一 安装
1.下载
$ brew install mongodb
2.启动
$ mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf
3.连接
$ mongo
二 语法
show dbs 查看所有数据库
db.createCollection('col') 创建col集合
use DBNAME 创建并切换至某某数据库
db.dropDatabase() 删除当前数据库
db.collection.drop() 删除集合
show tables 查看所有集合
db.Collection_Name.insert(document) 插入文档
db.Collection_Name.find() 查看文档
db.Collection_Name.update(<query>,<update>,{upsert:false 是否插入不存在的数据，multi:false 只更新查到的第一个数据 writeConcern:抛出异常的级别}
db.collection.save(<document>,{writeConcern:级别} save() 方法通过传入的文档来替换已有的文档
db.collection.remove(<query>,{justOne:true 只删除一个文档}
db.collection.find().pretty() 查询集合中的数据
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() 小于
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() 小于等于
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() 大于
db.col.find({"like":{$gte:50}}}.pretty() 大于等于
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() 不等于
AND条件 db.col.find({key1:value1,key2:value2}).pretty()
OR条件 db.col.find({$or:[{key1:value1}, {key2:value2}]}).pretty()
AND OR 组合 db.col.find({"likes":{$gt:50},$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title":"MongoDB 教程"}]}).pretty()
db.col.find({"title":{$type:2}}) $type条件操作符 Double 1; String 2; Object 3;Array 4;Binary data 5; Undefined 6;Object id 7; Boolean 8; Date 9;Null 10; Regular Expression 11; Javascript 13; Symbol 14; Timestamp 17;
db.collection.find().limit(NUMBER) 读取指定数量的数据记录
db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1) 跳过指定的条数，最先执行顺序 sort再skip再limit
db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1}) 1正序；-1倒序
索引 ensureIndex()
db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1},option) 1为升序创建索引 -1为降序创建索引 option可选参数{background:false 防止创建索引会阻塞其他数据库操作，将其指定为true；.......}
db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1}) 可以设置多个索引
db.values.ensureIndex({open:1,close:1},{background:true})
聚合aggregate()方法用于处理数据，并返回计算后的结果
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
db.mycol.aggregate([{$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum:"$likes"}}}])
$sum 计算总和； $avg 计算平均值；$min 获取集合中所有文档对应的最小值； $max 最大值； $push 在结果文档中插入值 到 一个数组中；$addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本；$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据；$last 最后一个文档数据；
管道 将在一个管道处理完的结果 传递给下一个管道处理；表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档：
$project 修改输入文档的结构；$match 用于过滤数据；$limit 限制聚合管道返回的文档数；$skip 跳过指定文档的数量；$unwind 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。$group:将集合中的文档分组，可用于统计结果；$sort:排序；$geoNear:输出接近某一地理位置的有序文档。
分片：存在的另一种集群，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
备份：mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
恢复数据：mongorestore -h <hostname><:port> -d dbname <path>
监控：/bin $mongostat
$mongotop
关系类型：嵌入式关系--保存在单一的文档中，比较容易获取和维护数据，但不断增大会影响读写性能。
引用式关系--把数据文档和用户文档分开，通过文档的ID字段来建立关系。{"name":"Tom Benzamin","address_ids":[ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")]}
使用DBRefs：一个文档冲多个集合中引用文档。{$ref:.集合名称. ,$id: ..引用ID..,$db:.数据库名称..}
原子操作：MongoDB提供了许多原子操作，比如文档的保存、修改、删除。（原子操作：要么这个文档保存到mongoDB，要么没有保存到MongoDB，不会出现查询到的文档没有保存完整的情况）
ObjectID 是一个12字节BSON类型数据，前4个字节表示时间戳，3个字节是机器标识码，2个是进程ID，最后3个字节是随机数
newObjectId = ObjectId()
new ObjectId().str
正则表达式post_text
db.posts.find({post_text:{$regex:"runoob"}}) 或db.posts.find({post_text:/runoob/}) 或 db.posts.find({post_text:{$regex:"runoob",$options:"$i"}})