/mongodb

可以使用systemctl 启动关闭MongoDB服务器

[root@along ~]# systemctl start mongodb

[root@along ~]# systemctl stop mongodb

2.4 登入MongoDB

[root@along ~]# mongo

MongoDB shell version v4.0.5
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("b12b375a-ed71-4a65-8a05-e7792ca8cd82") }
MongoDB server version: 4.0.5
> 

3、MongoDB安全管理

　　上面我们所做的所有的操作都没有涉及到用户，我们在用Oracle、MySQL或者MSSQL时都有用户名密码需要登录才可以操作，MongoDB中当然也有，但是需要我们手动添加。在添加之前，我们先来说说MongoDB中用户管理的几个特点：

•  MongoDB中的账号是在某一个库里边进行设置的，我们在哪一个库里边进行设置，就要在哪一个库里边进行验证。
•  创建用户时，我们需要指定用户名、用户密码和用户角色，用户角色表示了该用户的权限。

3.1 创建root管理员账号

[root@along ~]# mongo

MongoDB shell version v4.0.5
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?gssapiServiceName=mongodb
Implicit session: session { "id" : UUID("a36d4d10-be27-4848-981a-8fca29a57dea") }
MongoDB server version: 4.0.5
> show dbs   #查询数据库，因为没有权限，所以不显示数据库
--- 创建root管理员用户
> use admin
switched to db admin
> db.createUser({user:"root",pwd:"along",roles:["root","userAdminAnyDatabase"]})
Successfully added user: { "user" : "root", "roles" : [ "root", "userAdminAnyDatabase" ] }
--- 认证登录root用户，返回1认证登录成功
> db.auth("root","along")
1
> show users   #查看创建用户
{
    "_id" : "admin.root",
    "user" : "root",
    "db" : "admin",
    "roles" : [
        {
            "role" : "userAdminAnyDatabase",
            "db" : "admin"
        }
    ],
    "mechanisms" : [
        "SCRAM-SHA-1",
        "SCRAM-SHA-256"
    ]
}
> show dbs   #查询数据库
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> exit
bye

3.2 具体角色注解

user表示用户名，pwd表示密码，role表示角色，db表示这个用户应用在哪个数据库上。用户的角色，有如下几种：

角色名	意义
Read	允许用户读取指定数据库
readWrite	允许用户读写指定数据库
dbAdmin	允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile
userAdmin	允许用户向system.users集合写入，可以找指定数据库里创建、删除和管理用户
clusterAdmin	只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。
readAnyDatabase	只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限
readWriteAnyDatabase	只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限
userAdminAnyDatabase	只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限
dbAdminAnyDatabase	只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。
root	只在admin数据库中可用。超级账号，超级权限

3.3 再次登录认证 

（1）在登入后认证

[root@along ~]# mongo

> show dbs   #没有权限报错
2018-12-28T14:49:11.832+0800 E QUERY    [js] Error: listDatabases failed:{
    "ok" : 0,
    "errmsg" : "command listDatabases requires authentication",
    "code" : 13,
    "codeName" : "Unauthorized"
} :
_getErrorWithCode@src/mongo/shell/utils.js:25:13
Mongo.prototype.getDBs@src/mongo/shell/mongo.js:124:1
shellHelper.show@src/mongo/shell/utils.js:876:19
shellHelper@src/mongo/shell/utils.js:766:15
@(shellhelp2):1:1
> use admin    #认证，因为在admin下面添加的帐号，所以要到admin下面验证。
switched to db admin
> db.auth("root","along")   #认证成功
1
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

（2）在登录时直接认证

[root@along ~]# mongo -u "root" -p "along" --port=27017

> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

4、MongoDB增删改查操作

4.1 数据库的增删改查

> use test   #有则切换，无则新增
switched to db test
> show dbs   #查看所有数据库
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
> db   #查看当前库
test
> db.test.insert({"name":"along"})   #在test库中插入一些数据，show dbs才能显示test库
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB
test    0.000GB
> db.dropDatabase()   #删除当前所在数据库
{ "dropped" : "test", "ok" : 1 }
> show dbs
admin   0.000GB
config  0.000GB
local   0.000GB

4.2 集合（表）的增删查

4.2.1 MongoDB 创建集合

（1）语法格式：

db.createCollection(name, options)

（2）参数说明：

• name: 要创建的集合名称
• options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

options 可以是如下参数：

字段	类型	描述
capped	布尔	（可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId	布尔	（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size	数值	（可选）为固定集合指定一个最大值（以字节计）。 如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max	数值	（可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。

在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。

4.2.2 查询、删除集合

（1）查询集合

show collections 

（2）语法格式：

db.collection.drop()

返回值：如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

4.2.3 实例演示

在 test 数据库中创建 runoob 集合：

> use test
switched to db test
> db.createCollection("runoob")
{ "ok" : 1 }

如果要查看已有集合，可以使用 show collections 命令：

> show collections
runoob

下面是带有几个关键参数的 createCollection() 的用法：

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 } )
{
    # 不推荐使用autoIndexId选项，将来的版本中将删除该选项
    "note" : "the autoIndexId option is deprecated and will be removed in a future release",
    "ok" : 1
}

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。

> db.mycol2.insert({"name" : "along"})
> show collections
mycol
mycol2
runoob

接着删除集合 mycol2 :

> show collections
mycol
mycol2
runoob
> db.mycol2.drop()
true
> show collections
mycol
runoob

4.3 文档（记录）的增改查删

4.3.1 MongoDB 插入文档

文档的数据结构和JSON基本一样。

所有存储在集合中的数据都是BSON格式。

BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。

（1）MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.COLLECTION_NAME.insert(document)

（2）实例演示

以下文档可以存储在 MongoDB 的 test 数据库 的 col 集合中：

> db.col.insert({title: 'along', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'along',
    url: 'http://www.along.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。

查看已插入文档：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5c25d58627b8706e05692b0f"), "title" : "along", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "along", "url" : "http://www.along.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：

> document=({title: 'along2', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'along',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
});

执行后显示结果如下：

{
    "title" : "along2",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
> db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

执行插入操作：

> db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> > db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5c25d7ac27b8706e05692b15"), "title" : "along", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "along", "url" : "http://www.along.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5c25d7be27b8706e05692b16"), "title" : "along2", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "along", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

4.3.2 MongoDB 改文档

　　MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。

（1）update() 方法

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

•  query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
•  update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
•  upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
•  multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
•  writeConcern :可选，抛出异常的级别。

（2）update() 实例

我们通过 update() 方法来更新标题(title):

> db.col.update({'title':'along'},{$set:{'title':'along3'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25d7ac27b8706e05692b15"),
    "title" : "along3",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.along.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}

可以看到标题(title)由原来的 "MongoDB 教程" 更新为了 "MongoDB"。

以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。

> db.col.update({'title':'along'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})

（3）save() 方法

save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下：

db.collection.save(
   <document>,
   {
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

•  document : 文档数据。
•  writeConcern :可选，抛出异常的级别。

（4）save() 实例

以下实例中我们替换了 _id 为 5c25d7be27b8706e05692b16 的文档数据：

>db.col.save({
    "_id" : ObjectId("5c25d7be27b8706e05692b16"),
    "title" : "along4",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Runoob",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
            "mongodb",
            "NoSQL"
    ],
    "likes" : 110
})

替换成功后，我们可以通过 find() 命令来查看替换后的数据

>db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25d7be27b8706e05692b16"),
    "title" : "along4",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "Runoob",
    "url" : "http://www.runoob.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 110
}

（5）更多实例

---只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );
---全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );
---只添加第一条：
db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );
---全部添加进去:
db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );
---全部更新：
db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );
---只更新第一条记录：
db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

4.3.3 MongoDB 删除文档

　　MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。

　　MongoDB数据更新可以使用update()函数。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。

（1）语法

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

•  query :（可选）删除的文档的条件。
•  justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
•  writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

（2）实例

使用 find() 函数查询数据：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5c25d7ac27b8706e05692b15"), "title" : "along3", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "along", "url" : "http://www.along.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5c25d7be27b8706e05692b16"), "title" : "along4", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "Runoob", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "NoSQL" ], "likes" : 110 }

接下来我们移除 title 为 'along3' 的文档：

> db.col.remove({'title':'along3'})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })    # 删除了1条数据

如果你想删除所有数据，可以使用以下方式（类似常规 SQL 的 truncate 命令）：

> db.col.remove({})
> db.col.find()
……                                        # 没有数据

如果你只想删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1，如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

4.3.3 MongoDB 查询文档

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

（1）语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

•  query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
•  projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

（2）实例

以下实例我们查询了集合 col 中的数据：

先创建一个文档，再查询

> db.col.insert({title: 'along', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: 'along',
    url: 'http://www.along.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})
> db.col.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25dce727b8706e05692b17"),
    "title" : "along",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.along.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

（3）MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"along"}).pretty()	where by = 'along'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

（4）MongoDB AND 条件 

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

> db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

实例：以下实例通过 title 键和 likes 来查询

> db.col.find({"title":"along","likes":100}).pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25dce727b8706e05692b17"),
    "title" : "along",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.along.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}

以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE title='along' AND likes=100

（5）MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

实例：以下实例中，我们演示了查询键 by 值为 along 或键 title 值为 anyone 的文档。

> db.col.find({$or:[{"by":"along"},{"title": "anyone"}]}).pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25dce727b8706e05692b17"),
    "title" : "along",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.along.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}

（6）AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： 'where likes>50 AND (by = 'along' OR title = 'anyone')'

> db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "along"},{"title": "anyone"}]}).pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5c25dce727b8706e05692b17"),
    "title" : "along",
    "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
    "by" : "along",
    "url" : "http://www.along.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}