Mongodb——1

BSON

BSON是一种类似JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON。它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。它支持下面数据类型。每个数据类型对应一个数字，在MongoDB中可以使用$type操作符查看相应的文档的BSON类型

类型	对应数字	别名	说明
Double1	1	double
String	2	string
Object	3	object
Array	4	array
Binary data	5	binData
Undefined	6	undefined	弃用
ObjectId	7	objectId
Boolean	8	“bool”
Date	9	“date”
Null	10	“null”
Regular Expression	11	“regex”
DBPointer	12	“dbPointer”
JavaScript	13	“javascript”
Symbol	14	“symbol”
JavaScript(with scope)	15	“javascriptWithScope”
32-bit integer	16	“int”
Timestamp	17	“timestamp”
64-bit integer	18	“long”
Min key	-1	“minKey”
Max key	127	“maxKey”

CRUD

增删改差操作

增

db.collection.insert()、db.collection.insertOne()、db.collection.insertMany()，后两个在3.2版本新加入。在mongodb中，插入作用于单个集合collection。

在mongodb中，所有的写操作在单个文档的层面上是原子的。如果一个操作涉及多个文档的写操作，那么单个文档的写操作是原子的，整个操作不是院子的。
_id是每个文档都会有的主键。如果插入的时候没有指定_id，那么mongodb会自动生成一个ObjectId作为_id。
ObjectId是mongodb中的一个数据类型。

db.users.insert(
   {
      name: "sue",
      age: 19,
      status: "P"
   }
)

这里插入的是json格式的数据，mongodb转化为bson格式进行保存。
db.collection.insertOne() 插入一个，db.collection.insertMany() 插入多个，insert可以一个可以多个。

mongodb插入数据还有db.collection.save()。save的插入逻辑如下：如果没有指定_id，则会直接调用insert命令进行插入；如果指定了_id，那么会调用update()命令同时指定upsert为true，即有对应的就更新，没有对应的就插入。

删

db.collection.remove()、db.collection.deleteOne()、db.collection.deleteMany()，分别是普通删除、删除一个、删除多个。
通过传入过滤器进行删除操作，这里的过滤器是指json文档。mongodb会对符合json过滤器的文档进行删除。如果传入一个空过滤器，会删除所有文档（只限于db.collection.remove()和db.collection.deleteMany()）。
如果想删除多个文档，使用remove和deleteMany；如果想删除一个文档，使用remove（将第二个参数设为 1）和deleteOne。

db.users.remove( { status: "D" }, 1)

此时remove只会删除一个文档。当不使用第二个参数时，为删除多个。

改

db.collection.updateOne()：更新一个
db.collection.updateMany()：更新多个
db.collection.replaceOne()：替换一个
db.collection.update()：默认更新一个，可以使用multi参数设定更新多个
接收参数为：

1. 过滤条件文档，包括普通的文档和使用查询操作符的文档。
2. 更新文档
3. 更新选项，比如update中是否进行upsert，是否对多个文档更新multi

一般使用update进行更新操作。因为update支持操作符更新，replace只能更新全文档。

查

db.collection.find()：查询操作

1. query：过滤条件，为一个json文档。分为普通文档和使用操作符的文档。

   查询操作符：{ : { : }, ... }，这里field1为查询字段名，operator1为查询操作符，value1为查询值。
   AND操作：直接在文档里并排表示
   OR操作：使用$or操作符 {$or: [ { status: "A" }, { age: { $lt: 30 } } ] }
   嵌入文档查询，有两种方式。第一种将整个嵌入文档完整查询。比如{"comments" : {"one" : 1, "two" : 2}}，此时嵌入文档只能完整查询，不能只查询其中的某些字段，比如{"comments" : {"one" : 1}}是查不到数据的。第二种是嵌入文档的某些字段的查询，使用{"comments.one" : 1}，用英文句号表示嵌入文档的字段，可以只查询某些字段。
   数组查询。如果写上数组标识[ ]，这时只会查询完整符合查询条件的数组，比如{ badges: [ "blue", "black" ] }，元素内容和顺序都不能错。如果只想查询某个元素，则{ badges: "black" }。如果想查询某个位置的元素，使用英文句号{ "badges.0": "black" }。

2. field：返回的字段，用json文档键值对表示，1或true表示返回，0或false表示不返回。嵌入文档的字段同查询一样，使用英文句号分割

3. limit：限制返回文档的个数

4. skip：跳过指定的文档个数

5. sort：排序，使用json键值对文档进行表示，1 为升序，-1 为降序。

6. 游标：mongodb会把find结果返回为一个游标，在shell和java client中都是这样。使用游标去迭代数据，可以防止单次传输大量数据。

先 sort 再 skip 再 limit

索引

mongodb支持单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引、地理位置索引等。

• 单字段索引：例如 db.person.createIndex( {age: 1} ) 。可以加速对age字段的各种查询请求，默认的_id索引也是单字段索引。{age: 1} 代表升序索引，也可以通过{age: -1}来指定降序索引，对于单字段索引，升序/降序效果是一样的。
• 复合索引：针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推。例如 db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )。复合索引可以支持多个字段的组合查询，也能满足符合索引前缀的查询。除了查询的需求能够影响索引的顺序，字段值的分布也是一个重要的因素，查询的时候也要考虑字段的顺序。
• 多key索引：当索引的字段为数组时，创建的索引为多key索引。duokey索引会为数组中的每个元素建立一条索引。
• 文本索引：能够进行文本内容搜索，性能不好。
• 地理位置索引：可以对地理位置进行索引，一般用于定位需求。

在mongodb中，索引满足前缀索引，这是由mongodb的索引实现造成的。mongodb默认的索引实现为B树，是一种针对磁盘IO进行优化的树。在B树中，节点中的数据范围是顺序排列的，所以可以实现前缀索引。有的mongodb存储引擎支持哈希索引，查询速度更快，但是不能进行范围搜索。
在mongodb中，可以为索引设置一些属性：

• 唯一索引：索引的字段不能出现重复值，比如_id索引
• TTL索引：可以针对某个时间字段，指定文档的过期时间（经过指定时间后过期 或 在某个时间点过期）
• 部分索引：只针对某个特定条件的文档建立索引，3.2后支持
• 稀疏索引：只针对存在索引字段的文档建立索引，可看做是部分索引的一种特殊情况

索引优化

mongodb支持对请求进行profiling。目前支持三种级别的profiling：

• 0：不开启profiling
• 1：将处理时间超过某个阈值（默认100ms）的请求，记录到DB下的system.profile集合
• 2：将所有的请求都记录到system.profile集合

通常，生产环境建议使用1级别的profiling，并根据自身需求配置合理的阈值，用于监测慢请求的情况，并及时的做索引优化。
索引过多会造成写入、更新的性能地下，索引并不是越多越好，需要根据实际情况进行优化。