MongoDB快速入门（MongoDB简介、MongoDB的应用场景、MongoDB中的基本概念、MongoDB的数据类型、MongoDB的安装与部署、MongoDB的常用命令、MongoDB的索引）

视频教程： 黑马程序员MongoDB基础入门到高级进阶，一套搞定mongodb

1. MongoDB简介

MongoDB官网：MongoDB

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MongoDB 是一个开源、高性能、无模式（可以理解为表中没有固定的列）的文档型数据库，MongoDB 的设计理念就是为了简化开发和方便扩展

MongoDB 是 NoSQL 数据库产品中的一种，是最像关系型数据库（例如 MySQL）的非关系型数据库

MongoDB 支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式，名为 BSON，所以 MongoDB 既可以存储比较复杂的数据类型，又相当灵活

MongoDB 中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field: value）组成的数据结构，MongoDB 的文档类似于 JSON 对象，即一个文档就是一个对象

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我们用一个例子来理解无模式的概念，假设我们有一个名为 user 的集合，用于存储用户信息

在关系数据库中，你首先需要定义一个表结构，比如：

CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    age INT
);

在 MongoDB 中，你不需要这样做。你可以直接插入文档，而无需事先定义字段。以下是一些插入到 users 集合中的示例文档：

db.user.insertOne({ username: "alice", email: "[email protected]", age: 25 });
db.user.insertOne({ username: "bob", email: "[email protected]", favoriteColor: "blue" });

注意到第二个文档没有 age 字段，而是多了一个 favoriteColor 字段。这在 MongoDB 中是完全合法的。每个文档可以有不同的字段集合，这就是无模式的含义

2. MongoDB的应用场景

传统的关系型数据库（例如 MySQL）在数据操作的三高需求面前，显得力不从心

三高需求：

• High performance：对数据库高并发读写的需求
• Huge Storage：对海量数据的高效率存储和访问的需求
• High Scalability && High Availability：对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

MongoDB 能够应对三高需求，以下是一些典型的 MongoDB 应用场景：

1. 实时数据分析和大数据应用：
   • 处理大规模的数据集，如日志聚合、物联网、实时分析等。
   • 高吞吐量的数据写入和读取。
2. 内容管理系统（CMS）：
   • 存储和检索各种格式的文档，如图文、视频、音频等。
   • 灵活的数据模型支持多变的文档结构。
3. 移动应用：
   • 为移动应用提供数据存储，支持大量用户和快速数据同步。
   • 实现无缝的数据离线功能和数据同步。
4. 单页应用（SPA）：
   • 提供快速的 JSON 数据接口，支持现代前端框架的数据需求。
5. 电子商务：
   • 管理复杂的商品目录和用户会话。
   • 支持灵活的商品配置和个性化推荐。
6. 用户数据管理：
   • 存储用户配置文件、账户信息、用户行为数据等。
   • 支持社交网络和用户互动功能。
7. 游戏应用：
   • 存储用户状态、游戏进度、排行榜数据等。
   • 提供高并发的读写能力，支持大量玩家同时在线。
8. 实时监控和物联网（IoT）：
   • 收集和分析来自各种传感器的实时数据。
   • 支持大规模设备的数据写入和查询。
9. 日志管理和分析：
   • 存储和分析系统日志、应用日志、用户行为日志等。
   • 支持日志的快速检索和聚合。
10. 大规模数据存储：
    • 当数据量达到 PB 级别时，MongoDB 的分片功能可以支持数据的水平扩展。

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MongoDB 适用于这些场景的原因包括：

• 无模式：可以很容易地适应数据结构的变化。
• 高性能：支持高速的数据读写操作。
• 可扩展性：通过分片可以实现横向扩展，支持大数据量的存储和处理。
• 高可用性：副本集提供自动故障转移和数据冗余。
• 地理空间支持：内置的地理空间索引和查询功能，适用于位置相关的应用。

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在这些应用场景中，数据操作方面的共同特点是：

1. 数据量大
2. 写入操作频繁（读操作和写操作都很频繁）
3. 数据的价值较低，对事务性要求不高

对于这样的数据，更适合使用 MongoDB 来存储

3. MongoDB中的基本概念

SQL概念	MongoDB概念	解释
database	database	数据库
table	collection	数据库表 / 集合
row	document	数据记录行 / 文档
column	field	数据字段 / 域
index	index	索引
table joins		表连接（MongoDB 不支持表连接）
	嵌入文档	MongoDB 通过嵌入式文档来替代多表连接
primary key	primary key	主键，MongoDB 自动将 _id 字段设置为主键

4. MongoDB的数据类型

MongoDB支持多种数据类型，这些数据类型用于定义文档中字段的类型

4.1 主要数据类型

以下是一些MongoDB支持的主要数据类型：

1. 字符串：用于存储文本数据。在MongoDB中，字符串必须是用UTF-8编码的
2. 整数：可以存储32位或64位的整数，具体取决于数值的大小
   • int：32位有符号整数
   • long：64位有符号整数
3. 布尔值：用于存储真（true）或假（false）值
4. 双精度浮点数：用于存储浮点数
5. 数组：用于存储数组或列表类型的值，数组中的元素可以是任何类型
6. 对象id：用于存储文档的ID，它是一个12字节的十六进制数，通常是文档的唯一标识符
7. 二进制数据：用于存储二进制数据
8. 对象：用于存储嵌入的文档
9. 日期：用于存储日期和时间，以UNIX时间戳的形式（从1970年1月1日开始计算的毫秒数）
10. 正则表达式：用于存储正则表达式，可以在查询中使用
11. 代码：用于存储JavaScript代码

4.2 特殊数据类型

以下是MongoDB中一些特殊的数据类型：

• Min/Max Keys：用于比较小于或大于所有可能BSON元素的键
• Timestamp：用于记录文档修改的时间戳
• Decimal128：用于存储高精度的小数
• Null：用于表示空值或不存在的字段
• Symbol：在MongoDB 3.2版本后，这个类型已被弃用
• Undefined：在MongoDB 3.2版本后，这个类型已被弃用

4.3 BSON数据类型

以下是MongoDB中一些具体的BSON类型：

• DBPointer：用于指向其他集合中的文档
• ObjectId：用于存储文档的ID
• UUID：用于存储通用唯一标识符
• Binary Data：用于存储二进制数据
• MD5：用于存储MD5哈希

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这些数据类型为MongoDB提供了丰富的数据表示能力，使得它能够适应各种数据存储需求

5. MongoDB的安装与部署

5.1 Windows环境

参考我的另一篇博文：Windows环境下安装MongoDB

5.2 Linux环境

参考我的另一篇博文：Linux环境下安装MongoDB

6. 开启MongoDB的安全认证

6.1 Windows环境

参考我的另一篇博文：Windows环境开启MongoDB的安全认证

6.2 Linux环境

参考我的另一篇博文：Linux环境开启MongoDB的安全认证

7. MongoDB的常用命令

参考我的另一篇博文：MongoDB的常用命令（数据库操作、集合操作、文档操作）

8. MongoDB的索引

参考我的另一篇博文：MongoDB进阶篇-索引（索引概述、索引的类型、索引相关操作、索引的使用）