本篇文章中将讲解如何使用MongoDB操作文档。
文档的数据结构和JSON基本一致，所有存储在集合中的数据都是BSON格式。BSON是一种类似json格式的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。
一、插入文档
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)
例如：以下文档可以存储在MongoDB的test数据库的MongoDBTest集合中：
{"title" : "MongoDB", "description" : "mongoDB是一个NoSql数据库", "tags" : "NoSql" }
1、使用insert()方法插入文档
在上面的例子中，MongoDBTest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。doc是定义的变量，可以以变量的形式插入集合。
查看已经插入的文档：
> db.MongoDBTest.insert(doc)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.MongoDBTest.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6f13e72d0b37669c5d2a78"), "title" : "MongoDB", "description" : "mongoDB是一个NoSql数据库", "tags" : "NoSql" }
>
2、使用save()方法插入文档
插入文档也可以使用save()方法。如果不知道_id字段save()方法类似于insert()方法。如果指定_id字段，则会更新该_id的数据。
下面的例子表示使用save()命令更新数据：
二、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)
参数说明：
query：可选参数，使用查询操作符指定查询条件。
projection：可选参数，使用投影操作符指定返回的键。如果查询时要返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要格式化读取的数据，可以使用pretty()方法，语法格式如下：
db.collection.find().pretty()
pretty()方法以格式化的方式来显示所有文档。
2、实例
例如：查询Student集合中的所有文档。
除了find()方法之外，还有一个findOne()方法，它只返回一个文档。
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 | { |
db.Student.find({"name":"张三"}).pretty() | where name='张三' |
| 小于 | { |
db.Student.find({"score":{$lt:"80"}}).pretty() | where score<80 |
| 小于或等于 | { |
db.Student.find({"score":{$lte:"80"}}).pretty() | where score<=80 |
| 大于 | { |
db.Student.find({"score":{$gt:"80"}}).pretty() | where score>80 |
| 大于或等于 | { |
db.Student.find({"score":{$gte:"80"}}).pretty() | where score>=80 |
| 不等于 | { |
db.Student.find({"score":{$ne:"80"}}).pretty() | where score!=80 |
（1）查询name是张三的学生
db.Student.find({"name":"张三"}).pretty()
查询结果如下图所示：
（2）查询成绩小于80的学生
db.Student.find({"score":{$lt:"80"}}).pretty()
查询结果如下图所示：
（3）查询成绩小于等于80的学生
db.Student.find({"score":{$lte:"80"}}).pretty()
查询结果如下图所示：
（4）查询成绩大于80分的学生
db.Student.find({"score":{$gt:"80"}}).pretty()
（5）查询成绩大于等于80分的学生
db.Student.find({"score":{$gte:"80"}}).pretty()
查询结果如下图所示：
（6）查询成绩不等于80分的学生
db.Student.find({"score":{$ne:"80"}}).pretty()
查询结果如下图所示：
3、MongoDB AND条件查询
MongoDB的find()方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号分隔开，等价于常规SQL的AND条件。
语法格式如下：
db.collection.find({key1:value1,key2:value2}).pretty()
例如：查询姓名为张三并且课程是C#程序设计的学生信息。
db.Student.find({"name":"张三","subject":"C#程序设计"}).pretty()
查询结果如下图所示：
以上实例中类似于RDBMS中的where语句：WHERE name='张三' AND subject='C#程序设计'。
4、MongoDB OR 条件查询
MongoDB的OR条件语句使用了关键字$or，语法格式如下：
>db.collection.find(
{
$or:[
{key1:value1},{key2:value2}
]
}
)
例如：查询姓名是李四或者成绩等于80的学生
db.Student.find({$or:[{"name":"李四"},{"score":"80"}]}).pretty()
查询结果如下图所示：
三、更新文档
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方法的应用及其区别。
1、update()方法
update()方法用于更新已经存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(
,
,
{
upsert:,
multi:,
writeConcern:
}
)
参数说明：
query：update的查询条件，类似sql update查询内where后面的条件。
update：update的对象和一些更新的操作符（如$set,Sinc......）等，也可以理解为sql update查询内set后面的。
upsert：可选参数，这个参数的意思是：如果不存在update的记录，是否插入新的文档。如果为true则插入，默认是false不插入。
multi：可选参数，MongoDB默认是false，只更新找到的第一条记录。如果这个参数为true，就把按条件查询出来的多条记录全部更新。
writeConcern：可选参数，抛出异常的级别。
writeConcern的几种抛出异常的级别参数
writeConcern.NONE：没有异常抛出。
writeConcern.NORMAL：仅抛出网络错误异常，没有服务器错误异常抛出。
writeConcern.SAFE：抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待服务器完成写操作。
writeConcern.MAJORITY：抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待一个主服务器完成写操作。
writeConcern.FSYNC_SAFE：抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。
writeConcern.JOURNAL_SAFE：抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。
writeConcern.REPLICAS_SAFE：抛出网络错误异常、服务器错误异常；等待至少2台服务器完成写操作。
例如：使用update()方法更新标题（title）
上面的语句只会更新第一条查询到的文档，如果你要更新多条相同的文档，则需要设置multi参数为true。
如果要更新的数据不存在，upsert参数设置为true则会插入数据。
2、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(
,
{
writeConcern:
}
)
参数说明：
document：要更新的文档数据。
writeConcern：可选参数，抛出异常的级别。
例如：更新_id=5a702a7f2c6ed8f4d3491831的文档。
四、删除文档
MongoDB使用remove()方法来移除集合中的数据。
注意：在执行remove()方法前先执行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。
remove()方法的基本语法格式如下：
db.collection.remove(
,
)
如果MongoDB是2.6版本以后的，语法格式如下：
db.collection.remove(
,
{
justOne:,
writeConcern:
}
)
参数说明：
query：可选参数，删除文档的条件。
justOne：可选参数，如果设为true或1，则只删除一个文档。
writeConcern：可选参数，抛出异常的级别。
实例
1、删除title为MongoDB教程的文档，只删除一个：
2、删除所有数据
如果想删除所有数据，可以使用下面的例子
