1、1insert 操作好，数据库有了，下一步就是集合，这里就取集合名为“person”，要注意的就是文档是一个json的扩展（Bson）形式。2 find 操作我们将数据插入后，肯定是要find出来，不然插了也白插，这里要注意两点： “_id： 这个字段是数据库默认给我们加的GUID，目的就是保证数据的唯一性。 严格的按照Bson的形式书写文档，不过也没关系，错误提示还是很强大的。 update操作 update方法的第一个参数为“查找的条件”，第二个参数为“更新的值”，学过C#，相信还是很好理解的。4 remove操作 remove中如果不带参数将删除所有数据，呵呵，很危险的操作，在mongo
2、db中是一个不可撤回的操作，三思而后行。 看过上一篇，相信大家都会知道如何开启mongodb了，这篇就细说下其中的增删查改，首先当我们用上一篇同样的方式打开mongodb，突然傻眼了，擦，竟然开启不了，仔细观察“划线区域“的信息，发现db文件夹下有一个类似的”lock file”阻止了mongodb的开启，接下来我们要做的就是干掉它，之后，开启成功，关于mongodb的管理方式将在后续文章分享。 Insert操作上一篇也说过,文档是采用“K-V”格式存储的，如果大家对JSON比较熟悉的话，我相信学mongodb是手到擒来，我们知道JSON里面Value可能是“字符串”，可能是“数组”，又有可能
3、是内嵌的一个JSON对象，相同的方式也适合于BSON。 常见的插入操作也就两种形式存在：“单条插入”和“批量插入”。 单条插入 先前也说了，mongo命令打开的是一个javascript shell。所以js的语法在这里面都行得通，看起来是不是很牛X。 批量插入 这玩意跟“单条插入”的差异相信大家应该知道，由于mongodb中没有提供给shell的“批量插入方法”，没关系，各个语言的driver都打通了跟mongodb内部的批量插入方法，因为该方法是不可或缺的，如果大家非要模拟下批量插入的话，可以自己写了for循环，里面就是insert。Find操作日常开发中，我们玩查询，玩的最多的也就是二类
4、： , =, , 25一些人员。有时person数组里面的人员太多，我想加上一个count属性标明一下。针对上面的需求，在group里面还是很好办到的，因为group有这么两个可选参数: condition 和 finalize。condition:这个就是过滤条件。finalize:这是个函数，每一组文档执行完后，多会触发此方法，那么在每组集合里面加上count也就是它的活了。 mapReduce 这玩意算是聚合函数中最复杂的了，不过复杂也好，越复杂就越灵活。 mapReduce其实是一种编程模型，用在分布式计算中，其中有一个“map”函数，一个”reduce“函数。 map： 这个称为映射
5、函数，里面会调用emit（key,value），集合会按照你指定的key进行映射分组。 reduce：这个称为简化函数，会对map分组后的数据进行分组简化，注意：在reduce（key,value）中的key就是 emit中的key，vlaue为emit分组后的emit（value）的集合，这里也就是很多count:1的数组。 mapReduce: 这个就是最后执行的函数了，参数为map，reduce和一些可选参数。具体看图可知：从图中我们可以看到如下信息：result:存放的集合名“；input:传入文档的个数。emit：此函数被调用的次数。reduce：output:最后返回文档的个数。最
6、后我们看一下“collecton”集合里面按姓名分组的情况。游标 mongodb里面的游标有点类似我们说的C#里面延迟执行，比如： var list=db.person.find（）; 针对这样的操作，list其实并没有获取到person中的文档，而是申明一个“查询结构”，等我们需要的时候通过for或者next（）一次性加载过来，然后让游标逐行读取，当我们枚举完了之后，游标销毁，之后我们在通过list获取时，发现没有数据返回了。当然我们的“查询构造”还可以搞的复杂点，比如分页，排序都可以加进去。var single=db.person.find（）.sort（name,1）.skip（2）.l
7、imit（2）;那么这样的“查询构造”可以在我们需要执行的时候执行，大大提高了不必要的花销。这些天项目改版，时间比较紧，博客也就没跟得上，还望大家见谅。 好，今天分享下mongodb中关于索引的基本操作，我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化，而程序的操作无非就是CURD，通常我们又会花费50%的时间在R上面，因为Read操作对用户来说是非常敏感的，处理不好就会被人唾弃，呵呵。 从算法上来说有5种经典的查找，具体的可以参见我的算法速成系列，这其中就包括我们今天所说的“索引查找”，如果大家对sqlserver比较了解的话，相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。我们首先插入10w数据，
8、上图说话：性能分析函数（explain）好了，数据已经插入成功，既然我们要做分析，肯定要有分析的工具，幸好mongodb中给我们提供了一个关键字叫做“explain，那么怎么用呢？还是看图，注意，这里的name字段没有建立任何索引，这里我就查询一个“name10000”的姓名。仔细看红色区域，有几个我们关心的key。cursor: 这里出现的是”BasicCursor,什么意思呢，就是说这里的查找采用的是“表扫描”，也就是顺序查找，很悲催啊。nscanned:这里是10w，也就是说数据库浏览了10w个文档，很恐怖吧，这样玩的话让人受不了啊。n: 这里是1，也就是最终返回了1个文档。millis
9、:这个就是我们最最最.关心的东西，总共耗时114毫秒。建立索引（ensureIndex）在10w条这么简单的集合中查找一个文档要114毫秒有一点点让人不能接收，好，那么我们该如何优化呢？mongodb中给我们带来了索引查找，看看能不能让我们的查询一飞冲天. 这里我们使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“：表示按照name进行升序，”-1“：表示按照name进行降序。我的神啊，再来看看这些敏感信息。 这里出现的是”BtreeCursor，这么牛X，mongodb采用B树的结构来存放索引，索引名为后面的“name_1。我擦，数据库只浏览了一个文档就OK了。 直接定位返回。看看这
10、个时间真的不敢相信，秒秒杀。通过这个例子相信大家对索引也有了感官方面的认识了吧。唯一索引和sqlserver一样都可以建立唯一索引，重复的键值自然就不能插入，在mongodb中的使用方法是：db.person.ensureIndex（1,uniquetrue）。四：组合索引有时候我们的查询不是单条件的，可能是多条件，比如查找出生在1989-3-2名字叫jack的同学，那么我们可以建立“姓名”和生日“的联合索引来加速查询。看到上图，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的顺序不同都会产生不同的索引，那么我们可以用getindexes来查看下person集合中
11、到底生成了那些索引。此时我们肯定很好奇，到底查询优化器会使用哪个查询作为操作，呵呵，还是看看效果图：看完上图我们要相信查询优化器，它给我们做出的选择往往是最优的，因为我们做查询时，查询优化器会使用我们建立的这些索引来创建查询方案，如果某一个先执行完则其他查询方案被close掉，这种方案会被mongodb保存起来，当然如果非要用自己指定的查询方案，这也是可以的，在mongodb中给我们提供了hint方法让我们可以暴力执行。五： 删除索引可能随着业务需求的变化，原先建立的索引可能没有存在的必要了，可能有的人想说没必要就没必要呗，但是请记住，索引会降低CUD这三种操作的性能，因为这玩意需要实时维护，
12、所以啥问题都要综合考虑一下，这里就把刚才建立的索引清空掉来演示一下:dropIndexes的使用。从这一篇开始我们主要讨论mongodb的部署技术。 我们知道sql server能够做到读写分离，双机热备份和集群部署，当然mongodb也能做到，实际应用中我们不希望数据库采用单点部署，如果碰到数据库宕机或者被毁灭性破坏那是多么的糟糕。主从复制1： 首先看看模型图2: 从上面的图形中我们可以分析出这种架构有如下的好处：数据备份。数据恢复。读写分离。3：下面我们就一一实践实际应用中我们肯定是多服务器部署，限于自己懒的装虚拟机，就在一台机器上实践了。第一步：我们把mongodb文件夹放在D盘和E盘，
13、模拟放在多服务器上。第二步：启动D盘上的mongodb，把该数据库指定为主数据库，其实命令很简单：mongodb -dbpath=XXX -master，端口还是默认的27017.第三步：同样的方式启动E盘上的mongodb，指定该数据库为从属数据库，命令也很简单，当然我们要换一个端口，比如：8888。source 表示主数据库的地址。mongod -dbpath=xxxx -port=8888 -slave -source=127.0.0.1:27017第四步：从图中的红色区域我们发现了一条：“applied 1 operations这样的语句，并且发生的时间相隔10s，也就说明从属数据库每
14、10s就向主数据库同步数据，同步依据也就是寻找主数据库的”OpLog“日志，可以在图中红色区域内发现”sync_pullOpLog“字样。接下来我们要做的就是测试，惊讶的发现数据已经同步更新，爽啊。4：如果我还想增加一台从属数据库，但是我不想在启动时就指定，而是后期指定，那么mongodb可否做的到呢？答案肯定是可以的。 我们的主或者从属数据库中都有一个叫做local的集合，主要是用于存放内部复制信息。 好，那么我们就试一下，我在F盘再拷贝一份mongodb的运行程序，cmd窗口好多啊，大家不要搞乱了。 看上面的log，提示没有主数据库，没关系，某一天我们良心发现，给他后期补贴一下，哈哈，再开
15、一个cmd窗口，语句也就是 在sources中add一个host地址，最后发现数据也同步到127.0.0.1:5555这台从属数据库中.5: 读写分离这种手段在大一点的架构中都有实现，在mongodb中其实很简单，在默认的情况下，从属数据库不支持数据的读取，但是没关系，在驱动中给我们提供了一个叫做“slaveOkay来让我们可以显示的读取从属数据库来减轻主数据库的性能压力，这里就不演示了。副本集 这个也是很牛X的主从集群，不过跟上面的集群还是有两点区别的。该集群没有特定的主数据库。如果哪个主数据库宕机了，集群中就会推选出一个从属数据库作为主数据库顶上，这就具备了自动故障恢复功能，很牛X的啊。好
16、，我们现在就来试一下，首先把所有的cmd窗口关掉重新来，清掉db下的所有文件。第一步:既然我们要建立集群，就得取个集群名字，这里就取我们的公司名shopex, -replSet表示让服务器知道shopex下还有其他数据库， 这里就把D盘里面的mongodb程序打开，端口为2222。指定端口为3333是shopex集群下的另一个数据库服务器。第二步:既然上面说3333是另一个数据库服务器，不要急，现在就来开，这里把E盘的mongodb程序打开。ok，看看上面的日志红色区域，似乎我们还没有做完，是的，log信息告诉我们要初始化一下“副本集“，既然日志这么说，那我也就这么做，随便连接一下哪个服务器都
17、行，不过一定要进入admin集合。 开启成功后，我们要看看谁才能成为主数据库服务器，可以看到端口为2222的已经成为主数据库服务器。第五步：我们知道sql server里面有一个叫做仲裁服务器，那么mongodb中也是有的，跟sql server一样，仲裁只参与投票选举，这里我们把F盘的mongodb作为仲裁服务器，然后指定shopex集群中的任一个服务器端口，这里就指定2222。然后我们在admin集合中使用rs.addArb（）追加即可。追加好了之后，我们使用rs.status（）来查看下集群中的服务器状态，图中我们可以清楚的看到谁是主，还是从，还是仲裁。不是说该集群有自动故障恢复吗？那么
18、我们就可以来试一下，在2222端口的cmd服务器按Ctrl+C来KO掉该服务器，立马我们发现在3333端口的从属服务器即可顶上，最后大家也可以再次使用rs.status（）来看下集群中服务器的状态。在mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术，跟sql server的表分区类似，我们知道当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存就吃不消了，针对这样的场景我们该如何应对。分片mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。下面我对这张图解释一下：人脸： 代表客户端，客户端肯定说，你数据库分片不分片跟我没关系，我叫你干啥就干啥，没什么好商量的。mongos： 首
19、先我们要了解”片键“的概念，也就是说拆分集合的依据是什么？按照什么键值进行拆分集合.好了，mongos就是一个路由服务器，它会根据管理员设置的“片键”将数据分摊到自己管理的mongod集群，数据 和片的对应关系以及相应的配置信息保存在config服务器上。 mongod: 一个普通的数据库实例，如果不分片的话，我们会直接连上mongod。 实战 首先我们准备4个mongodb程序，我这里是均摊在C，D，E，F盘上，当然你也可以做多个文件夹的形式。开启config服务器 先前也说了，mongos要把mongod之间的配置放到config服务器里面，理所当然首先开启它，我这里就建立2222端口。 开启mongos服务器 这里要注意的是我们开启的是mongos，不是mongod，同时指定下config服务器，这里我就开启D盘上的mongodb，端口3333。启动mongod服务器对分片来说，也就是要添加片了，这里开启E，F盘的mongodb，端口为：4444，5555。 服务配置 哈哈，是不是很兴奋，还差最后一点配置我们就可以大功告成。 先前图中也可以看到，
