10.MogoDB综合陈诉。

一、连接数据库主机

连接本地主机，端口为27017:

$connection = new Mongo();

连接远程主机，端口为默认端口:

$connection= new Mongo( "192.168.2.1" );

连接远程主机，端口为指定端口:

$connection = new Mongo( "192.168.2.1:65432" );

选择数据库，如果指定的数据库不存在，则会自动创建一个新的数据库，有2种方法：

$db = $connection->selectDB('dbname');

或

$db = $connection->dbname;

选择集合(collection)，与使用关系型数据库中的表类似，有2种方法：

$collection = $db->selectCollection('people');

或

$collection = $db->people;

二、插入新文档(document)

collection对象用来执行信息管理，例如，想存储一个关于某人的信息，可以如下编码：

$person = array(
 'name' => 'Cesar Rodas',
 'email' => '[email protected]',
 'address' => array(
  array(
   'country' => 'PY',
   'zip' => '2160',
   'address1' => 'foo bar'
  ),
  array(
   'country' => 'PY',
   'zip' => '2161',
   'address1' => 'foo bar bar foo'
  ),
 ),
 'sessions' => 0,
);
$safe_insert = true;
$collection->insert($person, $safe_insert);
$person_identifier = $person['_id'];

其中：

$safe_insert参数用于等待MongoDB完成操作，以便确定是否成功，默认值为false,当有大量记录插入时使用该参数会比较有用。

插入新文档后，MongoDB会返回一个记录标识。

三、更新文档

例如，更新上面已经创建的个人信息，增加sessions属性值，在第1个address处增加address2属性，删除第2个address，代码如下：

首先，定义一个filter(过滤器)告诉MongoDB要更新一个指定的文档

$filter = array('email' => '[email protected]');
$new_document = array( 
   '$inc' => array('sessions' => 1), 
   '$set' => array(   'address.0.address2' =>  'Some foobar street', ),
   '$unset' => array('address.1' => 1),
);
$options['multiple'] = false;
$collection->update( $filter, $new_document, $options);

MongoDB也支持批量更新，与关系型数据库类似，可以更新给定条件的所有文档，如果想这么做的话，就需要设置options的multiple的值为true.

四、查询文档

定义一个符合给定标准的条件过滤器，通过使用查询选择器来获取文档。

例，通过e-mail address来获取信息：

$filter = array('email' => '[email protected]');
$cursor = $collection->find($filter);
foreach ($cursor as $user) {  
   var_dump($user);
}

例，获取sessions大于10的信息：

$filter = array('sessions' => array('$gt' => 10));
$cursor = $collection->find($filter);

例，获取没有设置sessions属性的信息：

$filter = array( 'sessions' => array('$exists' => false));
$cursor = $collection->find($filter);

例，获取地址在PY并且sessions大于15的信息：

$filter = array( 'address.country' => 'PY', 'sessions' => array('$gt' => 10));
$cursor = $collection->find($filter);

有一个重要的细节需要注意，只有当需要结果的时候查询才会被执行，在第1个例子中，当foreach循环开始时，查询才被执行。

这是个很有用的特性，因为这可以通过在游标(cursor)中增加选项来取回结果，恰好在定义查询后，执行查询前这个时刻。例如，可以设置选项来执行分页，或者获取指定数目的匹配的文档。

$total = $cursor->total();
$cursor->limit(20)->skip(40);
foreach($cursor as $user) {

}

五、获取文档的聚类

MongoDB支持结果的聚类，类似于关系数据库，可以使用count,distinct和group等聚类操作。

聚类查询返回数组(array)，而不是整个文档对象。

分组操作允许定义用Javascript编写的MongoDB服务器端功能，该操作执行分组属性。因为可以执行许多带有分组值的操作类型，所以会更灵活，但是相比SQL执行例如SUM(),AVG()等

简单的分组操作来说，这还是有些困难。

下面这个例子演示了如何获取国家的的地址列表，以及匹配地址的国家出现的次数：

$countries = $collection->distinct( array("address.country"));
$result = $collection->group(array("address.country" => True),array("sum" => 0),"function (obj, prev) { prev.sum += 1; }",
                            array("session" => array('$gt' => 10))
          );

六、删除文档
删除文档与获取或更新文档很类似。

$filter = array('field' => 'foo');
$collection->remove($filter);

要注意，默认所有符合条件的文档都会被删除，如果只想删除符合条件的第1个文档，那么在给remove函数的第二个参数赋值为true。

七、索引支持

有一个很重要的特点，使得决定选择MongoDB，而不是选择其它的类似的面向文档的数据库，这个特点就是对索引的支持，这和关系型数据库的表索引很类似，并不是所有的面向文档的数据库都

提供内置的索引支持。

使用MongoDB的创建索引功能可以避免在查询期间在所有文档中进行操作，这就象关系数据库中使用索引来避免全表查询一样。这可以加速那些涉及到索引属性的符合条件的文档的查询。

例如，如果想在e-mail地址属性上建立唯一的索引，如下所示：

$collection->ensureIndex( array('email' => 1), array('unique' => true, 'background' => true));

第1个数组参数描述将要成为索引的所有属性，可以是1个或多个属性。

默认情况下，索引的创建是一个同步操作，所以，如果文档数目很大的话，把索引的创建放在后台运行会是个好主意，就象上面例子所演示的。

只有一个属性的索引可能不够用，下面这个例子演示如何通过在2个属性上定义索引来加速查询。

$collection->ensureIndex(    array('address.country' => 1, 'sessions' => 1),  array('background' => true));

每个索引的值定义了索引的顺序：1表示降序(descending），-1表示升序(ascending)

索引顺序在有排序选项的查询优化中是有用的，如下例所示：

$filter = array( 'address.country' => 'PY',);
$cursor = $collection->find($filter)->order( array('sessions' => -1));
$collection->ensureIndex( array('address.country' => 1, 'sessions' => -1), array('background' => true));

八、用MongoDB存储文件

MongoDB也提供许多超过基本数据库操作的特点。例如，它提供了在数据库中存储小文件和大文件的解决方案。

文件被自动分块(块)。如果MongoDB运行在自动分片(auto-sharded)环境，文件块也会被跨多个服务器复制。

有效地解决文件的存储是一个相当困难的问题，尤其是当你需要管理大量的文件时。把文件保存在本地文件系统中通常不是个好的方案。

一个困难的例子是YouTube必须有效地服务那些上百万视频的小图片，或者由Facebook为数十亿图片提供的高效运行服务。

MongoDB通过创建两个内部集合(collections)来解决这个问题：文件集合保存关于文件元数据的信息，块集合保存关于文件块的信息。

如果你想存储一个大的视频文件，你可以使用如下这样的代码：

$metadata = array( 
 "filename" => "path.avi", "downloads" => 0,   
 "comment" => "This file is foo bar",  
 "permissions" => array( 
    "crodas" => "write", 
    "everybody" => "read",
   )
 );
$grid = $db->getGridFS();
$grid->storeFile("/file/to/path.avi", $metadata);

正如你所看到的，这很简单且容易理解。

九、Map-Reduce

Map-Reduce是一种处理大量信息的操作手段。map操作应用于每个文档并产生一套新的key-value数据对。reduce操作使用map功能产生的结果并产生基本每个key的单一结果。

MongoDB Map-Reduce功能可以应用到集合上用于数据转换，这和Hadoop很类似。

当map处理完成后，结果被保存并且通过键值(key value)被分组。对每个结果键(key)，使用2个参数来调用reduce功能：键(key)及其所有值的数组。

为了更好地理解它的工作原理，我们假设有了前面定义过的blog的提交文档，接下来你想使每个提交的内容有一系列的tag，如果你想获得关于这些tag的统计情况，你只需要像下面这样计算一下即可：

首先定义map和reduce功能代码，

$map = new  MongoCode("function () { 
   var i;
   for (i=0; i < this.tags.length; i++) { 
      emit(this.tags[i], {count: 1});  
   }
}");
$reduce = new MongoCode("function (key, values) { 
  var i, total=0;
  for (i=0; i < values.length; i++) {   
    total = values[i].count;  
  } 
   return {count: total}
}");

然后执行map-reduce命令:

$map_reduce = array( 
  'out' => 'tags_info',
  'verbose' => true,
  'mapreduce' => 'posts',
  'map' => $map, 
  'reduce' => $reduce,
);
$information = $db->command($map_reduce);
var_dump($information);

如果MongoDB运行在切片(sharded)环境，那么这个数据处理功能将会在所有shard节点上并行。

要知道执行map-reduce处理通常是很慢的。它的目的是把大量的数据分布在许多服务器上。所以，如果你有许多服务器，你就可以把这个操作分布在这些服务器上进行处理并获得结果，这会比在一台服务器上运行所需的时间要少得多。

建议在后台运行map-reduce处理，因为它们需要花比较长的时候才能完成。在这种情况下，如果通过Gearman来异步管理启动它是个不错的方法。

十、Auto-sharding

在前面多次提到sharding，但你可能并不熟悉这个概念。

Data sharding是一种把数据分布在多个服务器上的数据库技术手段。

MongoDB只需要很少的配置就可完成auto-sharding。然而，安装和配置一个shard已超出本文章的范围。

下面这张图展示了工作在shard环境中的MongoDB,这样你会在你使用sharding时都发生了什么有个了解。

十一、其它
正则表达式使用面面的格式：
"/<regex>/<flags>"
和SQL语句中的 username LIKE '%bar%'等价的方式如下：

$filter = array('username' => new MongoRegex("/.*bar.*/i"),);
$collection->find($filter);

在使用Regex时要小心，大多时候它不能使用索引，因此它将对整个数据扫描，所以比较好的方法是对文档的数目进行限制。

$filter = array('username' => new MongoRegex("/.*bar.*/i"),'karma' => array('$gt' => 10),);
$collection->find($filter);

使用Regex可以完成如下这个复杂的查询：

$filter = array('username' => new MongoRegex("/[a-z][a-z0-9\_]+(\_[0-9])?/i"),'karma' => array('$gt' => 10),);
$collection->find($filter);

http://hi.baidu.com/yangyi2083334/blog/item/a437a11f87d49e64dbb4bd33.html