为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 
数据库:
查看当前数据库名称: db
查看所有数据库: show dbs
切换数据库: use db_name
删除当前指向的数据库: db.dropDatabase()
集合:
创建集合:
db.createCollection("animal")
创建有上限的集合:
capped: true, 表示设置上限
size: 上限大小，会将之前的数据覆盖，单位为字节
db.createCollection("animal", {capped : true, size : 10})
查看当前所有集合:
show collections;
删除:
db.animal.drop()
常用数据类型:
ObjectID 文档ID
12个字节的16进制数
前4个字节为当前时间戳
接下来3个字节为机器id
接下来两个字节为mongodb的服务进程id
最后3个字节是简单的增量值
String 必须是有效的 utf-8
Boolean
Integer
Double
Arrays
Object 嵌入式文档
Null
Timestamp
Date
插入:
db.animal.insert({name:'tiger', gender:1})
foo = {_id:'20160101', name:'tiger'}
foo.age = 12
db.animal.insert(foo)
更新:
db.animal.update({name:'tiger'}, {name:'dog'})
db.animal.update({name:'tiger'}, {$set:{name:'dog'}}, {multi:true})
保存:
db.animal.save(document)
删除:
db.animal.remove({gender:0},{justOne:true})
db.animal.remove({})
查询:
db.animal.find()
db.animal.findOne()
db.animal.find().pretty()
运算符:
< $lt
<= $lte
> $gt
>= $gte
!= $ne
db.animal.find({age:{$gte:18}})
查询年龄大于等于18，且性别为1的动物
db.animal.find({age:{$gte:18}, {gender:1}})
查询年龄大于等于18, 或性别为0的学生
db.animal.find({$or:[{age:{$gt:18}}, {gender:0}]})
查询年龄大于等于18, 或性别为0的学生, 并且名字为psky的
db.animal.find({$or:[{age:{$gt:18}}, {gender:0}]}, {name:'psky'})
范围:
$in, $nin
db.animal.find({age:{$in:[18, 28]}})
正则表达式:
// | $regex
查询姓黄的学生
db.animal.find({name:/^黄/})
db.animal.find({name:{$regex:'^黄'}})
自定义查询:
使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
查询年龄大于20的学生
db.animal.find({$where:function(){return this.age>20}})
limit:
db.animal.find({}).limit(2)
skip:
db.animal.find({}).skip(10)
limit, skip 可以一起使用不分先后顺序
投影:
定制返回的字段
db.animal.find({},{_id:0, name:1, gender:1})
排序:
1， 升序
-1， 降序
根据性别降序，再根据年龄升序
db.animal.find().sort({gender:-1, age:1})
统计个数:
方法 count() 用于统计结果集中文档条数
db.animal.find({gender:1}).count()
db.animal.count({age:{$gte:20}, gender:1})
去重:
db.animal.distinct('gender', {age:{$gt:20}})
聚合 aggregate:
aggregate 类似sql中的 sum(), avg() 等
管道:
$group, 将集合中的文档分组，可用于统计结果
$match, 过滤数据，只输出符合条件的文档
$project, 修改输入文档的结构，如重命名，增加，删除字段，创建计算结果
$sort, 将输入文档排序后输出
$limit, 限制聚合管道返回的文档数
$skip, 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
$unwind, 将数组类型的字段进行拆分
表达式
处理输入文档并输出
$sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
$avg：计算平均值
$min：获取最小值
$max：获取最大值
$push：在结果文档中插入值到一个数组中
$first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
$group
将集合中的文档分组，可用于统计结果
_id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
例1：统计男生、女生的总人数
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
counter:{$sum:'$age'}
}
}
])
Group by null
将集合中所有文档分为一组
例2：求学生总人数、平均年龄
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:null,
counter:{$sum:1},
avgAge:{$avg:'$age'}
}
}
])
透视数据
例3：统计学生性别及学生姓名
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$name'}
}
}
])
使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
db.stu.aggregate([
{$group:
{
_id:'$gender',
name:{$push:'$$ROOT'}
}
}
])
$match
用于过滤数据，只输出符合条件的文档
使用MongoDB的标准查询操作
例1：查询年龄大于20的学生
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}}
])
例2：查询年龄大于20的男生、女生人数
db.stu.aggregate([
{$match:{age:{$gt:20}}},
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])
$project
投影, 修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
例1：查询学生的姓名、年龄
db.stu.aggregate([
{$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])
例2：查询男生、女生人数，输出人数
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$project:{_id:0,counter:1}}
])
$sort
将输入文档排序后输出
例1：查询学生信息，按年龄升序
b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])
例2：查询男生、女生人数，按人数降序
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:-1}}
])
$limit
限制聚合管道返回的文档数
例1：查询2条学生信息
db.stu.aggregate([{$limit:2}])
$skip
跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
例2：查询从第3条开始的学生信息
db.stu.aggregate([{$skip:2}])
例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据
db.stu.aggregate([
{$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
{$sort:{counter:1}},
{$skip:1},
{$limit:1}
])
注意顺序：先写skip，再写limit
$unwind
将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值
语法1
对某字段值进行拆分
db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])
构造数据
db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
查询
db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
语法2
对某字段值进行拆分
处理空数组、非数组、无字段、null情况
db.inventory.aggregate([{
$unwind:{
path:'$字段名称',
preserveNullAndEmptyArrays:#防止数据丢失
}
}])
构造数据
db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])
使用语法1查询
db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
问：如何能不丢弃呢？
答：使用语法2查询
db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
索引:
造数据, 连上数据库直接执行语句即可
for(i=0;i<100000;i++){db.t1.insert({name:'test'+i,age:i})}
查找姓名为test10000
db.t1.find(name:'test10000')
使用explain命令进行查询性能分析
db.t1.find(name:'test10000').explain('executionStats')
其中executionStats下的executionTimeMillis表示整体查询时间，单位是毫秒
创建索引
1，表示升序，-1， 表示降序
db.t1.ensureIndex({name:1})
再次查询就能看到使用索引查询的效果
创建唯一索引
建立唯一索引实现唯一约束功能
db.t1.ensureIndex({name:1}, {unique:true})
联合索引
对多个属性建立一个索引，按照 find() 的出现顺序
安全
为了更安全的访问mongodb，需要访问者提供用户名和密码，于是需要在mongodb中创建用户
采用了角色-用户-数据库的安全管理方式
常用系统角色如下：
root：只在admin数据库中可用，超级账号，超级权限
Read：允许用户读取指定数据库
readWrite：允许用户读写指定数据库
创建超级管理用户
use admin
db.createUser({
user:'admin',
pwd:'123',
roles:[{role:'root',db:'admin'}]
})
启用安全认证
修改配置文件
sudo vi /etc/mongod.conf
启用身份验证
注意：keys and values之间一定要加空格, 否则解析会报错
security:
authorization: enabled
重启服务
sudo service mongod stop
sudo service mongod start
终端连接
mongo -u 'admin' -p '123' --authenticationDatabase 'admin'
普通用户管理
使用超级管理员登录，然后进入用户管理操作
查看当前数据库的用户
use test1
show users
创建普通用户
db.createUser({
user:'t1',
pwd:'123',
roles:[{role:'readWrite',db:'test1'}]
})
终端连接
mongo -u t1 -p 123 --authenticationDatabase test1
切换数据库，执行命令查看效果
修改用户：可以修改pwd、roles属性
db.updateUser('t1',{pwd:'456'})
复制，副本集
什么是复制
复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，并可以保证数据的安全性
复制还允许从硬件故障和服务中断中恢复数据
为什么要复制
数据备份
数据灾难恢复
读写分离
高（24* 7）数据可用性
无宕机维护
副本集对应用程序是透明
复制的工作原理
复制至少需要两个节点A、B...
A是主节点，负责处理客户端请求
其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据
节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从
主节点记录在其上的所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致
主节点与从节点进行数据交互保障数据的一致性
复制的特点
N 个节点的集群
任何节点可作为主节点
所有写入操作都在主节点上
自动故障转移
自动恢复
设置复制节点
step1:创建数据库目录t1、t2
mkdir t1
mkdir t2
step2:使用如下格式启动mongod，注意replSet的名称是一致的
mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27017 --dbpath ~/Desktop/t1 --replSet rs0
mongod --bind_ip 192.168.196.128 --port 27018 --dbpath ~/Desktop/t2 --replSet rs0
step3:连接主服务器，此处设置192.168.196.128:27017为主服务器
mongo --host 192.168.196.128 --port 27017
step4:初始化
rs.initiate()
step5:查看当前状态
rs.status()
step6:添加复本集
rs.add('192.168.196.128:27018')
step7:复本集添加成功后，当前状态
rs.status()
step8:连接第二个mongo服务
mongo --host 192.168.196.128 --port 27018
step9:向主服务器中插入数据
use test1
for(i=0;i<10;i++){db.t1.insert({_id:i})}
db.t1.find()
step10:在从服务器中插查询
说明：如果在从服务器上进行读操作，需要设置rs.slaveOk()
rs.slaveOk()
db.t1.find()
删除从节点
rs.remove('192.168.196.128:27018')
关闭主服务器后，再重新启动，会发现原来的从服务器变为了从服务器，新启动的服务器（原来的从服务器）变为了从服务器
备份
语法
mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory
-h：服务器地址，也可以指定端口号
-d：需要备份的数据库名称
-o：备份的数据存放位置，此目录中存放着备份出来的数据
例1
sudo mkdir test1bak
sudo mongodump -h 192.168.196.128:27017 -d test1 -o ~/Desktop/test1bak
恢复
语法
mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
-h：服务器地址
-d：需要恢复的数据库实例
--dir：备份数据所在位置
例2
mongorestore -h 192.168.196.128:27017 -d test2 --dir ~/Desktop/test1bak/test1