一、下载安装
下载地址：https://www.mongodb.com/download-center?jmp=homepage#community
（一）、Windows安装
win7及以下的用户需要打补丁，具体步骤不再简述，因为Windows的安装都是傻瓜似的，如果不会装，基本已经可以放弃了，开个玩笑啦。
记得配置环境变量啊。
（二）、linux安装
首先下载的linux环境下的压缩包，放到自己想要的文件夹下，
解压命令 ------ tar -zxvf mongodb-linux-i686-3.0.4.gz
拷贝到指定目录 ----- mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb
MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以添加配置如下步骤，
打开配置文件 sudo vim /ect/profile，需不需要sudo，取决于你的系统权限，
将其添加到PATH路径中：
export PATH=
如果你没打开默认的27017端口，在程序中是连接不上mongoDB的，
打开步骤如下：
- 修改iptables配置文件，添加端口权限
sudo vim /ect/sysconfig/iptables- 添加下面4句，开放端口
# mongoDB 开放27017，28017端口
-A INPUT -p TCP --dport 27017 -j ACCEPT
-A OUTPUT -p TCP --dport 27017 -j ACCEPT
-A INPUT -p TCP --dport 28017 -j ACCEPT
-A OUTPUT -p TCP --dport 28017 -j ACCEPT- 写入并退出
:wq- 重启服务
service iptables restart
特别注意：大坑在此
32位系统开机时会报这个错误
2017-07-10T23:53:29.234+0800 W CONTROL [main] 32-bit servers don't have journaling enabled by default. Please use --journal if you want durability.
开机命令需要加上 --journal --storageEngine=mmapv1 的后缀命令，因为32位的系统是不支持默认开机的需要自己加上
即
mongod --dbpath /root/data/db --journal --storageEngine=mmapv1
二、基本命令
基本概念
nosql不是传统的数据库系统，会有多种形式，而mongodb是其中的一个，mongoDB是一个以K-V为数据保存的数据库，而且是弱数据类型的。不像mysql、oracel、DB2这些老牌的结构化关系型数据库一样，在建表时必须要制定表的结构和字段的数据类型，并且建好的表只能保存制定好的数据结构。
而mongoDB没有老数据库的包袱，它是可以保存任何数据结构的，并且在同一个集合上的每一条的记录的数据类型都可以不同，可以轻易的扩展。而传统的数据库要在一个表上增加一个属性时，则麻烦得多，需要在原有每一条记录中插入新增的字段，这就使得数据库的扩展性有了很大的制约，因此在实际的项目当中通常都不会轻易改动表结果的。
但是传统的数据库也不是一事无成的，对于查询要求高的项目还是传统的数据库会比较好，因为结构化的数据和SQL的特性使得传统数据库的查询操作足够强大，适合查询密集的项目，并且由于传统数据库都支持事务，所以在数据一致性这一点上，相对于NoSQL有着压倒性的优势，所以业务数据只能存放在传统的关系型数据库上。
而mongoDB则由于他个的可扩展性和吞吐性能，上适合存储大量存储的项目，如现在的大数据公司都是使用nosql来存储巨量的数据的，而NoSQL则不支持事务的操作，在数据一致性上存在着明显的缺陷。因此这就注定NoSQL只能用来存放行为数据了。但是优势也和明显极高的数据吞吐量，可扩展性高，这也是为什么大数据公司和人工智能公司对NoSQL如此看重了。
并且mongodb没有表的概念，只有集合的概念，并且集合中也能有多个集合。mongoDB本质上是存储json的，数据就是以json为数据格式保存在文档中。
常用命令
mongod 数据库开机命令
--dbpath <路径> 设置数据库的数据源路径，通常与上一个命令一起使用完成开机，如果是32位的系统，还需要加上--journal --storageEngine=mmapv1，因为32为系统不会默认添加
mongo 进入mongoDB的命令行环境
show db 显示当前所处的数据库
show dbs 显示所有的数据库
use <数据库名> 如果数据库已存在则使用，不存在则创建并使用
show collections 显示当前数据库下的集合
db.<集合名>.find({" 查询该数据库下符合的数据列表
db.<集合名>.insert({") 插入一条记录
db.<未知集合名>.insert({"
db.dropDataBase() 删除数据库
mongoimport --db <数据库名> --collection <集合名字> --drop --file <文件名路径> 批量导入
$gt 大于操作符
$gte 大于等于操作符
$lt 小于操作符
$lte 小于操作符
$or 或
$and 与
$type 操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。
| 类型 | 数字 | 备注 |
|---|---|---|
| Double | 1 | |
| String | 2 | |
| Object | 3 | |
| Array | 4 | |
| Binary data | 5 | |
| Undefined | 6 | 已废弃。 |
| Object id | 7 | |
| Boolean | 8 | |
| Date | 9 | |
| Null | 10 | |
| Regular Expression | 11 | |
| JavaScript | 13 | |
| Symbol | 14 | |
| JavaScript (with scope) | 15 | |
| 32-bit integer | 16 | |
| Timestamp | 17 | |
| 64-bit integer | 18 | |
| Min key | 255 | Query with -1. |
| Max key | 127 |
功能强大的 .
因为mongodb是一个键值对形式存储数据的数据库，也就是说value是会千变万化的，而面对着这不规则的数据结构MongoDB是怎么处理的呢？答案是使用 “点 ”语法，只要熟用点语法，那么基本上如何管理数据，就是小问题了。
例子：
{
"name" : "Jon Snow",
"gender" : "male",
"age" : 25,
"hobby" : ["read", "sleep", "eat", "play game"],
"transcript" : [
{
"course" : "Mathematics",
"score" : 18
},
{
"course" : "English",
"score" : 20
},
{
"course" : "Chinse",
"score" : 30
}
]
}
{
"name" : "Sansa Stark",
"gender" : "female",
"age" : 16,
"hobby" : ["read", "sleep", "eat", "play game"],
"transcript" : [
{
"course" : "Mathematics",
"score" : 40
},
{
"course" : "English",
"score" : 60
}
]
}
{
"name" : "Daenerys Targaryen",
"gender" : "male",
"age" : 22,
"hobby" : ["read", "sleep", "eat", "play game"],
"transcript" : [
{
"course" : "Mathematics",
"score" : 90
}
]
}
要通过课程名来获取用户信息，可以这样写：
db.student.find({"transcript.course": "English"})
结果会显示Jon Snow和Sansa Stark的记录。
多条件查询则只需要在多个条件之间加逗号分隔即可
db.student.find({"age" : {$gt : 18}, "transcript.course" : "English"})
结果会是年龄大于18，选择了英语课的同学Jon Snow。
基础教程就到这里了，往后还会继续更新，并会结合NodeJS做一些小demo，认为有用的请多关注，欢迎打赏。