mongoDB入门必读（概念与实战并重）
一、概述
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题，根据官方的文档，当数据量达到50GB以上的时候，Mongo的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。Mongo的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万－1.5次读写请求。
因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储，但我也看到有些评论认为GridFS性能不佳，有待验证。
最后由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎，很多项目都考虑用MongoDB来替代MySQL来实现不是特别复杂的Web应用，比方说why we migrated from MySQL to MongoDB就是一个真实的从MySQL迁移到MongoDB的案例，由于数据量实在太大，所以迁移到了Mongo上面，数据查询的速度得到了非常显著的提升。
MongoDB也有一个ruby的项目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper编写的MongoDB的接口，使用起来非常简单，几乎和DataMapper一模一样，功能非常强大易用。
总结起来，monggDB的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：
*面向集合存储，易存储对象类型的数据。
*模式自由。
*支持动态查询。
*支持完全索引，包含内部对象。
*支持查询。
*支持复制和故障恢复。
*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
*可通过网络访问
所谓“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。
模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。
MongoDB的优点
高性能，速度非常快（如果你的内存足够的话）
没有固定的表结构，不用为了修改表结构而进行数据迁移
查询语言简单，容易上手
使用Sharding实现水平扩展
部署方便
使用MongoDB，你得记住以下几点：
MongoDB 假设你有大磁盘空间
MongoDB 假设你的内存也足够大于放下你的热数据
MongoDB 假设你是部署在64位系统上的（32位有2G的限制，试用还可以）
MongoDB 假设你的系统是little-endian的
MongoDB 假设你有多台机器（并不专注于单机可靠性）
MongoDB 假设你希望用安全换性能，同时允许你用性能换安全
MongoDB在下面领域不太擅长
不太稳定，特别是auto-sharding目前还有很多问题
不支持SQL，这意味着你很多通过SQL接口的工具不再适用
持久化，MongoDB单机可靠性不太好，宕机可能丢失一段时间的数据
相关文档比较少，新功能都有这个问题
相关人才比较难找，这也是新功能的问题之一
二、安装
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB
在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。
（一）Linux/OS X下:
1 建立数据目录
mkdir -p /data/db
2 下载压缩包
curl -O http://downloads.mongodb.org/linux/mongodb-linux-i686-latest.tgz
3 解压缩文件
tar xzf mongodb-linux-i386-latest.tgz
4 启动服务
bin/mongod run &
5 使用自带客户端连接
/bin/mongo
6 测试
db.foo.save( { a : 1 } )
db.foo.findOne()
（二）windows下：
1 建立数据目录c:\data\db
2 下载压缩包，解压文件
3 启动服务
bin\mongod.exe run
4 自带客户端
bin\mongon.exe
在LINUX和WINDOWS系统下的使用大同小异，不同的地方主要是默认的数据存储目录。LINUX类系统下存放在/data/db下，而WINDOWS
会存放在C:\data\db下。可以在启动时使用--dbpath参数指定存储目录并启动。如：bin\mongod.exe --dbpath d:\data\mongo
常用启动参数：
run 直接启动。例：./mongod run
--dbpath 指定特定存储目录启动，若目录不存在则创建。例：./mongod --dbpath /var/data/mongo
--port 指定端口启动。例：./mongod --port 12345
停止MONGO服务：
方法1：服务端停止，可使用Ctrl+C
方法2：在客户端停止，可先连接客户端
./mongo
并使用命令
db.shutdownerver()
然后退出客户端
exit
三、mongoDB常用命令
1、与Mql对照
MySQL
MongoDB
说明
mysqld
mongod
服务器守护进程
mysql
mongo
客户端工具
mysqldump
mongodump
逻辑备份工具
mysql
mongorestore
逻辑恢复工具
db.repairDatabase()
修复数据库
mysqldump
mongoexport
数据导出工具
source
mongoimport
数据导入工具
grant * privileges on *.* to …
Db.addUser()
Db.auth()
新建用户并权限
show databases
show dbs
显示库列表
Show tables
Show collections
显示表列表
Show slave status
Rs.status
查询主从状态
Create table users(a int, b int)
db.createCollection("mycoll", {capped:true,
size:100000}) 另：可隐式创建表。
创建表
Create INDEX idxname ON users(name)
db.users.ensureIndex({name:1})
创建索引
Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC)
db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})
创建索引
Insert into users values(1, 1)
db.users.insert({a:1, b:1})
插入记录
Select a, b from users
db.users.find({},{a:1, b:1})
查询表
Select * from users
db.users.find()
查询表
Select * from users where age=33
db.users.find({age:33})
条件查询
Select a, b from users where age=33
db.users.find({age:33},{a:1, b:1})
条件查询
select * from users where age<33
db.users.find({'age':{$lt:33}})
条件查询
select * from users where age>33 and age<=40
db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})
条件查询
select * from users where a=1 and b='q'
db.users.find({a:1,b:'q'})
条件查询
select * from users where a=1 or b=2
db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )
条件查询
select * from users limit 1
db.users.findOne()
条件查询
select * from users where name like "%Joe%"
db.users.find({name:/Joe/})
模糊查询
select * from users where name like "Joe%"
db.users.find({
