MongoDB-1入门介绍
NoSQL
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库
优点
1、对数据库高并发读写。
2、对海量数据的高效率存储和访问。
3、对数据库的高可扩展性和高可用性。
弱点：
1、数据库事务一致性需求
2、数据库的写实时性和读实时性需求
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
简介
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
它支持的数据结构非常松散，数据格式是BSON，一种类似
JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON ，和JSON一样支持内嵌的文档对象和
数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它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。
原则上 Oracle 和 MySQL 能做的事情，MongoDB 都能做（包括 ACID 事务）。
MongoDB术语与SQL术语对比
MongoDB与关系型数据库性能对比
特点
半结构化
在一个集合中，文档所拥有的字段并不需要是相同的，而且也不需要对所用的字段进行声明。因此，MongoDB具有很明显的半结构化特点。除了松散的表结构，文档还可以支持多级的嵌套、数组等灵活的数据类型，非常契合面向对象的编程模型。
弱关系
MongoDB没有外键的约束，也没有非常强大的表连接能力。类似的功能需要使用聚合管道技术来弥补
支持海量数据、高可用
复制集提供99.999%高可用
分片架构支持海量数据和无缝扩容
轻松支持TB-PB数量级
应用场景
游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新；
物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来；
社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能；
物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析；
视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等；
大数据应用，使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。|
是否使用MongoDB判断
只要有一项需求满足就可以考虑使用MongoDB，匹配越多，选择MongoDB越合适。
安装
#拉取镜像
docker pull mongo:latest
#创建和启动容器
docker run -d --restart=always -p 27017:27017 --name mymongo -v /data/db:/data/db -d mongo
#进入容器
docker exec -it mymongo/bin/bash
#使用MongoDB客户端进行操作
mongo
show dbs #查询所有的数据库
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
相关工具
官方GUI工具——COMPASS
MongoDB图形化管理工具(GUI)，能够帮助您在不需要知道MongoDB查询语法的前提下，便利地分析和理解您的数据库模式,并且帮助您可视化地构建查询。
下载地址：https://www.mongodb.com/zh-cn/products/compass
Mongo shell
使用js
load("books.js")
var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];
var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];
var books=[];
for(var i=0;i<50;i++){
var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);
var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);
var favCount = Math.floor(Math.random()*100);
var book = {
title: "book-"+i,
type: types[typeIdx],
tag: tags[tagIdx],
favCount: favCount,
author: "xxx"+i
};
books.push(book)
}
db.books.insertMany(books);
优化手段
索引
B树索引。【Mysql Innodb引擎使用B+树】
MongoDB支持多种索引类型，包括：
单键索引（Single Key Index）：只对一个字段进行索引。在MongoDB中，默认创建的_Id索引就是单键索引。
复合索引（Compound Index）：对多个字段进行索引。例如，如果经常需要根据两个或更多字段进行查询，那么创建复合索引可以提高查询效率。
多键索引（Multikey Index）：针对数组或嵌套文档的字段进行索引。多键索引会为数组的每个元素建立一条索引，允许在数组或嵌套文档字段上进行查询。
地理空间索引（Geospatial Index）：对包含地理坐标的字段进行索引，以支持地理位置相关的查询。
文本索引（Text Index）：对文本字段进行全文索引，以支持文本搜索和自然语言查询。
使用聚合管道
MongoDB支持聚合管道操作，可以将多个操作合并成一个操作，以减少网络通信和磁盘IO。例如，可以使用聚合管道来实现分页查询，将排序、投影和分页操作合并成一个操作。
使用数据分片
MongoDB支持数据分片，可以将数据分布到多个服务器上，以提高性能和可用性。例如，可以将用户数据按照地理位置进行分片，将用户数据分布到不同的服务器上，这样查询时就会更快
使用副本集
MongoDB支持副本集，可以提高数据的可用性和性能。例如，可以将读操作分发到副本集中的从节点上，以减轻主节点的负载。